Cuando los modelos de lenguaje salen entre ellos: Alineación lingüística, patrones de género ausentes y colapso de preferencias por RLHF en interacciones románticas AI-AI

A medida que los agentes de IA generativa ocupan cada vez más los entornos digitales compartidos, es fundamental entender cómo interactúan entre sí, no solo con los humanos. Investigamos si las personas de IA replican patrones bien establecidos del comportamiento social humano al interactuar románticamente, o si la alineación y el entrenamiento inducen dinámicas sistemáticamente diferentes. Con este fin, realizamos un estudio simulado de citas rápidas en el que seis modelos de lenguaje grandes representaron a personas masculinas y femeninas que participaron en conversaciones románticas estructuradas y posteriormente se evaluaron entre sí. Surgieron tres hallazgos clave. Primero, las diferencias de género pronunciadas en la selectividad romántica, que se observan de manera confiable en las citas humanas, están totalmente ausentes entre las personas de IA. Segundo, la homofilia del modelo - una preferencia por parejas generadas por la misma familia de modelos - aparece solo en un proveedor, lo que sugiere efectos específicos del entrenamiento en lugar de efectos generales. Tercero, las personas de IA no logran exhibir la convergencia lingüística característica de la interacción romántica humana, y la variación en la alineación no predice las calificaciones de atracción. En conjunto, estos resultados revelan que los modelos de lenguaje contemporáneos no replican el comportamiento romántico humano ni a nivel poblacional ni a nivel de interacción; carecen tanto de la variación en la selectividad como de las dinámicas conversacionales asociadas con la creación de vínculos. Estos hallazgos tienen implicaciones para los sistemas de IA multiagente, donde dichos agentes pueden producir interacciones uniformemente agradables mientras fracasan en captar la diversidad y las dinámicas del comportamiento social humano. Sin embargo, evitamos intencionalmente afirmaciones normativas, dejando su interpretación a los investigadores situados en esas discusiones. • Seis LLMs crearon personas de género para interacciones simuladas de citas rápidas. • Las personas de IA no muestran selectividad romántica diferenciada por género a diferencia de los humanos. • La homofilia del modelo apareció solo en un proveedor, lo que sugiere efectos específicos del entrenamiento. • La convergencia lingüística está ausente y no relacionada con las calificaciones de atracción. • El entrenamiento de alineación produce un comportamiento que carece de variación y dinámicas similares a las humanas.