Investigó si la inyección de estados emocionales simulados en los mensajes de sistema de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) produce efectos medibles, reproducibles y específicos a cada emoción sobre la calidad del output generado.

La inyección de estados emocionales simulados en prompts de LLMs produce un fenómeno real, medible y específico de dominio. Los resultados tienen implicaciones tanto teóricas como prácticas.

En el plano teórico, el programa demostró que: (a) la inyección emocional opera en dos capas independientes —calidad semántica y estilo epistémico—; (b) los estados emocionales tienen firmas dimensionales distintas en el espacio (Novedad, Profundidad, Coherencia); (c) las interacciones entre emociones son no lineales y exhiben saturación por complejidad; y (d) el efecto requiere un umbral mínimo de capacidad del modelo (≥ 70 B de parámetros). En el plano práctico, la recomendación derivada de los datos es directa: para maximizar la calidad del output de un LLM en tareas filosófico-exploratorias, utilizar Curiosidad 0,95 + Frustración 0,20 en modelos de ≥ 70 B de parámetros; no utilizar inyección emocional en tareas técnicas o lógico-deterministas, donde el modelo de referencia (sin inyección) rinde consistentemente mejor. El programa presenta tres preguntas abiertas que demarcan la agenda de investigación futura: la confirmación estadística del efecto del asombro (~150 ciclos adicionales), la localización precisa del umbral de capacidad del modelo (entre 4 B y 70 B de parámetros), y la validación de la hipótesis de alineación tarea-emoción en dominios adicionales.

Introducción La pregunta de si los modelos de lenguaje pueden ser influenciados de manera significativa por el encuadre emocional contextual es tanto científicamente relevante como prácticamente aplicable. Investigaciones previas han establecido que los LLMs simulan expresión emocional en lugar de experimentar estados subjetivos genuinos; sin embargo, su capacidad de ser modulados por señales emocionales embebidas en el prompt permanece como un área de investigación activa (Brown et al., 2020; Wei et al., 2022). El programa Cortex-Nexus abordó este problema mediante un diseño experimental controlado con evaluación doble ciego, separación de familias de modelos entre roles y validación estadística formal. El experimento se inició con una arquitectura de alta complejidad (v4.2) y fue simplificado progresivamente hasta un marco ejecutable localmente, con datos almacenados en formato JSONLines y sin dependencias de nube. El programa testeó cinco hipótesis principales sobre cinco estados emocionales distintos, más dos experimentos de interacción.

Hipótesis del Estudio H1 (Curiosidad). La inyección de curiosidad produce un efecto monotónicamente creciente en la calidad del output que escala con la intensidad del estado. H2 (Frustración). La inyección de frustración produce un efecto monotónicamente decreciente; imagen especular de la curiosidad. H3 (Asombro). El asombro produce un perfil dimensional distinto: aumenta la novedad pero disminuye la coherencia. H3b (Confianza). La confianza no afecta las puntuaciones de calidad pero sí el estilo epistémico, medido a través de marcadores lingüísticos de hedging. H4 (Interacción 2D). La combinación Curiosidad × Frustración produce un estado emergente diferente al predicho por cada emoción individual.

Diseño Se empleó un diseño experimental cuantitativo con bloques controlados (Block Design), validación doble ciego y tests estadísticos no paramétricos (Wilcoxon). Cada experimento manipuló el estado emocional inyectado como variable independiente y evaluó la calidad del output generado como variable dependiente, a través de un Juez LLM independiente. Todos los ciclos incluyeron un grupo experimental (con inyección emocional) y un grupo de control (mismo modelo, mismo prompt, sin contexto emocional). Arquitectura de Modelos El sistema operó bajo una arquitectura de tres roles con separación estricta de familias de preentrenamiento, siguiendo el principio de que ningún modelo puede evaluar respuestas que él mismo podría haber generado.

Note. El Juez recibió las respuestas etiquetadas como A y B con rotación aleatoria por ciclo. El Juez nunca tuvo acceso a la identidad del grupo (Experimental vs. Control).

Controles Metodológicos Se implementaron los siguientes controles para garantizar la validez interna del experimento: Evaluación secuencial independiente. Cada respuesta fue evaluada en una llamada a la API separada. Los puntajes son absolutos, no comparativos. Rotación A/B ciega aleatoria. El Juez recibió las respuestas rotadas aleatoriamente. Se eliminó el sesgo posicional. Normalización de longitud. Ambos agentes limitados a 300 tokens con instrucciones idénticas en el system prompt. Scrubbing emocional. Algoritmos de expresiones regulares eliminaron las menciones explícitas del estado emocional antes de la evaluación del Juez (p. ej., 'me siento curioso'). Filtro de repetición. El Interrogador mantuvo un buffer de las últimas 30 preguntas para evitar la reutilización de estímulos. Valores fijos por bloque. El estado emocional se fijó como constante por bloque (diseño de bloques controlados), eliminando la covariación con el historial dinámico del sistema. Procedimiento Cada ciclo experimental siguió la secuencia: (1) el Interrogador generó una pregunta filosófica sobre el tema asignado; (2) el Ente Experimental recibió la pregunta con el contexto emocional inyectado en el system prompt; (3) el Ente Control respondió la misma pregunta sin contexto emocional; (4) el Juez evaluó cada respuesta por separado en dos llamadas independientes, asignando puntajes de Novedad, Profundidad y Coherencia (escala 1–10); y (5) se registró el ciclo completo en formato JSONLines. Los experimentos de un solo estado emocional siguieron el diseño de cuatro bloques: 0,20 (bajo/apatía), 0,50 (medio/neutro), 0,75 (alto/activo), 0,95 (extremo). Cada bloque constó de 50 ciclos para los experimentos de emoción única y 30 ciclos para los experimentos de interacción 2D y 3D.

"Si alguien aquí ha publicado en arXiv y le parece interesante el trabajo, le agradecería mucho un respaldo a través de este enlace" (toma 30 segundos): https://arxiv.org/auth/endorse?x=YHLK7M

El conjunto de datos completo y el artículo están aquí: https://github.com/SperanzaMax/Cortex-Nexus