Este artículo investiga la dinámica social emergente de agentes de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) en el problema espacialmente extendido del Bar El Farol. Observamos cómo los agentes LLM navegan de forma autónoma por este clásico dilema social. Descubrimos que los agentes LLM generan motivaciones espontáneas para ir al bar y modificar su toma de decisiones formando grupos. Además, observamos que los agentes LLM no resuelven completamente el problema, sino que se comportan de forma similar a la humana. Estos resultados revelan una compleja interacción entre incentivos extrínsecos (restricciones especificadas por indicaciones, como el umbral del 60%) e incentivos intrínsecos (preferencias sociales culturalmente codificadas derivadas del preentrenamiento), lo que demuestra que los agentes LLM equilibran de forma natural la racionalidad formal de la teoría de juegos con las motivaciones sociales que caracterizan el comportamiento humano. Estos resultados sugieren que los agentes LLM pueden implementar nuevos modelos de toma de decisiones colectiva que antes eran inviables en entornos de problemas de teoría de juegos.
