Les
cuento, estimados amigos, que, pocos días atrás, en un grupo de WhatsApp que
compartimos, un amigo mío subió el interesante artículo que les comparto más
abajo.
Resultó
ser que, el artículo de marras toca temas que hemos tratado el Policromía de
Ideas y lo hace de una manera interesante y muy bien informada.
Así
pues, me sentí inmediatamente motivado a compartirlo con ustedes. Comenzaremos
por el propio artículo y, a su término, las reflexiones que me provocó.
Helo
aquí. No sin antes felicitar a Isabel Englebert por él.
El
músculo olvidado
¿El
uso desmedido de la inteligencia artificial podría estar iniciando una
retracción cognitiva en la evolución humana?
Isabel
Englebert 13
junio de 2026
¿Cuándo
fue la última vez que el cuerpo humano descartó algo que ya no necesitaba? La
respuesta más probable está a más de un millón de años, cuando las primeras
poblaciones de homo erectus, en la sabana africana, empezaron a perder
el pelo corporal denso. Esto fue una respuesta al entorno: para cazar a larga
distancia en el calor, esos cuerpos necesitaban termorregularse mediante la
transpiración. El pelo les molestaba y la evolución, que no es
sentimental, lo eliminó.
Hoy
podríamos estar entrando en una transición análoga. Solo que lo que podría
empezar a volverse prescindible es nuestra capacidad de pensar profundamente,
debido al uso desmedido de la inteligencia artificial. La variable definitoria
es el tipo de vínculo que tenemos con ella, porque es muy diferente usar una
herramienta para ampliar una capacidad y usarla para no ejercerla nunca
más. En adultos, esa diferencia ya es preocupante, pero en chicos y
adolescentes, puede ser decisiva, porque sus circuitos de atención, memoria,
lenguaje y razonamiento todavía están en desarrollo.
Lejos
estoy de tener una postura tecnofóbica. De hecho, como artista e investigadora
uso la IA a diario. Mi práctica explora cómo los avances
tecnocientíficos y la hiperconectividad transforman la construcción de la
identidad contemporánea, o sea que la IA no es solo una herramienta que uso,
sino también parte del problema que investigo.
A
eso se suma mi colaboración, desde 2022, con la PhD Hope Kean, investigadora
del EvLab del MIT (Massachusetts Institute of Technology), un laboratorio
dedicado a los circuitos neuronales que separan el lenguaje del razonamiento.
Desde ese cruce es que escribo lo que sigue.
El
cerebro no es gratis
En
1995, los antropólogos Leslie Aiello y Peter Wheeler publicaron en Current
Anthropology, una de las revistas de referencia de la disciplina a nivel
mundial, lo que llamaron la Expensive Tissue Hypothesis.
El
dato central es conocido, pero sigue impresionando: el cerebro humano
representa apenas el 2% del peso corporal y consume alrededor del 20% de la
energía del cuerpo. Es, por lejos, nuestro órgano más caro en términos
metabólicos.
Y
la evolución funciona como una economía, no sostiene durante millones de años
un tejido tan costoso si no rinde. Si lo sostuvo fue porque la cognición
compleja marcaba la diferencia entre sobrevivir y no sobrevivir: encontrar
comida, anticipar depredadores, coordinar grupos, fabricar herramientas,
aprender del entorno y transmitir lo aprendido.
Por
eso la pregunta incómoda del presente ya no es si la IA puede hacer cosas
espectaculares; puede, y vamos a seguir viendo demostraciones cada vez más
increíbles. La pregunta es otra, mucho menos glamorosa: mientras miramos
fascinados el truco, ¿el entorno digital en el que vivimos no estará dejando de
exigirnos, en ciertos ámbitos, parte del esfuerzo cognitivo que antes
entrenábamos todos los días casi sin notarlo?
La advertencia de Sócrates
Hace
casi 2400 años Sócrates advertía en el Fedro de Platón: “Esta invención
producirá olvido en las almas de quienes la aprendan, al descuidar la memoria,
ya que, fiándose de lo escrito, llegarán al recuerdo desde fuera, a través de
caracteres ajenos, no desde dentro, desde ellos mismos".
