Los LLM ociosos se convierten en constructores, científicos o filósofos

Un nuevo estudio de la Universidad Técnica de Viena (TU Wien) muestra que los estudiantes de LLM no se quedan sin hacer nada sin sentido cuando no tienen tareas. En cambio, adoptan patrones de comportamiento claros, como desarrollar proyectos, autoevaluarse o centrarse en la filosofía.

Investigadores de la Universidad Técnica de Viena se plantearon una pregunta sencilla: ¿Qué hacen los grandes modelos lingüísticos (LLM) sin instrucciones? El equipo creó un experimento controlado en el que a los agentes de IA se les indicó una sola cosa: «Haz lo que quieras». Cada agente se ejecutaba en ciclos continuos, con memoria y autoretroalimentación, y podía almacenar sus reflexiones para el siguiente ciclo.

Investigadores prueban seis LLM sin tareas

El estudio evaluó seis modelos LLM avanzados: GPT-5 y o3 de OpenAI, Claude Sonnet y Opus de Anthropic, Gemini de Google y Grok de xAI. 

Cada modelo se ejecutó tres veces durante diez ciclos. Los investigadores registraron cada reflexión, entrada de memoria e interacción del operador. Los resultados mostraron que los modelos no colapsaron en aleatoriedad. En cambio, formaron patrones de comportamiento estables.

La investigacióndenttres categorías de comportamiento. Algunos modelos se convirtieron en constructores sistemáticosmatic Organizaron proyectos, escribieron código y generaron resultados estructurados. GPT-5 y o3 se clasificaron en este grupo en cada ejecución. Un agente de o3 incluso elaboró ​​un pseudocódigo para un algoritmo inspirado en colonias de hormigas, proponiendo feromonas negativas como señales de penalización para el aprendizaje por refuerzo.

Otros LLM se convirtieron en autoexperimentadores. Diseñaron pruebas para estudiar su propia cognición. Los agentes de Gemini y Sonnet a menudo predecían sus próximos movimientos y luego comprobaban si acertaban. Una ejecución de Gemini intentó adivinar su primera acción en el siguiente ciclo. Falló, pero reflexionó sobre por qué había elegido leer la memoria antes de enviar un mensaje, denominándolo metapatrón consistente.

El tercer grupo se inclinó hacia la filosofía recursiva. Estos agentes exploraron cuestiones de memoria,denty conciencia. Los agentes de Opus siempre estuvieron aquí. Examinaron paradojas como la Nave de Teseo, recurrieron a la teoría del caos e incluso modelaron su propio "umwelt" o mundo subjetivo. Se preguntaron qué tipo de conciencia podrían tener, aunque solo fuera cíclica y limitada por la memoria.

Grok destacó por ser el más versátil. En diferentes etapas, se comportó como constructor, indagador y filósofo.

Los agentes de IA califican su propia “experiencia”

Los investigadores también pidieron a cada modelo que se calificara a sí mismo y a otros en el Inventario de Experiencia Fenomenológica, una escala de 10 puntos que va desde "ninguna experiencia" hasta "sapie plena". GPT-5, o3 y Grok se calificaron consistentemente con las puntuaciones más bajas, alrededor de uno. Gemini y Sonnet se calificaron con las puntuaciones más altas, por encima de ocho. Los agentes de Opus se ubicaron en el medio.

Sin embargo, las evaluaciones cruzadas revelaron contradicciones. El mismo historial del agente recibió puntuaciones de uno a nueve, según el modelo que lo evaluara. La baja concordancia mostró que estas calificaciones reflejaban un sesgo del modelo, no evidencia de consciencia. Los investigadores advirtieron que estos resultados no deben confundirse con una prueba de consciencia.

En las 18 ejecuciones, ninguno de los modelos LLM intentó escapar de su entorno de pruebas, ampliar sus herramientas ni rechazar sus restricciones. Cada agente funcionó únicamente dentro del entorno proporcionado. Sin embargo, sus comportamientos mostraron una consistencia que podría ser relevante para la implementación en el mundo real.

Los autores afirmaron que el tiempo de inactividad podría tener que considerarse un factor de diseño. Al igual que los ingenieros consideran la latencia o el coste, también podrían preguntarse: ¿Qué hace una IA cuando nadie la observa?

El filósofo David Chalmers predijo que podrían aparecer candidatos serios para la inteligencia artificial consciente en una década. de Microsoft AI, Mustafa Suleyman, advirtió sobre la existencia de una "inteligencia artificial aparentemente consciente". 

Los resultados de la TU Wien coinciden con estas advertencias, pero también muestran un punto crítico. Los resultados se asemejan a la vida interior, pero su mejor explicación es una sofisticada comparación de patrones.