Los chatbots de IA pueden provocar un “colapso del conocimiento”, según un estudio

La comodidad de preguntar a un chatbot de IA en lugar de abrir un buscador puede tener un coste menos visible: recibir una versión más uniforme y estrecha del conocimiento disponible en Internet. Un nuevo estudio dirigido por investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación (DIKU) de la Universidad de Copenhague, en Dinamarca, advierte que si los grandes modelos de lenguaje se convierten en la principal puerta de entrada a la información podría generarse un círculo vicioso, en el cual las respuestas más frecuentes desplacen perspectivas, fuentes y contenidos de mayor profundidad.

La investigación publicada en arXiv analiza la llamada diversidad epistémica, es decir, la variedad de afirmaciones sobre el mundo que ofrecen estos sistemas. Los autores probaron 27 modelos sobre 155 temas vinculados a 12 países y reunieron alrededor de 1,7 millones de respuestas y 70 millones de afirmaciones individuales.

Menor diversidad informativa

El resultado central es significativo: todos los modelos estudiados ofrecieron menos diversidad que una referencia basada en búsquedas web. Incluso GPT-5, el sistema que generó las respuestas más variadas del conjunto analizado, proporcionó al menos un 18,7 % menos de información diversa que Google, de acuerdo a una nota de prensa.

El equipo también encontró que los modelos más pequeños tendían a generar contenido más diverso que los grandes, mientras que los más recientes han mejorado frente a generaciones anteriores. La generación aumentada mediante recuperación (RAG) también puede elevar la diversidad.

Pocos contenidos, cada vez más dominantes y reiterativos

El riesgo no consiste simplemente en que un chatbot se equivoque. El problema es qué sucede cuando muchas personas consultan sistemas que tienden a seleccionar respuestas semejantes. Los especialistas creen que esa dinámica puede favorecer un círculo en el que el contenido más popular se vuelva todavía más dominante y el resto quede progresivamente relegado.

El escenario podría complicarse si los propios modelos empiezan a entrenarse con textos generados por otros modelos. Según el estudio, esas salidas ya son menos diversas que buena parte del material escrito por humanos. Repetido a través de sucesivas generaciones, el proceso podría estrechar gradualmente el abanico de información disponible.

Colapso del conocimiento y aumento en el uso de la IA

En concreto, a eso se refieren los investigadores cuando hablan de “colapso del conocimiento”. El equipo no sostiene que ese colapso esté ocurriendo en este momento: los modelos más recientes son algo más diversos que los antiguos. Sin embargo, existe un mecanismo potencial que podría amplificarse con el tiempo.

La advertencia llega mientras aumenta con rapidez el uso de la IA. Según el informe Global AI Diffusion de Microsoft para el segundo trimestre de 2026, el 18,8 % de la población mundial en edad laboral utilizó IA generativa en junio, casi un punto más que en el primer trimestre. El cálculo se refiere a personas de 15 a 64 años, según informa Quartz.

Una "explosión" de inteligencia

El posible problema de homogeneización coincide, por lo tanto, con la expansión de la IA como herramienta cotidiana para buscar, estudiar, escribir o resolver tareas. Y esa velocidad de adopción se produce en paralelo a otra advertencia sobre la aceleración tecnológica.

Un informe firmado por más de 20 investigadores, entre ellos Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Jack Clark, de Anthropic, y Jakub Pachocki, de OpenAI, alerta sobre la posibilidad de una “explosión de inteligencia” si la IA consigue automatizar una parte sustancial de la investigación y desarrollo de nuevas IA.

Los autores describen un escenario en el que avances que hoy requieren años podrían comprimirse en meses o menos, y señalan que proyectos de I+D que a los humanos les llevarían meses podrían automatizarse hacia 2028. Al mismo tiempo, subrayan que los impactos son inciertos y que las ganancias de productividad aún no han alcanzado el umbral necesario para desencadenar esa explosión, según resume The Guardian.

Preservar la diversidad del conocimiento humano

Las dos advertencias apuntan a direcciones distintas del mismo desafío: la IA puede acelerar enormemente la producción de conocimiento y, a la vez, estrechar los canales por los que la sociedad accede al mismo.

La cuestión de fondo no es solo cuánto conocimiento puede producir la IA, sino cuánta diversidad del conocimiento humano conseguiremos conservar mientras delegamos en ella una parte cada vez mayor de nuestras preguntas.

Fuente: Levante - EMV