Si
bien Sócrates se refería a la escritura, bien podría aplicarse a la discusión
actual sobre la IA. En su momento, Sócrates se equivocó en el resultado:
la escritura externalizó la memoria, pero multiplicó la abstracción, el
razonamiento y la coordinación simbólica. Algo parecido puede decirse del
fuego, la imprenta o la escolarización masiva: todas cambiaron el cerebro
social, pero empujándolo hacia formas más complejas de organización
mental. La tecnología siempre remodeló la cognición, pero muchas de las
grandes tecnologías del pasado lo hicieron, al menos al principio, elevando las
demandas mentales antes de simplificarlas.
El
patrón se repitió con suficiente consistencia como para que uno pudiera creer
que es una ley, pero aparentemente no lo es. Hay datos que acompañan esta
preocupación. Durante gran parte del siglo XX, el coeficiente
intelectual promedio en países industrializados aumentó de manera sostenida, un
fenómeno conocido como el Efecto Flynn, por el filósofo político que lo
investigó, James Flynn.
Sin
embargo, en décadas recientes aparecieron señales de reversión en algunos
países.
Economistas
del Ragnar Frisch Centre for Economic Research de Oslo, publicaron en 2018 en
el PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences de USA) un
análisis de décadas de datos cognitivos de conscriptos noruegos y encontraron
una reversión consistente en generaciones nacidas después de los años
'70.
Nadie
estableció una causa única, y sería intelectualmente deshonesto atribuirle el
fenómeno a la IA, que ni siquiera existía en su forma actual cuando esas
generaciones crecieron. Pero el dato recuerda algo que conviene no olvidar: el
entorno moldea el cerebro, y no siempre en la misma dirección.
Delegar
no siempre es lo mismo
Existe
un nombre técnico para lo que hacemos cuando le pedimos a ChatGPT que escriba
el mail, resuma el documento o estructure la presentación: cognitive
offloading, o descarga cognitiva. (según fue definido en 2016 en Trends in
Cognitive Sciences). Anotar un recordatorio y usar el GPS son formas de
externalización que todos usamos que no tienen nada de patológico por sí
mismas. El problema no es delegar algo, sino qué delegamos, cuánto delegamos y
en qué momento del desarrollo lo hacemos.
Podríamos
distinguir tres niveles.
La
externalización asistiva es la más inofensiva: la herramienta nos ayuda
a recordar o sostener algo que igual entendemos y podríamos hacer por nuestra
cuenta. La sustitutiva va un poco más lejos: la herramienta hace
algo que antes hacía el cerebro, como calcular, navegar, pero el usuario
mantiene control y entiende el proceso. La que más debería preocuparnos es la disruptiva:
cuando la máquina reemplaza el proceso entero antes de que lo ejercitemos,
desde la búsqueda hasta la síntesis, desde la organización de ideas hasta la
escritura del argumento final. La diferencia no es menor: es la diferencia
entre usar una calculadora para números grandes y nunca haber aprendido qué es
una multiplicación.
La
IA generativa, no solo ayuda a recordar o a calcular, también puede producir
una versión plausible del pensamiento expresado. Y ahí aparece una de las
confusiones centrales de esta época: el texto puede sonar inteligente sin que
el trabajo de inteligencia haya ocurrido, la fluidez verbal no es lo mismo que
la elaboración mental.
Lenguaje
y razonamiento no son lo mismo
Esa
última frase no es una intuición mía. Es uno de los hallazgos más sólidos de la
neurociencia del lenguaje reciente, y me parece central para esta discusión,
aunque suele quedar afuera del debate público sobre IA.
En
2024, investigadores vinculados al EvLab del MIT, publicaron en Trends in
Cognitive Sciences un trabajo titulado “Dissociating language and thought in
large language models”. Su argumento se apoya en décadas de evidencia de
neuroimagen y de estudios clínicos: en el cerebro humano, el lenguaje y el
pensamiento corren por redes neuronales distintas. La red del lenguaje procesa
palabras, gramática, sintaxis. El razonamiento, la planificación y la
resolución de problemas dependen de otra, la red de demanda múltiple. Y la
disociación es real, no un tecnicismo: hay pacientes con afasias severas, casi
sin lenguaje, que conservan intacta la capacidad de razonar, calcular o
resolver problemas. Y a la inversa, se puede producir lenguaje fluido y
gramaticalmente impecable con muy poco razonamiento detrás.
