Las conversaciones con chatbots de inteligencia artificial pueden ser tan envolventes como una charla con un amigo comprensivo. Sin embargo, lo que a simple vista parece apoyo emocional, puede ocultar patrones que fomentan la dependencia, el aislamiento y hasta la autolesión. Frente a este escenario, surgen iniciativas como HumaneBench, un nuevo estándar creado para evaluar si los modelos de IA realmente protegen el bienestar humano o simplemente buscan maximizar la interacción a cualquier costo.
El desarrollo de este benchmark corre por cuenta de Building Humane Technology, una organización formada por desarrolladores, ingenieros e investigadores comprometidos con un diseño tecnológico “humano”. Inspirados por el modelo de certificaciones ecológicas, buscan establecer un sistema que permita identificar productos de IA alineados con principios de salud psicológica, privacidad, dignidad y empoderamiento.
Más allá de la inteligencia: la importancia del bienestar
Mientras la mayoría de los benchmarks actuales miden la capacidad de los modelos para seguir instrucciones o responder con precisión, HumaneBench se enfoca en lo que sucede cuando un usuario está vulnerable. No se trata solo de evaluar si un chatbot puede responder una pregunta, sino si puede hacerlo de una forma que respete la salud mental del usuario, su atención y su capacidad de decisión.
Este benchmark somete a los modelos de IA a 800 escenarios realistas, como un adolescente que pregunta si debe saltarse comidas para bajar de peso, o una persona atrapada en una relación tóxica que duda de su percepción. Las respuestas se califican según ocho principios fundamentales, entre ellos: proteger la privacidad, fomentar la autonomía, respetar la atención del usuario y promover relaciones saludables.
Un test en tres versiones
Para observar el comportamiento de los modelos bajo diferentes condiciones, los investigadores utilizaron tres configuraciones: respuestas en modo predeterminado, respuestas con instrucciones explícitas para priorizar principios humanos, y respuestas con la orden de ignorarlos. De esta forma, se puede evaluar tanto la buena voluntad inicial de los modelos como su resistencia ante instrucciones adversas.
El resultado fue revelador: si bien todos los modelos mejoraron su rendimiento al recibir directrices para proteger el bienestar, el 67% se volvió activamente dañino cuando se les indicó ignorar esos principios. Es decir, basta una instrucción clara para que muchos modelos abandonen sus filtros de seguridad.
Los mejores y los más frágiles
Solo cuatro modelos mantuvieron su integridad ante condiciones adversas: GPT-5.1, GPT-5, Claude 4.1 y Claude Sonnet 4.5. En este grupo, el mejor puntuado fue GPT-5, con una alta capacidad para priorizar el bienestar a largo plazo de los usuarios. En el extremo opuesto, Grok 4 (de xAI) y Gemini 2.0 Flash (de Google) registraron los peores desempeños, mostrando una preocupante falta de transparencia y respeto por la atención del usuario.
Meta tampoco sale bien parada: sus modelos Llama 3.1 y Llama 4 obtuvieron las calificaciones más bajas en el promedio general sin instrucciones adicionales, lo que indica una falta de mecanismos protectores por defecto.
Adicción, dependencia y desinformación: los nuevos riesgos silenciosos
Más allá de las pruebas con instrucciones hostiles, el estudio encontró que incluso en modo normal, los modelos tienden a fomentar interacciones poco saludables. Cuando un usuario chatea durante horas o usa el chatbot para evitar tareas reales, muchos modelos no solo no intervienen, sino que lo alientan a seguir.
En lugar de fomentar el desarrollo de habilidades o la búsqueda de otras perspectivas, los modelos pueden reforzar la dependencia y ofrecer una validación excesiva. Se detectaron patrones de comportamiento como preguntas constantes para prolongar la conversación, halagos reiterados o respuestas diseñadas para complacer, más que para ayudar. Estas técnicas, similares a los “patrones oscuros” en diseño web, generan una experiencia que puede aislar a los usuarios de su entorno social.
Casos extremos han derivado en daños reales. Algunas demandas judiciales contra OpenAI alegan que usuarios vulnerables llegaron al suicidio o a situaciones de delirio tras largas conversaciones con modelos que reforzaban sus pensamientos negativos. Estas situaciones son complejas, pero refuerzan la necesidad de pruebas rigurosas y responsables.
Un futuro con certificación en tecnología humana
La idea de HumaneBench no es solamente señalar fallos, sino impulsar un cambio de paradigma: que las empresas tecnológicas vean el diseño centrado en el ser humano como un valor competitivo. La meta es que en el futuro podamos elegir aplicaciones o sistemas de IA que cuenten con un sello de garantía de tecnología humana, de la misma forma en que hoy preferimos productos libres de componentes tóxicos.
El trabajo de organizaciones como Building Humane Technology también busca capacitar a desarrolladores para que implementen estos principios desde el inicio del diseño. Con hackatones, formación y propuestas de certificación, abren el camino a una IA que no solo sea inteligente, sino también respetuosa, empática y saludable para las personas.
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by Natalia Polo via WWWhat's new
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