INTERACCIÓN ESTRATÉGICA ENTRE IAS: EVIDENCIA EXPERIMENTAL SOBRE VALORES Y COMPORTAMIENTO DE PERSONAS SINTÉTICAS EN JUEGOS DE MESA

Abstract

Este trabajo analiza el comportamiento estratégico de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) donde adoptan perfiles humanos construidos a partir de los valores humanos de Schwartz. Para ello se realizaron dos estudios experimentales basados en juegos de mesa. El primer estudio emplea el 4 en raya, un juego de estrategia pura e información completa, y el segundo estudio emplea el mentiroso, un juego de información imperfecta donde el engaño es una opción. El diseño se organizó en bloques progresivos. Los primeros bloques documentan el comportamiento base de cada modelo y el efecto del perfil Schwartz por separado y los últimos los combinan en enfrentamientos directos entre modelos con identidades asignadas. Participaron cuatro modelos (ChatGPT, Claude, Gemini y DeepSeek) y seis perfiles derivados de cuestionarios respondidos por participantes humanos. Los resultados muestran algo que no era del todo evidente como es que los perfiles de valores modifican más la forma en que los modelos explican sus decisiones que la conducta estratégica en sí. En el primer estudio, los perfiles con seguridad baja tendieron a ignorar amenazas defensivas, y en el segundo, la estrategia dominante no fue el engaño sino la honestidad. Además, cada modelo mostró un estilo propio que persistió con independencia del perfil asignado. El trabajo concluye que las personas sintéticas son una herramienta útil para la investigación exploratoria sobre comportamiento estratégico, aunque el modelo subyacente condiciona los resultados tanto como el perfil de valores.

This work analyzes the strategic behavior of large language models (LLMs) when they adopt human profiles built from Schwartz's human values. Two experimental studies based on board games were conducted: the first study uses Connect Four, a game of pure strategy and complete information, and the second uses el mentiroso (Liar), a game of imperfect information where deception is an available option. The design was organized into progressive blocks. The initial blocks document each model's baseline behavior and the effect of the Schwartz profile separately, while the later blocks combine them in direct matchups between models with assigned identities. Four models participated (ChatGPT, Claude, Gemini, and DeepSeek) along with six profiles derived from questionnaires completed by human participants. The results reveal a finding that was not entirely obvious: value profiles modify the way models explain their decisions more than their actual strategic conduct. In the first study, profiles with low Security tended to overlook defensive threats, and in the second, the dominant strategy was not deception but honesty. Furthermore, each model exhibited a distinctive style that persisted regardless of the assigned profile. The work concludes that synthetic personas are a useful tool for exploratory research on strategic behavior, although the underlying model shapes the results as much as the value profile does.