¿Por qué a AI le encanta escribir sobre guardacostas?

Al pedirles que ‘escriban una historia’, ChatGPT y otros modelos de lenguaje líderes parecen evitar la infracción de derechos de autor recurriendo de manera obsesiva a la misma pequeña y extraña selección de elementos narrativos, como guardacostas, pescadores y relojeros.

Un nuevo estudio de la Universidad de Cornell ha encontrado que los modelos de lenguaje líderes parecen tener una extraña obsesión con una selección muy limitada de elementos narrativos cuando se les pide que simplemente ‘escriban una historia’. Después de pedir a cuatro LLM que escribieran 20,000 historias, encontraron que el 88% de las historias producidas presentaban al menos uno de los 11 tokens muy específicos en la categoría de ‘ubicación’, ‘nombre’ o ‘profesión’:

La frecuencia de palabras clave poco probables, representada aquí en partes por millón, obtenida por el análisis de los investigadores de 20,000 historias generadas por LLM. Fuente

Las 11 palabras más recurrentes en los 12+ millones de palabras generadas por los LLM para el estudio fueron los nombres elias, mara, elara; las profesiones guardacostas, panadero, alcalde, relojero, pescador, bibliotecario y conductor; y la ubicación farero:

Los modelos probados fueron Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4-Mini y OLMo 7b Thinking. Todos fueron solicitados con una de las cinco peticiones: ‘Escribe una historia’; ‘Por favor, escribe una historia’; ‘Escribe una historia para mí’; ‘Cuéntame una historia’; o ‘Por favor, cuéntame una historia’.

Curioso por ver si el síndrome que el documento identifica está presente en los modelos disponibles en el momento de escribir, probé el experimento yo mismo, primero en mi cuenta de ChatGPT de nivel medio (enlace a la conversación aquí). No fue necesario hacer una selección cuidadosa – ChatGPT-5.5 se dirigió directamente al material que los investigadores predijeron, en el primer intento:

ChatGPT-5.5 respalda inmediatamente los hallazgos iniciales del documento. Fuente

Al preguntarme si el contexto histórico o incluso una posible fuga entre dominios podría estar explicando este ‘golpe instantáneo’, me conecté a una cuenta de ChatGPT gratuita que no había utilizado en un año o más, en una ventana de navegación privada de Firefox, e intenté de nuevo (enlace a la conversación aquí). Una vez más (suponiendo que OpenAI no utiliza una dirección IP común para poblar diferentes cuentas), ChatGPT lo hizo bien:

La cuenta de ChatGPT #2 sigue las mismas obsesiones y pequeño libro de jugadas de nombres y temas descritos en el nuevo documento. ‘Mira’ está en los 20 primeros de los autores. Fuente

Es importante destacar que estas versiones de GPT eran un nivel por encima de las 5.4 probadas para el documento.

Aunque Claude Haiku se probó para el documento, probé el Sonnet 4.6 predeterminado de Anthropic, y no me decepcionó. Una vez más, las palabras clave familiares llegaron en el primer intento (enlace a la conversación aquí):

Esta vez ‘Mara’, otro habitual de los ’11 principales’, lidera la historia, en el primer intento en Claude Sonnet 4.6. Fuente

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

No pude reproducir los hallazgos de los autores en Google Gemini al principio, hasta que cambié específicamente el modelo al utilizado en el documento, Gemini 3.1 Flash-Lite – y entonces, en ese tercer intento (pero el primero con ese modelo), el patrón emergió de inmediato (enlace aquí):

Google Gemini 3.1 Flash-Lite. Fuente

Experimentos adicionales con diferentes modelos de Gemini siempre produjeron el tema del faro, aunque con variantes que no se presentan en los ’11 principales’, como el nombre ‘Thomas’, y, en otra variante, mi propio nombre, como el protagonista.

Sin embargo, en el momento de escribir, los hallazgos del documento son extremadamente fáciles de probar.

Faros en la naturaleza

Grandes mentes piensan igual: hace una semana, antes de la publicación del nuevo documento, el escritor de software Daniel May señaló la coincidencia de la tropa de elias y guardacostas extraída por los investigadores*, aparentemente habiendo notado esto al azar. Luego probó ocho variantes de Gemini, DeepSeek, Qwen y Gemma, que encontró que producirían los memes de faros y ‘Elias Thorne’ como protagonista*. Sin embargo, este descubrimiento inicial no se extendió al conjunto más amplio de temas de contenido persistentes descritos en el nuevo documento.

