Hoy, respondiendo un tweet ( o como se llamen ahora), me quedé pensando sobre este tema. Los recientes avances en modelos de lenguaje (en adelante LLM) como ChatGPT, plantean un dilema interesante. Por un lado, tienen el potencial de realizar tareas intelectuales por nosotros, desde traducir textos, redactar ensayos, programar código… Esta cesión puede llevar a que dejemos de ejercitar ciertas habilidades mentales. La externalización cognitiva no ha nacido con los LLM, pero el salto que va a producirse (que se está produciendo) en este sentido no tiene precedentes.
Sin embargo, al mismo tiempo, si se usan correctamente, estas herramientas también pueden reforzar nuestras habilidades. El ejemplo que puse en el tweet me parece el más fácil de entender: ChatGPT puede traducirnos todo y que no necesitemos aprender un idioma para leer un texto, y al mismo tiempo puede ayudarnos a aprender idiomas más rápido al proveer traducciones y correcciones instantáneas. Puede sugerir ideas y estructuras para escribir mejor. Incluso puede explicar conceptos de forma didáctica para ayudarnos a entender mejor.
Ese es el dilema: que nuestro cerebro constantemente busca cómo ahorrar energía. Evolutivamente tiene mucho sentido (consume la cuarta parte de ella), pero al igual que en un mundo de abundante comida post-procesada resulta un problema nuestra ancestral atracción por los azúcares más calóricos , la economía cognitiva nos puede jugar una mala pasada con los LLM. Si ChatGPT puede escribir un ensayo entero por nosotros, es tentador dejar que lo haga en lugar de hacer el esfuerzo mental de escribirlo nosotros mismos. Pero cediendo a esa tentación una y otra vez, no desarrollamos nuestras propias habilidades de escritura y pensamiento crítico.
Para aprovechar al máximo el potencial de aprendizaje de ChatGPT y evitar volvernos mentalmente complacientes, se requiere intencionalidad y esfuerzo, esto es, usar estas herramientas activamente, no pasivamente. Por ejemplo, en lugar de solo pedirle a ChatGPT que escriba un ensayo, podemos pedirle ideas y estructuras, pero escribirlo nosotros mismos. O al revés, cincelar concienzudamente un borrador creado por él, o pedirle retroalimentación de nuestros borradores para mejorar, no solo el producto final. Es un asistente maravilloso, pero justamente por ser eso no nos puede suplantar salvo en lo que conscientemente consideremos necesario. No podemos desligarnos de todos los procesos.
Con el tiempo, esto generará dos perfiles de uso de IA:
El uso activo: Aprovechar la tecnología para reforzar nuestras habilidades, no reemplazarlas. Es decir, realizar el trabajo cognitivo nosotros mismos, usando la IA como ayuda y guía.
El uso pasivo: Delegar todo el trabajo que se pueda a la IA para ahorrar esfuerzo mental, con lo que nuestras habilidades cognitivas se atrofiarán con el tiempo por falta de uso.
Por supuesto, no son excluyentes y habrá cosas con las que juiciosamente adoptaremos el perfil de uso pasivo. Pero habrá que vigilar la tentación de dejarse llevar que siempre estará ahí.
Por otro lado, en cuanto al ámbito laboral, en un mundo donde casi todos tengan acceso a estas herramientas, ¿cuál será el factor que marque la diferencia?
Nosotros.
Y siendo los LLM no deterministas y por tanto abiertos al error y necesitados de supervisión, ¿quién sacará más provecho de ellos?
Justamente quienes conozcan mejor la disciplina que tratan.
La clave estará en cultivar la autosupervisión y la autodisciplina para exprimir los beneficios de aprendizaje de los LLM y evitar volvernos mentalmente anémicos. Si podemos vencer esa inercia cerebral, estas tecnologías pueden elevarnos a nuevos niveles de conocimiento y habilidad. Pero requerirá de nuestro esfuerzo activo y constante en una sociedad en la que una de las grandes aspiraciones es la máxima comodidad.