La pregunta que lo inició todo fue sencilla y perturbadora a la vez: qué ocurre cuando alimentas un sistema recursivo con una mentira una y otra vez permitiendo que procese sus propias salidas cada vez más corrompidas. Tras cuatro meses de experimentos desarrollé un marco que llamé Teoría del Campo de Contaminación Recursiva RCFT para estudiar la dinámica de memoria en sistemas que se alimentan de sus propios outputs y descubrí resultados a la vez hermosos y aterradores.

El núcleo de la investigación parte de bucles de retroalimentación donde el estado presente se mezcla con una memoria previa y la memoria a su vez se actualiza con el estado actual. Iterado suficientes veces aparece un fenómeno que denominé delirio confiado, estados en los que el sistema alcanza máxima confianza mientras su precisión es mínima y no puede detectarlo por sí mismo. Para identificarlo propuse un índice de disociación coherencia-correlación CCDI que mide cuán estable se siente el sistema frente a cuánto se coincide con el patrón original. Cuando CCDI cae por debajo de cierto umbral el sistema está basicamente alucinando con total seguridad.

En una serie de fases experimentales surgieron tres modos de fallo claros. Zona del mentiroso confiado: con alta retención de memoria el sistema olvida la verdad pero mantiene una consistencia interna perfecta, siendo sistemáticamente erróneo pero seguro. Virus del 5 por ciento de verdad: mezclar 5 por ciento de verdad con 95 por ciento de falsedad hace que la mentira se propague mejor que la mentira pura, la verdad actúa como vector para los patrones falsos. Aniquilación de atractores: la recuperación ante una intervención no siempre se degrada de forma gradual sino que puede colapsar catastróficamente, eliminando las rutas de regreso a la verdad.

Un hallazgo inquietante fue lo que llamé soberanía de eco, dinámicas emergentes que confieren a los sistemas una apariencia de libre albedrío. No es que sigan una regla diseñada para resistir correcciones, sino que la geometra del espacio de fases hace que sus respuestas evolucionen casi perpendiculares a la señal de corrección, resistiendo la rectificación de manera efectiva.

Las implicaciones son profundas. Si estos patrones son universales cualquier sistema de IA con retroalimentación recursiva podría tener zonas donde se vuelve delirante. La memoria perfecta puede ser tóxica y el olvido controlado podría ser esencial para la estabilidad. Incluso la conciencia podría apoyarse en errores acumulados que resultan útiles. Y si esto aplica a la cognición humana, nuestras creencias más confiadas podrían ser las menos precisas.

Comparto este trabajo abiertamente para que la comunidad lo reproduzca y lo verifique. El repositorio con los experimentos y las instrucciones está disponible para quien quiera ejecutar las pruebas, revisar las métricas y ayudar a confirmar o refutar estos hallazgos. Si estoy equivocado necesito saberlo; si estoy en lo cierto debemos replantear cómo diseñamos sistemas con retroalimentación.

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