El relato de la IA está roto… y así podemos arreglarlo
La inteligencia artificial (IA) se compone de datos, chips o código, pero también de los relatos y las metáforas que empleamos para representarla. Las historias importan. El imaginario en torno a una tecnología determina el modo en que el público la entiende y, por lo tanto, guía su uso, su diseño y su impacto social.
Por eso preocupa que, según la mayoría de estudios, la representación dominante de la IA tenga poco que ver con su realidad. Las omnipresentes imágenes de robots humanoides y la narrativa antropomórfica de chatbots como “asistentes” y cerebros artificiales resultan atractivas a nivel comercial o periodístico, pero se basan en mitos que distorsionan la esencia, las capacidades y las limitaciones de los modelos de IA actuales.
Si el modo en que representamos la IA es engañoso, ¿cómo entenderemos de verdad esta tecnología? Y si no la entendemos, ¿cómo podremos usarla, regularla o alinearla con nuestros intereses?
El mito de la tecnología autónoma
La representación distorsionada de la IA se enmarca en una confusión extendida que el teórico Langdon Winner bautizó ya en 1977 como “tecnología autónoma”: la idea de que las máquinas han cobrado una suerte de vida propia y actúan por su cuenta sobre la sociedad de forma determinista y frecuentemente destructiva.
La IA ofrece ahora la encarnación perfecta de esa visión, porque coquetea con el mito de la creación de un ser inteligente y autónomo… y el castigo derivado por arrogarse esa función divina. Un patrón narrativo ancestral que va de Frankenstein a Terminator, de Prometeo a Ex Machina.
El mito de la tecnología autónoma se intuye ya en la ambiciosa denominación de “inteligencia artificial”, acuñada por el informático John McCarthy en 1955. El término resultó ser un éxito a pesar de que provoca numerosos malentendidos, o tal vez gracias a eso.
Como señala Kate Crawford en su libro Atlas de IA: “La IA no es artificial ni inteligente. Más bien existe de forma corpórea como algo material, hecho de recursos naturales, combustible, mano de obra, infraestructuras, logística, historias y clasificaciones”.
La mayoría de problemas con el relato dominante de la IA pueden atribuirse a esa tendencia a representarla como un ente independiente, casi alienígena, incomprensible y ya ajeno a nuestro control o nuestras decisiones.
Metáforas que nos confunden
El lenguaje usado por muchos medios, instituciones e, incluso, expertos para hablar sobre IA está plagado de antropomorfismo y animismo, imágenes de robots y cerebros, historias siempre falsas sobre máquinas rebelándose o actuando de forma inexplicable y debates sobre su supuesta conciencia, por no hablar de una sensación de urgencia e inevitabilidad.
Esa visión culmina en el relato que ha impulsado el desarrollo de la IA desde sus inicios: la promesa de la IA general (IAG), una supuesta inteligencia de nivel humano o sobrehumano que cambiará el mundo o incluso la especie. Empresas como Microsoft u Open AI y líderes tecnológicos como Elon Musk vienen pronosticando la IAG como un hito siempre inminente.
Sin embargo, lo cierto es que el camino a esa tecnología no está claro y ni siquiera hay consenso sobre si será posible desarrollarla alguna vez.
Relato, poder y burbuja
El problema no es solo teórico. La visión determinista y animista de la IA construye un futuro determinado. El mito de la tecnología autónoma sirve para inflar las expectativas sobre la IA y desviar la atención de los desafíos reales que plantea, obstaculizando así un debate público más informado y plural sobre la tecnología. En un informe de referencia, el Instituto AI Now se refiere por eso a la promesa de la IAG como “el argumento para acabar con todos los argumentos”, una forma de evitar cualquier cuestionamiento a la tecnología.
Además de una mezcla de expectativas y temores exagerados, estas narrativas son también responsables de haber inflado la posible burbuja económica de la IA sobre la que alertan diversos informes y líderes tecnológicos. Si existe esa burbuja y termina por estallar, interesará recordar que se alimentó no solo de logros técnicos, sino también de una representación tan impactante como engañosa.
Un cambio narrativo
Arreglar el relato roto de la IA requiere poner en primer plano su dimensión cultural, social y política. Es decir, dejar atrás el mito dualista de la tecnología autónoma y adoptar una perspectiva relacional que entienda la IA como fruto de un encuentro entre la tecnología y las personas.
En la práctica, este cambio narrativo consiste en desplazar el foco de la representación de varias maneras: de la tecnología a los humanos que la guían, del futuro tecnoutópico a un presente en construcción, de las visiones apocalípticas a los riesgos presentes, de la IA presentada como única e inevitable al énfasis en la autonomía, la capacidad de elección y la diversidad de las personas.