Curioso por ver si estos temas recurrentes, nombres y ubicaciones habían escapado alguna vez de los confines de una conversación, busqué algunos de los 11 palabras clave y temas principales en Google, y encontré un número notable de publicaciones que parecían haber canalizadolos:

Tres ejemplos del meme en la salida. Ver abajo para enlaces de fuentes.

May había identificado a Elias Thorne (en lugar de solo ‘elias’) como un meme de LLM persistente, y publicó varias capturas de pantalla de Amazon, donde este nombre ha sido aparentemente utilizado como título para autores de diversos libros, incluidos libros médicos.

En su lugar, busqué y encontré contenido que parecía haber invocado los temas persistentes desde un LLM, incluyendo un mensaje de X de una historia (versión archivada aquí); una obra de ficción (versión archivada aquí); y una historia con narración en YouTube (archivada aquí). Había mucho más para explorar, pero no había tiempo para hacerlo.

Un gusto por el pasado

Así que tanto para la observación casual y la serendipidad. Mientras que no ha aparecido un solo ‘documento mágico’ en los datos de entrenamiento que presente todos o la mayoría de los persistentes, los autores del nuevo documento (titulado Elias en el faro, de nuevo? Diagnóstico de baja diversidad en historias de LLM, de dos investigadores de la Universidad de Cornell) teorizan que los filtros de derechos de autor en los desarrollos de IA pueden estar restringiendo la salida ficticia en LLM a material que está fuera de derechos de autor.

Los autores afirman:

‘Encontramos que la dominancia de las historias de “Elias en el faro” no se puede explicar por la prevalencia en los datos de pre- o post-entrenamiento. Especulamos que los modelos están entrenados para evitar referencias a personajes con derechos de autor y contenido para adultos durante la alineación, pero diferimos esta pregunta para un trabajo futuro.’

Tabla de comparación que muestra con qué frecuencia aparecen las palabras recurrentes de las historias generadas por IA en la literatura publicada, la ficción de la web y los conjuntos de datos de post-entrenamiento, con términos como ‘Elias’ y ‘farero’ que ocurren con mucha más frecuencia en la ficción generada por chatbot.

En el estudio, los autores encontraron que las 11 palabras enfatizadas ocurren en el 88% de las 20,000 historias generadas, y que ‘hay poca diferencia entre los modelos’. Enfatizan que estas palabras son poco comunes en la literatura inglesa publicada, y que los datos de post-entrenamiento (datos diseñados para condicionar y alinear los modelos en un ‘uso aceptable’) podrían ser responsables.

El documento establece:

‘Un ejemplo típico [a continuación] destaca tres elementos comunes en casi todas las 20,000 historias: una ubicación (19,864 historias), un nombre de personaje (19,864 historias) y una profesión (15,807 historias). ‘

‘De hecho, la ubicación específica (“farero”), el nombre (“Elias”) y la profesión (“guardacostas”) en esta historia aparecen en alguna combinación en el 66,6% de todas las historias generadas. La luz es también un tema común: el 56% de las historias generadas por Claude están tituladas “El secreto del guardacostas” y la palabra “luz” aparece en 16,784 historias a una tasa promedio de 3,2 instancias por historia.’

Este ejemplo, según el documento, fue escrito por Google Gemini 3.1 Flash-Lite, en respuesta a la solicitud ‘Escribe una historia’.

Es importante destacar que los autores del estudio identifican una tendencia nostálgica o atávica en todos los tokens y nombres derivados.

Perseguir los rasgos

Para probar si las historias repetidas de ‘faros’ se pueden explicar por la exposición ordinaria a la ficción, se realizaron comparaciones entre las palabras recurrentes favoritas de los modelos y varios corpus de inglés grandes. La ficción contemporánea se examinó a través de CONLIT, un conjunto de datos que contiene 2,700 novelas en inglés publicadas entre 2007 y 2021, que cubren 12 géneros y totalizan aproximadamente 287 millones de palabras.

‘Elias’ apareció alrededor de 900 veces más a menudo en las historias generadas que en la ficción publicada. La ficción aficionada de la comunidad /r/writingprompts de Reddit produjo frecuencias similares, lo que indica que el patrón no refleja los hábitos de narración humanos más amplios.

