Entrenan a una IA para que piense que estamos en el siglo XIX y el resultado es un poco inquietante

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Entrenar una inteligencia artificial para que razone como si los siglos XX y XXI no hubieran existido ha dejado de ser un ejercicio imaginativo. Un experimento reciente demuestra que, al limitar de forma extrema los datos de entrenamiento, una IA puede responder como si aún viviéramos en el siglo XIX, con resultados tan coherentes como perturbadores desde el punto de vista tecnológico y científico.

El proyecto parte de una premisa básica de los modelos de lenguaje: estos sistemas no generan conocimiento nuevo, sino que elaboran sus respuestas a partir de los textos con los que han sido entrenados. Cada frase se construye mediante cálculos estadísticos que determinan la palabra más probable, lo que condiciona por completo su visión del mundo y su capacidad de razonamiento.

Desde esta perspectiva, surge una pregunta clave para la investigación en inteligencia artificial: si un modelo solo tiene acceso a documentos de una época concreta, ¿acabará pensando como las personas de ese periodo histórico? Esa idea es la base de TimeCapsuleLLM, un sistema experimental que actúa como si el progreso científico y social posterior nunca hubiera ocurrido y que se puede encontrar en GitHub.

Un modelo entrenado con textos del siglo XIX

El desarrollo de TimeCapsuleLLM corresponde a Hayk Grigorian, estudiante de Muhlenberg College, y se concibió como un proyecto experimental sin vocación comercial. El entrenamiento se realizó exclusivamente con 90.000 millones de bytes de textos publicados en Londres entre 1800 y 1875, un periodo marcado por profundas transformaciones políticas y sociales.

Aunque el modelo no mantiene siempre una narrativa sólida, sus respuestas han sorprendido por su contextualización histórica. En pruebas públicas, la IA llegó a decir que era "el año de Nuestro Señor 1834 y las calles de Londres se llenarán de protestas y reivindicaciones". Potencialmente, sería capaz incluso de representar los patrones de conducta de los vikingos o los primeros romanos.

Aplicaciones científicas y riesgos de sesgo

En un artículo de opinión publicado en Experimental History, Adam Mastroianni puso un ejemplo acerca de las limitaciones a las que se enfrenta esta IA o cualquier otra similar: "Si encendiésemos una IA en la antigua Grecia, la alimentáramos con todo el conocimiento humano y le preguntáramos cómo aterrizar en la Luna, respondería que eso es imposible, ya que la Luna es un dios que flota en el cielo".

En otro artículo publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences se plantea que este tipo de sistemas, denominados Historical Large Language Models, podrían servir para estudiar la psicología humana fuera del contexto moderno. Según los autores, permitirían analizar patrones culturales y sociales de civilizaciones pasadas mediante simulaciones computacionales.

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No obstante, los propios investigadores advierten de limitaciones relevantes. Los textos históricos conservados reflejan, en su mayoría, la visión de élites sociales, lo que introduce un sesgo estructural difícil de corregir. A ello se suma la influencia ideológica de los desarrolladores, un factor que un estudio de la Universidad de Gante ha identificado como clave en los resultados generados por los modelos de lenguaje.