La inteligencia artificial ya forma parte de la manera en que millones de personas escriben, estudian, trabajan y toman decisiones. En ese contexto, un grupo internacional de investigadores planteó una pregunta tan llamativa como inquietante: ¿La IA podría propagarse como un virus y afectar la autonomía cognitiva de la sociedad?

La hipótesis aparece en un artículo titulado “Los modelos de lenguaje extenso como virus cognitivo”, publicado en ArXiv, un repositorio de trabajos científicos que aún no fueron sometidos a revisión por pares. El estudio fue elaborado, entre otros especialistas, por Ricard Solé, del Laboratorio de Sistemas Complejos de la Universitat Pompeu Fabra; Giulio Ruffini, de la Fundación Computacional de Barcelona y Neuroelectrics; y Michael Levin, del Centro de Descubrimiento Allen de la Universidad de Tufts y del Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica de la Universidad de Harvard.

Para los investigadores, el impacto de la IA depende de la relación que cada persona construye con la herramienta.ni que cada persona que utiliza un chatbot pierda capacidades. La comparación con un virus funciona como un modelo teórico para explicar cómo una tecnología puede difundirse socialmente, instalarse en las prácticas cotidianas y, bajo determinadas condiciones, generar una dependencia difícil de revertir.

Para los investigadores, el impacto de la IA depende de la relación que cada persona construye con la herramienta.

Qué son los modelos de lenguaje

Los modelos de lenguaje extenso, conocidos como LLM por sus siglas en inglés, son sistemas entrenados con grandes volúmenes de textos para interpretar el lenguaje natural y generar respuestas similares a las humanas.

En la práctica, permiten redactar, resumir, traducir, corregir, programar, responder consultas, planificar actividades y producir argumentos a partir de las indicaciones de una persona. A diferencia de un buscador tradicional, no se limitan a mostrar enlaces, sino que elaboran respuestas ordenadas y adaptadas a cada pedido.

Esa facilidad abrió la puerta a una delegación cada vez mayor de tareas. El interrogante que plantean los investigadores no pasa únicamente por saber qué funciones puede realizar la IA, sino por determinar qué parte del esfuerzo intelectual continúa a cargo de la persona.

El modelo del “contagio social”

El estudio clasifica a la población en tres grupos: personas que no están conectadas con estas herramientas, usuarios que sí las utilizan y personas que desarrollan una dependencia persistente.

A partir de esa clasificación, los autores analizan la relación entre transmisión social, recuperación y refuerzo colectivo. La adopción de los modelos de lenguaje no ocurre solamente por decisión individual: también se expande porque las personas aprenden unas de otras, las empresas incorporan estas herramientas, las escuelas las integran y se imitan las prácticas que parecen dar buenos resultados.

Según el modelo, esa dinámica podría producir puntos de inflexión. Una vez superado determinado umbral, un aumento relativamente pequeño en el uso de la IA podría acelerar el desplazamiento de una parte importante de la población hacia una dependencia más estable, acompañada por una reducción de ciertas competencias cognitivas.

El trabajo no sostiene que ese desenlace sea inevitable. Lo que plantea es que podría ocurrir bajo condiciones plausibles de aprendizaje social y refuerzo colectivo.

Para los investigadores, el impacto de la IA depende de la relación que cada persona construye con la herramienta.

La diferencia entre ayudar y reemplazar

Para los investigadores, el impacto de la IA depende de la relación que cada persona construye con la herramienta. Un modelo de lenguaje puede funcionar como un apoyo que amplía las capacidades humanas o como un reemplazo de las operaciones mentales que permiten conservar esas capacidades.

En el primer caso, la IA puede servir para acceder a conocimientos especializados, explorar alternativas, ordenar información o acelerar tareas rutinarias. En el segundo, puede llevar a delegar por completo la lectura, la escritura, la resolución de problemas, la toma de decisiones o la verificación de datos.

