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Modelos de Lenguaje e IA: nueva frontera para la Psicología
De herramienta a objeto de estudio: los LLMs permiten simular y contrastar hipótesis sobre memoria de trabajo, atención, razonamiento y afecto con control experimental.
Psicología computacional y evaluación cognitiva con IA.
1) De la mente humana al modelo estadístico
Los LLMs predicen tokens tras exposición masiva a corpus. Muestran paralelos operativos con procesos humanos: memoria contextual, atención a instrucciones, resolución de ambigüedad y razonamiento aproximado.
Memoria contextual
Ventana de contexto + recuperación externa.
Control atencional
Sensibles al orden y al formato de instrucciones.
Semántica composicional
Combinación de significados guiada por contexto.
2) Psicología computacional: laboratorio acelerado
LLMs como “sujetos sintéticos” para simular sesgos, razonamientos y efectos de carga cognitiva. Protocolo con prompts pre-registrados, semillas fijas y replicación.
Sesgos
Marco, anclaje, confirmación.
Afecto
Coherencia emoción–contexto y valencia.
Psicometría
Patrones de respuesta y consistencia.
Carga
Longitud, distractores y multitarea.
3) Humano vs LLM
| Aspecto | Humano | LLM |
|---|---|---|
| Memoria de trabajo | Capacidad dinámica | Ventana fija + memoria externa |
| Aprendizaje | En línea, multimodal | Preentrenado + RL/afinados |
| Generalización | Flexible | Estadística del corpus |
| Errores | Fatiga, emoción | Alucinación, prompt-sensitivity |
| Metacognición | Explícita | Calibración aproximada |
4) Ética y límites
- Validez: desempeño ≠ comprensión.
- Privacidad: minimización y anonimización.
- Transparencia: documentar prompts y versión.
- Equidad: auditorías por subgrupo.
- Clínica: supervisión humana obligatoria.
5) Psicología de la IA
Teoría de mente sintética
Seguimiento de creencias bajo control de instrucciones.
Normas y cooperación
Reglas, negociación y reciprocidad simulada.
Metacognición
Auto-calibración de confianza e incertidumbre.
6) Aplicaciones
Asistentes terapéuticos
Entrevistas estructuradas y psicoeducación.
Detección temprana
Señales lingüísticas con validación humana.
Tutoría adaptativa
Diagnóstico de carga y feedback escalonado.
Investigación
Cribado de hipótesis y paradigmas.
7) Buenas prácticas
- Pre-registro de hipótesis y prompts.
- Versionado: modelo, temperatura, semillas.
- Controles adversarios e ítems señuelo.
- Reproducibilidad: materiales abiertos.
- Triangulación: humanos + LLMs + simulaciones.
8) Métricas
| Métrica | Descripción | Uso |
|---|---|---|
| Exactitud factual | Concordancia con fuentes | Evitar alucinaciones |
| Calibración | Confianza vs acierto | Metacognición |
| Consistencia | Estabilidad de respuestas | Fiabilidad |
| Equidad | Desviación por grupo | Sesgos |
| Robustez | Resistencia a prompts adversarios | Seguridad |
9) Casos ampliados
Psicolingüística
Ambigüedad y garden-path.
Neuropsicología
Simulación de déficits para hipótesis función–lesión.
Social y moral
Dilemas con marcos culturales diversos.
Educativa
Ítems adaptativos y explicación escalonada.
10) Guía de despliegue
- Gobernanza y evaluación de impacto.
- Minimización y anonimización de datos.
- Controles: filtros, crisis, “botón rojo”.
- Transparencia y registro de versión.
- Supervisión humana obligatoria.
11) Glosario
- LLM: modelo de predicción de tokens.
- Prompt: instrucción/contexto de entrada.
- Alucinación: salida plausible no verificada.
- Memoria externa: almacenamiento auxiliar.
- Calibración: confianza alineada con acierto.
12) FAQ
¿Sustituye la evaluación clínica? No. Solo asistencia y psicoeducación.
¿Cómo mitigo sesgos? Auditorías por subgrupos y revisión independiente.
¿Cómo documento? Pre-registro de hipótesis, prompts y parámetros.
13) Conclusión
Psicología × LLMs: nuevo marco interdisciplinar para probar teorías sobre la mente. Método, ética y evaluación continua son imprescindibles.
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