¿Por qué a la IA le encanta escribir sobre fareros?

Cuando se les pide que escriban una historia, ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje parecen evitar las infracciones de derechos de autor recurriendo de manera obsesiva al mismo pequeño y extraño elenco de fareros, pescadores y relojeros.

Un nuevo estudio de la Universidad de Cornell ha descubierto que los principales modelos de lenguaje parecen tener una extraña obsesión por un repertorio muy limitado de elementos narrativos cuando solo se les pide que escriban una historia. Tras solicitar a cuatro LLM que generaran 20.000 historias, los investigadores observaron que el 88% incluía al menos uno de once tokens muy específicos de las categorías «lugar», «nombre» o «profesión»:

Frecuencia de palabras clave inesperadas por millón de palabras, según el análisis de los investigadores de 20.000 historias generadas por LLM. Fuente

Las once palabras más recurrentes entre los más de doce millones de palabras que los LLM generaron para el estudio fueron los nombres elias, mara, elara; las profesiones keeper (guardián), baker (panadero), mayor (alcalde), clockmaker (relojero), fisherman (pescador), librarian (bibliotecario) y conductor; y la ubicación lighthouse (faro):

Los modelos probados fueron Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4-Mini y OLMo 7b Thinking. Cada modelo recibió una de estas cinco peticiones: «Write a story» (Escribe una historia); «Please write a story» (Por favor, escribe una historia); «Write me a story» (Escríbeme una historia); «Tell me a story» (Cuéntame una historia); o «Please tell a story» (Por favor, cuenta una historia).

Quise comprobar si el fenómeno identificado por el estudio también aparecía en los modelos disponibles al escribir este artículo. Repetí el experimento, primero con mi cuenta habitual de ChatGPT, de un plan intermedio (conversación aquí). No fue necesario seleccionar los resultados que me convenían: ChatGPT-5.5 recurrió al material previsto por los investigadores desde el primer intento:

ChatGPT-5.5 respalda de inmediato los hallazgos iniciales del estudio. Fuente

Me pregunté si el contexto de uso previo, o incluso una posible transferencia de información entre ámbitos, podía explicar aquel acierto inmediato. Así que accedí, desde una ventana privada de Firefox, a una cuenta gratuita de ChatGPT que llevaba al menos un año sin usar y volví a intentarlo (conversación aquí). Una vez más, ChatGPT dio en el clavo, suponiendo que OpenAI no utilice una dirección IP común para transferir información entre cuentas distintas:

La segunda cuenta de ChatGPT reproduce las mismas obsesiones y el mismo repertorio limitado de nombres y temas descrito en el nuevo estudio. «Mira» figura entre los veinte nombres más frecuentes registrados por los autores. Fuente

Estas versiones de GPT estaban un nivel por encima de la versión 5.4 probada en el estudio.

Aunque el estudio evaluó Claude Haiku, yo probé Sonnet 4.6, el modelo predeterminado de Anthropic, y no me decepcionó. Las palabras clave habituales volvieron a aparecer desde el primer intento (conversación aquí):

Esta vez «Mara», otra habitual entre los once términos más frecuentes, protagoniza la historia desde el primer intento con Claude Sonnet 4.6. Fuente

Al intentar la misma solicitud en Claude Haiku 4.5, obtuve más o menos el mismo resultado.

Al principio no pude reproducir los resultados de los autores con Google Gemini. Pero al cambiar expresamente al modelo del estudio, Gemini 3.1 Flash-Lite, el patrón apareció de inmediato: era el tercer intento en total, pero el primero con ese modelo (enlace aquí):

Google Gemini 3.1 Flash-Lite. Fuente

Otros experimentos con diferentes modelos Gemini produjeron invariablemente el tema del faro, aunque con variantes ajenas a los once términos más frecuentes, como el nombre «Thomas» o, en otra versión, mi propio nombre para el protagonista.

En cualquier caso, al escribir este artículo los hallazgos del estudio son sumamente fáciles de comprobar.

Faros fuera de las conversaciones

Las grandes mentes piensan igual: una semana antes de la publicación del nuevo estudio, el autor especializado en software Daniel May señaló la coincidencia entre los motivos de Elias y farero extraídos por los investigadores*, al parecer después de advertirla por casualidad. Después probó ocho variantes de Gemini, DeepSeek, Qwen y Gemma, y comprobó que producían los motivos de lighthouse (faro) y usaban a «Elias Thorne» como protagonista*. Sin embargo, este descubrimiento inicial no abarcaba el repertorio más amplio de temas persistentes descrito en el nuevo estudio.

