Imagínese: dos horas de conversación con una inteligencia artificial, durante las cuales comparte recuerdos, experiencias de vida y opiniones sobre temas importantes. Pronto ese interlocutor virtual podría convertirse en su copia digital, capaz de reflejar con notable precisión sus valores, preferencias y conducta. Esa es la idea que presentó el equipo de investigadores de Stanford y Google DeepMind en su reciente trabajo científico, publicado en la plataforma arXiv.
Cómo se crearon los dobles digitales
El grupo de investigación dirigido por el doctorando en ciencias de la computación de Stanford Zhong Sun Pak llevó a cabo un experimento a gran escala con la participación de 1 000 personas con diferentes edades, géneros, razas, regiones de residencia, niveles educativos y opiniones políticas. A los participantes se les pagó hasta $100 por su contribución al proyecto.
Para crear los modelos agentes, los investigadores realizaron entrevistas a cada uno de los participantes. Luego probaron los modelos comparándolos con las personas reales. Todos los participantes realizaron dos veces pruebas de rasgos de personalidad, encuestas sociales y juegos lógicos con un intervalo de dos semanas. Después, los mismos tests los hicieron los dobles digitales. Los resultados fueron similares en un 85 % al comportamiento de las personas reales.
Objetivos y propósitos de la investigación
Estos dobles digitales, denominados "agentes de simulación", tienen un propósito importante. Facilitan la investigación en las ciencias sociales y en otros campos donde los experimentos con personas reales serían demasiado costosos, complejos o éticamente inaceptables.
Por ejemplo, esos agentes pueden usarse para estudiar qué tan eficaces son las redes sociales para combatir la desinformación, o cómo cierto comportamiento provoca atascos en el tráfico. La posibilidad de recrear el comportamiento humano en simulaciones abre nuevos horizontes para los experimentos científicos.
Agentes de simulación frente a agentes instrumentales
Es importante señalar que los agentes de simulación se diferencian de otros tipos de IA que hoy desarrollan las empresas líderes. La mayoría de los modelos actuales, llamados agentes instrumentales, están diseñados para realizar tareas: introducir datos, buscar información o, en el futuro, reservar viajes y gestionar calendarios. Por ejemplo, Salesforce ya anunció tales agentes, y Anthropic y OpenAI también desarrollan propuestas similares.
Aunque los objetivos de estos tipos de agentes son distintos, su desarrollo está relacionado. Las investigaciones en agentes de simulación contribuyen a perfeccionar los agentes instrumentales, señala el profesor de tecnologías de la información del MIT John Horton. Él describe la metodología expuesta en el trabajo como un enfoque híbrido: se usan personas reales para crear perfiles que luego se aplican en simulaciones.
Aspectos técnicos y éticos
A pesar de los altos resultados, el estudio tiene sus limitaciones. Por ejemplo, los métodos para evaluar la similitud entre las personas y sus agentes incluyeron encuestas estándar, como el General Social Survey, y pruebas sobre los cinco grandes rasgos de personalidad: apertura, responsabilidad, extraversión, afabilidad y neuroticismo. Estos enfoques ofrecen información útil, pero no pueden reflejar por completo toda la singularidad de una persona.
En pruebas de conducta, como el "juego del dictador", los agentes se comportaron peor que las personas reales. Esto subraya la complejidad de crear modelos capaces de reproducir con exactitud las decisiones humanas y los valores morales.
Además, el trabajo plantea importantes cuestiones éticas. Las tecnologías para crear dobles digitales pueden emplearse no solo con fines científicos. Al igual que las tecnologías de generación de imágenes, pueden conducir a la creación de deepfakes maliciosos o de herramientas que distorsionen la identidad de una persona en línea.
La entrevista como método principal
Para crear los modelos agentes, los investigadores eligieron la entrevista como el método más eficaz para transmitir la singularidad de una persona a los modelos de lenguaje de IA. Según Zhong Sun Pak, una conversación de dos horas puede revelar mucho más sobre una persona que cualquier encuesta. Durante esas entrevistas pueden surgir detalles únicos que no es posible obtener con cuestionarios estándar. Por ejemplo, información sobre una experiencia vital reciente que puede influir considerablemente en la visión del mundo.
Enfoques alternativos
Además de las entrevistas, existen otros métodos para crear dobles digitales. Algunas empresas, por ejemplo Tavus, proponen modelar la personalidad de los usuarios en base a su correspondencia electrónica y otros datos. Sin embargo, dicho enfoque requiere grandes volúmenes de información. La nueva metodología descrita en el estudio demuestra que para construir un modelo puede ser suficiente una cantidad reducida de datos. Por ejemplo, conversaciones breves con una IA.
Perspectivas de la tecnología
La tecnología de los dobles digitales abre grandes oportunidades tanto para la ciencia como para los negocios. Puede aplicarse en la investigación, el marketing y el desarrollo de servicios personalizados. Pero junto con las ventajas persisten desafíos relacionados con la ética, la seguridad y la precisión.
A día de hoy, el desarrollo de los agentes de simulación se encuentra en una etapa de estudio activo. Es un paso importante hacia la creación de IA que no solo pueda realizar tareas, sino también comprender más profundamente la naturaleza humana.
