¿La IA está erosionando nuestra inteligencia? ¿La inteligencia generativa nos hace más inteligentes o más tontos? — La incómoda realidad revelada por la investigación

¿La IA realmente nos está volviendo "tontos"?

"¿El uso de la IA hace que los humanos se vuelvan tontos?"

Esta pregunta puede sonar un poco brusca. Sin embargo, en una era en la que la IA generativa escribe textos, resume, propone ideas, organiza correos electrónicos e incluso estructura debates, es una pregunta que no se puede ignorar.

Antes solíamos consultar un diccionario si no sabíamos algo, usar una calculadora si los cálculos eran complicados, o abrir un mapa si nos perdíamos. Ahora, preguntamos a la IA antes de buscar, confiamos en la IA antes de escribir, y le pedimos a la IA que "resuma" antes de organizar nuestras ideas.

¿Es esto una mejora en la eficiencia o una externalización del pensamiento?

El artículo del periodista de TI alemán Jörg Schieb aborda directamente este problema. El enfoque no es el miedo a la IA en sí, sino más bien una advertencia sobre los hábitos del lado humano que utiliza la IA.

La IA no hace que las personas se vuelvan tontas de inmediato. Sin embargo, si se acumula el hábito de confiar en la IA antes de pensar, los "músculos" del pensamiento dejarán de usarse. Al igual que los músculos se atrofian si no se usan, el pensamiento también se embota si no se entrena. El problema no es la existencia de la IA, sino el hecho de que continuamos usándola como un sustituto para pensar por nosotros mismos.

¿En qué se diferencia de las calculadoras y los motores de búsqueda?

Hay una objeción común entre los defensores de la IA.

"Cuando aparecieron las calculadoras, se dijo que los humanos perderían la capacidad de calcular".
"Cuando surgieron los motores de búsqueda, se dijo que la memoria se deterioraría".
"Cada vez que aparece una nueva herramienta, se expresan las mismas preocupaciones".

Ciertamente, hay algo de verdad en esta objeción. Las herramientas siempre han asumido parte de las capacidades humanas. El papel era una herramienta para externalizar la memoria. Las calculadoras externalizaban los cálculos. Los motores de búsqueda externalizaban el acceso al conocimiento.

Sin embargo, la IA generativa tiene una diferencia crucial.

Lo que las calculadoras realizan es principalmente una tarea limitada a cálculos. Los motores de búsqueda realizan la tarea de buscar información. Por supuesto, también afectan la cognición. Sin embargo, al final, "qué información creer", "cómo organizarla" y "qué conclusión sacar" todavía quedaban en manos humanas.

Por otro lado, la IA generativa se encarga de la estructura del texto, la organización de los puntos de discusión, la creación de refutaciones, el apoyo a la toma de decisiones y el ajuste de expresiones. Es decir, no solo entra en tareas simples, sino en el "proceso de pensamiento" en sí.

Esto es lo importante. La IA no solo presta una mano, sino que a veces roba el orden mismo del pensamiento.

Se obtiene una respuesta antes de preocuparse por uno mismo. El texto se completa antes de quedarse sin palabras. Aparecen argumentos plausibles antes de buscar refutaciones. Cuanto más conveniente es, más se evita el esfuerzo previo.

Sin embargo, la inteligencia se desarrolla precisamente en medio de ese esfuerzo.

La clave es la "externalización cognitiva"

Para entender este debate, es importante el concepto de "externalización cognitiva". Esto se refiere a delegar tareas cognitivas como la memoria, el juicio, el cálculo y la organización a herramientas externas a nuestra mente.

La externalización cognitiva en sí no es mala. Escribir una lista de compras en una nota. Ingresar citas en un calendario. Guardar números de teléfono en un smartphone. Estas acciones facilitan la vida diaria y ayudan a enfocarse en cosas más importantes.

El problema es qué se delega externamente.

No recordar números de teléfono puede no ser una gran pérdida intelectual. Pero si se delega externamente la capacidad de construir argumentos, cuestionar las afirmaciones de los demás, crear el flujo de un texto por uno mismo, y pulir ideas a través de errores, la situación es diferente.

La dependencia de la IA es peligrosa porque tiende a ser no solo una "externalización de la memoria", sino una "externalización del pensamiento".

Por ejemplo, un estudiante que escribe un informe podría pedirle a la IA desde el principio: "Escribe 2000 palabras sobre este tema". Un empleado que elabora una propuesta podría pedirle a la IA "dame una buena idea" antes de formular su propia hipótesis. Participar en una reunión sin leer los materiales, confiando solo en el resumen de la IA.

