Puntos clave:
- Una investigación de Google identificó que modelos chinos de IA reproducen dinámicas similares a la inteligencia colectiva humana.
- Sistemas como R1 y QwQ-32B muestran “debates internos” con múltiples perspectivas simuladas.
- La diversidad cognitiva interna puede ser tan relevante como más datos o mayor poder de cómputo.
Un nuevo estudio de Google aporta una visión innovadora sobre cómo los modelos avanzados de inteligencia artificial enfrentan problemas complejos.
Según la investigación, algunos sistemas de razonamiento desarrollados por empresas chinas son capaces de simular debates internos comparables a discusiones humanas en grupo, con intercambio de ideas, desacuerdos y procesos de conciliación.
El análisis se centró en modelos como R1, de DeepSeek, y QwQ-32B, de Alibaba Cloud, conocidos por su alto rendimiento en tareas de razonamiento lógico. Los resultados fueron publicados en el repositorio científico arXiv, sin haber pasado aún por revisión por pares.
La diversidad cognitiva como motor del razonamiento
El estudio cuestiona la idea predominante de que el desempeño de estos modelos depende únicamente de cadenas de pensamiento más extensas o de mayor capacidad computacional.
Al analizar los rastros de razonamiento, los investigadores observaron que los modelos alternan puntos de vista, se formulan preguntas internas y reconcilian argumentos opuestos antes de generar una respuesta final.
Este comportamiento llevó a los autores a describir estos sistemas como verdaderas “sociedades de pensamiento”, donde diferentes perfiles cognitivos y especializaciones simuladas interactúan de manera organizada.
Cuando los modelos fueron incentivados a ser más conversacionales consigo mismos, su precisión en tareas de razonamiento aumentó de forma notable.
El protagonismo de los modelos chinos de código abierto
La investigación fue realizada por cuatro integrantes del equipo Paradigms of Intelligence de Google, liderados por Junsol Kim, doctorando en sociología de la Universidad de Chicago. Blaise Agüera y Arcas, vicepresidente de la compañía, figura como autor principal del trabajo.
Los hallazgos refuerzan la creciente relevancia de los modelos chinos de código abierto en la investigación avanzada en inteligencia artificial.
Aproximadamente un año después de que el modelo R1 de DeepSeek llamara la atención por igualar el rendimiento de sistemas estadounidenses a un costo mucho menor, estos modelos ahora también destacan desde una perspectiva teórica e interdisciplinaria.
Nuevas formas de concebir la inteligencia artificial
Para los investigadores, los resultados sugieren un cambio conceptual importante.
En lugar de ver la IA como un agente solitario que depende solo de la escala, el estudio propone entenderla como una arquitectura de razonamiento colectivo, donde la inteligencia surge de la interacción estructurada entre múltiples voces internas.
Este enfoque podría abrir nuevas posibilidades para el desarrollo de agentes de IA, aprovechando algo similar a la “sabiduría de las multitudes”, pero dentro de un solo modelo.
Si futuras investigaciones confirman estas conclusiones, el impacto en el diseño y entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial podría ser significativo.
