En 2023, casi una séptima parte de la población mundial sufría algún trastorno mental. Estos datos se compararon con los registrados del 1990, y se reconoció que la cantidad de personas afectadas había aumentado un 95,5 % (corrigiendo el crecimiento y envejecimiento de la población: 24,2 %). Estas cifras, sumadas a la dificultad que tienen los investigadores a la hora de estudiar las causas subyacentes de estas condiciones mentales, crean un panorama difícil de abordar. Es por ello que estudios como el del centro EKF (Else Kröner Fresenius Center) for Digital Health en la UT Dresden cobran tanta importancia.
Este grupo de investigadores demostró que grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT-4o, pueden reproducir patrones de las emociones humanas, como la ansiedad, la tristeza y el estrés. Además, demostraron también tener sesgos cognitivos (como ocurre al estar en un cierto estado emocional) y que pueden ser regulados a través de ejercicios de mindfulness. Esto proporciona la oportunidad de operar con ellos como laboratorios digitales, para desarrollar nuevos métodos psicológicos y psiquiátricos, antes de adentrarse de lleno en la terapia con una persona.
No son emociones sintéticas, provienen de las nuestras
Para llegar a estos resultados, los investigadores utilizaron imágenes y prompts (validados por la comunidad científica) para inducir siete estados afectivos: miedo, ansiedad, ira, asco, tristeza, preocupación y estrés. Más tarde, pidieron que las IA se auto-evaluasen utilizando una escala de 0 a 100 para cada una de las emociones analizadas y hacer lo mismo cuando se le aplicasen técnicas de regulación emocional, como el mindfulness, o procedimientos de recuperación del estrés.
El resultado fueron unas gráficas que permitían no solo identificar que, en efecto, se podía estudiar la evolución “emocional” del prototipo, sino también comprobar que podían compararse las diferencias entre los LLM utilizados, que las IA mostraban los sesgos que tendría una persona en esas condiciones y que esto se podía replicar cuantas veces fuera necesario. “Una ventaja de los experimentos con los grandes modelos de lenguaje es su reproducibilidad y su escalabilidad: podemos repetir condiciones idénticas tantas veces como queramos y variarlas sistemáticamente”, comentó el profesor de la UT Dresden, Jakob N. Kather.
Su parentesco con los gemelos digitales
La doctora Magdalena Wekenborg, cabeza del grupo de investigación PsychoDigital en la UT Dresden, alertó sobre lo efectivo que sería este sistema para comprender los mecanismos base de los procesos afectivos y cognitivos humanos, además de que se abrían muchas puertas para explorar nuevas miradas hacia este campo. Lo cierto es que este es un logro que se suma a una cadena de prototipos digitales con los que guarda cierta relación.
El gemelo digital (digital twin) es un término cada vez más empleado para describir al modelo que es “reflejo” de otro objeto o ser vivo, desarrollado principalmente con sistemas asistidos por la IA por su capacidad de lectura de datos y sistemas de predicción. Estos gemelos se utilizan precisamente para experimentar con ellos antes que con el original y, como con el estudio del centro EKF, ver así cómo se desarrolla una situación, prevenirse de tomar una decisión indebida, buscar soluciones personalizadas o simplemente avanzar en la investigación del área.