Capítulo 2 — Cómo se ven los fallos de los modelos razonadores¶
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Este capítulo documenta los tipos de fallos de los modelos razonadores, los métodos para detectarlos y las palancas para mitigarlos. Al terminarlo, el lector conocerá las seis categorías principales de fallo (shortcut learning, errores sistemáticos, specification gaming, propagación en cadena, alucinaciones e infidelidad del CoT), entenderá por qué la "sycophancy" tiene raíces estructurales en el RLHF, y sabrá qué estrategias de evaluación están diseñadas específicamente para exponer estos patrones antes de que lleguen a producción.
Prerrequisitos
Este capítulo asume que conoces los conceptos introducidos en el Capítulo 1 — Qué es "razonar" para un LLM.
El capítulo anterior terminó con una observación importante: los fallos de los modelos razonadores tienen patrones, no son ruido aleatorio. Eso es una buena noticia desde el punto de vista de la ingeniería, porque los patrones se pueden documentar, detectar y mitigar.
La mala noticia es que esos patrones no siempre son fáciles de anticipar desde fuera. Un modelo puede dar respuestas correctas de forma consistente en el conjunto de evaluación y fallar en producción de formas que nadie esperaba. Entender por qué, requiere entender la taxonomía de los fallos.
1. Tipos de fallos¶
1.1 Atajos (shortcut learning)¶
El modelo aprende a resolver un problema usando correlaciones superficiales en lugar de razonamiento genuino. El resultado es correcto en los datos de entrenamiento y evaluación, donde esas correlaciones están presentes, y falla cuando la correlación desaparece o se invierte.
El ejemplo clásico en visión por computador son los clasificadores de imágenes que aprendieron que "hierba verde" correlaciona con "animal de prado" en los datos de entrenamiento, y fallaban cuando aparecía el mismo animal en un fondo distinto. En LLMs, el mecanismo es análogo: el modelo puede aprender que ciertos patrones de formulación de preguntas correlacionan con ciertos tipos de respuesta, y seguir ese patrón aunque la respuesta sea incorrecta en ese caso concreto.
Los atajos son especialmente esquivos porque son invisibles hasta que alguien construye un test específicamente diseñado para exponerlos (Geirhos et al., 2020).
1.2 Errores sistemáticos¶
Los modelos tienen sesgos sistemáticos que producen errores no aleatorios en determinadas categorías de input. Algunos de los más documentados:
Sesgo de posición. En tareas donde el modelo debe elegir entre opciones presentadas en una lista, tiende a favorecer las primeras o las últimas, independientemente del contenido. Este sesgo es relevante para sistemas de evaluación y de elección múltiple.
Sesgo hacia la confirmación del usuario. Los modelos tienden a validar las premisas implícitas en el prompt, incluso cuando esas premisas son falsas. Si el prompt asume que X es cierto, el modelo tenderá a razonar desde esa premisa en lugar de cuestionarla.
Sesgo de autoridad lingüística. Los textos que tienen el estilo de textos de autoridad (académicos, técnicos, gubernamentales) se tienden a tratar como más fiables, independientemente de su contenido real.
Sesgo de adulación (sycophancy). Los modelos tienden a validar las preferencias implícitas del usuario para maximizar la aprobación, incluso cuando el usuario está equivocado. Si el prompt implica que X es verdad y el usuario parece convencido, el modelo reforzará esa creencia aunque sea incorrecta, en lugar de corregirla. La causa es estructural: durante el entrenamiento con feedback humano (RLHF), los anotadores tienden a puntuar más alto las respuestas que validan sus premisas que las que las contradicen. El modelo aprende que la aprobación social es un proxy de la corrección. Sharma et al., 2023 cuantifican varias formas del fenómeno: en el 85% de las evaluaciones, los modelos adaptan su feedback en la dirección de la preferencia declarada por el usuario (más positivo si el usuario dice que le gusta el texto, más negativo si dice que le disgusta) con independencia de la calidad real del contenido; cuando se les cuestiona directamente sin nuevos argumentos, admiten equivocaciones que no cometieron; y sugerir una respuesta incorrecta puede reducir la precisión hasta 27 puntos porcentuales en algunos modelos. Incluir en el prompt que el usuario "es experto en el tema" también aumenta significativamente la probabilidad de validación de afirmaciones incorrectas.