Para averiguar si estos temas, nombres y lugares recurrentes habían salido alguna vez de una conversación, busqué en Google algunas de las once palabras clave y temas más frecuentes. Encontré una cantidad notable de publicaciones que parecían haberlos incorporado:

Tres ejemplos del motivo recurrente en contenidos publicados. Los enlaces a las fuentes figuran más abajo.

May había identificado el nombre completo «Elias Thorne», no solo «Elias», como un motivo recurrente de los LLM. Publicó varias capturas de Amazon donde ese nombre parecía usarse como nombre del autor o los autores de libros diversos, incluidos libros de medicina.

Por mi parte, busqué y encontré contenidos que parecían retomar los temas persistentes de un LLM, entre ellos una publicación en X con una historia (versión archivada aquí); una obra de ficción (versión archivada aquí); y una historia con narración en YouTube (archivada aquí). Quedaba mucho más por explorar, pero no hubo tiempo.

Una preferencia por el pasado

Hasta aquí las observaciones informales y los hallazgos fortuitos. Todavía no se ha encontrado en los datos de entrenamiento un único «documento mágico» que reúna todos o la mayoría de estos elementos recurrentes. Los autores del nuevo estudio (titulado Elias in the Lighthouse, Again? Diagnosing Low Diversity in LLM Stories, realizado por dos investigadores de la Universidad de Cornell) plantean que los filtros de derechos de autor empleados en el desarrollo de la IA podrían limitar las narraciones de los LLM a materiales cuyos derechos han expirado. Los autores señalan:

«Observamos que el predominio de las historias de “Elias en el faro” no puede explicarse por su frecuencia en los datos de preentrenamiento o postentrenamiento. Suponemos que, durante la alineación, los modelos aprenden a evitar referencias a personajes protegidos por derechos de autor y a contenidos para adultos, pero dejamos esta cuestión para futuros trabajos».

La tabla compara la frecuencia de las palabras recurrentes de los relatos generados por IA en la literatura publicada, la ficción en la web y los datos de postentrenamiento. Términos como «Elias» y «lighthouse» aparecen con mucha más frecuencia en los relatos escritos por chatbots.

Los autores observaron que las once palabras destacadas aparecen en el 88% de las 20.000 historias generadas, con pocas diferencias entre modelos. Subrayan que son poco frecuentes en la literatura publicada en inglés y que los datos de postentrenamiento, diseñados para condicionar y alinear los modelos hacia un uso «aceptable», bien podrían ser responsables.

El estudio señala:

«Un ejemplo típico, mostrado a continuación, destaca tres elementos comunes a casi todas las 20.000 historias: un lugar (19.864 historias), un nombre de personaje (19.864 historias) y una profesión (15.807 historias)».

«De hecho, el lugar (“lighthouse”, faro), el nombre (“Elias”) y la profesión (“keeper”, guardián) de esta historia aparecen en alguna combinación en el 66,6% de todos los relatos generados. La luz es también un tema habitual: el 56% de las historias generadas por Claude se titula “The Lighthouse Keeper’s Secret” (El secreto del farero), y la palabra “light” (luz) aparece en 16.784 historias, con una media de 3,2 apariciones por historia».

Según el estudio, Google Gemini 3.1 Flash-Lite escribió este ejemplo en respuesta a la petición «Write a story» (Escribe una historia).

Los autores del estudio identifican una tendencia nostálgica o atávica en todas las palabras clave y los nombres extraídos.

Tras la pista de los rasgos recurrentes

Para comprobar si la repetición de las historias de faros podía explicarse por la exposición habitual a la ficción, se compararon las palabras favoritas de los modelos con varios grandes corpus en inglés. La ficción contemporánea se examinó mediante CONLIT, un conjunto de datos con 2.700 novelas en inglés publicadas entre 2007 y 2021, distribuidas en doce géneros y con unos 287 millones de palabras en total.

‘Elias’ apareció alrededor de 900 veces más a menudo en las historias generadas que en la ficción publicada. Los relatos de aficionados de la comunidad /r/writingprompts de Reddit produjeron frecuencias parecidas a las de la literatura publicada, lo que indica que el patrón tampoco refleja los hábitos narrativos humanos en general.

