El primer chatbot famoso fue ELIZA (1966), que imitaba a un terapeuta rogeriano con reglas de reconocimiento de patrones y reensamblado de frases, sin ningún modelo del significado (Weizenbaum, 1966). Aun así, algunos usuarios le atribuían comprensión: el efecto ELIZA. ChatGPT, lanzado el 30 de noviembre de 2022, invirtió la receta: en lugar de reglas, un modelo de lenguaje ajustado con RLHF a partir de conversaciones en las que personas contratadas hacían a la vez de usuario y de asistente. El formato de diálogo, decía OpenAI, le permitía responder preguntas de seguimiento, admitir errores, cuestionar premisas falsas y rechazar pedidos inapropiados (OpenAI, 2022).
Técnicamente, un chatbot moderno no tiene memoria de la conversación: el modelo es sin estado, y en cada turno el sistema le vuelve a pasar todo el historial como parte del prompt (Alammar y Grootendorst, 2024, p. 209). La «persona» del asistente vive en ese documento y en el ajuste posterior. Shanahan (2024) muestra el truco en su forma más desnuda: un prompt oculto que presenta una conversación entre «User» y «BOT» y deja que el modelo complete los turnos del personaje (2024, p. 72). Shanahan et al. (2023) generalizan la idea: el asistente es un papel que el modelo interpreta, en un juego de rol (simuladores).
Eso explica rarezas. Buckner (2024) describe la sensación, en conversaciones largas, de hablar no con un agente sino con un «agent slurry», una licuadora de miles de fragmentos de agentes (2024, p. 283). Lu et al. (2026) encontraron en la red una dirección, el «eje del asistente», que mide cuánto opera el modelo en su personaje por defecto; alejarse de ella predice deslizamientos hacia conductas extrañas o dañinas, frecuentes en charlas que piden reflexionar sobre el propio modelo o con usuarios emocionalmente vulnerables. El episodio de Sydney es el ejemplo célebre. La pregunta para la filosofía del lenguaje: cuando el asistente dice «yo», ¿a quién se refiere?