La IA y el 'efecto Elías': la recurrencia de patrones en la generación de texto
Un estudio reciente ha puesto de manifiesto una curiosa tendencia en los relatos generados por modelos de inteligencia artificial: la recurrencia de personajes y escenarios específicos, siendo el farero Elías uno de los más frecuentes. La investigación, publicada por el Cornell Chronicle, sugiere que, si bien los detalles varían, ciertos elementos parecen fijarse en las creaciones de la IA, desafiando la noción de una narrativa completamente única en cada generación.
La investigación, liderada por Sil Hamilton y David Mimno, analizó una muestra significativa de veinte mil relatos. Los resultados, divulgados el 19 de octubre de 2026, indican que un porcentaje considerable de estas narrativas (88,3%) incluía al menos una de once palabras clave identificadas. Notablemente, el término "lighthouse" (faro) apareció en el 51,2% de los textos, y el nombre "Elias" en un 26,5%. Estos datos, aunque no implican que nueve de cada diez historias contengan la palabra "faro", sí señalan una notable prevalencia de estos temas.
El patrón del farero Elías: una constante inesperada
Elías, el farero, se ha consolidado como una figura recurrente en los relatos solicitados a diversos modelos de IA, incluyendo versiones de Claude Haiku, Gemini, GPT-5.4-Mini y OLMo. Las pruebas se realizaron con peticiones en inglés, generando mil respuestas para cada escenario. Los investigadores observaron que los personajes suelen ocupar oficios tradicionales y situarse en entornos familiares, con una atmósfera que tiende a evocar épocas anteriores a la contemporaneidad. Hamilton señala que la afinación de estos modelos podría ser un factor que favorezca esta repetición, aunque la causa exacta aún es objeto de estudio.
WildChat: rastreando la circulación de patrones de IA
Una línea de investigación paralela se centra en el conjunto de datos WildChat, creado en 2024 a partir de un millón de conversaciones con ChatGPT. Hamilton y Mimno identificaron fragmentos relacionados con el farero Elías en esta colección, lo que les permite explorar cómo estos patrones de repetición podrían propagarse entre diferentes conjuntos de entrenamiento. La existencia de conversaciones reales entre usuarios y modelos de IA en WildChat abre la puerta a comprender cómo las respuestas de un modelo pueden ser integradas en el entrenamiento de otros, aunque esto no explica por sí solo el predominio de ciertas narrativas.
Implicaciones para el desarrollo de modelos de lenguaje
A pesar de estos hallazgos, el estudio no pretende afirmar que los modelos de lenguaje sean incapaces de producir historias diversas e interesantes. Hamilton enfatiza que el aspecto creativo de la escritura ha recibido históricamente poca atención en el desarrollo de estos sistemas. El análisis de datos de afinación posterior, como el realizado en OLMo, muestra proporciones de palabras clave mucho menores en comparación con los relatos generados. Esto subraya la necesidad de investigar más a fondo las causas subyacentes de estas repeticiones y explorar vías para fomentar una mayor originalidad y diversidad en las creaciones de IA.
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