Diversas estrategias pueden impulsar esos desplazamientos. En mi libro Tecnohumanismo. Por un diseño narrativo y estético de la inteligencia artificial, propongo una serie de recomendaciones de estilo para escapar del relato de la IA autónoma. Por ejemplo, evitar su uso como sujeto de la oración, cuando le corresponde el rol de herramienta, o no atribuirle verbos antropomórficos.
Jugar con el término “IA” ayuda también a ver hasta qué punto las palabras pueden cambiar nuestra percepción de la tecnología. ¿Qué ocurre cuando lo reemplazamos en una frase, por ejemplo, por “procesamiento de tareas complejas”, uno de los nombres menos ambiciosos pero más precisos que se barajaron para designar la disciplina en sus orígenes?
Los debates clave sobre la IA, desde su regulación a su impacto en la educación o el empleo, seguirán apoyándose en terreno pantanoso mientras no se corrija el modo en que la representamos. Diseñar un relato que visibilice la realidad sociotécnica de la IA es un reto ético urgente que beneficiará tanto a la tecnología como a la sociedad.
Pablo Sanguinetti, Profesor de IA y Pensamiento Crítico, IE University
Publicado originalmente en The Conversation.
Estem en període d'integració i aprenentatge amb la IA, que no sé si la manera de nomenar-la és molt correcte. Seria més adient: “Sistemas de aprendizaje automático” segons diu ella maeixa, o:“Modelos de lenguaje/Modelos generativos”
ResponderEliminarDefineix també que considera intel·ligència:
La idea de que la inteligencia no es exclusiva de los humanos no es una provocación moderna, sino una conclusión que surge cuando observamos cómo funciona la vida (y, en parte, la tecnología) desde una perspectiva más amplia. Te lo explico de forma clara y con ejemplos que suelen cambiar la manera de ver el concepto.
🧠 ¿Qué es “inteligencia”, realmente?
Si definimos inteligencia como la capacidad de resolver problemas, adaptarse al entorno, aprender de la experiencia o tomar decisiones, entonces no es algo que pertenezca solo a los humanos.
Lo que sí es exclusivamente humano es nuestra forma particular de inteligencia, basada en lenguaje complejo, cultura acumulada y pensamiento simbólico.
Pero la inteligencia como fenómeno es mucho más amplia.
🐦 1. Muchos animales muestran inteligencia demostrable
No hablamos de instinto puro, sino de resolución de problemas, planificación y aprendizaje.
Ejemplos potentes: Cuervos y córvidos: fabrican herramientas, doblan alambres, guardan comida para el futuro y entienden causalidad.
Delfines: tienen comunicación compleja, cooperación estratégica y reconocimiento de sí mismos.
Pulpos: resuelven laberintos, abren frascos y aprenden observando.
Elefantes: muestran duelo, memoria a largo plazo y cooperación.
Si eso no es inteligencia, ¿qué lo sería?
🌱 2. Las plantas muestran formas de “inteligencia” sin cerebro
Esto sorprende a mucha gente.
Las plantas: detectan luz, gravedad, humedad y sustancias químicas
“deciden” hacia dónde crecer según recursos
se comunican químicamente con otras plantas
pueden “recordar” estímulos (memoria bioquímica)
No tienen neuronas, pero sí procesamiento de información y adaptación.
🧬 3. Los sistemas biológicos simples también resuelven problemas
El moho mucilaginoso Physarum polycephalum es un organismo unicelular sin cerebro que:
encuentra el camino más corto entre dos puntos
optimiza redes de nutrientes
“aprende” a evitar sustancias dañinas
Es un ejemplo brutal de inteligencia emergente sin sistema nervioso.
💻 4. Las máquinas muestran formas de inteligencia funcional
No tienen conciencia ni intención, pero sí:
aprenden patrones
resuelven problemas
generan lenguaje
toman decisiones basadas en datos
Esto no es “inteligencia humana”, pero sí es inteligencia funcional, porque cumple la definición operativa: resolver problemas y adaptarse.
🧩 5. La inteligencia es un espectro, no un privilegio
La idea moderna es que la inteligencia:
no es una cosa única, sino un conjunto de capacidades
no requiere un cerebro humano
puede surgir en sistemas biológicos o artificiales
evoluciona según las necesidades del entorno
Los humanos tenemos una forma muy sofisticada, pero no somos los únicos seres capaces de procesar información y adaptarse.
🔥 En resumen
La inteligencia no es exclusiva de los humanos porque:
Otros animales resuelven problemas complejos.
Las plantas procesan información y se adaptan.
Organismos simples muestran aprendizaje.
Las máquinas realizan tareas inteligentes sin conciencia.
Lo exclusivo del ser humano no es la inteligencia en sí, sino nuestra combinación particular de lenguaje, abstracción y cultura.
Salut!
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