En ese momento, puede parecer eficiente. Pero dentro de esa persona, no queda mucha experiencia en construir lógica, luchar con el texto o seleccionar información.

Cuanto más produce la IA, más las personas se convierten en propietarios del producto, pero no en experimentadores del pensamiento.

Investigación del MIT muestra diferencias en el "uso del cerebro"

Una investigación del MIT Media Lab, "Your Brain on ChatGPT", ha intensificado esta preocupación. En este estudio, los participantes se dividieron en grupos que escribieron por sí mismos, usaron motores de búsqueda y usaron ChatGPT, y se investigó la actividad cerebral durante la redacción de ensayos.

Como resultado, las conexiones de la red cerebral fueron más fuertes en el grupo que escribió por sí mismo, intermedias en el grupo que usó motores de búsqueda, y más débiles en el grupo que usó ChatGPT. Además, se informó que las personas que usaron ChatGPT tenían una memoria y un sentido de propiedad más débiles sobre sus textos y les costaba citar con precisión sus escritos.

Por supuesto, es prematuro concluir que "la IA hace que los humanos se vuelvan tontos" solo con este estudio. El número de participantes es limitado, el artículo es un preprint y se necesita más verificación. Los resultados pueden variar según el tipo de IA, el contenido de la tarea, el uso y la edad o experiencia del usuario.

Aun así, el problema planteado por este estudio es grave.

A corto plazo, es más fácil escribir usando IA. Pero, ¿cuánto está involucrado el cerebro en ese proceso? ¿Cuánto se asienta como propio pensamiento? ¿Se está aprendiendo algo aunque la tarea esté completa?

Esta pregunta no solo concierne al ámbito educativo, sino a todo trabajo intelectual.

Cuanto más se confía en la IA, menos se piensa

En una investigación de Microsoft también se estudia la relación entre la IA generativa y el pensamiento crítico. Los sujetos son trabajadores del conocimiento que usan IA en su trabajo.

Lo interesante es que no solo la cantidad de uso de la IA era importante, sino también "cuánto se confía en la IA". Las personas con alta confianza en la IA tienden a esforzarse menos en pensar críticamente por sí mismas. Por otro lado, aquellos que confían en su propio juicio son más propensos a aplicar el pensamiento crítico incluso cuando usan IA.

Esto tiene implicaciones muy importantes en la práctica.

No es peligroso usar IA. Lo peligroso es la actitud de aceptar la salida de la IA como "probablemente correcta".

La IA puede equivocarse con fluidez. Puede mezclar hechos y suposiciones en un texto convincente. Puede hacer que fundamentos débiles parezcan fuertes. Puede cubrir agujeros lógicos con palabras hermosas. Por eso, quienes la usan necesitan habilidades de verificación.

Sin embargo, no necesariamente se desarrolla la habilidad de verificación cuanto más se usa la IA. De hecho, si se adquiere el hábito de no verificar, el pensamiento crítico se debilita.

En las redes sociales, las opiniones están divididas

Este tema también provoca grandes reacciones en las redes sociales. Esto se debe a que muchas personas ya están usando IA y al mismo tiempo sienten cierta inquietud.

Las reacciones destacadas en las redes sociales se dividen en tres grandes grupos.

El primero es la voz de quienes sienten una creciente sensación de crisis.

"Si los estudiantes dejan que la IA escriba sus informes, no desarrollarán habilidades de pensamiento".
"Si en el trabajo solo leen resúmenes de IA, perderán la capacidad de leer el texto original".
"Si nos acostumbramos a la conveniencia, ya no podremos construir textos por nosotros mismos".

Estas voces expresan la preocupación de que la capacidad intelectual humana pueda disminuir debido a la IA. Especialmente en el ámbito educativo, hay una fuerte preocupación de que las generaciones jóvenes dependan de la IA antes de adquirir las bases del pensamiento.

El segundo es la refutación.

"La IA es demonizada, pero lo mismo ocurrió con los motores de búsqueda y las calculadoras".
"Usar herramientas y perder habilidades son problemas diferentes".
"Al delegar en la IA, los humanos pueden concentrarse en tareas más avanzadas".

Quienes sostienen esta posición creen que no se debe temer en exceso a la IA. Más bien, al liberarse de tareas simples, los humanos pueden concentrarse en la creatividad y el juicio. De hecho, hay muchas situaciones en las que la IA reduce la carga de trabajo, como la transcripción de reuniones, la organización de puntos clave, la redacción de borradores de correos electrónicos y la creación de borradores de documentos.

