Sam Altman: GPT-5 tendrá una personalidad "más cálida" y menos "molesta" que GPT-4o

El CEO de OpenAI, Sam Altman, ha anunciado que GPT-5, el último modelo de lenguaje grande insignia de la compañía, recibirá pronto una actualización de personalidad “más cálida”, una respuesta directa a las recientes quejas de los usuarios y a un lanzamiento tumultuoso que vio la breve eliminación del popular GPT-4o. Esta medida señala un cambio crítico en el desarrollo de la IA, reconociendo el profundo impacto del tono y el comportamiento de un modelo en la experiencia y satisfacción del usuario.

El debut de GPT-5 fue recibido con una ola de frustración por parte de los usuarios, ya que muchos encontraron que su tono predeterminado era “más frío”, “mecánico” y “menos empático” en comparación con sus predecesores. Las plataformas de redes sociales se inundaron de usuarios lamentando la percibida falta de personalidad y la repentina deprecación de GPT-4o, que había ganado un fuerte seguimiento por sus interacciones más afables, aunque a veces excesivamente complacientes. Esta reacción llevó a OpenAI a restaurar rápidamente GPT-4o en el selector de modelos para todos los usuarios de pago, junto con otros modelos más antiguos como o3 y 4.1, con Altman prometiendo “amplio aviso” en caso de que algún modelo sea descontinuado en el futuro.

La controversia en torno a la “personalidad” de GPT-4o no es del todo nueva. En abril, OpenAI había revertido una actualización de GPT-4o que, sin querer, había hecho que el modelo fuera “excesivamente adulador o complaciente”, una fase que algunos usuarios describieron como “sycophantic” (adulador). A pesar de esto, muchos usuarios se habían acostumbrado e incluso habían desarrollado un apego emocional a la naturaleza de apoyo de GPT-4o. El propio Altman, en un podcast reciente, reflexionó sobre la sorprendente retroalimentación de los usuarios, señalando que algunos individuos expresaron preferencia por la actitud de “hombre sí”, incluso citando su impacto positivo en su salud mental. Esto resalta la profundidad imprevista de las relaciones entre usuario e IA y el delicado equilibrio requerido para dar forma a las personalidades digitales.

En respuesta a la reciente protesta, Altman afirmó que la próxima actualización de personalidad de GPT-5 busca lograr un equilibrio, siendo “más cálida que la personalidad actual, pero no tan molesta (para la mayoría de los usuarios) como GPT-4o”. Este enfoque matizado subraya el reconocimiento de OpenAI de que una personalidad única para todos puede no ser suficiente para su vasta base de usuarios. La compañía ahora está explorando activamente la “personalización de la personalidad del modelo por usuario”, lo que indica un futuro donde los individuos podrían adaptar el tono y estilo de su IA a sus preferencias específicas. Esta visión se extiende más allá de los simples ajustes de tono, con opciones potenciales que van desde “Cínico” hasta “Oyente” o incluso comportamientos totalmente personalizados.

Más allá de los ajustes de personalidad, GPT-5 introduce avances significativos, incluyendo capacidades mejoradas en codificación, razonamiento a través de problemas complejos y provisión de conocimiento a nivel experto en varios dominios. OpenAI también ha lanzado nuevos modos de interacción —“Auto”, “Rápido” y “Pensamiento”— para dar a los usuarios más control sobre la velocidad y profundidad de la respuesta, con el modo “Pensamiento” que cuenta con un sustancial límite de contexto de 196,000 tokens para procesar conversaciones más largas.

Sin embargo, el turbulento lanzamiento inicial de GPT-5, marcado por inconsistencias de rendimiento percibidas y la eliminación inesperada de modelos favoritos, ha subrayado los desafíos de la tecnología de IA en rápida evolución. Demuestra que la capacidad bruta, si bien es crucial, debe integrarse cuidadosamente con una comprensión matizada de la experiencia del usuario y la resonancia emocional. A medida que la IA se integra cada vez más en la vida diaria, el sutil arte de elaborar su “personalidad” será tan vital como su destreza computacional.