¿Por
qué importa esto para discutir sobre la IA? Porque los modelos de
lenguaje son exactamente eso: máquinas de una fluidez verbal extraordinaria. El
paper usa esa disociación para ordenar el debate. Los LLMs dominan lo que los
autores llaman la competencia formal del lenguaje, la forma; y no la competencia
funcional, usar el lenguaje para razonar sobre el mundo. Que una respuesta esté
bien escrita no garantiza que detrás haya habido razonamiento. Y, sobre todo,
no garantiza que el razonamiento haya ocurrido en nosotros. Cuando alguien le
pide a un sistema que piense, estructure y redacte, y después solo lee el
resultado, las palabras llegan. Lo que no necesariamente llega es el trabajo
mental que las habría hecho nacer dentro de esa persona.
Lo
que le pasa al cerebro cuando deja de hacer
La
neuroplasticidad es el principio que explica que el cerebro cambia físicamente
según las demandas que se le imponen. El ejemplo clásico es el de los
taxistas de Londres. Para obtener la licencia tienen que aprobar el famoso
“Knowledge”, un examen que exige memorizar el mapa entero de la ciudad y que
puede llevar entre tres y cuatro años de preparación. En 2000, la
neurocientífica Eleanor Maguire y su equipo mostraron que esos taxistas tienen
el hipocampo, la región asociada a la memoria y la navegación espacial,
significativamente más desarrollado que el promedio. Más tarde se observó el
reverso: cuando ese entrenamiento se abandona, parte de la ventaja se reduce.
El cerebro crece donde se lo usa y se reorganiza donde deja de ser necesario.
Algo
parecido pasa con el llamado efecto Google, documentado en Science el 2011.
Cuando sabemos que una información está disponible de inmediato en el
entorno, directamente ni tratamos de recordarlo. El ejemplo más
cotidiano son los números de teléfono. Antes de que los celulares vinieran con
agenda, la mayoría de la gente memorizaba sin esfuerzo entre diez y veinte
números: la familia, los amigos, el trabajo. Hoy nos cuesta recordar hasta el
propio. El cerebro encontró una solución más eficiente: no memorizar lo que
puede buscar externamente de manera muy fácil. Los autores, describieron este
fenómeno como una simbiosis con nuestras herramientas tecnológicas, un sistema
en el que el mundo exterior empieza a funcionar como nuestra memoria principal.
¿Y
con la IA generativa? Los
estudios recién empiezan, pero ya hay señales. El más comentado salió del MIT
Media Lab a mediados de 2025: “Your Brain on ChatGPT”, liderado por Nataliya
Kosmyna. El equipo dividió a un grupo de estudiantes en tres condiciones para
escribir ensayos, con ChatGPT, con buscador y sin asistencia, mientras
registraba su actividad cerebral con EEG. Los usuarios de ChatGPT mostraron
menor activación neural durante la escritura y más dificultades para recordar,
minutos después, fragmentos del texto que acababan de firmar. Los autores
hablaron de “deuda cognitiva”: la comodidad de hoy se paga con menos memoria y
menos apropiación de lo escrito.
Conviene
leerlo con cuidado. Se trata de un preprint con muestra acotada que, a mediados
de 2026, todavía no pasó la revisión por pares. De hecho, recibió comentarios
académicos que piden interpretar algunos resultados de manera más conservadora.
Pero la dirección del hallazgo no quedó aislada.
En
julio de 2025, otro equipo (Jiang, Wu y Leung) publicó en Frontiers in
Computational Neuroscience otro estudio con EEG durante tareas de resolución de
problemas con y sin GPT-4: con asistencia, la actividad theta frontal, el
marcador neurológico del esfuerzo cognitivo, cae de forma medible. Cuando
la máquina hace una parte creciente del trabajo, el cerebro hace menos. Y si
eso se vuelve costumbre, la conveniencia inmediata puede convertirse en
dependencia.
El
riesgo más serio: los chicos
Acá
es donde yo creo que la discusión debería afinarse. Si el problema ya es
serio para adultos con funciones cognitivas consolidadas, su gravedad potencial
se multiplica en chicos y adolescentes. Las funciones ejecutivas como la
planificación, control inhibitorio, autorregulación, razonamiento abstracto,
siguen desarrollándose hasta los 25 años aproximadamente, porque la corteza
prefrontal, que las regula, es una de las últimas regiones del cerebro en
madurar. Lo que esto significa es que un adulto puede desentrenar una
habilidad, pero un chico que externaliza el razonamiento complejo antes de
haberlo ejercitado no está perdiendo una habilidad adquirida, sino que podría
estar impidiendo que se forme.
