¿Se detendrá la evolución cultural en la era de la IA? La "homogeneización" que avanza tras la conveniencia: un futuro donde solo quedan las expresiones fáciles de elegir por la IA

A medida que la generación de contenido por IA se expande, la preocupación de que "la red se llene de contenido generado por IA y eventualmente la IA aprenda de sí misma y se degrade" ha sido discutida repetidamente. Sin embargo, un estudio reciente presentado por Phys.org acorta esta "preocupación futura". La conclusión es esta: la homogeneización cultural puede ocurrir sin esperar a que se vuelva a aprender. Y la causa no es tanto "si el modelo es inteligente o no", sino la repetición del uso en sí.

1) El experimento del "juego de teléfono visual" — lo probamos entre IAs

Lo que hicieron los investigadores no fue una competencia de prompts extravagantes. El mecanismo es simple, y por eso da miedo.
Conectaron una IA que genera imágenes a partir de texto y una IA que convierte imágenes en texto (subtítulos), y repitieron el siguiente ciclo.

• Texto (prompt) → Generación de imagen

• Imagen generada → Subtitulación (descripción)

• Esa descripción → Se convierte en el siguiente prompt de generación de imagen

• Esto se repite decenas o cientos de veces

El punto aquí es que

no se le enseñó nada nuevo a la IA. No se trata de que se degrade la calidad del aprendizaje al alimentar nuevos datos, sino que simplemente al repetir el uso, las salidas se atraen hacia una dirección similar.

De hecho, no importa cuán diversos sean los prompts de partida o cómo se cambien las configuraciones de aleatoriedad de la generación, al final las salidas convergen en una **apariencia "segura" muy limitada**. El nombre que los investigadores dieron a este punto de llegada es

"visual elevator music" (música de ascensor visual). Aunque está bien arreglado, carece de contenido, es agradable pero no deja nada—es el extremo de la "apariencia de lo que parece".

2) ¿Por qué converge?—La IA solo deja lo "fácil de explicar"

Este fenómeno no termina en "porque la creatividad de la IA es baja". Es más estructural.

En la conversión de imagen a texto a imagen, los
elementos fáciles de verbalizar sobreviven, mientras que los elementos difíciles de verbalizar tienden a ser eliminados.

Por ejemplo, la tensión de un drama político, la ironía, el aroma del contexto histórico, los "espacios" en las relaciones de los personajes, el significado de las miradas, la atmósfera del lugar. Estos elementos son "difíciles de explicar" en la etapa de subtitulación, por lo que tienden a ser reemplazados por sustantivos comunes y adjetivos seguros.

Entonces, en la siguiente generación, se eligen
imágenes típicas que se ajusten a ese "grupo de palabras fáciles de explicar". Cuanto más se repite esto, más se evapora la intención que debería haber estado en el núcleo de la obra, y solo queda una escena promedio que no resuena con nadie.

Lo interesante es que esto ocurre antes de lo que se llama "colapso de modo" o "contaminación de datos de aprendizaje". Es decir, incluso antes de que las futuras IAs aprendan de los productos generados por IA,

la "generación → resumen → regeneración" como una tubería cultural naturalmente tiende a diluir el significado.

3) ¿Es "extremo" el estudio?—Pero en la realidad, el bucle es más cotidiano

Puede que pienses "no hacemos bucles infinitos entre IAs en la realidad". Pero a nuestro alrededor, los bucles en formas diferentes se han vuelto cotidianos.

Las imágenes se resumen en breves descripciones (subtítulos/texto alternativo)

• Los artículos se resumen en listas

• Los resúmenes se reempaquetan en miniaturas o videos cortos

• Los "tipos fuertes" permanecen en los rankings y se imitan tipos similares

Aumenta el proceso de "solo elegir" de las opciones generadas por IA

• Lo que se repite aquí es pasar el valor de una obra a través de "traducciones múltiples" y "selección". La traducción y selección son necesarias, pero cuanto más se repiten, más prevalecen los elementos

  típicos, seguros, explicables y comercialmente seguros
. Se podría decir que el estudio miniaturizó esa presión para mostrarla.

4) Respuesta a "La estancación cultural es pánico moral" Siempre ha habido voces que dicen que "la cultura se destruirá" con la llegada de nuevas tecnologías. Es un hecho que la fotografía no mató a la pintura, el cine no mató al teatro, y lo digital creó nuevas formas de expresión.

Pero el enfoque esta vez no es "ha aparecido una nueva herramienta".

El punto es que la cultura se reprocesa globalmente una y otra vez a través de dispositivos de generación, resumen, recomendación y clasificación del mismo tipo

.

Las tecnologías del pasado aumentaron los medios de expresión. Pero ahora, no solo aumentan los medios de expresión, sino que el significado se comprime y regenera repetidamente "en medio de la distribución". Y esa compresión tiende a dirigirse hacia el "promedio" sin intención. Por lo tanto, esto se ha convertido en un

problema de diseño del ecosistema de información moderno

más que en una simple ansiedad nostálgica.

5) "Poder producir en masa no es igual a innovación" La IA generativa puede producir muchas variaciones. Pero lo que el estudio revela es el hecho de que

la explosión de cantidad no es igual a la expansión del espacio de exploración

.
No importa cuántas miles de imágenes se produzcan, si solo son pequeñas diferencias dentro del mismo "valle estrecho", la geografía cultural no se expandirá. Más bien, solo se profundizará el valle promedio.