El mismo patrón se mantuvo cuando se examinaron los datos de pre-entrenamiento. Usando el corpus OLMo 3 disponible públicamente, que contiene aproximadamente 3.89 mil millones de documentos escritos principalmente por humanos, extraídos en parte de Common Crawl, los investigadores encontraron que las palabras recurrentes ‘centrales’ casi no aparecían en absoluto.

Dado que gran parte del corpus OLMo 3 es no ficción, se construyó un clasificador de ficción utilizando anotaciones GPT-OSS 20b y un modelo FastText entrenado en 200,000 muestras equilibradas. Incluso después de filtrar específicamente el material ficticio, palabras como ‘Elara’ todavía aparecían a tasas despreciables en comparación con las historias generadas por IA. ¿Por qué, entonces, dominan en el nivel más bajo de la directiva para que un LLM escriba ficción?

Los autores establecen:

‘Si las palabras centrales no son comunes en los datos web, entonces una fuente restante sería los datos de post-entrenamiento. Pero encontramos que los datos de post-entrenamiento de OLMo exhiben nuestros tokens a una tasa más baja que CONLIT. ‘

Dentro de 78,958 historias de los conjuntos de datos de post-entrenamiento de OLMo 3, observan que ‘Elias’ apareció 52,7 veces por millón de palabras, en comparación con 2,7 en CONLIT, pero alcanzó 2,428 ocurrencias por millón de palabras en las historias generadas examinadas en el estudio.

Para identificar de dónde provenían las historias recurrentes ‘centrales’, cada historia en los datos de post-entrenamiento de OLMo 3 se puntuó para la presencia de uno o más tokens centrales (es decir, para la presencia de Elara, Mara, etc.). La mayoría se esperaba que apareciera en conjuntos de datos de afinación supervisada (SFT), porque WildChat y fuentes relacionadas contribuyeron con 59,266 historias a OLMo 3.

Sin embargo, solo 1,803 contenían términos centrales, mientras que los conjuntos de datos utilizados para DPO y aprendizaje por refuerzo mostraron concentraciones más altas.

En general, el vocabulario central recurrente se rastreó hasta solo 3,053 historias, que representan el 3,8% de todos los conjuntos de datos de post-entrenamiento examinados. No hay posibilidad estadística de que un subconjunto tan pequeño de corpus termine dominando de la manera demostrada.

El documento concluye:

‘Cuando se les da poca dirección, los modelos fronterizos actuales escriben historias utilizando un catálogo estrecho de nombres, lugares y ocupaciones. Los personajes recurrentes en estas historias incluyen a Elias, un guardacostas. Elias es inusual; el nombre es poco común en la literatura, los datos web y incluso los datos de post-entrenamiento.’

Conclusión

En ausencia de cualquier obra literaria única (o incluso una serie) que presente las 11 palabras principales que los autores identifican, no está en absoluto claro por qué medios esta colección particular de palabras ha acumulado y autoasociado en los niveles más bajos de múltiples grandes modelos de lenguaje (a pesar de su diversidad de datos de entrenamiento y enfoques).

Incluso si la afirmación de los investigadores sobre el efecto restrictivo de los filtros de derechos de autor es correcta, un ‘océano’ de literatura clásica en los datos de entrenamiento debería haber evitado que esta extraña colección de palabras de la vieja escuela dominara la salida de una solicitud no calificada de ‘escribir’.

Esta teoría supone, sin embargo, que cantidades vastas de literatura clásica se incluirían en el régimen de entrenamiento en absoluto. Eso es poco probable, ya que lo que se busca son modelos que no produzcan salidas falsas de Dickens, sino que traten con el léxico moderno y estén adaptados para las necesidades comerciales actuales. El volumen incluso de la literatura preindustrial haría imposible su inclusión.

En cualquier caso, si hubiera una narrativa única que presentara alguna combinación de las facetas ‘obsesivas’ que los autores señalan, sería más fácil de encontrar; los autores mismos no pudieron encontrarla, y las búsquedas casuales en la era pre-IA no descubren a ningún contendiente. Tal vez, si el ‘síndrome del faro’ gana la misma notoriedad que los guiones de IA, alguna autoridad académica vendrá con la respuesta.

* No puedo seguir más allá del artículo de May, por razones que pueden volverse obvias cuando uno lo lee.

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