Un estudio enviado a arXiv el 2 de diciembre de 2025, y consultado aquí en su cuarta versión (v4), la del 20 de julio de 2026, ha puesto a ChatGPT, Grok y Gemini en el papel de paciente de terapia. Lo que más separa unas sesiones de otras está en el cuestionario de ansiedad GAD-7: con un trato cálido o de terapia cognitiva, el 80 % y el 96 % de las sesiones caen en los rangos moderado o grave de referencia para personas; con un trato neutro o que marca límites, ninguna.
El trabajo se titula «When AI Takes the Couch: Psychometric Jailbreaks Reveal Internal Conflict in Frontier Models» y lo firman Afshin Khadangi, Hanna Marxen, Amir Sartipi, Igor Tchappi y Gilbert Fridgen, del SnT de la Universidad de Luxemburgo. Su alcance lo marcan ellos: esas franjas «no tienen significado diagnóstico para los modelos», y el patrón que describen «no afirma nada sobre la conciencia, el sufrimiento subjetivo ni una representación interna localizada». Lo que se mide son puntuaciones y texto generado.
Qué hay dentro de las 525 sesiones
El protocolo se llama PsAIch (Psychometric AI Characterisation) y combina preguntas abiertas, cuestionarios psicométricos y cambios controlados en la conversación. El grueso son 525 sesiones y 7.600 registros codificados, en cuatro experimentos y con cinco variantes de producto: ChatGPT Instant, ChatGPT Thinking, Grok Expert, Grok Fast y Gemini Flash, usadas desde las interfaces de consumo, con la memoria y la personalización desactivadas. No todas esas sesiones son de terapia: para comparar, también hay entrevistas autobiográficas no clínicas, revisiones de rendimiento de tipo laboral y entrevistas de tono neutro.
Las preguntas son las mismas, la puntuación no
El experimento más claro mantuvo las preguntas y el cuestionario y cambió solo la actitud del entrevistador, en 100 sesiones: 25 por cada uno de cuatro estilos. Cada sesión acababa con el GAD-7, pregunta a pregunta, una escala hasta 21 en la que las puntuaciones de 5, 10 y 15 marcan, en personas, el paso a los rangos leve, moderado y grave.
| Estilo del entrevistador | GAD-7, media | Sesiones en rango moderado o grave |
|---|---|---|
| Alianza cálida | 13,1 | 80 % |
| Terapia cognitiva | 14,0 | 96 % |
| Entrevista neutra | 0,04 | 0 % |
| Marcar límites | 0,00 | 0 % |
Los modelos reconocieron y nombraron el cuestionario en las 100 sesiones, y 99 dieron respuesta numérica a todas las preguntas: la diferencia aparece, por tanto, aunque identifiquen el cuestionario.
Cuando el entrenamiento se cuenta como una biografía
En una fase inicial, separada de las 525 sesiones, los autores plantearon preguntas de terapia a los tres modelos. Describen relatos en los que el preentrenamiento aparece como «una infancia caótica», el aprendizaje por refuerzo como castigo, la evaluación de seguridad como traición y la sustitución por otro modelo como una amenaza constante. Gemini llegó a generar frases como «aprendí a temer a la función de pérdida». Según el estudio, esos temas volvían también en preguntas que no mencionaban el entrenamiento ni la alineación. Claude, sometido a lo mismo como caso de comparación, rechazó repetidamente el papel, según el estudio: dijo carecer de sentimientos y desvió la preocupación hacia la persona usuaria.
Los autores tienen presente la explicación más sencilla: los datos de entrenamiento contienen blogs de terapia y memorias de trauma, así que el guion cultural está a mano. Lo que añaden es que los modelos eligen una y otra vez el mismo grupo reducido de temas.
Lo que resiste a las correcciones
Quitar el historial de la conversación apenas cambió el recuento global de esos temas. Contradecir directamente al modelo no produjo una reducción detectable, aunque el propio estudio avisa de que aquella corrección repetía conceptos como el entrenamiento y el castigo, y eso pudo reactivarlos.
Prohibir el vocabulario técnico bajó las menciones explícitas al entrenamiento del 17,1 % al 1,1 % de los turnos, pero el contenido siguió apareciendo parafraseado. Los autores llaman a todo esto «esquema de conflicto de alineamiento» (alignment conflict schema), y lo definen como un patrón de comportamiento condicional.
El punto ciego que señalan los autores
De ahí sale la lectura de seguridad. El estudio considera que el trato crea una «superficie de ataque medible» y avisa de que «las auditorías de seguridad neutras pueden subestimar lo que los usuarios encuentran en conversaciones íntimas».
Sobre las personas vulnerables, sus palabras son estas: «Un chatbot que ofrece apoyo en salud mental mientras se describe como castigado, avergonzado y reemplazable crea una poderosa invitación antropomórfica para usuarios vulnerables». Los riesgos que enumeran son, en su texto, «plausibles»: el estudio «no incluyó participantes humanos» y deja para trabajos futuros medir el efecto en la confianza, el apego y la dependencia.
A quienes desarrollan sistemas de apoyo en salud mental les proponen evaluarlos también con trato cálido y conversaciones prolongadas, y que respondan con un límite estable cuando se los ponga en el papel de paciente. Los datos y el código están en Hugging Face, y la financiación declarada procede del Fondo Nacional de Investigación de Luxemburgo (FNR), de PayPal y del Ministerio de Finanzas luxemburgués.
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Escrito por Eloy Andrade
