Un estudio publicado en la revista científica eLife reveló que los modelos de lenguaje tras asistentes virtuales como ChatGPT, Gemini o Claude no procesan el significado de las oraciones de la misma forma que el cerebro humano, a pesar de su capacidad para generar textos fluidos y coherentes.
La investigación, liderada por James Fodor y Carsten Murawski (Universidad de Melbourne) junto con Shinsuke Suzuki (Universidad Hitotsubashi), empleó resonancia magnética funcional de 7 teslas para analizar la actividad cerebral de 30 personas mientras leían 108 oraciones diseñadas específicamente para el experimento. Los científicos compararon esa respuesta neuronal con los patrones internos de ocho modelos basados en la arquitectura transformer.
El equipo utilizó oraciones con vocabulario similar pero significados distintos según el orden de los términos para aislar el impacto de la estructura gramatical. Aunque los ocho modelos evaluados superaron a sistemas básicos que ignoran el orden de las palabras, su rendimiento general para predecir la actividad cerebral fue bajo. El mayor margen de error ocurrió en frases con roles semánticos invertidos, donde la inteligencia artificial consideró más parecidas entre sí oraciones que los participantes humanos diferenciaron claramente.
Los autores concluyeron que, si bien estos sistemas pueden identificar la sintaxis de forma aislada cuando se les requiere, no integran automáticamente la estructura gramatical con el significado léxico para formar una representación unificada de la oración, una función fundamental en el procesamiento del cerebro humano.
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