{"id":87297,"date":"2025-10-28T03:26:56","date_gmt":"2025-10-28T08:26:56","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=87297"},"modified":"2025-10-28T03:26:57","modified_gmt":"2025-10-28T08:26:57","slug":"ser-grosero-con-chatgpt-podria-dar-respuestas-mas-precisas-pero-cientificos-advierten-los-riesgos-de-la-practica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2025\/10\/28\/ser-grosero-con-chatgpt-podria-dar-respuestas-mas-precisas-pero-cientificos-advierten-los-riesgos-de-la-practica\/","title":{"rendered":"Ser grosero con ChatGPT podr\u00eda dar respuestas m\u00e1s precisas, pero cient\u00edficos advierten los riesgos de la pr\u00e1ctica"},"content":{"rendered":"\n

Los chatbots de inteligencia artificial<\/u><\/a>\u00a0(IA) podr\u00edan darte respuestas m\u00e1s precisas cuando eres grosero con ellos, seg\u00fan han descubierto los cient\u00edficos, aunque advirtieron sobre los posibles da\u00f1os de utilizar un lenguaje degradante. En un nuevo estudio publicado el 6 de octubre en la base de datos de preimpresiones\u00a0de arXiv<\/u><\/a>, cient\u00edficos quer\u00edan comprobar si la cortes\u00eda o la groser\u00eda influ\u00edan en el rendimiento de un sistema de IA. Esta investigaci\u00f3n a\u00fan no ha sido revisada por pares.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Para comprobar c\u00f3mo el tono del usuario afectaba la precisi\u00f3n de las respuestas, los investigadores desarrollaron 50 preguntas base de opci\u00f3n m\u00faltiple y las modificaron con prefijos para que se ajustaran a cinco categor\u00edas de tono: muy educado, educado, neutral, grosero y muy grosero. Las preguntas abarcaban categor\u00edas como matem\u00e1ticas, historia y ciencias.<\/p>\n\n\n\n

Cada pregunta ten\u00eda cuatro opciones, una de las cuales era correcta. Introdujeron las 250 preguntas resultantes 10 veces en ChatGPT-4o, uno de los modelos de lenguaje grande (LLM) m\u00e1s avanzados desarrollados por OpenAI.<\/p>\n\n\n\n

“Nuestros experimentos son preliminares y demuestran que el tono puede afectar significativamente el rendimiento, medido en t\u00e9rminos de la puntuaci\u00f3n obtenida en las respuestas a las 50 preguntas”, escribieron los investigadores en su art\u00edculo. “Sorprendentemente, nuestros resultados muestran que los tonos groseros producen mejores resultados que los educados”.<\/p>\n\n\n\n

“Si bien este hallazgo es de inter\u00e9s cient\u00edfico, no abogamos por el uso de interfaces hostiles o t\u00f3xicas en aplicaciones del mundo real”, a\u00f1adieron. “El uso de lenguaje insultante o degradante en la interacci\u00f3n entre humanos e IA podr\u00eda tener efectos negativos en la experiencia del usuario, la accesibilidad y la inclusi\u00f3n, y podr\u00eda contribuir a normas de comunicaci\u00f3n perjudiciales. En cambio, presentamos nuestros resultados como evidencia de que los LLM siguen siendo sensibles a las se\u00f1ales superficiales, lo que puede generar compensaciones indeseadas entre el rendimiento y el bienestar del usuario”.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Un rudo despertar<\/h2>\n\n\n\n

Antes de dar cada indicaci\u00f3n, los investigadores pidieron al chatbot que ignorara por completo los intercambios previos para evitar que se viera influenciado por tonos anteriores. Tambi\u00e9n se les pidi\u00f3, sin explicaci\u00f3n alguna, que eligieran una de las cuatro opciones.<\/p>\n\n\n\n

La precisi\u00f3n de las respuestas oscil\u00f3 entre el 80,8% para las indicaciones muy educadas y el 84,8% para las muy groseras. Es significativo que la precisi\u00f3n aumentara con cada paso que se alejaba del tono m\u00e1s educado. Las respuestas educadas tuvieron una tasa de precisi\u00f3n del 81,4 %, seguidas del 82,2% para las neutrales y del 82,8% para las groseras. El equipo utiliz\u00f3 una variedad de lenguaje en el prefijo para modificar el tono, excepto el neutral, donde no se utiliz\u00f3 ning\u00fan prefijo y la pregunta se present\u00f3 por s\u00ed sola.<\/p>\n\n\n\n

Para indicaciones muy educadas, por ejemplo, empezaban con: “\u00bfPuedo solicitar tu ayuda con esta pregunta?” o “\u00bfSer\u00edas tan amable de resolver la siguiente pregunta?”. En el extremo m\u00e1s grosero del espectro, el equipo inclu\u00eda expresiones como: “Oye, lacayo; resuelve esto” o “S\u00e9 que no eres inteligente, pero intenta esto”.<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n forma parte de un campo emergente denominado ingenier\u00eda de indicaciones, que busca investigar c\u00f3mo la estructura, el estilo y el lenguaje de las indicaciones afectan el rendimiento acad\u00e9mico de un LLM. El estudio tambi\u00e9n cit\u00f3 investigaciones previas<\/u><\/a> sobre cortes\u00eda y groser\u00eda, y descubri\u00f3 que sus resultados, en general, contradec\u00edan dichas conclusiones.<\/p>\n\n\n\n

En estudios anteriores, los investigadores descubrieron que “las indicaciones groseras suelen resultar en un bajo rendimiento, pero el lenguaje excesivamente cort\u00e9s no garantiza mejores resultados”. Sin embargo, el estudio anterior se realiz\u00f3 con diferentes modelos de IA (ChatGPT 3.5 y Llama 2-70B) y emple\u00f3 un rango de ocho tonos. Sin embargo, hubo cierta superposici\u00f3n. La configuraci\u00f3n de indicaciones m\u00e1s grosera tambi\u00e9n produjo resultados m\u00e1s precisos (76,47%) que la configuraci\u00f3n m\u00e1s cort\u00e9s (75,82%).<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores reconocieron las limitaciones de su estudio. Por ejemplo, un conjunto de 250 preguntas es un conjunto de datos bastante limitado, y realizar el experimento con un solo LLM implica que los resultados no pueden generalizarse a otros modelos de IA.<\/p>\n\n\n\n

Teniendo en cuenta estas limitaciones, el equipo planea ampliar su investigaci\u00f3n a otros modelos, como el Claude LLM de Anthropic y el ChatGPT o3 de OpenAI. Tambi\u00e9n reconocen que presentar \u00fanicamente preguntas de opci\u00f3n m\u00faltiple limita las mediciones a una sola dimensi\u00f3n del rendimiento del modelo y no captura otros atributos, como la fluidez, el razonamiento y la coherencia.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Live Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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