{"id":1759,"date":"2025-10-23T18:00:56","date_gmt":"2025-10-23T18:00:56","guid":{"rendered":"http:\/\/68fa5242cd051f4ac5340347"},"modified":"2025-10-23T18:00:56","modified_gmt":"2025-10-23T18:00:56","slug":"las-ia-tambien-pueden-sufrir-de-brain-rot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/10\/23\/las-ia-tambien-pueden-sufrir-de-brain-rot\/","title":{"rendered":"Las IA tambi\u00e9n pueden sufrir de brain rot"},"content":{"rendered":"
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Despu\u00e9s de todo, los modelos de IA pueden parecerse un poco a los humanos. Un nuevo estudio de la Universidad de Texas en Austin, Texas A&M y la Universidad de Purdue muestra que los grandes modelos de lenguaje (LLM), alimentados con contenidos populares pero de baja calidad procedentes de redes sociales, experimentan una especie de “podredumbre mental” (brain rot<\/em>, en ingl\u00e9s) que resultar\u00e1 familiar para cualquiera que haya pasado demasiado tiempo escroleando por Instagram o TikTok.<\/p>\n

“Vivimos en una \u00e9poca en la que la informaci\u00f3n crece m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad de atenci\u00f3n, y gran parte de ella est\u00e1 dise\u00f1ada para captar clics, no para transmitir verdad o profundidad. Nos preguntamos: \u00bfQu\u00e9 ocurre cuando las IA se entrenan con el mismo material<\/a>?”, explica Junyuan Hong, profesor asistente entrante en la Universidad Nacional de Singapur que trabaj\u00f3 en el estudio como estudiante de posgrado en UT Austin.<\/p>\n

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\"article<\/picture><\/span><\/div>\n
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‘Brain rot\u2019 ha sido elegida la Palabra del A\u00f1o 2024 por Oxford<\/a><\/div>\n

El primer uso documentado de la palabra brain rot<\/em> (algo as\u00ed como “podredumbre cerebral”) data de mucho antes de la era de Internet: fue utilizada por Henry David Thoreau en su libro Walden<\/em>, publicado en 1854.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\u00bfC\u00f3mo llegaron a esa conclusi\u00f3n?<\/h2>\n

Hong y sus colegas alimentaron con distintos tipos de texto dos LLM de c\u00f3digo abierto<\/a> en el preentrenamiento. Examinaron lo que ocurr\u00eda cuando los modelos recib\u00edan una combinaci\u00f3n de publicaciones muy “atractivas”<\/strong> o ampliamente compartidas en redes sociales y otras que conten\u00edan texto sensacionalista o exagerado.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, los investigadores utilizaron diferentes puntos de referencia para medir el impacto de esta dieta “basura” en dos modelos de c\u00f3digo abierto<\/a>: Llama de Meta<\/a> y Qwen de Alibaba<\/a>.<\/strong><\/p>\n

Los modelos alimentados con texto basura experimentaron una especie de podredumbre mental, con un deterioro cognitivo que inclu\u00eda la reducci\u00f3n de la capacidad de razonamiento y la degradaci\u00f3n de la memoria. Los modelos tambi\u00e9n se volvieron menos \u00e9ticos y m\u00e1s psic\u00f3patas seg\u00fan dos medidas. Los resultados reflejan las investigaciones en seres humanos, que demuestran que los contenidos en l\u00ednea de baja calidad tienen un efecto perjudicial en las capacidades cognitivas de las personas. La omnipresencia de este fen\u00f3meno hizo que brain rot<\/em><\/a> fuera nombrada palabra del a\u00f1o en el Diccionario Oxford en 2024.<\/p>\n

Los resultados son importantes para el sector de la IA, afirma Hong, porque los creadores de modelos podr\u00edan suponer que las publicaciones en redes sociales son una buena fuente de datos de entrenamiento para sus modelos: “Entrenarse con contenidos virales o que llamen la atenci\u00f3n puede parecer que se est\u00e1n ampliando los datos. Pero puede corroer silenciosamente el razonamiento, la \u00e9tica y la atenci\u00f3n al contexto largo”.<\/p>\n

Con la IA podrida, el futuro de los contenidos parece incierto<\/h2>\n

El hecho de que los LLM sufran de brain rot<\/em> parece especialmente preocupante cuando la propia IA est\u00e1 generando cada vez m\u00e1s contenido de medios sociales, gran parte del cual est\u00e1 aparentemente optimizado para el compromiso. Los investigadores tambi\u00e9n descubrieron que los modelos da\u00f1ados por contenidos de baja calidad<\/a> no pod\u00edan mejorarse f\u00e1cilmente mediante reentrenamiento.<\/p>\n

Los resultados tambi\u00e9n sugieren que los sistemas de IA creados en torno a plataformas sociales, como Grok<\/a>, podr\u00edan sufrir problemas de control de calidad si se utilizan en el entrenamiento publicaciones generadas por los usuarios sin tener en cuenta la integridad de las mismas.<\/p>\n

“A medida que se difunde m\u00e1s basura generada por la IA<\/a> en las redes sociales, se contaminan los datos de los que aprender\u00e1n los futuros modelos. Nuestros hallazgos muestran que una vez que este tipo de brain rot<\/em> se instala, el entrenamiento limpio posterior no puede deshacerlo por completo”, concluye Hong.<\/p>\n

Art\u00edculo publicado originalmente en<\/em> WIRED.<\/a> Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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