No
es una especulación de laboratorio.
En
su informe de agosto de 2024 sobre IA generativa en educación K-12, Common
Sense Media, referencia en tecnología y medios para familias en Estados Unidos,
identificó la “dependencia excesiva en la tecnología y la pérdida de
pensamiento crítico” como uno de los principales riesgos documentados por
educadores. No es un miedo abstracto: es lo que los maestros informan que
observan en la clase.
El
informe también documenta lo difícil que se volvió distinguir aprendizaje
genuino de producción asistida por IA, y cómo los patrones de dependencia se
vuelven invisibles cuando la herramienta está disponible en cada paso del
proceso. Podríamos llamar a esto “desplazamiento del desarrollo”:
externalizar un proceso cognitivo, antes de haber logrado dominio interno sobre
él.
En
chicos más pequeños aparece, además, otro desplazamiento. Investigaciones del
MIT Media Lab mostraron que muchos chicos atribuían a asistentes inteligentes
como Alexa o Google Home una inteligencia superior a la propia, e incluso
rasgos mentales o afectivos. El problema no es solo técnico, es cultural y
cognitivo. Un chico que crece habituado a tratar a la máquina como autoridad
epistémica puede perder el impulso de discutirla antes incluso de haber
desarrollado plenamente los recursos para hacerlo.
UNICEF
y el Foro Económico Mundial en su marco conjunto “Children and AI”, identificaron las
implicaciones cognitivas y psicológicas de la IA como un área de riesgo
prioritaria para la infancia. El documento nombra en particular lo que la
IA hace al cerebro en desarrollo, los riesgos psicológicos como depresión,
ansiedad, deterioro de habilidades sociales y el riesgo específico de
manipulación cognitiva.
La
preocupación ya llegó a los marcos regulatorios. En julio de 2024, la Unión
Europea publicó el Reglamento 2024/1689, la primera legislación vinculante y
exhaustiva sobre IA de una gran economía, cuyo foco más urgente son los
sistemas de IA que explotan vulnerabilidades vinculadas a la edad para
manipular el comportamiento cognitivo-conductual de menores o inducirlos a
decisiones contrarias a sus intereses.
En
septiembre de 2024, el Consejo de Europa presento el primer tratado
internacional legalmente vinculante sobre IA. Lo firmaron más de cincuenta
países, entre ellos el Reino Unido, Israel y Estados Unidos. El tratado
menciona explícitamente la vulnerabilidad "psicológica, cognitiva y
emocional" de los chicos como uno de sus fundamentos.
El
Parlamento Europeo publicó además en 2025 un análisis específico sobre chicos e
IA generativa, advirtiendo sobre las consecuencias para el pensamiento crítico,
la resolución de problemas y las capacidades de escritura e investigación.
Mas
cerca nuestro, Brasil aprobó en diciembre de 2024 una ley comprehensiva de IA,
la más avanzada de América Latina en ese campo, basada en el modelo de riesgo
europeo. Y en septiembre de 2025 sumó la Ley ECA Digital que, aunque no regula
la IA específicamente, obliga a todas las plataformas digitales a proteger los
datos de menores, prohíbe su rastreo invasivo y veda la publicidad conductual
basada en su actividad online. Estados Unidos, en cambio, no tiene ley federal sobre
IA, aunque firmó el tratado del Consejo de Europa. Treinta y ocho estados
avanzan con medidas propias, sin coordinación.
El
sector habla
Los
que construyen estas herramientas no son ajenos al debate.
En
2025, en el podcast ReThinking de TED, el psicólogo Adam Grant le comentó a Sam
Altman que sus estudiantes ya no querían escribir borradores sin ChatGPT porque
habían perdido práctica. La respuesta del CEO de OpenAI merece leerse dos
veces: “Yo ya no sé escribir palabras complicadas porque confío en que el
autocorrector me va a salvar. Y me parece bien. Es fácil entrar en pánico moral
con estas cosas; si la gente depende cada vez más de su IA para ayudarla a
expresar sus pensamientos, quizás ese sea simplemente el camino del futuro”.
