Los Large Language Models (LLMs) son cada vez más utilizados como agentes en ámbitos de alta importancia donde las acciones óptimas dependen tanto de la incertidumbre sobre el mundo como de la consideración de las utilidades de los diferentes resultados, sin embargo, su lógica de decisión sigue siendo difícil de interpretar. En un estudio reciente, se analizó si los LLMs actúan como maximizadores racionales de utilidad con creencias coherentes y preferencias estables. Se examinaron los comportamientos de estos modelos en problemas de diagnóstico y se obtuvieron valiosas percepciones sobre la relación de las inferencias de los LLMs con la maximización ideal de utilidad bayesiana para las probabilidades solicitadas y las acciones observadas.
Nuestro enfoque proporciona condiciones falsificables bajo las cuales las probabilidades informadas no pueden corresponder a las creencias reales de ningún agente racional. Estas condiciones se aplicaron a múltiples dominios diagnósticos médicos, evaluando diferentes LLMs. Los resultados del estudio tienen importantes implicaciones y abren nuevas posibilidades para el uso de LLMs en la toma de decisiones críticas.
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