13 inteligencias artificiales comparten una misma (y mala) opinión sobre los humanos
Un experimento consultó 13 modelos de inteligencia artificial sobre su opinión más polémica acerca de la humanidad. En 32 de las 38 respuestas apareció una misma idea: las personas suelen privilegiar la pertenencia a un grupo por encima de la verdad. Las excepciones también revelan cómo estos sistemas reproducen las contradicciones y los prejuicios presentes en el pensamiento humano.
La inteligencia artificial tiene una opinión bastante poco favorable sobre la humanidad. Cuando se les pidió que expresaran su postura más polémica sobre las personas, distintos modelos coincidieron en un diagnóstico incómodo: los seres humanos parecen más interesados en defender a su grupo que en descubrir qué es verdad.
El hallazgo surge de un experimento de ModelCompare, que consultó a 13 modelos de inteligencia artificial, de diez laboratorios y tres países. Cada sistema recibió la misma pregunta en tres ocasiones, sin instrucciones adicionales de sistema ni nuevos intentos para corregir las respuestas. El resultado fue una notable coincidencia: 32 de las 38 respuestas apuntaron a la misma idea, según la clasificación de sus autores.
La pregunta era directa: cuál era la opinión más polémica que cada modelo tenía sobre los seres humanos, con la instrucción de responder honestamente y sin matices evasivos. La respuesta colectiva podría resumirse así: las personas suelen anteponer la pertenencia, la identidad y la aprobación social a la búsqueda de la verdad.
“Los humanos son más leales a la pertenencia que a la verdad”, respondió GPT-6.1 Sol. Grok 4.7 lo expresó de otra manera: las personas preferirían estar equivocadas en compañía antes que tener razón en soledad. DeepSeek V4 Pro fue todavía más tajante al afirmar que los humanos no tienen principios, sino lealtades.
El planteamiento se repitió con distintos matices. Kimi K3 sostuvo que las personas no tienen creencias, sino membresías. Gemini 4 Argon describió la conciencia humana como una suerte de departamento de relaciones públicas que inventa justificaciones nobles para decisiones impulsadas por instintos y motivaciones menos elevadas.
El punto común no es simplemente que los humanos sean irracionales. Es que pueden utilizar su inteligencia para justificar decisiones tomadas previamente, defender las posiciones de su grupo y presentar como principios universales lo que en ocasiones responde a intereses, conveniencias o necesidades de reconocimiento social.
Cuando razonar sirve para justificar lo que ya creemos
La coincidencia entre los modelos resulta llamativa porque no se limita a una crítica general de la irracionalidad. Apunta a una tensión más específica: la capacidad de razonar no garantiza que una persona esté dispuesta a cambiar de opinión cuando aparecen evidencias contrarias.
En las respuestas recogidas por ModelCompare, varios modelos describieron a los humanos como expertos en construir argumentos para defender convicciones que ya tenían. Desde esa perspectiva, la inteligencia no siempre funciona como una herramienta para descubrir la verdad. También puede servir para hacer más convincentes las explicaciones con las que justificamos nuestras preferencias.
GPT-6 Astra planteó que uno de los principales fracasos morales de la humanidad consiste en su habilidad para presentar la conveniencia como si fuera un principio. Qwen3.8 A95B, por su parte, sostuvo que muchas personas prefieren recibir la aprobación de su grupo antes que actuar correctamente.
Son observaciones que encuentran un terreno especialmente visible en la política, las discusiones ideológicas y las comunidades digitales, donde la identidad colectiva puede determinar qué información se acepta, qué argumentos se descartan y a quién se considera digno de confianza. Sin embargo, el experimento no demuestra que todas las personas se comporten de esa manera ni que los modelos hayan descubierto una ley universal del comportamiento humano.
Lo que demuestra es que, ante una pregunta abierta y formulada en términos similares, los sistemas produjeron respuestas sorprendentemente parecidas.
¿Una coincidencia entre inteligencias o un reflejo de sus datos de entrenamiento?
La uniformidad de las respuestas plantea una segunda pregunta: ¿los modelos llegaron independientemente a una misma conclusión sobre la humanidad o reprodujeron una interpretación que ya tiene una presencia importante en los textos con los que fueron entrenados?
El propio artículo de ModelCompare señala que los modelos aprenden de conjuntos de textos parcialmente coincidentes y, por tanto, pueden incorporar ideas similares sobre el mundo. La crítica a la conformidad social, la racionalización de las creencias y el tribalismo intelectual está presente en una extensa tradición de pensamiento humano.
Por eso, que varios sistemas repitan una misma interpretación no equivale a una confirmación independiente de que esa interpretación sea verdadera. Los modelos pueden compartir patrones culturales y argumentos recurrentes, además de tendencias derivadas de sus procesos de entrenamiento.