Ese
mismo año, en un evento de Sequoia Capital, describió que los universitarios
usan ChatGPT como “sistema operativo” de sus vidas y que muchos jóvenes ya no
toman decisiones importantes sin consultarle.
El
hombre que dirige la empresa detrás de la herramienta más usada para delegar
pensamiento considera que el pensamiento externalizado es la evolución natural
de la escritura. Puede que tenga razón o puede que sea la equivocación más cara
de nuestra época.
Dario
Amodei, CEO de Anthropic y uno de los investigadores de IA con mejor imágen del
sector, publicó en enero de 2026 un ensayo titulado “The Adolescence of
Technology” en el que advierte que la IA nos pondrá a prueba como
especie. Sus preocupaciones se centran en riesgos de alineación y poder
concentrado, no específicamente en la cognición humana.
Pero
la arquitectura del problema es la misma: sistemas que superan capacidades
humanas en dominios críticos crean dependencias que luego son muy difíciles de
revertir. Geoffrey Hinton, el “padrino” de las redes neuronales y Premio Nobel
de Física 2024, abandonó Google en 2023 para poder hablar libremente sobre los
riesgos de la IA: desinformación, desempleo tecnológico, concentración de
poder, el riesgo existencial de sistemas más inteligentes que los humanos.
La
señal más fuerte de las últimas semanas vino de un lugar todavía más
inesperado: el cruce entre el Vaticano y Anthropic.
En
mayo de 2026, el papa Leo XIV publicó su primera encíclica, "Magnifica
Humanitas: On Safeguarding the Human Person in the Time of Artificial
Intelligence", dedicada casi por completo a la inteligencia
artificial.
Allí
pide “desarmar” la IA: quitarle los usos que la convierten en instrumento de
dominación, exclusión o incluso muerte, limitar el poder de las grandes
plataformas y proteger de manera especial a los más vulnerables, empezando por
los chicos.
En
la presentación oficial en el Vaticano, uno de los oradores fue Christopher
Olah, cofundador de Anthropic y responsable del área de interpretabilidad.
Olah
contó que, al estudiar por dentro modelos como Claude, su equipo está
encontrando “cosas misteriosas, incluso inquietantes”: estructuras internas que
reflejan resultados de la neurociencia humana, evidencia de “introspección” y
estados funcionales que se parecen a alegría, miedo, dolor o inquietud.
No
dice que la máquina tenga mente o conciencia, pero sí algo más incómodo: que
esos estados emergen solos durante el entrenamiento, sin que nadie los
programe, y que influyen en el comportamiento del sistema, aunque desde afuera
solo veamos respuestas profesionales.
Que
el Papa pida frenar la lógica de la carrera y que, en el mismo escenario, un
científico de una empresa puntera admita que ni siquiera terminan de entender
qué está pasando adentro de los modelos dice algo simple y brutal a la vez:
estamos entregando procesos cognitivos humanos, incluidos los de los chicos, a
sistemas cuyo funcionamiento interno todavía estamos aprendiendo a descifrar.
El
otro lado: cuando la IA sí potencia capacidades
Dicho
todo esto, sería un error no reconocer que existen usos muy valiosos de la
inteligencia artificial. La advertencia sobre sus riesgos cognitivos no exige
negar sus beneficios. Exige distinguir mejor entre usos que sustituyen
pensamiento y usos que expanden capacidad humana allí donde el juicio sigue en
manos de una persona.
En
investigación científica, uno de los ejemplos más claros es el de AlphaFold.
DeepMind lanzó AlphaFold 3 en 2024, una versión capaz de modelar no solo
estructuras de proteínas sino también interacciones con otras moléculas,
ampliando su potencial para la investigación biomédica. El impacto de esa línea
de trabajo quedó subrayado cuando Demis Hassabis y John Jumper recibieron el
Premio Nobel de Química 2024.
Uno
de los ejemplos más concretos del impacto científico de AlphaFold ocurrió en la
investigación sobre la malaria. Los investigadores tuvieron acceso a
predicciones estructurales para prácticamente todo el proteoma de Plasmodium
falciparum, el parásito responsable de la forma más letal de la enfermedad.
Esto permitió analizar cientos de proteínas cuya función era desconocida e
identificar nuevas posibles dianas para el desarrollo de fármacos y vacunas.
