A medida que los grandes modelos de lenguaje como GPT-4.5, Claude 3, Gemini 1.5 y Sonar Pro maduran, una inquietud empieza a circular entre usuarios avanzados: ¿se están volviendo demasiado similares las respuestas generadas por distintas IAs? ¿Estamos entrando en una etapa donde la IAG, paradójicamente, genera menos diversidad de pensamiento?
¿Qué significa “homogeneización”?
Es el fenómeno donde, a pesar de usar modelos distintos, las respuestas tienden a parecerse en:
- Tono (educado, técnico, neutro)
- Estructura (introducción + puntos en lista + conclusión)
- Contenido (uso de referencias comunes y consensos científicos)
- Evitación del riesgo o ambigüedad
Esto puede deberse a entrenamientos con datasets muy similares, filtros de seguridad y preferencias de los usuarios por respuestas “seguras”.
¿Por qué sucede?
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Corpus de entrenamiento convergente: la mayoría de modelos se entrena con texto web filtrado, documentos académicos y código, reduciendo la variedad creativa.
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Optimización para RLHF: los modelos aprenden a generar lo que los humanos puntúan como “correcto”, no necesariamente como “original”.
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Políticas de seguridad: para evitar alucinaciones, se penalizan respuestas arriesgadas o especulativas.
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Interfaces similares: prompts parecidos + interfaces iguales = respuestas parecidas.
¿Es un problema real?
Depende. Para tareas como resumir textos, explicar un concepto o crear código funcional, la homogeneidad es sinónimo de precisión. Pero en áreas como creatividad, investigación o análisis crítico, la diversidad de pensamiento es clave.
¿Qué están haciendo las empresas?
- Anthropic: Claude busca “razonar más que complacer” en sus últimas versiones.
- OpenAI: los GPTs personalizados y el modo “creativo” apuntan a diversificar estilo.
- Google: Gemini Studio permite modular la temperatura y el estilo de las salidas.
- Perplexity: su enfoque factual con Sonar Pro reduce el sesgo hacia el “consenso generalizado”.
¿Cómo evitarlo como usuario?
- Varía el tipo de prompt y pide opiniones divergentes.
- Usa modelos distintos para comparar perspectivas.
- Personaliza tu GPT o explora agentes con sesgo intencional (económico, filosófico, etc.)
En resumen, la homogeneización de la IAG es una tendencia real, pero también una oportunidad para que creadores, investigadores y usuarios exigentes desafíen sus límites.