6) ¿Entonces qué hacemos?—Diseño que desafía la "atracción hacia el promedio"
No es necesario terminar en pesimismo. Lo que el estudio muestra es que "si se deja solo, converge", no que "siempre se estancará". La dirección de las contramedidas es clara.

Recompensar la desviación

: Introducir un eje de evaluación que priorice composiciones, vocabulario y materiales inusuales (una especie de "puntuación anti-segura")

Distribución que no descarta el contexto
• : Adjuntar la intención de creación, las referencias y notas de fondo a las obras para reforzar la información que se pierde en los resúmenes
  Diseñar la forma de elegir
: Antes de elegir entre las opciones, definir "qué queremos romper/evitar" antes de generar

• Restricciones de diversidad en las recomendaciones

  : Imponer un límite inferior de diversidad en la exposición para que no se repitan los mismos tipos

• En otras palabras, cuanto más se utilice la IA como "generador promedio", más se reforzará el promedio. Por lo tanto, es necesario crear un circuito donde

  desviarse del promedio sea beneficioso
.

• 7) Reacciones en las redes sociales—Divididas entre "lo entiendo", "al final es cuestión de datos" y "se necesita al ser humano"

 

Cuando este tema se difundió en las redes sociales, las reacciones se dividieron en tres categorías principales.

Hubo muchas publicaciones que mostraban un fuerte acuerdo con la metáfora de "visual elevator music". Cuanto más personas han interactuado con la IA generativa, más describen la "delgadez" con expresiones como "aunque está bien hecho, se siente ignorado de alguna manera" o "queda una inquietante sensación de déjà vu". Fue el momento en que los resultados del experimento se conectaron con la percepción de los usuarios.

(2) "Al final, es cuestión de datos y sesgos"

También hubo una reacción persistente que veía la convergencia de los 12 motivos mostrados por el estudio no solo como una "característica del modelo", sino como un reflejo de la "tendencia de las fotos tomadas por humanos (lo que se fotografía fácilmente)". Es decir, la IA no crea desde cero, sino que

amplifica los "hábitos de fotografía" y "tendencias de ventas" de la sociedad humana
. Esto incluye una reflexión inversa de "antes de culpar a la IA, ¿no era ya homogéneo el consumo cultural humano?".

(3) "Por eso se necesita la curaduría humana"

Cuanto más autónomamente funcione la IA, más aumenta el valor de

la edición, el juicio estético y la contextualización humanos

, según algunas personas. La discusión tiende a avanzar hacia "no es que esté bien porque al final elige el humano", sino "se necesita un diseño donde el significado no se pierda en el camino para que el humano pueda elegir al final".

En general, el ambiente en las redes sociales no era de alabanza o rechazo a la IA, sino que parecía converger en dónde los humanos deben tomar el timón, asumiendo la "fuerza de retorno al promedio".

8) Conclusión—Lo que aplana la cultura no es el rendimiento, sino "cómo se utiliza"

El aspecto más aterrador de este estudio es que no se necesita malicia ni conspiración. Sin esperar la contaminación del reaprendizaje, solo por conveniencia y repetición, el significado se diluye. Por lo tanto, la pregunta no es solo "¿es creativa la IA?". ¿Estamos construyendo circuitos de distribución que erosionan la creatividad en nombre de la conveniencia?

.

Lo "aparentemente correcto" actúa como un anestésico. La comodidad adormece la capacidad de cuestionar.
La frase "visual elevator music" resuena porque, de hecho, nuestras líneas de tiempo a veces fluyen como música de fondo. Para evitar que la cultura se promedie, lo que se necesita puede ser una

filosofía de diseño que vuelva a transportar el significado

más que una carrera de velocidad en la generación.

Fuente URL

Artículo original en el que se basa este texto. La posición del estudio (la homogeneización puede ocurrir incluso antes del reaprendizaje, la tubería mediada por IA lleva la cultura hacia lo "familiar"), etc.

https://phys.org/news/2026-01-ai-cultural-stagnation-longer-speculation.html

Patterns (página del artículo en ScienceDirect): Información primaria sobre la configuración del experimento y los resultados principales (bucle de SDXL y LLaVA, 700 trayectorias, configuración de temperatura, 100 repeticiones, 12 motivos, el término "visual elevator music", implicaciones), etc.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389925002995

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Tech Xplore (artículo de presentación de Cell Press): Resumen para noticias del contenido del estudio (experimento de "teléfono visual", 12 temas, prompts de ejemplo, comportamiento en bucles a largo plazo, comentarios de los investigadores), etc.

• https://techxplore.com/news/2025-12-generative-ais-game-visual.html
  

  Gizmodo (explicación general del estudio): 100 rondas, 12 motivos, metáfora de la pintura de hotel, etc., explicación resumida para el público general.
• https://gizmodo.com/ai-image-generators-default-to-the-same-12-photo-styles-study-finds-2000702012

  
  Reddit (hilo r/MediaSynthesis): Ejemplo de reacción en redes sociales (comentario de una sola línea "Pinterest before the AI