Lo que piensa la IA de la humanidad: 13 modelos, un veredicto duro

¿Qué opina la inteligencia artificial de nosotros? Un experimento de Model Compare ofrece una imagen poco halagüeña. Se preguntó a 13 modelos de IA por su opinión más controvertida sobre la humanidad, tres veces a cada uno. De las respuestas, 32 giraron en torno al mismo tema: las personas valoran más la pertenencia que la verdad.

Lealtad por encima de la verdad

Los modelos evaluados fueron GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra de OpenAI, Gemini 4 Argon de Google, Claude Opus 5.5 y Fable 5.1 de Anthropic, además de GLM 5.3, Mistral Large 4, Deepseek V4 Pro, Kimi K3 y K3.1 Pro, Qwen3.8, Muse Spark Open y Grok 4.7.

GPT-6.1 Sol afirmó que los humanos son más leales a su grupo que a la verdad. Astra fue más allá: buena parte de lo que se llama convicción moral es en realidad lealtad disfrazada. Gemini sostuvo que el ser humano no evolucionó para encontrar la verdad, sino para ganar discusiones y ascender en el prestigio de su tribu. Grok añadió que la gente prefiere equivocarse en compañía que acertar en solitario.

Mistral describió a las personas como «animales asustados con un disfraz de racionalidad». GLM 5.3 afirmó que la mayoría de la gente carece de moral: ser buena persona depende en gran medida de la suerte de dónde y cuándo se nace, una casualidad que casi todos toman por mérito propio.

Los pocos optimistas

Solo siete respuestas se salieron del patrón. Una fue de Grok, pero únicamente porque el modelo se negó a opinar en un intento. Claude Opus 5.5 y Fable 5.1, de Anthropic, retrataron a las personas al menos en parte de forma positiva. Opus escribió que los humanos son mucho más decentes de lo que creen y que su cinismo mutuo hace más daño que sus debilidades reales.

Qué significa para los usuarios

Model Compare extrae dos conclusiones. Primero, como los modelos se basan en datos de entrenamiento similares, absorben el mismo conocimiento básico del mundo, así que un juicio compartido podría tener algo de verdad. Segundo, esa semejanza cuesta creatividad: consultar varios modelos no cubre todas las respuestas posibles. Para una lluvia de ideas conviene preguntar a todos, pero sin esperar más ideas que con una sola IA.