El tercero es el grupo más realista y moderado.

"No se trata de si usar o no la IA, sino de cómo usarla".
"Primero debemos desarrollar nuestras propias ideas y luego pedir a la IA que proponga refutaciones o mejoras".
"No debemos usar la IA como un escritor fantasma, sino como un compañero de debate".

Esta reacción está en línea con el argumento del artículo original. No se trata de prohibir la IA ni de alabarla sin medida, sino de mantener el control en manos humanas.

Lo interesante en el debate en las redes sociales es que cuanto más usan la IA las personas, menos tienden a negarla de manera simple y más se enfocan en el "diseño del uso". Las personas que usan la IA cotidianamente conocen su conveniencia. Al mismo tiempo, también conocen la sensación de que su propio pensamiento se vuelve superficial si delegan todo.

Por eso, la sensación en el campo es que "la IA no es peligrosa" ni "la IA es omnipotente". "Es peligroso usarla sin pensar, pero es poderosa si se usa para pensar".

El problema no es la IA, sino "el primer movimiento"

Entonces, ¿cómo deberíamos usar la IA?

Lo más importante es no entregar el primer movimiento a la IA.

Si vas a escribir un texto, primero escribe un borrador por ti mismo. Si vas a pensar en un proyecto, primero plantea tres hipótesis propias. Si vas a investigar algo, primero define lo que quieres saber con tus propias palabras. Si vas a construir un argumento, primero establece una conclusión provisional por ti mismo.

Luego, llama a la IA.

"Señala las debilidades de esta lógica".
"Menciona tres opiniones contrarias".
"Identifica los puntos que podrían generar dudas en los lectores".
"¿Cómo se puede hacer más comprensible esta estructura?"
"Enumera los puntos que necesitan verificación de hechos".

Con este enfoque, la IA no se convierte en un sustituto del pensamiento, sino en un compañero para fortalecerlo.

Por otro lado, si desde el principio le pides "escribe todo", "piensa todo" o "saca conclusiones", la IA se convierte en un sustituto conveniente. En ese momento, el tiempo de trabajo puede reducirse, pero también desaparece la carga que debería haber pasado por tu mente.

La eliminación de la carga es cómoda a corto plazo. Pero si también se elimina la carga necesaria para el aprendizaje y el crecimiento, a largo plazo se convierte en una pérdida.

En términos de entrenamiento muscular, la IA puede ser tanto una herramienta de apoyo como una silla de ruedas eléctrica. Si se usa como herramienta de apoyo, se pueden abordar tareas más desafiantes. Pero si se usa constantemente incluso cuando se puede caminar, los músculos de las piernas se debilitan.

Las generaciones jóvenes pueden ser más susceptibles

Es especialmente importante prestar atención a las generaciones que están por adquirir formas de pensamiento.

Aquellos que ya tienen experiencia escribiendo textos y poseen una base en la estructura lógica y la lectura crítica pueden comparar, cuestionar y corregir la salida de la IA. Mientras aprovechan la conveniencia de la IA, también pueden mantener su propio juicio.

Sin embargo, ¿qué sucede si los estudiantes que aún no tienen un estilo propio de escritura dejan que la IA produzca textos completos desde el principio? Podrían carecer de la experiencia de dudar, corregir, fallar y reestructurar por sí mismos.

En el aprendizaje, lo importante no es solo obtener el texto correcto. Más bien, el significado radica en que sus propias ideas se organicen en el proceso de acercarse a la respuesta correcta.

Si se entrega un texto completo producido por la IA, la tarea superficialmente termina. Pero queda poco dentro de ese estudiante. Esto es un problema muy serio para la educación.

Por supuesto, no se trata de eliminar la IA de la educación. Más bien, la educación futura debe enseñar cómo usar la IA.

Sin embargo, no se trata de "cómo terminar rápidamente la tarea con la IA". Se trata de enseñar "cómo pensar por uno mismo antes de preguntar a la IA", "cómo cuestionar las respuestas de la IA" y "cómo usar la IA para profundizar en el propio pensamiento".

Lo mismo ocurre en el trabajo

Este problema no es exclusivo de los estudiantes. Lo mismo está ocurriendo en el ámbito empresarial.

Responder correos electrónicos, tomar actas de reuniones, redactar propuestas, preparar materiales de ventas, escribir memorandos de investigación, informes internos. La IA generativa facilita todas estas tareas de una sola vez. Para un entorno de trabajo ocupado, esto es de gran ayuda.