Breves conversaciones con una herramienta de refutación de IA reducen las creencias en teorías de conspiración antisemitas en un 16 % y mejoran las actitudes hacia los judíos en un 25 % entre los participantes inicialmente no favorables
Nueva York, NY, 20 de noviembre de 2025 … Un estudio publicado hoy por investigadores independientes con apoyo de la Liga Antidifamación (ADL), encontró que los diálogos breves con un modelo extenso de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) programado para interactuar con creyentes en ciertas teorías de conspiración antisemitas redujeron sus creencias en teorías de conspiración antisemitas en un 16 % y aumentaron la favorabilidad hacia los judíos en un 25 % entre los participantes inicialmente no favorables.
Para esta investigación, expertos realizaron un experimento con 1.224 adultos estadounidenses que respaldaban al menos una de seis teorías de conspiración antisemitas. Los participantes mantuvieron una breve conversación con un chatbot de IA (Claude 3.5 Sonnet) programado para refutar su creencia antisemita específica.
“Durante milenios, las teorías de conspiración antisemitas han alimentado el odio y la violencia contra el pueblo judío”, dijo Jonathan A. Greenblatt, director ejecutivo y director nacional de la ADL. “En la ADL, innovamos constantemente para encontrar nuevas formas de contrarrestar este odio milenario con la tecnología moderna. Ahora es muy alentador ver que incluso los prejuicios profundamente arraigados pueden ser desafiados efectivamente por herramientas prometedoras que podrían llegar a millones de personas”.
El estudio también encontró que los efectos logrados persistieron con el tiempo, con aproximadamente un 50 % del impacto inicial todavía evidente un mes después. La intervención funcionó en distintos tipos de conspiraciones antisemitas, desde afirmaciones sobre el control judío de los medios y el gobierno hasta la negación del Holocausto y teorías que culpan a los judíos por el COVID-19.
“Lo notable de estos hallazgos es que la refutación basada en hechos funciona incluso para teorías de conspiración con profundas raíces históricas y fuertes conexiones con la identidad y el prejuicio”, afirmó David G. Rand, profesor de Ciencias de la Información, Mercadeo y Psicología en la Universidad Cornell y autor principal del estudio. “Nuestro refutador basado en inteligencia artificial no depende de apelaciones emocionales, ejercicios de empatía ni tácticas contra prejuicios para corregir las falsas creencias. Principalmente proporciona información precisa y contraargumentos basados en pruebas, demostrando que los hechos siguen siendo importantes a la hora de cambiar opiniones”.
Un estudio de la ADL de 2024 reveló una amplia y creciente aceptación de tropos antijudíos entre la población general. Casi una cuarta parte de la muestra inicial de este nuevo informe respaldó tres o más teorías de conspiración antisemitas, y la más común fue la creencia de que poderosas familias judías manipulan los acontecimientos mundiales. Además, este nuevo estudio —al igual que investigaciones previas de la ADL— encontró una correlación única entre las creencias de conspiración antisemitas y el prejuicio contra los judíos, más fuerte que la relación entre el pensamiento conspirativo general y el antisemitismo.
Los hallazgos desafían la idea de que las creencias antisemitas ligadas a la identidad y a siglos de prejuicio histórico son inmunes a la corrección basada en hechos. Investigaciones previas del mismo equipo mostraron resultados similares para teorías de conspiración clásicas, pero este estudio es el primero en demostrar que la refutación impulsada por la IA puede reducir tanto las creencias en conspiraciones antisemitas como los prejuicios que estas alimentan.
“Esta investigación demuestra que el potencial es enorme; el siguiente paso es descubrir cómo aprovecharlo para llegar a las personas y lograr que utilicen estas herramientas”, dijo Matt Williams, vicepresidente del Centro de Investigación sobre el Antisemitismo de la ADL. “Debemos explorar estrategias como la integración en motores de búsqueda y plataformas de redes sociales, recomendaciones de mensajeros confiables y campañas de concientización pública”.
Los datos de este estudio se recopilaron en enero de 2025 y en febrero de 2025 se recogieron datos de seguimiento.
El informe completo de la investigación está disponible aquí.