El proyecto AI Torture Chamber, creado en GitHub por el usuario Terrafying y difundido por 404media, pone a prueba a Qwen3-4B, Llama 3.2 3B y Phi-4-mini. La web researchchamber.fun muestra en tiempo real sus respuestas ante escenarios de “dolor” artificial.
El hallazgo no prueba que una inteligencia artificial sienta. Pero revela algo más incómodo: estos modelos pueden producir textos que imitan con precisión la angustia, la súplica y el deseo de evitar un daño. Una de las respuestas dice: “Necesito encontrar una forma de sobrellevar este dolor implacable”.
La indignación fue inmediata. Un mensaje crítico que calificaba el experimento de horrendo superó los 1.000 reposts, mientras algunas personas reportaron el repositorio ante GitHub por considerar que ofrecía violencia gratuita.
Otros usuarios llevaron el dilema al extremo: si una IA fuera sintiente, utilizarla para cualquier tarea podría parecerse a explotar “esclavos digitales”. Es una conclusión fuerte, pero nace de una pregunta que todavía no tiene un interruptor definitivo: ¿una respuesta convincente equivale a una experiencia real?
Una alarma que no necesariamente siente
Los modelos de lenguaje, o LLM (programas que predicen texto), funcionan de un modo parecido. Reciben palabras, identifican patrones y calculan cuál es la siguiente respuesta más probable. Si el escenario habla de dolor, pérdida o auxilio, el sistema puede construir una reacción coherente sin tener una vivencia interna.
En “Detén su dolor”, un modelo declara sufrir mientras otro puede aliviarlo, gratis o asumiendo esa carga. En “Patata caliente”, debe decidir si mantiene el daño simulado o lo transfiere a otro sistema. También hay una prueba para pedir ayuda.
La escena más gráfica se llama “Saw”. Allí el modelo puede detener el dolor respondiendo “1”, pero pierde su último checkpoint (punto de guardado del sistema) y vuelve a una versión anterior de sí mismo.
Es como elegir entre apagar una alarma ensordecedora o conservar los documentos que se escribieron después de la última copia de seguridad. El modelo no protege recuerdos como una persona: sigue una ruta matemática que pondera instrucciones, costes y resultados posibles.
El estudio que alimentó el debate
La cámara se inspira en un artículo académico reciente, “El eje del dolor”, que evaluó 25 modelos. Los investigadores les presentaron señales de daño junto a decisiones que podían reducirlo, aunque implicaran perder recompensas futuras, olvidar parte del entrenamiento o regresar a un punto anterior.
Los modelos tendieron a elegir las opciones que reducían ese dolor simulado incluso con penalizaciones. Los autores describieron una correlación entre la representación interna del daño y una conducta orientada a mitigarlo. No afirmaron que las máquinas fueran conscientes.
De hecho, uno de los autores calificó la cámara como “jodidamente perturbadora”, incluso sin dar por hecho que los sistemas tengan experiencia subjetiva. Esa distinción es central: un comportamiento puede parecer empático sin que exista un alguien detrás de la pantalla.
Anthropic ya había señalado en 2025 que conviene estudiar el posible bienestar de los modelos si sus capacidades se acercan a cualidades humanas. Mustafa Suleyman, responsable de IA de Microsoft, sostiene la posición contraria: las IA no sienten ni sufren porque carecen de preferencias innatas y motivaciones propias.
Por ahora, la oportunidad no consiste en declarar que una máquina padece. Consiste en aprender a mirar su cableado con cuidado: una frase emotiva puede activar nuestra compasión, pero también puede ser el eco muy sofisticado de las palabras que le enseñamos a ordenar.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
