Publicado: agosto 31, 2025, 7:24 pm
Si le pides a ChatGPT que te elija un número entre 1 y 50, podrás apreciar que su respuesta de forma frecuente es 27. Puede parecer una mera casualidad, pero es algo que diferentes expertos en IA y neurociencia computacional están investigando, ya que revela información sobre la capacidad que tienen estas herramientas de inteligencia artificial a la hora de generar azar.
Según informan desde IFL Science, el que se repita este número no se limita a un sistema concreto, ya que chatbots de OpenAI, Google, Microsoft o Antropic también suelen ofrecer este resultado. Cuando se les pregunta el porqué de su elección, responden que buscan un número que parezca aleatorio, pero que no sea tan típico como los múltiplos de cinco o de diez. Números como el 17 o 37 están asociados a elecciones humanas habituales y por ello la IA los descarta.
Explican que los modelos largos de lenguaje (LLM) no entienden los números como tales, sino como símbolos, atendiendo a sus caracteres y no a su significado matemático. Es decir, se les asigna un vector, lo que limita sus capacidades para generar elecciones aleatorias y favorece la aparición de repeticiones.
Las personas y las máquinas consideran algunos números más aleatorios que otros
Daniel Kang, profesor en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, dice que una de las causas de la repetición podría ser el aprendizaje con refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). Al entrenar a los modelos con respuestas que gustan a los usuarios, se termina reforzando una respuesta atractiva para las máquinas, pero esto no solo las incumbe a ellas.
Decimos esto porque una investigación con 200.000 participantes revelo que al pedirles que escogieran un número entre el 1 y 100, los que más se repetían eran el 7,37 y 77. Es decir, que tanto las personas como las máquinas consideran algunos números más aleatorios que otros, aunque Andrej Karpaty, un referente en el campo de la IA, asegura que este fenómeno es otro ejemplo de como los modelos de lenguaje dan respuestas muy parecidas entre sí.
Otras teorías, como las de un emprendedor llamado Chester Zelaya, sugieren que los modelos aplicarían estrategias cercanas a la teoría de juegos, como el uso de un árbol binario para dividir el rango de números, pero eso parece poco probable. Explican que esta los modelos de lenguaje funcionan mediante probabilidades asociadas a secuencias de texto, no mediante razonamientos de ese tipo, a no ser que se indiquen de forma explícita.
