martes, 25 de noviembre de 2025

El creciente impacto de la IA generativa en tu cerebro.

 




La página en blanco poseía un poder aterrador. Era un silencio inmenso y blanco que exigía ser llenado únicamente por la arquitectura cognitiva del individuo. Escribir, codificar, diseñar, era enfrentarse a la fricción de las propias limitaciones y, mediante el esfuerzo, trascenderlas.



Hoy, la fricción está desapareciendo.

El auge de la IA generativa, modelos capaces de producir texto, imágenes y código con una fluidez inquietante, ha provocado un cambio en el panorama psicológico. Se nos promete una era de productividad ilimitada, una democratización de la creatividad en la que la barrera de entrada para tareas complejas se reduce a una mera indicación verbal.

Sin embargo, nada es realmente gratis. Dejando de lado el impacto ambiental, nuestros tesoros artificiales de conveniencia implican un coste oculto, que se carga en nuestras mentes. Estamos externalizando no solo el trabajo pesado, sino los mismos procesos que constituyen la agencia humana y el pensamiento mismo.

La tentación psicológica de la IA generativa tiene sus raíces en nuestro deseo inherente de economía cognitiva. Nuestros cerebros son órganos costosos de mantener; buscan naturalmente el camino de menor resistencia. ¿Por qué esforzarse en sintetizar información compleja cuando un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) puede proporcionar un resumen matizado en segundos? ¿Por qué sufrir la agonía del lienzo en blanco cuando Midjourney puede iterar una docena de conceptos al instante?


El atractivo camino de menor resistencia

Este fenómeno continuo satisface nuestra afinidad por la descarga cognitiva: el uso de herramientas externas para alterar los requisitos de procesamiento de información de una tarea mental. Durante mucho tiempo hemos usado cuadernos para descargar la memoria y calculadoras para descargar el cálculo. Los filósofos Andy Clark y David Chalmers propusieron la famosa tesis de la "mente extendida", argumentando que nuestras herramientas se convierten literalmente en partes de nuestro aparato cognitivo.

Sin embargo, la IA generativa representa un cambio radical con respecto a las herramientas anteriores. Una calculadora no entiende matemáticas; ejecuta lógica rígida. Un LLM, en cambio, se ocupa de las relaciones semánticas y el modelado probabilístico. Cuando descargamos una tarea a GenAI, no solo descargamos una tarea, como el almacenamiento o el cálculo; Nos estamos deshaciendo de una secuencia laboriosa que implica síntesis, juicio y creatividad. Al no esforzarnos más, el tejido conectivo del pensamiento comienza a debilitarse. Corremos el grave riesgo de perder la capacidad de acción.
El cerebro: ¿Nuestro mejor amigo?

El peligro reside en la realidad neuroplástica de "úsalo o piérdelo". Las vías neuronales se refuerzan mediante la lucha de la cognición activa. La dificultad de articular una idea compleja reside en el proceso de comprenderla. Al eludir esta lucha, corremos el riesgo de atrofiar los músculos mentales necesarios para el pensamiento independiente. Podemos convertirnos en editores altamente eficientes de contenido sintetizado, pero cada vez somos más incapaces de generar estructuras de pensamiento originales desde cero.

Además, la percepción de la capacidad de acción —la sensación de ser el autor de mis acciones, que está intrínsecamente ligada al esfuerzo— se resiente. La psicología reconoce el "efecto IKEA", en el que valoramos desproporcionadamente las cosas que parcialmente creamos nosotros mismos. El esfuerzo invertido en abordar un problema difícil confiere un sentido de propiedad y competencia. Cuando la máquina hace el trabajo pesado, ese sentido de propiedad se desvanece. Podemos sentir alivio por la tarea completada, pero no la satisfacción del dominio ni la gratificación que surge al superar nuestras barreras internas.
De las palabras a las cosmovisiones conectadas

También existe el sutil problema de la conformación lingüística. Los LLM funcionan con probabilidad estadística, prediciendo el siguiente token más probable. Son motores de consenso, entrenados con el resultado promedio de internet. Al confiar en ellos como compañeros de conversación y herramientas de redacción, corremos el riesgo de aplanar nuestro terreno cognitivo y verbal.

Nuestros pensamientos pueden comenzar a reflejar inconscientemente los resultados estadísticamente probables de los modelos que usamos, alejándonos de las conexiones extrañas, idiosincrásicas y verdaderamente novedosas que definen el genio humano. Podríamos comenzar a pensar en indicaciones, adaptando nuestro monólogo interno para que sea fácilmente digerible por un algoritmo externo.
¿Decadencia lenta en lugar de una distopía dramática?

