Quizá ya lo hayas notado.
Correos.
Publicaciones.
Artículos.
Trabajos universitarios.
Presentaciones.
Todos correctos.
Todos ordenados.
Y, de alguna manera, todos extrañamente parecidos.
Un estudio publicado en Nature Human Behaviour analizó más de 880.000 textos de siete conjuntos de datos. Encontró que utilizar grandes modelos de lenguaje para reescribir textos conserva buena parte del contenido, pero reduce significativamente la diversidad lingüística.
En distintos modelos y contextos, la variación en la complejidad de la escritura cayó entre un 21% y un 50%.
La IA no obliga literalmente a todo el mundo a pensar igual.
Pero puede empujar nuestra expresión hacia determinadas estructuras, vocabulario y formas dominantes de escribir.
Y ahí aparece una paradoja fascinante.
Entrenamos las inteligencias artificiales con enormes cantidades de textos humanos.
Después utilizamos esas máquinas para escribir cada vez más textos humanos.
Esos textos vuelven a circular.
Y la máquina empieza indirectamente a participar en la producción del material cultural que encontrará después.
No significa necesariamente que estemos entrando en un bucle inevitable de contenido artificial.
Sí plantea una pregunta cultural:
¿qué ocurre cuando millones de personas consultan al mismo tipo de sistema antes de expresar una idea?
La IA puede democratizar la escritura.
Ayudar a traducir.
Ordenar pensamientos.
Dar voz a quien tiene dificultades para expresarse.
Pero si todos aceptamos siempre la primera formulación que ofrece, podemos ganar claridad mientras perdemos algo menos visible:
acentos.
Rarezas.
Formas personales de construir una frase.
Incluso maneras distintas de mirar el mundo.
Quizá la mejor manera de utilizar la IA no sea pedirle que escriba por nosotros.
Sino usarla para ayudarnos a encontrar una voz que siga siendo nuestra.
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