# Estudio: el consenso entre modelos de lenguaje ignora la estructura de la red

> Un estudio de ocho modelos de lenguaje concluyó que los sesgos compartidos y la forma de presentar los mensajes influyeron más que las conexiones de red en debates grupales simulados.

Oossa · 2026-10-30 · https://oossa.com/es/study-finds-llm-group-agreement-can-ignore-network-structure

Un estudio publicado en arXiv informa que la estructura de una red permitió predecir muy poco hacia qué postura llegarían los grupos simulados de modelos de lenguaje. Los investigadores analizaron 73,080 intercambios controlados entre ocho modelos ajustados para seguir instrucciones y luego usaron los resultados en simulaciones con 10,000 agentes.

Según los investigadores, a veces los modelos cambiaron de opinión y adoptaron posturas más allá del rango de las que habían observado; algunos grupos también coincidieron en afirmaciones objetivamente falsas. En las simulaciones, el sesgo interno de cada modelo y la forma de presentar los mensajes influyeron más que una medida de la red llamada conectividad algebraica.

## Los hechos

- El estudio analizó 73,080 intercambios entre ocho modelos.
- Las simulaciones representaron poblaciones de 10,000 agentes.

## Por qué importa

Los equipos que usan varios modelos de lenguaje para debatir afirmaciones no deberían suponer que cambiar la forma en que están conectados evitará que compartan errores. El estudio sugiere que los sesgos de los modelos y la forma de presentar los mensajes aún pueden determinar el consenso.

## Fuentes y referencias

1. [Network Topology Does Not Matter: The Breakdown of Classical Consensus in LLM Populations](https://arxiv.org/abs/2610.37699) – arXiv cs.MA, 2026-10-30

Última actualización: 2026-10-30