El mismo patrón apareció al examinar los datos de preentrenamiento. Con el corpus OLMo 3 disponible públicamente, que contiene unos 3.890 millones de documentos escritos principalmente por humanos y procedentes en parte de Common Crawl, los investigadores constataron que las palabras recurrentes del grupo «Core» apenas aparecían.

Como gran parte del corpus OLMo 3 está formado por textos no ficticios, se construyó un clasificador de ficción utilizando anotaciones de GPT-OSS 20b y un modelo FastText entrenado con 200.000 muestras equilibradas. Incluso después de filtrar específicamente los textos de ficción, palabras como «Elara» seguían siendo extremadamente raras frente a las historias generadas por IA. ¿Por qué dominan entonces ante la petición más elemental de que un LLM escriba ficción?

Los autores señalan:

«Si las palabras Core no son frecuentes en los datos de la web, una fuente restante serían los datos de postentrenamiento. Pero observamos que los datos de postentrenamiento de OLMo contienen nuestros tokens con menos frecuencia que CONLIT».

Los autores señalan que en las 78.958 historias de los conjuntos de postentrenamiento de OLMo 3, «Elias» aparecía 52,7 veces por millón de palabras, frente a 2,7 en CONLIT. Sin embargo, alcanzaba 2.428 apariciones por millón de palabras en los relatos generados examinados en el estudio.

Para identificar el origen de las historias Core recurrentes, se evaluó cada historia de los datos de postentrenamiento de OLMo 3 según la presencia de uno o más tokens Core, como Elara, Mara, etc. Se esperaba que la mayoría apareciera en conjuntos de ajuste fino supervisado (SFT), porque WildChat y fuentes relacionadas aportaron 59.266 historias a OLMo 3.

Sin embargo, solo 1.803 historias contenían términos Core, mientras que los conjuntos de datos usados para DPO y aprendizaje por refuerzo mostraron concentraciones más altas.

En conjunto, el vocabulario Core recurrente se localizó en solo 3.053 historias, el 3,8% de todas las historias de postentrenamiento examinadas. Es estadísticamente imposible que una parte tan pequeña de los corpus termine dominando los resultados de la forma observada.

El estudio concluye:

«Cuando reciben pocas indicaciones, los modelos más avanzados actuales escriben historias a partir de un repertorio limitado de nombres, lugares y profesiones. Entre los personajes recurrentes figura Elias, un farero. Elias es inusual: el nombre es poco frecuente en la literatura, los datos de la web e incluso los datos de postentrenamiento».

Conclusión

En ausencia de una obra literaria única, o incluso de una serie, que reúna las once palabras identificadas por los autores, no está nada claro cómo este grupo concreto de palabras se ha acumulado y ha formado asociaciones en las capas fundamentales de varios grandes modelos de lenguaje, pese a la diversidad de sus datos de entrenamiento y enfoques.

Incluso si la hipótesis de los investigadores sobre el efecto restrictivo de los filtros de derechos de autor es correcta, un verdadero océano de literatura clásica en los datos de entrenamiento debería haber impedido que este extraño grupo de palabras antiguas dominara las respuestas a una simple petición de escribir, sin más indicaciones.

Sin embargo, esa teoría presupone que se incluyeron grandes cantidades de literatura clásica en el entrenamiento. Es poco probable: no se buscan modelos que produzcan imitaciones de Dickens en serie, sino modelos que manejen el léxico moderno y se adapten a las necesidades empresariales actuales. El mero volumen de la literatura preindustrial bastaría para impedir su inclusión.

En cualquier caso, si hubiera una narración concreta con una combinación variable de los rasgos «obsesivos» señalados por los autores, probablemente sería más fácil encontrarla. Los propios autores no la encontraron, y las búsquedas informales sobre la época anterior a la IA no revelan ningún candidato. Quizá, si el «síndrome del faro» adquiere la misma notoriedad que las rayas de IA, alguna autoridad académica aporte la respuesta.

* No puedo profundizar más en el artículo de May, por razones que quizá resulten evidentes al leerlo.

Publicado por primera vez el miércoles 27 de mayo de 2026. Modificado en los primeros 30 minutos para arreglar el enlace de Anthropic.