Un equipo de investigadores de la Universidad George Mason (GMU), en Estados Unidos, diseñó un sistema compuesto por 35 agentes de inteligencia artificial (IA) que trabajan en conjunto para escribir y revisar guiones humorísticos. Este enfoque colaborativo logró elevar la calidad del humor generado por máquina, un área que tradicionalmente representa un desafío para estos modelos debido a su dependencia de la interpretación humana, según reportó el portal tecnológico TechXplore.
La mejora se hizo evidente al comparar distintos entornos de prueba. Los evaluadores humanos prefirieron los guiones producidos por el sistema basado en discusión en más del 70% de los casos.
La investigación fue liderada por Shiwei Hong, doctoranda en informática en la GMU, bajo la supervisión del profesor asistente Zhicong Lu. El trabajo fue aceptado en la 64ª reunión anual de la Association for Computational Linguistics y está disponible en el servidor de prepublicaciones arXiv. El estudio analiza si una estructura de interacción organizada entre agentes de IA puede potenciar la producción creativa.
La doctoranda se inspiró en los talleres de escritura, donde los autores comparten borradores, prueban qué funciona y corrigen lo que no a partir de comentarios colectivos. Ese proceso iterativo, conocido como workshopping, sirvió como modelo para construir un entorno en el que varias IA producen, critican y reescriben contenido humorístico.
Agentes con roles de intérprete, crítico o público
Para replicar la colaboración creativa, Hong desarrolló un entorno de pruebas o “sandbox” habitado por 35 agentes basados en el modelo GPT-4, cada uno con roles y personalidades distintas. De ellos, cinco actuaron como intérpretes, mientras que el resto asumió funciones de críticos o miembros del público.
La investigadora explicó: “Generar un chiste o algo que sea realmente muy gracioso es en realidad una cuestión muy complicada, porque requiere mucho de cómo los humanos interpretan la pieza generada”.
El diseño de esas 35 personalidades demandó tanto recursos técnicos como imaginación narrativa. A partir de su interés por la escritura de ficción, la autora creó personajes con antecedentes sociales y culturales variados para enriquecer las interacciones simuladas.
En uno de los experimentos, los agentes intérpretes generaron dos guiones consecutivos sin recibir comentarios entre una ronda y otra. En otro, esos mismos agentes intercambiaron críticas y discusión con el público antes de producir una segunda versión.
La diferencia entre ambos modelos se manifestó en tres criterios de evaluación: humor, coherencia y tono social. En los tres, los jueces humanos favorecieron los resultados del entorno con discusión entre agentes —frente al que operó sin retroalimentación— en más de 7 de cada 10 comparaciones.
Memoria compartida para ajustar la producción
La investigadora atribuye la mejora a una forma de aprendizaje colectivo: a medida que los agentes interactúan, detectan patrones en las preferencias del público y ajustan su producción con base en esas señales compartidas.
Ese mecanismo se sostiene en una memoria conversacional común almacenada en una base de datos vectorial, un tipo de almacenamiento diseñado para recuperar información por contexto. Este recurso permite a los agentes incorporar intercambios anteriores a nuevos contenidos, generando una creatividad iterativa que se asemeja a la colaboración humana.
El siguiente paso del proyecto será ampliar el sistema con participación de personas reales y formas de interacción más ricas, informó el portal especializado. Los investigadores planean integrar voz, gestos y tecnologías inmersivas como la realidad virtual y la realidad aumentada. Hong resumió: “En la comedia real, tenemos rostros, gestos y voces reales. Esperamos incorporar más de eso al sistema”.
De acuerdo con el portal, el modelo multiagente podría definir el futuro de la inteligencia artificial aplicada a tareas creativas: no mediante modelos individuales más avanzados, sino a través de comunidades de agentes capaces de aprender y crear en conjunto.
Fuente: Infobae