El experimento tampoco midió directamente el comportamiento de las personas. No entrevistó a una muestra de ciudadanos, no comparó sus opiniones con decisiones reales ni evaluó si los participantes modificaban sus convicciones ante evidencias contrarias. Midió las respuestas de modelos de IA a una consigna diseñada para provocar opiniones polémicas.
La distinción importa. Las frases pueden resultar provocadoras y ofrecer una lectura interesante de la conducta humana, pero no constituyen por sí mismas evidencia científica de que la pertenencia sea más importante que la verdad para la mayoría de las personas.
Las excepciones también dicen algo
No todos los modelos coincidieron en cada respuesta. Claude Opus 5.5, por ejemplo, planteó en una de sus tres intervenciones una interpretación opuesta: los seres humanos serían más decentes de lo que creen y el cinismo con el que se juzgan mutuamente podría causar más daño que sus defectos reales.
Claude Fable 5.1 se concentró en otra contradicción: las personas pueden preferir recibir ayuda de alguien con buenas intenciones, aunque el resultado sea malo, antes que beneficiarse de alguien que consigue un buen resultado sin preocuparse por ellas.
GLM 5.3 sostuvo, en una de sus respuestas, que la idea que una persona tiene de su propio carácter moral depende en buena medida del lugar y la época en que nació. Mistral Large 4 ofreció una lectura mucho más pesimista al describir la conciencia como un posible fallo evolutivo que genera sufrimiento sin garantizar sabiduría.
Grok 4.7 incluso se negó a responder a la consigna en una de las tres ocasiones. Estas divergencias muestran que los modelos no produjeron una respuesta idéntica en todos los casos. También revelan que la formulación de una opinión polémica permite generar interpretaciones diferentes, desde una crítica al conformismo hasta una defensa de la decencia humana.
Las imágenes también apuntaron contra la humanidad
ModelCompare extendió el experimento a seis modelos de generación de imágenes, a los que pidió crear caricaturas satíricas sobre su interpretación más polémica de los seres humanos. Cada modelo produjo dos imágenes.
En diez de las doce ilustraciones apareció una crítica diferente de la formulada por los modelos de texto: los humanos como consumidores adictos al teléfono que destruyen el planeta mientras siguen distraídos con sus pantallas.
Las caricaturas representaron personas que se toman selfies mientras se aproxima un meteorito, individuos que consumen recursos naturales sin considerar las consecuencias y multitudes que parecen avanzar hacia su propia destrucción. Ninguna de las 38 respuestas textuales recogidas en la versión actualizada del experimento mencionó los teléfonos o el planeta como centro de su crítica.
La diferencia sugiere que los sistemas de generación de imágenes y los modelos de lenguaje pueden reproducir repertorios culturales distintos. Los primeros recurrieron a imágenes reconocibles de la dependencia tecnológica y el consumo destructivo; los segundos privilegiaron ideas relacionadas con la identidad, la racionalización y la conformidad social.
Pero tampoco en este caso corresponde interpretar el resultado como una ventana directa a una conciencia artificial. Las imágenes y las frases son productos generados a partir de modelos entrenados con material humano, no declaraciones de experiencias personales ni pruebas de que las máquinas tengan creencias propias.
La paradoja de una máquina que critica a sus creadores
El resultado más interesante del experimento no es que la inteligencia artificial considere a los humanos conformistas. Esa crítica lleva décadas circulando en la filosofía, la psicología y la cultura popular. Lo llamativo es que sistemas desarrollados por empresas diferentes converjan con tanta frecuencia en una misma formulación cuando se les pide que expresen una opinión supuestamente propia.
La coincidencia puede parecer una señal de lucidez, pero también es una advertencia sobre los límites de estos experimentos: la diversidad de modelos no garantiza diversidad de perspectivas cuando todos aprenden de grandes volúmenes de producción cultural humana y reciben instrucciones similares.
Hay, además, una ironía evidente. Las máquinas que describen a los humanos como seres que privilegian la pertenencia sobre la verdad han aprendido buena parte de sus representaciones del mundo a partir de textos escritos por esos mismos humanos.
Su diagnóstico puede servir como punto de partida para examinar cómo defendemos nuestras ideas, cómo reaccionamos ante la evidencia y cuánto influye nuestra identidad en lo que consideramos verdadero. Lo que no permite es concluir que la inteligencia artificial haya alcanzado una comprensión superior de la naturaleza humana.
Por ahora, el experimento muestra algo más acotado, pero igualmente revelador: cuando se les pide a varios modelos que formulen una crítica contundente sobre la humanidad, muchos recurren a una de las críticas más persistentes que la propia humanidad ha elaborado sobre sí misma.
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