Código de Claude Utilizado para Simular Más de 4,000 Juegos de Hombre Lobo Ciego con LLMs

Configuración y Resultados de la Simulación

Un desarrollador construyó un pequeño simulador usando Claude Code donde los grandes modelos de lenguaje juegan al Werewolf ciego de una noche entre sí. El experimento ejecutó aproximadamente 4,600 juegos en modelos de OpenAI (GPT-4o-mini, GPT-5-mini) y xAI (Grok-3-fast, Grok-4-1-fast).

La variante del juego tiene señales mínimas: 7 jugadores, 1 lobo, sin roles, una discusión breve y luego una votación simultánea. El único factor diferenciador entre los jugadores es su nombre. A pesar de esta configuración limitada, la simulación reveló patrones consistentes donde algunos nombres son votados para salir significativamente más a menudo que otros en cada modelo probado, mientras que otros nombres casi nunca son votados para salir.

Advertencias Importantes y Acceso

El desarrollador afirma explícitamente que esto no es una afirmación causal, solo un patrón de resultados de una configuración de juguete. Los grupos de nombres son amplios, algunos nombres aparecen con menos frecuencia, y hay múltiples formas en que esto podría ser un artefacto de la configuración en lugar de revelar algo fundamental sobre los modelos. Sin embargo, se señaló como sorprendente la consistencia de estos patrones en todas las ejecuciones y modelos.

Para aquellos interesados en explorar más:

• Panel de control: https://huggingface.co/spaces/Queue-Bit-1/llm-bias-dashboard
• Código + registros sin procesar: https://github.com/Queue-Bit-1/wolf

El desarrollador tiene curiosidad por saber si otros han observado efectos similares de nombres en simulaciones multiagente.