No nos enfrentamos a una dramática toma de control de la IA al estilo Terminator (todavía). En cambio, nos estamos dejando llevar lentamente hacia una cómoda pasividad cognitiva: un capullo tibio en el que se satisface toda necesidad intelectual incluso antes de que el deseo se forme por completo. ¿Cuáles son los límites de nuestro potencial latente e insatisfecho? ¿Qué luchas son esenciales para preservar la sensación de ser humano?
Una lección práctica para recuperar tus luchas

Para preservar la soberanía cognitiva en una era híbrida, debemos practicar la fricción deliberada. Debemos elegir activamente hacer las cosas de la manera difícil, no motivados por la búsqueda incesante de la eficiencia, sino por la higiene cognitiva.


Dedica al menos tres horas a la semana a una tarea de alta comprension de textos y escritura;  completamente desconectado de la asistencia de IA. Escribe el borrador de un artículo a mano sin GPT. 

Geoffrey Hinton y el Desastre de la Humanidad

 



Geoffrey Hinton, uno de los tres llamados "padrinos" de la IA, nunca pierde la oportunidad de lanzar proclamas inquietantes sobre la tecnología que ayudó a crear.

Durante una conversación pública de una hora con el senador Bernie Sanders en la Universidad de Georgetown la semana pasada, el informático británico expuso todas las alarmantes maneras en que, según él, la IA revolucionará la sociedad para peor, dejando aparentemente poco espacio para artimañas humanas como el optimismo. Una de las razones es que el rápido despliegue de la IA será completamente diferente a las revoluciones tecnológicas del pasado, que crearon nuevos tipos de empleos, afirmó.

"Quienes pierdan sus empleos no tendrán otros a los que recurrir", declaró Hinton, según Business Insider. "Si la IA se vuelve tan inteligente como las personas, o incluso más, cualquier trabajo que puedan hacer podrá ser realizado por la IA".

"Estos expertos realmente apuestan a que la IA reemplazará a muchos trabajadores", añadió Hinton.

Hinton fue pionero en las técnicas de aprendizaje profundo que son fundamentales para los modelos de IA generativa que impulsan el auge de la IA actual. Su trabajo sobre redes neuronales le valió un Premio Turing en 2018, junto con el investigador de la Universidad de Montreal Yoshua Bengio y el ex científico jefe de IA en Meta, Yann LeCun. El trío es considerado el "padrino" de la IA.

Los tres científicos han sido francos sobre los riesgos de la tecnología, en distintos grados. Pero fue Hinton quien comenzó a generar más atención cuando dijo que lamentaba el trabajo de su vida tras dejar su puesto en Google en 2023.

No ha cambiado de opinión desde entonces. Ha advertido constantemente que la IA destruirá empleos y creará un desempleo masivo. Este mes, Hinton inyectó más fatalismo a esta predicción al opinar que la industria de la IA no podría generar ganancias sin reemplazar la mano de obra humana.

En su conversación con Sanders, Hinton reiteró estos riesgos, añadiendo que los multimillonarios que lideran la IA, como Elon Musk, Mark Zuckerberg y Larry Ellison, no han considerado seriamente que, según declaró, si los trabajadores no cobran, nadie comprará sus productos.

Anteriormente, Hinton ha afirmado que no sería inconcebible que la humanidad fuera aniquilada por la IA. También cree que no estamos tan lejos de lograr una inteligencia artificial general, o IAG, un hipotético sistema de IA con niveles de inteligencia humanos o sobrehumanos, capaz de realizar una amplia gama de tareas, cuyo desarrollo obsesiona a la industria de la IA.

“Hasta hace muy poco, pensaba que pasarían entre 20 y 50 años antes de que tuviéramos una IA de propósito general”, declaró Hinton en 2023. “Y ahora creo que podrían pasar 20 años o menos”.

Sorprendentemente, Hinton ahora afirma que los modelos más recientes, como el GPT-5 de OpenAI, "saben miles de veces más que nosotros".

Si bien los principales modelos de lenguaje de gran tamaño se entrenan con un corpus de datos que supera con creces lo que un humano podría aprender, muchos expertos discrepan en que esto signifique que la IA realmente "sabe" de qué habla. Además, muchos esfuerzos para reemplazar a los trabajadores con modelos semiautónomos llamados agentes de IA han fracasado estrepitosamente, incluso en funciones de atención al cliente que muchos predijeron que serían las más vulnerables a quedar obsoletas. En otras palabras, no está del todo claro que la tecnología pueda reemplazar con tanta facilidad incluso los empleos mal pagados.

Sin embargo, nunca dudes de que tus jefes supremos encuentren la manera de estafarte. Las máquinas de IA podrían ser una gran herramienta para llevar a cabo acciones imperialistas en el extranjero; desplegar robots de IA para combatir en el extranjero sería excelente para el complejo militar-industrial estadounidense, argumentó Hinton, ya que no habría soldados muertos que pudieran causar "repercusiones políticas".

"Creo que eliminará una de las principales barreras que impiden que los países ricos y poderosos invadan países pequeños como Granada", dijo Hinton a Sanders.