Una investigación dirigida por el especialista Steffen Herbold y publicada en la revista científica PLOS Onedemostró de manera concluyente que las personas consideran el contenido de debate generado por inteligencia artificial (IA) como más auténtico que los discursos de figuras públicas reconocidas. El experimento consistió en utilizar el modelo GPT-4 Turbo para replicar la identidad y responder preguntas del público basándose en el historial de 112 políticos británicos del programa Question Time de la BBC.
Los resultados mostraron diferencias lingüísticas objetivas y medibles entre las intervenciones humanas y las simulaciones tecnológicas, las cuales explican la inclinación del público hacia las versiones sintéticas:
- Mayor riqueza de vocabulario: Los textos estructurados por la IA demostraron un léxico más amplio y variado en comparación con los políticos suplantados.
- Menos dudas y rodeos: Las respuestas del modelo presentaron una cantidad significativamente menor de marcadores epistémicos (frases de titubeo como «creo que» o «me parece que»), proyectando un mayor grado de certeza.
- Atención directa al cuestionamiento: El análisis lingüístico evidenció que la IA sí atendió formalmente la duda del ciudadano, mientras que el hablante humano tendió a evadir la pregunta directa de manera recurrente.
Los riesgos asociados al potencial de desinformación
A pesar del buen recibimiento técnico de los discursos artificiales, los autores del reporte, entre ellos la coautora Annette Hautli-Janisz, emitieron alertas sobre las implicaciones democráticas y sociales de este fenómeno. El análisis pormenorizado arrojó que, en diversas ocasiones, la IA llegó a formular y expresar posturas políticas completamente opuestas o diferentes a las que sostiene el personaje real en la vida pública.
Frente a este panorama de suplantación de identidad ideológica, las encuestas complementarias realizadas a la población del Reino Unido reflejaron una demanda generalizada y contundente por establecer regulaciones claras en la materia, fundamentadas en dos ejes:
- Transparencia de origen: Obligatoriedad de informar explícitamente al usuario en qué momento y bajo qué pautas de diseño se está utilizando contenido asistido por IA.
- Acceso a datos de entrenamiento: Apertura pública sobre los archivos, biografías y bases de datos que alimentaron los algoritmos para moldear la personalidad de la figura imitada.
Limitaciones metodológicas del análisis
El equipo de investigadores acotó que, por tratarse de un estudio piloto enfocado en un entorno político muy delimitado, los datos recolectados no constituyen una verdad absoluta aplicable a todas las regiones del mundo.
Las especificaciones metodológicas del experimento se resumen en los siguientes criterios básicos:
| Componente del estudio | Características aplicadas | Alcance técnico |
| Modelo tecnológico | Uso exclusivo de GPT-4 Turbo. | No evalúa el comportamiento de otros modelos de lenguaje del mercado. |
| Muestra de perfiles | 112 figuras públicas del Reino Unido. | Limitado al contexto sociopolítico e idiosincrasia británica. |
| Material de origen | 30 episodios del programa Question Time. | El análisis se restringe a dinámicas de debates televisivos de formato cerrado. |