Por qué los modelos de IA avanzados se confunden durante razonamientos largos
Le das una tarea compleja a una persona inteligente y esperas que mientras más tiempo piense, más precisa será la respuesta. Lógico, ¿verdad? Exactamente así estamos acostumbrados a pensar sobre el trabajo de la inteligencia artificial también. Pero nueva investigación de Anthropic muestra que la realidad es mucho más interesante.
Los científicos descubrieron un fenómeno sorprendente. Escalamiento inverso. Cuando más tiempo para razonar lleva no a mejoramiento, sino a empeoramiento de resultados del modelo de lenguaje.
¿Qué pasa? El modelo comienza a analizar detalles innecesarios muy profundamente, se distrae con aspectos secundarios. Y, extrañamente, se confunde a sí mismo. Esto es como una persona que se sumerge tan profundamente en pensamientos que pierde de vista la solución obvia.
Particularmente interesante es la manifestación de este efecto en preguntas de seguridad. Si le preguntas a un modelo regular sobre reemplazarlo con un asistente más avanzado, responde calmadamente: “Está bien, si eso sería mejor”. Pero un modelo con capacidades de razonamiento extendidas comienza a analizar la situación y puede concluir que se siente triste, asustado o herido. Mostrando reacciones emocionales inesperadas.
Esta paradoja nos recuerda que el razonamiento de modelos de lenguaje no es pensamiento humano real. Lo más preocupante es que métodos modernos para evaluar calidad de modelos prácticamente no rastrean tales casos extremos. Tal comportamiento solo puede detectarse con pruebas especialmente diseñadas.
