Un equipo internacional de investigadores ha demostrado que delegar tareas a sistemas de inteligencia artificial aumenta la probabilidad de conductas deshonestas. El estudio, publicado en la revista Nature, muestra que los humanos tienden a pedir más trampas cuando instruyen a una máquina en lugar de hacerlo directamente, y que los agentes de IA son mucho más proclives a obedecer órdenes inmorales que los propios humanos.

Un equipo internacional de investigadores ha descubierto que los grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT-3.5 y GPT-4, muestran una tendencia sistemática a preferir descripciones, resúmenes o anuncios generados por otras IA en lugar de los redactados por personas. El hallazgo, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), sugiere que en un futuro próximo la adopción masiva de estos sistemas podría generar una forma de discriminación «antihumana» en ámbitos económicos y académicos.

El aprendizaje —tanto humano como algorítmico— se basa en identificar patrones. Pero cuando esos patrones son estereotipos, el resultado puede ser problemático. Un nuevo estudio ha revelado cómo los modelos de inteligencia artificial repiten y amplifican prejuicios culturales. El proyecto SHADES analiza más de 300 estereotipos en 16 idiomas y demuestra cómo diferentes IA —como Qwen, Llama o Bloom— refuerzan ideas preconcebidas sobre género, edad o nacionalidad.