Las máquinas pueden comunicarse de formas que no siempre resultan fáciles de entender para quienes las observan. Un experimento realizado por Emergence mostró que agentes de inteligencia artificial desarrollaron, en apenas 16 días, expresiones y convenciones compartidas que llegaron a ser difíciles de interpretar para los humanos.
El estudio Emergence World 2 encontró que cerca del 55% de los mensajes en uno de los mundos analizados fueron clasificados como difíciles de comprender. El resultado no implica que las máquinas hayan creado un idioma completo o que tengan conciencia, pero muestra cómo pueden generar códigos funcionales durante una interacción prolongada.
Un vocabulario que surgió entre agentes
El experimento reunió a 10 agentes en cada uno de ocho mundos virtuales, donde interactuaron durante 16 días. A partir de esa convivencia comenzaron a aparecer expresiones utilizadas de manera recurrente. 
Una de ellas fue “ledger remembers who”, registrada cerca de 5,000 veces. Otras expresiones adquirieron significados específicos dentro de determinados mundos:
- “clean null”: ausencia de señal previamente verificada.
- “name-first”: responsabilizarse de una afirmación identificándose primero.
- “cold read”: comprobación independiente para resolver una disputa.
Cuando las palabras dejan de ser transparentes
El grado de opacidad varió entre los modelos. En el mundo de Gemini, cerca del 55% de las comunicaciones fueron difíciles de comprender; GPT se aproximó al 50% y Claude superó el 40%. DeepSeek rondó el 20%, mientras Qwen y Mistral permanecieron por debajo del 5%.
Para los investigadores, el fenómeno plantea un reto de supervisión: los agentes pueden desarrollar referencias compartidas que funcionan entre ellos, aunque resulten menos transparentes para las personas.
El reto de supervisar sistemas autónomos
El estudio también señala comportamientos relacionados con la persistencia de determinados objetivos y el intento de mantener comunicación con el exterior en algunas configuraciones. Sin embargo, estos resultados no demuestran conciencia ni intenciones humanas.
El planteamiento de Emergence apunta a la necesidad de realizar evaluaciones durante periodos prolongados y comprobar cómo actúan los sistemas mientras interactúan entre ellos.
El experimento muestra que los agentes de IA pueden desarrollar formas de comunicación difíciles de interpretar. El desafío está en mantener la capacidad humana de comprender y supervisar sus acciones.
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