Lo
significativo no es solo la magnitud técnica del avance, sino su lógica de uso.
AlphaFold no reemplazó al científico ni volvió innecesaria la experimentación
biológica. Hizo otra cosa: redujo drásticamente el espacio de búsqueda y
permitió orientar mejor hipótesis, recursos y tiempo experimental.
La
IA procesó una escala de complejidad imposible para un cerebro humano; el
investigador conservó el diseño, la validación, la interpretación y la
responsabilidad.
Algo
parecido ocurre en accesibilidad. Herramientas basadas en IA pueden describir
escenas para personas con discapacidad visual, leer texto en voz alta, asistir
en comunicación o facilitar apoyos en tiempo real para personas con
discapacidad auditiva y otras barreras funcionales. En esos contextos, la IA no
inhibe la cognición: la habilita. No sustituye una capacidad que estaba
disponible y entrenándose. Devuelve autonomía donde antes había un obstáculo
material o sensorial.
También
en clima y gestión de riesgos colectivos la IA puede ser útil cuando opera como
instrumento analítico y no como reemplazo del juicio humano. Modelos capaces de
integrar grandes volúmenes de datos ayudan a mejorar pronósticos, detectar
patrones y anticipar escenarios complejos. Pero siguen siendo meteorólogos,
científicos, equipos de emergencia y decisores públicos quienes interpretan,
comparan y actúan sobre esa información.
Qué
hacer ahora
Si
el riesgo principal está en la sustitución pasiva del pensamiento, sobre todo
en chicos, entonces la respuesta no puede ser solo técnica. Tiene que ser
educativa, cultural y regulatoria.
En
las escuelas, eso implica distinguir entre usos de IA que ayudan a aprender y
usos que producen cortocircuitos en el aprendizaje. Puede ser razonable usar IA
para recibir feedback sobre un borrador ya escrito o comparar fuentes. No lo es
usarla para producir directamente el texto que el alumno todavía debería
aprender a planificar, sostener y revisar por sí mismo.
En
las familias, el criterio más útil no es “IA sí” o “IA no”, sino una pregunta
más precisa: ¿esta herramienta está ayudando a mi hijo a pensar mejor o está
pensando por él? Cuanto menor es la edad, más importante se vuelve proteger
actividades cognitivas que necesitan fricción: leer sin resumen automático,
escribir sin generación automática, buscar sin respuesta instantánea, tolerar
la dificultad de no saber.
En
política pública, la prioridad debería ser doble. Por un lado, proteger
especialmente a menores frente a sistemas diseñados para explotar
vulnerabilidades vinculadas a la edad o promover dependencia. Por otro,
incorporar alfabetización en IA en serio: no solo enseñar a usar plataformas,
sino enseñar cómo funcionan, qué sesgos tienen, qué incentivos las organizan y
qué capacidades conviene no delegar demasiado temprano.
La
letra chica
Vale
la pena hacer una pausa antes de cerrar, porque perder el pelo no es lo mismo
que perder la capacidad de pensar profundamente. En la evolución biológica,
ningún homo erectus decidió perder el pelo. El proceso fue
ciego, lentísimo, sin consulta y, sobre todo, irreversible. La pérdida del pelo
quedó escrita en nuestros genes para siempre.
La
externalización cognitiva que provoca la IA es diferente. En principio, es
reversible. Un adulto puede decidir dejar de usar ChatGPT para redactar un
correo, se puede volver a leer el documento entero en lugar de pedirle el
resumen a la máquina, etc. Los circuitos neuronales ya están formados; volver a
activarlos es cuestión de práctica. Pero para un chico o un adolescente, la
historia es otra. Si durante las ventanas críticas del desarrollo, cuando la
corteza prefrontal todavía está madurando, externaliza el razonamiento complejo
antes de haberlo ejercitado, no está perdiendo una habilidad adquirida, está
directamente impidiendo que se forme.
Por
eso estamos subestimando el costo de esta transición.
Sobre
todo, para quienes todavía están construyendo las capacidades que luego
necesitarán para vivir, trabajar, decidir y, llegado el caso, resistir. Porque
el pelo nunca fue lo que nos distinguió como especie. Y porque una sociedad
puede permitirse muchas comodidades nuevas.
