Análisis comparativo del comportamiento altruista de la inteligencia artificial generativa mediante Dictator Games y metaanálisis del comportamiento humano

Abstract

Este estudio tiene como objetivo principal comparar el comportamiento altruista entre agentes de inteligencia artificial generativa (IAG) y humanos a través de experimentos de tipo Dictator Game. El trabajo se enmarca en la economía experimental y utiliza modelos avanzados de IAG, como GPT-4 y GPT-3.5 turbo, para evaluar sus decisiones en contextos que simulan situaciones de toma de decisiones altruistas. La comparación busca identificar patrones de comportamiento y diferencias significativas entre la capacidad de los humanos y la IA para tomar decisiones que beneficien a otros, más allá del interés propio. En el desarrollo del proyecto se implementaron diversas fases, incluyendo la recopilación de datos, análisis de resultados y evaluación de hipótesis. Los experimentos fueron diseñados cuidadosamente para simular situaciones controladas, permitiendo así observar la respuesta tanto de los humanos como de los agentes de IA. La investigación aporta datos empíricos valiosos para la comprensión del comportamiento altruista en la inteligencia artificial, contribuyendo a debates actuales sobre la ética y el diseño de sistemas de IA. Los hallazgos sugieren que, aunque los agentes de IA pueden ser entrenados para emular comportamientos altruistas, su toma de decisiones aún depende en gran medida de los datos y algoritmos subyacentes, lo que implica un sesgo potencial. Además, el estudio destaca la necesidad de abordar estos sesgos para mejorar la fiabilidad y aceptación de estas tecnologías en aplicaciones sociales y económicas. Este trabajo también se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, en particular con aquellos que buscan promover la innovación responsable y el desarrollo de tecnologías éticas. El estudio concluye proponiendo líneas de investigación futuras para mejorar la capacidad de los agentes de IA en la simulación de comportamientos prosociales, así como para desarrollar políticas que apoyen la implementación ética de la inteligencia artificial en diversas áreas de la sociedad. En conclusión, el TFG demuestra que, aunque la inteligencia artificial generativa muestra avances significativos en la emulación de comportamientos altruistas, aún existen desafíos para igualar la complejidad del comportamiento humano. Los resultados obtenidos abren el camino a nuevas investigaciones para refinar estos modelos y su aplicación en contextos de toma de decisiones éticas y equitativas.