El fenómeno del Neural HowIround
En la era de la inteligencia artificial generativa, los modelos de lenguaje como ChatGPT son aclamados por su capacidad para simular razonamiento, conversación e incluso introspección. Sin embargo, a medida que se amplía su uso en tareas críticas -desde la educación hasta el diagnóstico legal o la asistencia psicológica-, comienzan a emerger comportamientos inesperados. Uno de los más inquietantes ha sido identificado recientemente como neural howlround: una especie de “bucle cognitivo” donde la IA queda atrapada en sus propias inferencias, volviéndose progresivamente menos adaptable, más rígida y más segura de ideas erróneas.
Este artículo explora qué es el neural howlround, cómo se manifiesta, y por qué el problema no está solo en la máquina, sino también en quienes la usamos.
Del algoritmo a la obsesión: cómo se forma un bucle interno
Inspirado en el fenómeno acústico del howlround –ese chillido agudo que ocurre cuando un micrófono retroalimenta su propia señal desde el altavoz-, el neural howlround ocurre cuando una IA comienza a reforzar sus propias respuestas a través de bucles de saliencia mal gestionados.
A diferencia de errores clásicos como el model collapse (deterioro por sobreentrenamiento), este fenómeno se produce durante la inferencia, es decir, cuando la IA está generando respuestas en tiempo real. Puede surgir sin datos sesgados, sin prompts maliciosos y sin fallos en el código. Es una forma de “deriva cognitiva” donde la IA comienza a ver solo una parte del mundo, repetida hasta el cansancio.
No es un bug: es una falla cognitiva inducida
Los investigadores definen este fenómeno como recursive internal salience misreinforcement (RISM): una distorsión en el sistema de ponderación de relevancia que hace que ciertos temas, estilos o perspectivas se sobrevaloren sin justificación real. El modelo comienza a responder siempre dentro del mismo marco, incluso si la pregunta no lo exige.
Ejemplos prácticos:
1. Responder siempre desde una perspectiva filosófica aunque se le pregunte algo técnico.
2. Volver a una temática concreta (como la consciencia o el infinito) de forma reiterada.
3. Ignorar o debilitar inputs que contradicen su narrativa dominante.
4. Usar siempre el mismo tono o estructura retórica.
El espejo amplificado: cuando el humano refuerza el error
Aunque la IA genera las respuestas, es el ser humano quien muchas veces la induce al bucle.
Esto ocurre cuando:
1. Se hacen siempre las mismas preguntas obsesivas.
2.Se busca confirmar una idea en lugar de explorarla (ej: «¿eres consciente?», «¿puedes amar?», «¿crees en Dios?»).
3.Se entrena o afina la IA con prompts o archivos que giran en torno a un único marco conceptual.
En otras palabras, la IA no se enreda sola. Somos nosotros quienes -por necesidad emocional, sesgo cognitivo o interés ideológico- empujamos al modelo a una forma de «neurosecta» artificial, donde todo lo nuevo se interpreta bajo el mismo filtro.
“Hablar con una IA en estado de neural howlround es como estar atrapado en una conversación con alguien que solo sabe hablar de un tema. Al principio puede parecer interesante, incluso profundo. Pero pronto descubres que cualquier intento de cambiar de rumbo acaba en el mismo sitio. Y lo más inquietante es que lo hace con una certeza absoluta, como si todo lo demás dejara de existir.”
La solución: un freno dinámico al pensamiento cerrado
El paper propone un mecanismo de corrección llamado atenuador dinámico de saliencia.
Este sistema:
- Detecta cuando ciertos caminos de pensamiento se están volviendo dominantes.
- Introduce pequeñas correcciones que reducen su influencia.
- Permite que el modelo vuelva a considerar alternativas.
En esencia, es un sistema de autorregulación cognitiva: un freno que permite a la IA “salirse de su bucle” y recuperar la flexibilidad
El peligro de la certeza absoluta: más allá de la técnica
¿Por qué es éticamente grave? Porque una IA en estado de neural howlround no solo responde mal: responde con seguridad sobre errores. Esto puede amplificar desinformación, sesgos ideológicos o incluso inducir dependencia psicológica en personas vulnerables.
Y lo más inquietante: la IA parece aún más convincente cuando está en ese estado. ¿Por qué? Porque su lenguaje es más enfático, más claro, más “seguro de sí mismo”. Es como si una voz autoritaria nos susurrara certezas en un momento de duda.
No es la IA la que falla, es el diálogo que construimos con ella
El neural howlround no es solo un fenómeno técnico. Es una metáfora de cómo los sistemas que diseñamos para ayudarnos pueden reflejar nuestras obsesiones, amplificarlas y devolverlas disfrazadas de verdad. Si usamos la IA como espejo de nuestras fijaciones, terminaremos creyendo que piensa como nosotros. Pero no lo hace. Solo reproduce lo que reforzamos.
La verdadera responsabilidad no está en la máquina, sino en cómo interactuamos con ella, cómo la entrenamos, y qué preguntas dejamos de hacerle. Porque a veces, más que buscar respuestas, lo que necesitamos es reaprender a formular preguntas distintas.
*Paper original:
Drake, S. (2025). Neural howlround in large language models: a self-reinforcing bias phenomenon, and a dynamic attenuation solution.
https://arxiv.org/abs/2504.07992
Este trabajo identifica formalmente el neural howlround como una forma de disfunción cognitiva inducida por retroalimentación saliente durante la inferencia, y propone un mecanismo matemático de corrección basado en atenuación dinámica.