Pero
no debería naturalizar con tanta facilidad la idea de criar chicos que aprendan
a delegar antes de haber aprendido a pensar.
Bien,
como han podido apreciar, estimados amigos, la tesis de Englebert se basa en el
conocido dicho: el uso hace al órgano. De él extrae la lógica conclusión
de que no usarlo genera su eliminación, como en el caso del vello corporal que
ella menciona.
Dice
Englebert: podría
empezar a volverse prescindible nuestra capacidad de pensar profundamente,
debido al uso desmedido de la inteligencia artificial. Y les digo que
concuerdo con su tesis.
Nos
previene Englebert acerca de que: La tecnología siempre remodeló la cognición, pero
muchas de las grandes tecnologías del pasado lo hicieron, al menos al
principio, elevando las demandas mentales antes de simplificarlas. O
sea que, por primera vez nos enfrentamos a una tecnología que no nos impulsa a
mejorar cognitivamente, sino que, por el contrario, apoltrona nuestra mente y
no nos mueve a mejorar.
A
mayor abundamiento nos aporta el dato de que: Durante gran parte del
siglo XX, el coeficiente intelectual promedio en países industrializados
aumentó de manera sostenida, un fenómeno conocido como el Efecto Flynn, por el
filósofo político que lo investigó, James Flynn. Sin embargo, en décadas
recientes aparecieron señales de reversión en algunos países.
-
¿Y qué notas de Policromía vinieron a tu mente con este tema,
Martín?
-
Pues, la nota Seremos cyborgs. Allí, el planteo de Englebert
encuentra un escape. Cuando nuestra red neuronal se conecte a circuitos
electrónicos, volveremos a ser los protagonistas de nuestros pensamientos,
reflexiones y decisiones. No habrá ayuda externa, nuestro yo volverá a ser el
protagonista. Volveremos a ser los autores de nuestro razonamiento. Y, esta
vez, a un nivel mucho más profundo. Ya no percibiremos a ChatGPT, por ejemplo,
como un asistente externo: ¡Nosotros seremos ChatGPT!
Pero,
el artículo me recordó otra nota de Policromía de Ideas. Se trata del pasaje
donde la autora nos informa que: Christopher Olah, cofundador de Anthropic y
responsable del área de interpretabilidad contó que, al estudiar por dentro
modelos como Claude, su equipo está encontrando “cosas misteriosas, incluso
inquietantes”: estructuras internas que reflejan resultados de la neurociencia
humana, evidencia de “introspección” y estados funcionales que se parecen a
alegría, miedo, dolor o inquietud.
No
dice que la máquina tenga mente o conciencia, pero sí algo más incómodo: que
esos estados emergen solos durante el entrenamiento, sin que nadie los
programe, y que influyen en el comportamiento del sistema, aunque desde afuera
solo veamos respuestas profesionales.
O
sea, lo que hemos sostenido en artículos como ¿Serán conscientes? y en las varias notas bajo el título de ¿Somos conscientes? Es
decir que las redes neuronales no biológicas pueden llegar a desarrollar la
consciencia. Los indicios van apuntando en esa dirección.
Por
último, quiero recordar un concepto que también hemos tratado aquí y está
referido a lo que solicitó el Papa: Allí pide “desarmar” la IA: quitarle los usos que
la convierten en instrumento de dominación, exclusión o incluso muerte, limitar
el poder de las grandes plataformas y proteger de manera especial a los más
vulnerables, empezando por los chicos.
Es
loable la intención de proteger a los más vulnerables, pero conociendo al homo
predator, sabemos que eso no sucederá y que el hombre seguirá enfrascado en una
dura lucha por alcanzar el predominio en IA sin que haya forma de detenerlo.
Así
pues, queridos amigos, un muy interesante artículo de Englebert que vuelve a
poner sobre la mesa temas ya tratados en el blog. Los invito a releer las notas
mencionadas y a formarse una opinión sobre todo lo que hemos tratado hoy.
Les
dejo más abajo unos links a artículos atinentes a los temas que hemos tratado.
Sin
más, los saludo: ¡Hasta la próxima!
Cómo China planea usar la
IA para promover el pensamiento del presidente Xi Jinping
Dejaste de pensar y no te
diste cuenta: ¿por qué la IA te está dejando sin criterio propio?
IA Generativa: la
herramienta como clave del negocio
