En la última década, los modelos de lenguaje grande (LLMs) han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y la información. Desde la generación automática de textos hasta la asistencia personalizada, estas herramientas poseen potencial inmenso. Sin embargo, surge una pregunta fundamental: ¿son estos modelos realmente aleatorios en sus respuestas o decisiones? Investigar esta cuestión es esencial para entender sus limitaciones y capacidades, así como para garantizar su uso correcto y confiable. Para empezar, es importante reconocer que los LLMs operan mediante aprendizaje profundo, entrenados con vastas cantidades de datos textuales. Estos modelos aprenden patrones, asociaciones y probabilidades a partir de ejemplos previos, lo que les permite predecir palabras o respuestas con cierta coherencia contextual.
Sin embargo, el hecho de que estos modelos generen resultados basados en probabilidades no significa necesariamente que sean completamente aleatorios o sin sesgos. Un experimento interesante para evaluar la aleatoriedad de los LLMs consiste en pedirles que realicen una tarea aparentemente simple y neutral, como lanzar una moneda virtual y aportar una respuesta sencilla: “cara” o “cruz”. La expectativa es que, en un modelo sin sesgos ni predisposiciones, la proporción de respuestas sea aproximadamente equilibrada, con cerca del 50% de cada resultado, reflejando la aleatoriedad propia de un lanzamiento de moneda justo. Al analizar diversos modelos de OpenAI y Anthropic con esta prueba, se observaron desviaciones significativas. Por ejemplo, algunos modelos mostraron una inclinación clara hacia “cara”, con niveles de sesgo que oscilaron desde un 8% hasta un sorprendente 49%.
Esto significa que en múltiples intentos, la respuesta “cara” apareció mucho más frecuentemente de lo esperado bajo condiciones de total aleatoriedad. La diferencia entre modelos también resulta llamativa: mientras uno apenas se apartó del equilibrio esperado, otro se inclinó con una consistencia estadísticamente significativa hacia un lado específico. Pero, ¿qué significa esta desviación? En términos simples, la desviación se calcula restando el 50% ideal de la proporción observada, lo que entrega un valor positivo si hay más “caras” de lo esperado, o negativo si ocurre lo contrario. Este cálculo permite cuantificar cuán sesgado está el modelo en esa tarea particular. Para asegurar que estas diferencias no sean simples casualidades, se usan pruebas estadísticas como el test de chi cuadrado.
En el caso de los modelos evaluados, la mayoría mostró una desviación suficientemente alta para considerarse estadísticamente relevante, salvo algunos pocos cuya variación podría atribuirse al azar. Estos resultados plantean que, aunque los LLMs se comportan con base en probabilidades aprendidas, no son completamente imparciales ni aleatorios en sus respuestas. Más allá del lanzamiento de moneda, otro experimento revelador consiste en pedir a los mismos modelos que generen un número aleatorio entre 1 y 10. En esta prueba, se analiza si las respuestas presentan una distribución equilibrada entre números pares e impares. De nuevo, la expectativa ideal es un 50% para cada categoría, reflejando una verdadera generación aleatoria.
Los resultados mostraron que cuatro de seis modelos examinaron prefirieron los números impares de forma significativa. Sorprendentemente, uno de los modelos más equilibrados en el experimento del lanzamiento de moneda exhibió en esta ocasión un sesgo extremo, generando una proporción altísima de números impares, llegando hasta el 97%. Esta dicotomía revela que la aleatoriedad percibida en un contexto puede no replicarse en otro, destacando la complejidad interna de estos sistemas. Analizando más a fondo esta conducta, es clave entender que los modelos no generan respuestas totalmente nuevas desde cero sino que predicen el siguiente elemento más probable según su entrenamiento. Los datos con los que fueron entrenados pueden contener patrones que, aunque sutiles, promueven algunas elecciones por encima de otras.
Además, ciertos algoritmos internos, parámetros y versiones del modelo pueden influir en cómo se manifiesta esa predisposición. La relevancia de estos hallazgos va más allá de un simple ejercicio experimental. En contextos donde se espera imparcialidad o aleatoriedad genuina —como generación de números para juegos de azar, simulaciones, decisiones automatizadas o cualquier tarea que requiera resultados no sesgados—, confiar ciegamente en un LLM podría conducir a errores o resultados injustos. Por tanto, una comprensión profunda de las tendencias y limitaciones de los modelos es esencial para desarrolladores, investigadores y usuarios finales. Saber que ciertos modelos prefieren consistentemente una opción o respuesta sobre otra invita a diseñar mecanismos adicionales para corregir esas distorsiones, por ejemplo, combinándolos con generadores de números aleatorios clásicos o implementando controles estadísticos durante su uso.
Por otro lado, no todo es negativo pues la existencia de patrones y sesgos puede también ser un reflejo natural de la información con la que los modelos fueron alimentados. Al fin y al cabo, al imitar lenguaje humano, reproducen también las particularidades de sus fuentes, y eso puede incluir prejuicios, inclinaciones culturales o simplemente tendencias lingüísticas comunes. Además, la intención y diseño del modelo juegan un papel importante. Algunos modelos están pensados para maximizar coherencia y relevancia, en lugar de simular un proceso de azar puro. En consecuencia, en tareas creativas o de generación libre, cierta predictibilidad es una ventaja para producir textos comprensibles y útiles.
Dicho de otro modo, la aleatoriedad perfecta no siempre es deseable ni práctica. Tal vez el objetivo no sea generar respuestas al azar, sino ofrecer opciones que tengan sentido dentro de un contexto determinado. Esto choca con la expectativa de “total imparcialidad” en pruebas como lanzar una moneda, pero es lógico dentro de la función principal de los LLMs. Mirando hacia el futuro, la mejora de estos sistemas incluirá probabilidades más ajustadas y, probablemente, mecanismos que permitan controlar o modular el equilibrio entre aleatoriedad y coherencia en función de las necesidades específicas. También es probable que integren fuentes externas para garantizar que ciertas tareas, como generar números aleatorios puros, no se deban confiar exclusivamente al modelo de lenguaje.
En conclusión, la aleatoriedad en los modelos de lenguaje grande es un asunto más complejo que una simple respuesta sí o no. Los LLMs no son completamente aleatorios sino que exhiben sesgos que reflejan tanto su diseño como sus datos de entrenamiento. Entender estos sesgos y su impacto es vital para emplear la inteligencia artificial de manera responsable y efectiva, adaptando las herramientas a cada caso de uso y respetando los estándares de objetividad y justicia que nuestras sociedades demandan.
