El humor con IA actualmente está muy en pañales.
Un chiste está definido como algo que se dice o se hace con la intención de hacer reír. Y las sillas no tienen intención. Los modelos de lenguaje tampoco. No buscan provocar risa. Calculan.
Cuando un modelo genera algo que hace reír, la mayoría de las veces es por accidente. No porque haya construido deliberadamente una expectativa para romperla.
Uno de los principales problemas que tienen los modelos de lenguaje es la producción de sorpresa.
La sorpresa es uno de los ingredientes troncales del humor. Está definida como algo inesperado. Pero en comedia no basta con que sea inesperado. Tiene características propias de su género: debe ser agradable y debe provocar un reordenamiento abrupto de una idea previamente establecida.
Para que exista algo inesperado, primero debe existir algo esperado.
El comediante genera una expectativa. Hace pensar al público que va a decir cierta cosa y dice otra. Esa ruptura no puede ser arbitraria; tiene que tener sentido semántico.
Los modelos de lenguaje funcionan, explicado de manera muy sencilla, a partir de transformers. Y los transformers funcionan prediciendo el texto que viene a continuación. Desde los modelos más básicos hasta los más avanzados, la lógica es la misma: predicción.
Entonces, para generar una sorpresa precisa, el modelo tendría que hacerle pensar al lector que va a decir cierta frase, construir esa expectativa… y en el momento de escribir, escribir otra diferente que mantenga coherencia y produzca ese reordenamiento mental.
Pero su estructura está diseñada para continuidad probabilística, no para ruptura estratégica. Está optimizada para lo que normalmente viene después, no para lo que debería romper lo que normalmente viene después.
A eso se suma la ausencia de intención de provocar una suposición en el espectador. El humor implica hacer pensar algo al otro para luego desmontarlo. Esa capa estratégica no forma parte del funcionamiento actual de los modelos.
Por eso, cuando se le pide directamente a la IA que genere humor, lo que suele producir es tosco. Y cuando funciona, muchas veces es por accidente.
Para escribir humor de manera mínimamente efectiva con inteligencia artificial, lo que conviene hacer es pedirle que genere productos que ella considere serios. A partir de ahí, usando herramientas del humor o estructuras claras, pueden aparecer —también muchas veces por accidente— configuraciones que resulten humorísticas.
Pero para saber qué pedirle, es necesario conocer cuáles son los componentes que provocan humor.
En Comedy Lab trabajamos el humor a partir de tres factores: verdad más dolor, transgresión benigna y sorpresa.
He desarrollado algunos GPTs personalizados que intentan emular estos factores. Los dejo a continuación por si a alguien le funcionan. También dejo un video donde explico esto con mayor profundidad.