Las palabras que las personas mentirosas suelen decir y cómo detectarlas, según la Inteligencia Artificial
Este análisis, realizado por la herramienta de ChatGPT, ha revelado frases específicas que podrían delatar a las personas que no dicen la verdad; además, proporcionó factores clave para identificarlas
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LA NACION
La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado el análisis de patrones lingüísticos, lo que permite identificar con mayor precisión cuándo alguien podría estar mintiendo. Este análisis realizado con la herramienta de ChatGPT reveló palabras, frases y patrones de comunicación específicos que las personas suelen emplear cuando no dicen la verdad. Aunque estas señales no son definitivas, su aparición repetida en el discurso puede ser una pista de deshonestidad.
Desde el desarrollo de herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) hasta el uso de modelos de aprendizaje profundo, la IA ha mejorado en la detección de patrones lingüísticos asociados con la mentira. Según diversos estudios de psicología, la elección de palabras y el tono de voz son componentes claves que los mentirosos tienden a emplear inconscientemente. Es allí donde los algoritmos de herramientas como ChatGPT pueden identificar posibles inconsistencias.
¿Qué palabras y frases suelen utilizar las personas para mentir?
Una de las señales comunes en el discurso de los mentirosos es el uso de palabras que expresan duda o incertidumbre. El ChatGPT señala que las personas deshonestas suelen evitar comprometerse firmemente con sus afirmaciones y usan palabras o frases como “quizás”, “probablemente”, “puede ser”, “Parece”, “supongo” y “me parece que”.
Son una forma de suavizar el mensaje, lo que crea una distancia entre el hablante y la afirmación. Los algoritmos de IA que analizan grandes volúmenes de texto han detectado que el uso frecuente de estas puede ser un intento de evitar comprometerse plenamente con una declaración, especialmente cuando la persona teme ser confrontada con pruebas en su contra.
Una característica frecuente en estos tipos de discursos es el uso repetitivo de negaciones, muchas veces en frases que buscan reafirmar su inocencia. Ejemplos comunes son:
- “No haría algo así”.
- “No tienes por qué dudar de mí”.
- “Yo no fui”.
La investigación de ChatGPT demostró que los mentirosos suelen recurrir a este tipo de expresiones para reforzar la negativa de manera innecesaria. A menudo, también incluyen negaciones dobles o frases que parecen exageradas en su intención de exculparse.
Las personas deshonestas tienden a evitar referirse a sí mismas directamente al hablar. Para tomar distancia de la historia que están contando, evitan el pronombre “yo” y prefieren usar frases impersonales o en tercera persona. La IA detectó que los mentirosos prefieren utilizar expresiones como:
- “Se cometieron errores” en lugar de “yo cometí un error”.
- “A alguien le pasó eso” en lugar de “yo lo vi”.
Evitar el pronombre personal es una estrategia de distanciamiento que también se ha observado en investigaciones sobre patrones de comportamiento verbal en quienes no dicen la verdad. Esta disociación es una de las características más reveladoras en el discurso de las personas deshonestas y puede ser una pista importante de una mentira.
Además, suelen hablar en pasado y evitar descripciones sensoriales porque carecen de una experiencia real que describir. Al no tener un recuerdo verdadero, no suelen mencionar detalles como olores, sonidos o sensaciones. En vez de ello, emplean frases generales como:
- “Todo estuvo bien”.
- “Fui al lugar” en vez de “sentí que el ambiente era caluroso”.
Otra señal de un discurso falso es el uso de frases para intentar ganar la confianza del oyente. Los mentirosos, al no estar seguros de que sus palabras sean creíbles, suelen introducir frases que intentan fortalecer la confianza del interlocutor. Entre las expresiones más frecuentes, la IA detectó:
- “Para ser honesto”.
- “Créeme”.
- “Te lo juro”.
¿Cómo detectar a una persona mentirosa, según ChatGPT?
La herramienta de ChatGPT no solo se enfocó en palabras específicas, sino también en cambios de tono y ritmo en el discurso. Las personas que mienten pueden alterar su velocidad al hablar, hacer pausas prolongadas o comunicarse más rápido cuando sienten presión. Esta modificación en el ritmo es indicativo de una falsedad, ya que refleja un intento por reorganizar la historia en el momento.
Además, los mentirosos suelen emplear detalles innecesarios para dar mayor credibilidad a su historia. La IA identificó que las personas que inventan un relato frecuentemente incluyen elementos que no son relevantes, pero que ayudan a “completar la escena”. Esto se observa, por ejemplo, en detalles sobre el clima, la ropa o aspectos que no son necesarios para el relato. Este exceso de información suele ser una técnica para distraer al interlocutor y evitar preguntas directas sobre el tema central.
Este patrón fue identificado en investigaciones donde las personas deshonestas tienden a narrar historias con una cantidad excesiva de detalles secundarios para hacerlas más convincentes. La IA, entrenada en detectar variaciones en los discursos, puede marcar estos casos como indicativos de posible deshonestidad.
Cómo funciona la IA en el análisis de mentiras
La IA utilizó modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar textos o conversaciones. Los sistemas de NLP, entrenados con grandes cantidades de datos, pueden identificar palabras y frases características de mentiras. Esta herramienta, con una enorme popularidad en la actualidad, también puede analizar el tono y el ritmo de las conversaciones, haciendo uso de grabaciones para captar cambios en la voz y el ritmo del hablante, lo cual ayuda a detectar patrones de estrés asociados a no decir la verdad.
El avance de la IA en el análisis de patrones lingüísticos ha permitido identificar señales potenciales de deshonestidad en el discurso humano. Aunque las palabras o frases sospechosas no son una prueba definitiva de una mentira, este análisis puede señalar indicios importantes que deben tomarse en cuenta junto con otras observaciones.
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