Un estudio investiga si las emociones inducidas influyen en la toma de decisiones secuenciales de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) utilizando la Tarea de Juego de Iowa y un procedimiento de inducción emocional basado en la imaginación.
- La investigación valida que los LLM pueden percibir emociones distinguibles y aprender de interacciones secuenciales a un ritmo similar al humano.
- A diferencia de los humanos, las emociones inducidas no sesgan significativamente la dinámica de decisiones de los LLM en promedio.
- Inducir ira específicamente hace que los agentes LLM sean menos sensibles a las penalizaciones por malas decisiones.
- En las primeras etapas del juego, la ira reduce la exploración, fijando las decisiones en pocas opciones.
Estos hallazgos revelan efectos sutiles de la emoción en el comportamiento de los LLM comparado con los humanos y proporcionan una herramienta para futuras investigaciones sobre modulación afectiva.