{"id":62753,"date":"2025-10-21T10:44:41","date_gmt":"2025-10-21T16:44:41","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=62753"},"modified":"2025-10-21T10:52:29","modified_gmt":"2025-10-21T16:52:29","slug":"chatgpt-y-gemini-demuestran-habilidades-emocionales-casi-humanas-segun-nuevo-estudio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/chatgpt-y-gemini-demuestran-habilidades-emocionales-casi-humanas-segun-nuevo-estudio\/","title":{"rendered":"ChatGPT y Gemini demuestran habilidades emocionales casi humanas seg\u00fan nuevo estudio"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo estudio revela que ChatGPT-4o y Gemini 2.0 identifican expresiones faciales con una precisi\u00f3n comparable a la de humanos, mientras que Claude 3.5 Sonnet mostr\u00f3 menor fiabilidad.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Los modelos de lenguaje de prop\u00f3sito general, como ChatGPT o Gemini, se han consolidado como herramientas clave en la interacci\u00f3n humano-computadora, no solo por su capacidad para procesar texto, sino tambi\u00e9n por interpretar se\u00f1ales sociales y emocionales. Un estudio encabezado por investigadores de Harvard y publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> evalu\u00f3 la habilidad de tres modelos avanzados: ChatGPT-4o, Gemini 2.0 Experimental y Claude 3.5 Sonnet<\/strong>. El objetivo fue reconocer emociones humanas a partir de expresiones faciales. Los resultados muestran que dos de estos modelos alcanzaron o incluso superaron el desempe\u00f1o de evaluadores humanos en ciertas emociones, lo que sugiere un avance significativo en la \u201ccompetencia socioemocional\u201d de la inteligencia artificial<\/strong> (IA).<\/p>

El estudio utiliz\u00f3 el conjunto de datos NimStim, una colecci\u00f3n estandarizada de 672 im\u00e1genes que muestra expresiones de felicidad, tristeza, miedo, sorpresa, calma, enojo y disgusto, interpretadas por actores de diversas razas. A partir de este material, los investigadores compararon las respuestas de los tres modelos con las etiquetas emocionales verificadas y los resultados humanos de referencia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los hallazgos mostraron que ChatGPT-4o alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 86% y un coeficiente de concordancia (o Cohen\u2019s kappa) de 0.83, mientras que Gemini 2.0 Experimental obtuvo un 84% y un kappa de 0.81, valores considerados de \u201cacuerdo casi perfecto\u201d y muy cercanos a los de los observadores humanos. En contraste, Claude 3.5 Sonnet logr\u00f3 una precisi\u00f3n del 74% y un kappa de 0.70, calificaci\u00f3n de \u201cacuerdo sustancial\u201d.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En t\u00e9rminos de categor\u00edas emocionales, los tres modelos mostraron un buen rendimiento al reconocer emociones como felicidad, calma y sorpresa, pero tuvieron dificultades con el miedo, que fue confundido con sorpresa en m\u00e1s del 50% de los casos por algunos modelos. Aun as\u00ed, ChatGPT-4o y Gemini 2.0 igualaron o superaron el desempe\u00f1o humano en expresiones de sorpresa y neutralidad.<\/p>

Otro aspecto relevante del estudio es que no se detectaron diferencias significativas en la precisi\u00f3n de los modelos seg\u00fan el sexo o la raza de las personas retratadas<\/strong>, lo que sugiere una reducci\u00f3n de sesgos en comparaci\u00f3n con evaluaciones previas de sistemas de visi\u00f3n artificial.<\/p>

Los autores destacan que la capacidad de los modelos multimodales para reconocer emociones abre posibilidades en el \u00e1mbito de la salud mental y la atenci\u00f3n conductual<\/strong>, donde la interpretaci\u00f3n automatizada de microexpresiones podr\u00eda facilitar el diagn\u00f3stico temprano y el seguimiento de trastornos como la depresi\u00f3n o la ansiedad. Sin embargo, advierten que estos resultados deben interpretarse con cautela, ya que el estudio se bas\u00f3 \u00fanicamente en im\u00e1genes est\u00e1ticas y en un grupo demogr\u00e1fico limitado de actores j\u00f3venes, mayormente de origen europeo.<\/p>

Esta investigaci\u00f3n expone uno de los primeros puntos de referencia sobre las habilidades socioemocionales de los modelos de lenguaje multimodales, \u00a0a pesar de evidenciar su potencial para aplicaciones en salud y tecnolog\u00eda social, los investigadores reconocen la necesidad de evaluaciones m\u00e1s amplias, con est\u00edmulos din\u00e1micos, contextos auditivos y poblaciones diversas, antes de integrar estos sistemas en entornos cl\u00ednicos o de interacci\u00f3n humana real.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01985-5<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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