Cuando la IA nos enseña a sentir

Un nuevo estudio ha demostrado que la inteligencia artificial ya es capaz de crear imágenes que provocan emociones en las personas con la misma eficacia que las buenas y viejas fotografías. Es más, estas imágenes se pueden adaptar a la cultura, la edad y el sexo de quien las mira, lo que abre un nuevo nivel en el estudio de las emociones. El trabajo se ha publicado en la revista Advances in Methods and Practices in Psychological Science.

La IA generativa son sistemas que crean contenido nuevo a partir de una descripción textual. En psicología, estas imágenes se utilizan para la «inducción afectiva»: se muestra a una persona una imagen determinada para provocar una emoción concreta —miedo, alegría, asco—. Así estudian los investigadores cómo influyen los sentimientos en las decisiones y el comportamiento.

Pero los antiguos bancos de fotos se han quedado obsoletos. La baja resolución, la moda extraña de los 2000 y la falta de diversidad cultural llevaban tiempo entorpeciendo el trabajo. La mayoría de estos bancos se basaban en realidades occidentales, lo que reducía su eficacia con personas de otras regiones.

Por eso, 46 investigadores de distintos países unieron fuerzas y decidieron comprobar si la IA podía crear una biblioteca moderna y flexible de imágenes emocionales. Como explicó Maciej Benhke, profesor de Psicología de la Universidad Adam Mickiewicz, le impulsaron a abordar este tema las limitaciones de los bancos antiguos y su interés personal por la informática: se matriculó expresamente en estudios de ciencias de la computación para comprender mejor la IA.

Los investigadores utilizaron ChatGPT‑4o para describir detalladamente fotografías emocionales ya existentes y, después, introdujeron esas descripciones en generadores de imágenes como Midjourney y Freepik. El resultado fueron 847 imágenes que evocan 12 estados emocionales, desde la alegría y el asombro hasta el miedo, la tristeza y el asco.

El trabajo de la IA no fue la única fase. Expertos culturales locales revisaron las imágenes y pidieron a la IA que introdujera cambios. Al final, las imágenes generadas se adaptaron a seis regiones culturales: asiática, africana, árabe, india, latinoamericana y occidental. Los investigadores también crearon variantes con personajes de distintas edades y sexos.

La eficacia se comprobó con 2470 participantes de 58 países. A los voluntarios se les mostraron tanto fotografías tradicionales como imágenes generadas por IA. Después de cada imagen, cada persona valoró la intensidad de sus emociones en una escala del uno al siete e indicó hasta qué punto la imagen era positiva o negativa.

El resultado: las imágenes de IA demostraron ser desencadenantes emocionales tan potentes como las fotografías convencionales. Incluso provocaban con más intensidad las emociones positivas, como la alegría o la admiración. Las imágenes adaptadas a la cultura de quien las miraba funcionaban algo mejor, lo que confirmó que a las personas les resulta más fácil emocionarse cuando la imagen refleja su contexto vital.

Por otra parte, cambiar la edad o el sexo de los personajes no reducía el efecto emocional. Los investigadores también descubrieron que incluso las diferencias emocionales mínimas se pueden medir matemáticamente.

El punto débil apareció en las emociones negativas: la IA era algo menos eficaz a la hora de provocar tristeza e ira. La razón es sencilla: los filtros de seguridad incorporados prohíben generar incluso contenido moderadamente desagradable.

Aun así, los investigadores subrayan que el proceso no puede ser totalmente automático: hace falta supervisión humana para que las imágenes sean útiles y éticamente correctas.

El estudio tiene limitaciones: los experimentos se realizaron en inglés, las categorías culturales son demasiado amplias y los generadores siguen cometiendo errores: a veces los rostros quedan demasiado perfectos y las manos tienen un aspecto extraño.

Los investigadores esperan pasar a la generación de vídeo y a la personalización de las imágenes para cada participante. Esto podría hacer más precisas las investigaciones psicológicas. Benhke señala que el futuro de la ciencia de las emociones pasa por las colaboraciones globales, porque no se pueden comprender las emociones estudiando una sola región.