El beneficio individual, advierten, no siempre se traduce en un beneficio colectivo. Una persona puede ahorrar tiempo y aumentar su productividad, pero si las prácticas de delegación se generalizan sin controles, podrían debilitarse los espacios sociales donde se ejercitan la lectura, la escritura, el razonamiento y la resolución independiente de problemas.

La educación y las instituciones cumplen, en ese punto, un papel central. No solo transmiten información, sino que también generan ámbitos donde se premia el esfuerzo intelectual y se desarrollan capacidades autónomas.

El riesgo aparece cuando ambos procesos se retroalimentan: cuanto más se delegan las tareas cognitivas, más se debilita el entorno que sostiene el razonamiento independiente. Y cuanto más débil es ese entorno, más fácil resulta delegar nuevas funciones en la inteligencia artificial.

La idea del “exocórtex”

El artículo recupera una anticipación formulada en 1960 por Joseph Licklider, quien imaginó una relación entre seres humanos y computadoras que iría mucho más allá del uso de una simple herramienta.

“Parece totalmente posible que, con el tiempo, las máquinas electrónicas o químicas superen al cerebro humano en la mayoría de las funciones que ahora consideramos exclusivas de su ámbito”, había escrito.

Más de seis décadas después, los autores consideran que los modelos de lenguaje vuelven concreta parte de esa hipótesis. La inteligencia artificial puede funcionar como una especie de “exocórtex”: una extensión externa capaz de buscar información en grandes volúmenes de conocimiento mientras la persona conserva la interpretación, el criterio y la decisión final.

El desafío aparece cuando esa extensión deja de ser un apoyo y empieza a reemplazar las habilidades que debería complementar.

Cómo conservar la autonomía

El trabajo propone el concepto de “inmunización cognitiva”, que no consiste en prohibir el uso de la inteligencia artificial ni en evitar todo contacto con ella. Se trata de mantener activas las prácticas que preservan la autonomía humana.

Entre las estrategias mencionadas aparecen resolver algunos problemas sin ayuda, verificar la información producida por los modelos, sostener discusiones críticas, establecer momentos de desconexión y conservar habilidades que no dependan de la IA.

En el ámbito educativo, los investigadores plantean que estas herramientas deberían acompañar el proceso de aprendizaje sin completar la tarea intelectual principal. La IA puede orientar, formular preguntas, señalar errores o proponer caminos, pero no necesariamente entregar una respuesta terminada cada vez que aparece una dificultad.

Cuando la dependencia ya está instalada, la solución puede ser más compleja. El artículo menciona investigaciones que relacionan los usos problemáticos de los modelos de lenguaje con la pérdida de control, la regulación emocional, los sesgos cognitivos y la dependencia habitual. En los casos más graves, los autores consideran que podrían ser necesarias intervenciones específicas, como la terapia cognitivo-conductual.

El uso saludable

La conclusión del trabajo no apunta a rechazar la inteligencia artificial, sino a definir un uso deliberado que permita ampliar las capacidades humanas sin sustituirlas.

La Universidad de Londres sostiene que estas herramientas deberían utilizarse como apoyo y no como reemplazo del pensamiento. En una línea similar, Eric So, profesor de la Escuela de Administración Sloan del Instituto Tecnológico de Massachusetts, recomendó que las empresas preserven la “fricción” mental.

Según esa idea, resolver un problema antes de recurrir a una respuesta automática fortalece el pensamiento crítico y la capacidad de encontrar soluciones. También resulta importante identificar las habilidades que mantienen valor fuera del entorno digital, como la comunicación, la negociación, la improvisación y la capacidad de interpretar señales humanas.

So propone, además, reinvertir el tiempo que la IA libera de las tareas rutinarias en aprendizaje, mejora de procesos y creación de nuevas formas de trabajo.

La discusión, entonces, no se reduce a usar o no usar inteligencia artificial. El punto central es qué tareas se delegan, cuáles se conservan y de qué manera las personas pueden aprovechar la tecnología sin permitir que la herramienta termine guiando su forma de pensar.

fuente: la opinión austral