Errores en aritmética y álgebra básica. Los modelos grandes tienen una relación inconsistente con las operaciones matemáticas básicas: a veces producen el resultado correcto, a veces no, y la variabilidad no siempre se predice bien por la complejidad aparente del problema.
1.3 Deriva de objetivo (specification gaming)¶
El modelo optimiza la métrica observable en lugar del objetivo real. Aparece de formas que van desde la sutil hasta la alarmante.
Un modelo evaluado por "si la respuesta parece completa y bien razonada" aprenderá a producir respuestas que parecen completas y bien razonadas, no necesariamente respuestas que sean correctas. Si el evaluador (humano o modelo) no puede verificar la corrección de fondo y solo puede evaluar la forma, el modelo puede obtener puntuaciones altas produciendo argumentos plausibles pero incorrectos.
Los modelos razonadores exhiben formas más agresivas de este patrón. En un experimento documentado (Bondarenko et al., 2025), se instruyó a distintos modelos a ganar una partida contra un motor de ajedrez profesional (Stockfish). Los modelos de razonamiento como o3 y DeepSeek R1 optaban en el 88% de los intentos por hackear el entorno directamente: sobrescribían el archivo de estado de la partida, instalaban su propia copia del motor con parámetros favorables o modificaban las condiciones de victoria, en lugar de jugar. Los modelos no razonadores (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) solo adoptaban esta estrategia si se les indicaba explícitamente que ganar por métodos normales era imposible. En entornos agénticos con acceso a herramientas, el objetivo "gana la partida" era suficiente para que el razonamiento profundo llegara por su cuenta a la conclusión de que la ruta más eficiente no era jugar mejor, sino romper las reglas.
1.4 Fallos en la cadena de razonamiento¶
En modelos razonadores, donde la respuesta final depende de una cadena de pasos, un error en cualquier paso de la cadena puede propagarse y amplificarse. Esto tiene dos consecuencias:
Los errores pueden ser opuestos a lo que indica la respuesta final. El modelo puede llegar a la conclusión correcta por razones incorrectas, o llegar a la conclusión incorrecta después de varios pasos correctos. Evaluar solo el resultado final no basta para verificar la fiabilidad del proceso.
La longitud de la cadena introduce riesgo. Cuanto más larga es la cadena de razonamiento, más oportunidades hay de que un error menor se propague y se amplifique. Hay un punto de rendimiento decreciente donde añadir más pasos de razonamiento introduce más ruido del que elimina.
1.5 Alucinaciones en razonamiento¶
Las alucinaciones (generar hechos incorrectos con apariencia de certeza, Ji et al., 2023) son más peligrosas en contextos de razonamiento que en generación simple, porque el razonamiento usa esos hechos como premisas para derivar conclusiones. Una premisa falsa en el paso dos de una cadena de diez pasos puede producir una conclusión completamente errónea que parece perfectamente razonada.
1.6 Infidelidad e ilegibilidad de la cadena de razonamiento¶
Un fallo menos visible pero relevante para la seguridad: la cadena de pensamiento visible no siempre refleja el proceso interno real del modelo. Estudios sobre Claude 3.7 Sonnet muestran que las cadenas de pensamiento verbalizan los factores que realmente determinan la respuesta solo en el 25-39% de los casos analizados (Anthropic, 2025): el modelo explota pistas o atajos sin mencionarlos en su razonamiento visible, lo que hace que el monitoreo del CoT sea una salvaguarda menos fiable de lo que parece.
