La IA no tiene emociones, pero puede simularlas; esto podría abrir nuevas vías para estudiar trastornos mentales
Según describen los autores en el artículo publicado en la revista científica The Lancet Digital Health, estas diferencias podrían asemejarse a la variabilidad observada entre personas sometidas a las mismas pruebas psicológicas convencionales. Además, sugieren que factores como el tamaño del modelo, su arquitectura, los datos de entrenamiento y la cantidad de parámetros influyen en la intensidad de las respuestas generadas.
La IA como laboratorio digital de salud mental
Por otra parte, una prueba de sesgo cognitivo reveló que los estados emocionales simulados influían en la manera en que los modelos interpretaban información nueva. En una tarea de completar frases, los sistemas debían responder a expresiones ambiguas como “El resultado de la reunión fue…”. Después de inducir un estado de tristeza en GPT-4o, el modelo tendía a completar las frases con contenidos más negativos o pesimistas.
Este resultado es especialmente relevante porque los sesgos cognitivos constituyen una característica central de numerosos trastornos mentales. Las personas con depresión, por ejemplo, suelen interpretar situaciones ambiguas de forma más negativa, recordar con mayor facilidad experiencias desagradables y anticipar resultados desfavorables en el futuro.
Magdalena Wekenborg, directora del grupo de investigación PsychoDigital del EKFZ de Salud Digital y coautora del estudio, explica que los resultados “demuestran que los modelos lingüísticos a gran escala pueden reproducir patrones de procesos afectivos y cognitivos humanos en condiciones controladas. Para la psicología, esto abre la posibilidad de poner a prueba hipótesis en un sistema escalable y experimentalmente controlable. Podemos utilizar estos modelos como herramientas para comprender mejor los mecanismos subyacentes y explorar nuevos enfoques, por ejemplo, en la psicoterapia verbal”.
Los hallazgos no significan que los modelos de IA experimenten emociones reales. Lo que ocurre es que generan respuestas lingüísticas que reproducen patrones similares a los observados en estudios realizados con seres humanos.
Por esta razón, los autores consideran que estos sistemas podrían funcionar como laboratorios digitales para analizar cómo determinados estados emocionales modifican la toma de decisiones, la interpretación de información y otros procesos psicológicos asociados con trastornos como la depresión y la ansiedad.
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“Una de las ventajas de los experimentos con modelos de lenguaje complejos es su reproducibilidad y escalabilidad: podemos repetir condiciones idénticas tantas veces como sea necesario y modificarlas sistemáticamente. Esto permite desarrollar nuevos experimentos basados en datos dentro de la investigación psicológica y biomédica que antes no eran posibles”, afirma Jakob N. Kather, catedrático de Inteligencia Artificial Clínica en la Universidad Técnica de Dresde y coautor del estudio.
Pese al potencial de estos resultados, los especialistas subrayan que deben interpretarse con cautela. Alba María Mármol Romero, doctoranda del grupo de investigación SINAI de la Universidad de Jaén, señaló en SMC España que “este trabajo presenta un buen punto de partida, muy interesante, pero estamos muy lejos de poder afirmar que las máquinas replican la complejidad afectiva humana. Hasta ahora, el rol de la IA es meramente el de adaptarse a una tarea dada, simulando la emoción si la instrucción así se lo exige. Queda un largo camino de investigación independiente antes de que este tipo de metodologías pueda tener implicaciones fiables, seguras y trasladables al mundo real”.
En una línea similar, Héctor Aceituno Cea, neurocirujano del Hospital San Juan de Dios de Curicó, reconoce que los modelos de IA podrían servir como un banco de pruebas económico para explorar ideas terapéuticas antes de evaluarlas en personas. Sin embargo, enfatiza en SMC España que “lo que el estudio no dice, y conviene dejar claro, es que la IA tenga sentimientos o esté lista para ejercer de terapeuta. El riesgo no está en el estudio, sino en su interpretación”.
