Resumen: La antropomorfización, el fenómeno por el cual a entidades no humanas se les atribuyen cualidades similares a las humanas, se ha vuelto cada vez más destacada con el surgimiento de agentes conversacionales (CA) basados en modelos de lenguaje grande (LLM). A diferencia de los chatbots anteriores, los CA basados en LLM generan rutinariamente señales lingüísticas y de interacción, como autorreferencias en primera persona, expresiones epistémicas y afectivas que el trabajo empírico muestra que pueden aumentar el compromiso. Por otro lado, la antropomorfización plantea preocupaciones éticas, incluido el engaño, la dependencia excesiva y el marco de relaciones de explotación, mientras que algunos autores sostienen que la interacción antropomórfica puede respaldar la autonomía, el bienestar y la inclusión. A pesar del creciente interés en el fenómeno, la literatura permanece fragmentada entre dominios y varía sustancialmente en cómo define, operacionaliza y evalúa normativamente la antropomorfización. Esta revisión de alcance mapea el trabajo con orientación ética sobre la antropomorfización de CA basadas en LLM en cinco bases de datos y tres repositorios de preimpresiones. Sintetizamos (1) fundamentos conceptuales, (2) desafíos y oportunidades éticos y (3) enfoques metodológicos. Encontramos convergencia en las definiciones basadas en atribuciones, pero divergencia sustancial en la operacionalización, un marco normativo predominantemente orientado al riesgo y un trabajo empírico limitado que vincula los efectos de interacción observados con orientaciones de gobernanza viables. Concluimos con una agenda de investigación y recomendaciones de diseño/gobernanza para implementar éticamente señales antropomórficas en agentes conversacionales basados en LLM.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 15 de enero de 2026.
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