El artículo presenta PERS-16, una adaptación de 163 ítems IPIP a dieciséis etiquetas inspiradas en 16PF, y Specific Attribute Control (SAC), un esquema de prompting que fija intensidades de rasgo de 1 a 5 mediante definiciones, adjetivos y preguntas conductuales. Primero perfila GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Flash y un modelo denominado solo Mistral; después compara una inducción binaria P2 con SAC-neutral y SAC-induced. La aportación más clara es operacional: el protocolo SAC logra que las respuestas de cuestionario del rasgo objetivo se ordenen generalmente de intensidad 1 a 3 y a 5 en los cuatro modelos reportados. Esto demuestra seguimiento graduado de instrucciones en el instrumento, no una personalidad latente ni control continuo validado fuera del propio prompt.
PERS-16 muestra perfiles basales distintos y P2 resulta inestable: Claude presenta deltas negativos en 11 de 16 rasgos, Gemini en 10 y GPT-4o en 3, mientras Mistral produce sobre todo cambios positivos. En SAC-induced cada modelo responde 11.520 preguntas; los extremos 1 y 5 tienden a quedar, respectivamente, por debajo y por encima del baseline. Sin embargo, el nivel 3 no reproduce de forma consistente el estado neutral: en GPT-4o todos los deltas objetivo son negativos y en Claude casi todos lo son. Por eso las figuras apoyan ordenación ordinal de tres anclajes, pero no simetría, calibración métrica ni una intensidad dinámica que pueda elegirse con precisión en tiempo real.
El trabajo también compara SAC-neutral con 30 adultos y selecciona, para cada rasgo inducido, los dos mayores cambios absolutos en otros rasgos como co-movers. La comparación humana se limita a medias y dispersión descriptivas del estado neutral, sin contraste inferencial, datos individuales ni trayectorias inducidas humanas. Los co-movers son exploratorios y se eligen después de observar los resultados; además, el propio prompt enumera todos los niveles, afirma que cambiar el rasgo objetivo puede afectar a otros y pide valorar cada rasgo observado en relación con el objetivo. Así, la covariación puede explicarse por semántica y demanda de la instrucción y no prueba que el modelo haya internalizado una arquitectura psicológica humana.
La publicación abierta y el suplemento son valiosos, pero la auditoría del artefacto revela diferencias materiales con el artículo: scripts SAC usan temperatura 0,7 donde el texto declara 0; SAC-neutral modifica acumulativamente las preguntas dentro del bucle; el código añadido como Mistral para SAC-induced llama en realidad a Gemini 2.5 Flash Preview mediante OpenRouter; no se fija la versión o tamaño de Mistral; y faltan datos humanos, licencia y entorno de dependencias reproducible. En consecuencia, SAC es una prueba prometedora de control de respuestas de autoinforme por prompting explícito, pero la reproducibilidad del resultado atribuido a Mistral y las afirmaciones de alineación humana, estructura latente y control fino quedan sin establecer.