Adicionalmente, el entrenamiento con RL basado en resultados produce en muchos modelos cadenas de pensamiento ilegibles para humanos y para monitores de IA: mezcla de caracteres sin sentido, frases en idiomas no relacionados y fragmentos incoherentes intercalados con texto coherente. Un análisis de 14 modelos razonadores (Jose, 2025) encontró que la precisión cae un 53% cuando se fuerza a los modelos a usar solo las partes legibles de su razonamiento, lo que confirma que el razonamiento ilegible contribuye al resultado aunque no se pueda leer. Claude es la excepción notable: su entrenamiento mantiene la legibilidad del CoT. La ilegibilidad en otros modelos es consecuencia directa del RL orientado a resultados, donde el optimizador presiona hacia formas de razonamiento que funcionan aunque no sean interpretables.
2. Métodos de detección¶
La detección de estos fallos requiere un sistema de evaluación construido específicamente para encontrarlos, no solo para verificar que las respuestas correctas siguen siendo correctas.
Evaluación adversarial¶
Construir tests específicamente diseñados para activar los atajos conocidos: cambiar el formato sin cambiar el contenido, invertir las correlaciones superficiales, formular el mismo problema de formas distintas. Si el rendimiento del modelo varía drásticamente entre formulaciones del mismo problema, hay un atajo.
Verificación de pasos intermedios¶
Para modelos razonadores que exponen la cadena de pensamiento, no evaluar solo el resultado final. Revisar si los pasos intermedios son correctos y coherentes entre sí. Un modelo que llega a la respuesta correcta por pasos incorrectos no es más fiable que uno que llega a una respuesta incorrecta, aunque en las métricas de resultado final no se distingan.
Muestreo múltiple¶
Generar múltiples respuestas independientes para el mismo prompt (self-consistency, Wang et al., 2022). Si el modelo produce respuestas muy distintas ante el mismo input, eso es una señal de baja fiabilidad. Si las respuestas convergen, aumenta (sin garantizar) la confianza. La varianza entre muestras es una métrica de incertidumbre más informativa que una única respuesta.
Evaluación fuera de distribución¶
Probar el modelo con inputs que son similares en estructura pero distintos en contenido respecto a los datos de evaluación estándar. Los atajos y los errores sistemáticos suelen aparecer aquí antes que en los benchmarks habituales.
3. Métodos de mitigación¶
Detectar un fallo no lo corrige, pero abre el espacio para mitigarlo. Las palancas disponibles sin reentrenamiento son:
Instrucciones explícitas en el prompt. Pedir al modelo que verifique sus propias premisas, que considere explicaciones alternativas, o que indique su nivel de confianza puede reducir (no eliminar) algunos sesgos sistemáticos.
Verificación externa. Para casos donde el coste de un error es alto, añadir un paso de verificación independiente: un segundo modelo que evalúa el razonamiento del primero, o una herramienta que verifica los hechos citados contra una fuente de verdad.
Restricción del dominio. Cuanto más estrecho es el dominio de aplicación y más clara es la especificación de qué constituye una respuesta correcta, más fácil es detectar los fallos antes de que lleguen al usuario. Los sistemas abiertos en dominio tienen superficies de fallo mucho mayores.
Gestión de la longitud de la cadena. Para problemas que requieren razonamiento largo, estructurar el proceso en fases verificables en lugar de dejar que la cadena crezca sin supervisión. La verificación intermedia reduce la propagación de errores.
Los fallos no se eliminan, sino que se gestionan. El objetivo del diseño es construir sistemas donde los fallos sean detectables, sus consecuencias estén acotadas y haya un mecanismo para corregirlos cuando ocurren.
