Este artículo presenta los resultados de un estudio sobre estrategias de selección de pareja humana y presiones competitivas inducidas por IA en una situación en la que agentes artificiales basados en modelos de lenguaje a gran escala (LLM) compiten con humanos como socios cooperativos. Llevamos a cabo tres experimentos (N=975) utilizando un juego de selección de pareja basado en la comunicación que simulaba una sociedad mixta formada por humanos y bots basados en LLM. Los resultados muestran que los bots son más prosociales y lingüísticamente distinguibles que los humanos, pero no son seleccionados preferentemente cuando sus identidades están ocultas. Los humanos tienden a malinterpretar el comportamiento de los bots como comportamiento humano, y viceversa. Cuando se revelaron las identidades de los bots, la probabilidad de selección inicial de los bots disminuyó, pero obtuvieron una ventaja competitiva sobre los humanos con el tiempo al permitir que los humanos aprendieran sobre los comportamientos de cada tipo de socio. En conclusión, la IA puede reorganizar las interacciones sociales en sociedades mixtas y proporcionar Takeaways para un diseño de sistemas mixtos más efectivo y cooperativo.
