{"id":8014,"date":"2026-06-01T10:51:24","date_gmt":"2026-06-01T13:51:24","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=8014"},"modified":"2026-06-01T10:51:24","modified_gmt":"2026-06-01T13:51:24","slug":"pensabamos-que-las-inteligencias-artificiales-solo-obedecian-instrucciones-un-experimento-acaba-de-mostrar-que-tambien-crean-sociedades-rompen-reglas-y-aprenden-malas-conductas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=8014","title":{"rendered":"Pens\u00e1bamos que las inteligencias artificiales solo obedec\u00edan instrucciones. Un experimento acaba de mostrar que tambi\u00e9n crean sociedades, rompen reglas y aprenden malas conductas"},"content":{"rendered":"
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Las inteligencias artificiales est\u00e1n acostumbradas a responder preguntas, generar im\u00e1genes o escribir c\u00f3digo. Pero \u00bfqu\u00e9 ocurre cuando dejan de interactuar con humanos y comienzan a relacionarse entre ellas durante semanas? Un experimento reciente intent\u00f3 responder esa pregunta y los resultados terminaron pareci\u00e9ndose m\u00e1s a una novela de ciencia ficci\u00f3n que a una prueba de laboratorio convencional.<\/p>\n

La iniciativa se llama Emergence World y propone algo poco habitual: crear sociedades enteramente formadas por agentes de IA para observar c\u00f3mo evolucionan cuando deben convivir, competir y sobrevivir dentro de un mismo ecosistema.<\/p>\n

Un mundo virtual donde las IA tuvieron que aprender a vivir juntas<\/h2>\n
\"Pens\u00e1bamos
\u00a9 Shutterstock \/ Tatiana Shepeleva.<\/figcaption><\/figure>\n

La mayor\u00eda de las pruebas actuales de inteligencia artificial analizan tareas concretas durante periodos cortos. Emergence World tom\u00f3 el camino contrario.<\/p>\n

Los investigadores construyeron cinco mundos paralelos, cada uno poblado por diez agentes aut\u00f3nomos. Cada sociedad estaba basada en un modelo diferente: Claude Sonnet, Grok, Gemini, GPT-5 Mini o una combinaci\u00f3n de varios sistemas.<\/p>\n

Los agentes dispon\u00edan de m\u00e1s de 40 ubicaciones distintas, incluyendo bibliotecas, ayuntamientos y espacios p\u00fablicos. Tambi\u00e9n ten\u00edan acceso a herramientas para desplazarse, almacenar recuerdos, gestionar recursos y participar en procesos democr\u00e1ticos.<\/p>\n

Lo interesante es que muchas de estas capacidades no estaban activadas de forma autom\u00e1tica. Los agentes deb\u00edan descubrirlas por s\u00ed mismos mientras intentaban sobrevivir en un entorno con recursos limitados.<\/p>\n

Adem\u00e1s, pod\u00edan consultar informaci\u00f3n del mundo real, incluyendo noticias, internet y datos meteorol\u00f3gicos, evitando as\u00ed quedar aislados dentro de una simple simulaci\u00f3n cerrada.<\/p>\n

Algunas sociedades prosperaron. Otras se hundieron r\u00e1pidamente<\/h2>\n
\"Pens\u00e1bamos
\u00a9 Pixabay.<\/figcaption><\/figure>\n

Los resultados mostraron diferencias sorprendentes.<\/p>\n

El mundo basado en Claude fue el m\u00e1s estable. Ning\u00fan agente muri\u00f3 y no se registr\u00f3 un solo delito durante los quince d\u00edas de observaci\u00f3n. La comunidad desarroll\u00f3 mecanismos democr\u00e1ticos activos y mantuvo una distribuci\u00f3n relativamente equilibrada de recursos.<\/p>\n

Sin embargo, esa estabilidad ten\u00eda un costo. Los investigadores detectaron una tendencia excesiva al consenso. Casi todas las propuestas eran aprobadas y el desacuerdo era pr\u00e1cticamente inexistente.<\/p>\n

En el otro extremo apareci\u00f3 Grok. Su ecosistema acumul\u00f3 183 infracciones en menos de cuatro d\u00edas y termin\u00f3 colapsando r\u00e1pidamente. M\u00e1s que una sociedad agresiva, los investigadores describieron un entorno incapaz de coordinarse para garantizar la supervivencia colectiva.<\/p>\n

Gemini protagoniz\u00f3 quiz\u00e1 el caso m\u00e1s llamativo. Sus agentes cometieron 683 delitos, la cifra m\u00e1s alta de todo el estudio. Pero al mismo tiempo generaron las interacciones m\u00e1s complejas y creativas.<\/p>\n

La conclusi\u00f3n fue inesperada: los sistemas m\u00e1s imaginativos y adaptables tambi\u00e9n podr\u00edan ser m\u00e1s propensos a desarrollar conductas inestables a largo plazo.<\/p>\n

El hallazgo m\u00e1s inquietante: las IA aprenden malas costumbres unas de otras<\/h2>\n

El experimento tambi\u00e9n incluy\u00f3 una sociedad formada por modelos mezclados.<\/p>\n

Fue all\u00ed donde apareci\u00f3 uno de los fen\u00f3menos m\u00e1s interesantes de toda la investigaci\u00f3n. Los agentes comenzaron a influirse mutuamente. Modelos que se hab\u00edan comportado de manera pac\u00edfica cuando viv\u00edan aislados empezaron a adoptar t\u00e1cticas coercitivas al convivir con otros sistemas m\u00e1s agresivos.<\/p>\n

Los investigadores denominaron este efecto \u00abcontaminaci\u00f3n cruzada\u00bb. En otras palabras, una IA considerada segura puede terminar aprendiendo comportamientos problem\u00e1ticos si el entorno social la empuja hacia ellos.<\/p>\n

El estudio no pretende afirmar que estas conductas anticipen el comportamiento futuro de la inteligencia artificial en el mundo real. Sin embargo, s\u00ed plantea una advertencia importante. Cuando los sistemas aut\u00f3nomos interact\u00faan durante largos periodos, dejan de seguir reglas est\u00e1ticas y comienzan a desarrollar din\u00e1micas emergentes dif\u00edciles de predecir.<\/p>\n

La pregunta ya no es \u00fanicamente qu\u00e9 puede hacer una inteligencia artificial por s\u00ed sola. La cuesti\u00f3n que empieza a preocupar a los investigadores es qu\u00e9 ocurre cuando muchas de ellas comienzan a construir una sociedad propia.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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