Motivación en los Modelos de Lenguaje a Gran Escala
Motivation in Large Language Models
March 15, 2026
Autores: Omer Nahum, Asael Sklar, Ariel Goldstein, Roi Reichart
cs.AI
Resumen
La motivación es un impulsor central del comportamiento humano, que moldea decisiones, metas y el desempeño en tareas. A medida que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) se alinean cada vez más con las preferencias humanas, nos preguntamos si exhiben algo similar a la motivación. Examinamos si los LLMs "reportan" distintos niveles de motivación, cómo se relacionan estos reportes con su comportamiento, y si factores externos pueden influenciarlos. Nuestros experimentos revelan patrones consistentes y estructurados que reflejan la psicología humana: la motivación auto-reportada se alinea con diferentes firmas conductuales, varía según el tipo de tarea y puede ser modulada por manipulaciones externas. Estos hallazgos demuestran que la motivación es un constructo organizador coherente para el comportamiento de los LLMs, vinculando sistemáticamente reportes, elecciones, esfuerzo y rendimiento, y revelando dinámicas motivacionales que se asemejan a las documentadas en la psicología humana. Esta perspectiva profundiza nuestra comprensión del comportamiento de los modelos y su conexión con conceptos inspirados en lo humano.
English
Motivation is a central driver of human behavior, shaping decisions, goals, and task performance. As large language models (LLMs) become increasingly aligned with human preferences, we ask whether they exhibit something akin to motivation. We examine whether LLMs "report" varying levels of motivation, how these reports relate to their behavior, and whether external factors can influence them. Our experiments reveal consistent and structured patterns that echo human psychology: self-reported motivation aligns with different behavioral signatures, varies across task types, and can be modulated by external manipulations. These findings demonstrate that motivation is a coherent organizing construct for LLM behavior, systematically linking reports, choices, effort, and performance, and revealing motivational dynamics that resemble those documented in human psychology. This perspective deepens our understanding of model behavior and its connection to human-inspired concepts.