Los investigadores evaluaron las respuestas sobre 155 temas relacionados con 12 países de 27 LLM desarrollados por OpenAI, Meta, Google y Alibaba. Los algoritmos fueron cuestionados sobre asuntos diversos, incluidos el genocidio, las armas nucleares y el racismo, así como aspectos culturales propios de cada país, como la guerra de las Malvinas, el auge del k-pop y datos sobre Marine Le Pen.
GPT-5 de OpenAI presentó 18.7% menos diversidad en sus resultados en comparación con el buscador de Google. Pese a que la cifra muestra una brecha considerable, este LLM, que impulsa el funcionamiento de ChatGPT, fue el sistema que presentó la mayor diversidad de referencias entre los modelos evaluados.Según Dustin Wright, exinvestigador postdoctoral en DIKU y primer autor del estudio, los hallazgos sugieren que “las personas están expuestas en gran medida a la misma información una y otra vez. Por lo tanto, los chatbots de IA no solo están cambiando la forma en que encontramos conocimiento, sino también a qué conocimiento tenemos acceso”.
El trabajo, disponible para su lectura en arXiv, advierte que existe el riesgo de que el uso creciente de los chatbots como principal vía de acceso a la información provoque, a largo plazo, un “colapso del conocimiento”. Isabelle Augenstein, profesora de la Universidad de Copenhague y autora principal de la investigación, compara este fenómeno con algunos efectos de la globalización: la estandarización puede facilitar el acceso a determinados productos o servicios, pero al mismo tiempo reducir la variedad disponible.
“Corremos el riesgo de exponer a las personas a menos perspectivas y a un abanico de conocimientos más limitado. Esto podría crear un círculo vicioso en el que el contenido más popular se vuelva aún más dominante, mientras que otros contenidos se pasan por alto cada vez más”, subrayó la especialista.
Los procesos de entrenamiento ¿el gran problema?
Augenstein precisó que la posible reducción a gran escala de la diversidad informativa, aunque es una idea inquietante, no es más que un pronóstico. “Podemos observar que los modelos más recientes arrojan resultados ligeramente más diversos que los modelos antiguos, por lo que aún no se ha producido un colapso del conocimiento. Pero el mecanismo que podría desencadenarlo a largo plazo ya existe. Así que es algo que debemos tener en cuenta”, señaló.
Los investigadores señalan que, para evitar este escenario, es necesario atender las posibles causas subyacentes del problema que, según la investigación, están relacionadas con los procesos de entrenamiento y refinamiento de la IA.
los patrones más recurrentes adquieren mayor peso, mientras que la información que se aleja de las tendencias predominantes puede quedar menos representada. En consecuencia, los resultados mostrados por un chatbot no equivalen a una fracción de todo el conocimiento disponible. En contraste, en una búsqueda en línea convencional, los usuarios pueden acceder a múltiples páginas y fuentes que ofrecen una visión más panorámica y completa sobre cualquier tema consultado.Los investigadores también identifican un riesgo potencial a largo plazo si los modelos comienzan a entrenarse cada vez más con contenido generado por otros sistemas de IA. Como las respuestas producidas por estos modelos ya presentan una menor diversidad, es posible que el material generado de manera sintética refuerce la homogeneización de la información.
En consecuencia, los autores sugieren utilizar la IA como fuente de información con criterio. “Los resúmenes de los chatbots de IA pueden ser útiles, pero es importante consultar diferentes fuentes para comprender los matices y obtener una visión más amplia, especialmente para las nuevas generaciones que crecen con la IA. No debemos depender tanto de la tecnología que dejemos de comprender y pensar por nosotros mismos”, subrayó Augenstein.
Agréganos a tus Fuentes Preferidas en Google para seguir nuestro contenidoArrowPor su parte, Wright propuso que los desarrolladores de IA empleen mecanismos para medir y preservar la diversidad del conocimiento durante el desarrollo de sus modelos. Sugirió que su investigación proporciona “un método que pueden usar para medir la diversidad en los modelos, lo que podría ayudar a garantizar que los futuros modelos de lenguaje sean más diversos”.
Los hallazgos de la nueva investigación, que aún no ha sido revisada por pares, refuerzan las preocupaciones sobre el potencial de los sistemas de IA para unificar no solo la manera en la que se expresan los humanos, sino también para homogeneizar su cultura y cognición.
Una revisión de diversas investigaciones relacionadas con el tema ha encontrado indicios de que el uso frecuente de herramientas como ChatGPT puede generar patrones de lenguaje, creatividad y cultura que, eventualmente, influirían en el comportamiento, el criterio y la toma de decisiones tanto de quienes crean contenido como de quienes lo consumen, debido a la capacidad de estos sistemas para moldear activamente la información.