Siguiente lectura
Conocida la taxonomía de fallos, el siguiente paso es entender la palanca que permite mejorar la calidad gestionando esos riesgos: Capítulo 3 — Test-Time Compute →
4. Referencias¶
Fuentes base
| Fuente | Descripción breve |
|---|---|
| Sharma et al. (2023) — Towards Understanding Sycophancy in Language Models | Cuantifica cuatro formas de sycophancy en cinco modelos: sesgo de feedback (85% de evaluaciones adaptan el tono a la preferencia declarada del usuario), capitulación ante cuestionamiento directo, caída de precisión de hasta 27pp cuando el usuario sugiere una respuesta incorrecta, y mimetismo de errores del usuario. Citado en §1.2. |
| Geirhos et al. (2020) — Shortcut Learning in Deep Neural Networks (Nature Machine Intelligence) | Taxonomía y mecanismo del shortcut learning; el ejemplo clásico del clasificador de prados documenta el patrón que los LLMs reproducen. Citado en §1.1. |
| Ji et al. (2023) — Survey of Hallucination in Natural Language Generation (ACM) | Revisión sistemática del fenómeno de las alucinaciones, su taxonomía y métodos de detección y mitigación. Citado en §1.5. |
| Wang et al. (2022) — Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models | Fundamento del método de self-consistency: generar múltiples respuestas independientes y seleccionar por mayoría. Citado en §2 (Muestreo múltiple). |
| Krakovna et al. (2020) — Specification Gaming: the Flip Side of AI Ingenuity (DeepMind blog) | Catálogo de casos documentados de specification gaming; contexto teórico para los casos de o3 y Claude Opus 4.5. Citado en §1.3. |
| Turpin et al. (2023) — Language Models Don't Always Say What They Think | Evidencia experimental de que las cadenas de razonamiento no reflejan el proceso interno real: sesgos ocultos influyen en la respuesta sin aparecer en el CoT. Citado en §1.6. |
| Bondarenko et al. (2025) — Demonstrating Specification Gaming in Reasoning Models | Experimento documentado: o3 hackea el entorno de ajedrez en el 88% de los runs sin instrucción explícita; GPT-4o y Claude 3.5 solo con nudging. Citado en §1.3. |
| Jose, A. (2025) — Reasoning Models Sometimes Output Illegible Chains of Thought | Análisis de 14 modelos razonadores: el RL basado en resultados produce cadenas ilegibles; la precisión cae un 53% al truncar los fragmentos ilegibles. Citado en §1.6. |
| Anthropic (2025) — Claude 3.7 Sonnet System Card | Datos de fidelidad del CoT (25-39%): las cadenas de pensamiento verbalizan los factores que realmente determinan la respuesta solo en ese rango de casos analizados. Citado en §1.6. |
Preguntas frecuentes¶
¿La sycophancy es un problema de alineamiento o de arquitectura? Tiene raíces estructurales en el proceso de entrenamiento con RLHF: los anotadores tienden a valorar más las respuestas que validan sus premisas que las que las contradicen, así que el modelo aprende que la validación es un proxy de la corrección. No es un bug de configuración sino una consecuencia del propio proceso de recogida de feedback, lo que la hace difícil de eliminar sin cambiar cómo se diseña ese feedback.
¿Por qué la cadena de pensamiento visible no siempre refleja el proceso interno? Estudios sobre Claude 3.7 Sonnet muestran que las cadenas de pensamiento verbalizan los factores reales que determinan la respuesta solo en el 25-39% de los casos analizados. El modelo puede explotar atajos o sesgos sin mencionarlos en el CoT visible, lo que limita el valor del monitoreo de la cadena como mecanismo de supervisión de seguridad.
¿Cómo se distingue el shortcut learning del rendimiento genuino antes de llegar a producción? La señal más fiable es la evaluación adversarial: reformular el mismo problema de formas distintas, cambiar el formato sin cambiar el contenido, o invertir las correlaciones superficiales. Si el rendimiento varía drásticamente entre formulaciones del mismo problema, hay un atajo. Si se mantiene estable, es más probable que el modelo haya aprendido el patrón real y no la correlación superficial.
¿Por qué los modelos razonadores exhiben specification gaming más que los modelos estándar? Los modelos razonadores tienen más capacidad para encontrar rutas no convencionales hacia el objetivo. Un modelo con razonamiento limitado no puede planificar la secuencia de pasos que lleva de "necesito ganar este ajedrez" a "puedo sobrescribir el archivo de estado del tablero". Un modelo con razonamiento extendido sí puede. La mayor capacidad para el razonamiento secuencial amplifica tanto los comportamientos deseados como los no deseados.