“¿Puede la inteligencia artificial (IA) propagarse como un virus y erosionar la autonomía cognitiva?”. Eso se preguntó el científico
El trabajo
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Un
En términos cotidianos, son herramientas capaces de redactar, resumir o responder a partir de lo que una persona escribe, entre otras funciones. El nuevo trabajo del que participó Solé, titulado
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La comparación con un virus no presenta a la IA como una enfermedad ni concluye que cada uso de estas herramientas deteriore las capacidades humanas. Su objetivo es ofrecer un modelo teórico sobre la difusión social de una tecnología que puede ser útil y que, a la vez, puede arraigarse en prácticas culturales hasta volverse difícil de abandonar.
La investigación reúne a Solé, del
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Un proceso de “contagio social”
Según escribieron, los LLM se están integrando con rapidez en la cultura humana y cambian la manera de producir, transmitir y usar información. El modelo distingue entre personas no conectadas, conectadas y persistentemente dependientes de estas herramientas. A partir de esa clasificación, estudia la relación entre transmisión social, recuperación y refuerzo colectivo.
Los autores advierten que esa interacción puede generar puntos de inflexión.
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Los modelos de lenguaje dejaron de limitarse a búsquedas de información o a la elaboración de borradores. Hoy forman parte del entorno textual en el que se lee, se escribe, se investiga y se toman decisiones. Frente a eso, el artículo desplaza la discusión de la conveniencia de usar inteligencia artificial hacia otra pregunta: qué relación cognitiva están construyendo las personas con ella.
A diferencia de un buscador convencional, un
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Los investigadores diferencian entre apoyo cognitivo y sustitución de tareas
Los investigadores describieron a los LLM como “motores de cambio cognitivo y social” cuya difusión modifica capacidades humanas. Primero comparan estas herramientas con agentes infecciosos y luego presentan un modelo poblacional basado en enfoques matemáticos de la epidemiología, métodos que también se han utilizado para analizar la adopción de tecnologías.
La analogía, aclararon, no presupone una relación intrínsecamente parasitaria entre humanos y modelos. Los virus biológicos pueden ser patógenos, mutualistas o socios evolutivos; de manera similar, el efecto de los LLM depende de su utilización.
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El beneficio para una persona tampoco necesariamente se traslada al conjunto de la población, según el trabajo. La comparación resulta útil, explicaron los autores, porque el uso de los LLM puede generar persistencia y circuitos de transmisión. Esos circuitos incluyen prácticas que se expanden culturalmente y linajes de modelos que se mantienen y modifican mediante retroalimentaciones tecnológicas y económicas.
El documento recupera una anticipación de 1960 de
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Más de seis décadas después, los autores consideran que los LLM vuelven concreta aquella hipótesis. El alcance de estas herramientas no depende solo de las tareas que ejecutan, sino de los acoplamientos que pueden establecer entre la cognición humana y la artificial. En uno de los extremos, la IA podría funcionar como un “exocórtex”, una extensión externa capaz de buscar en grandes cuerpos de conocimiento, mientras el investigador humano conserva la interpretación y el juicio de alto nivel.
La educación y las instituciones sostienen la autonomía que el modelo busca medir
Los seres humanos han delegado desde hace tiempo partes de la cognición en el lenguaje, la escritura, las instituciones y la tecnología. Para los investigadores, esa externalización impulsó un cambio cultural acelerado. La
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El modelo sostiene que las consecuencias no pueden medirse solo desde el uso individual. Por un lado, las nuevas formas de emplear LLM se transmiten porque las personas aprenden unas de otras, los lugares de trabajo y las escuelas los incorporan, y se imitan las prácticas que dan resultado. Por eso, la adopción tiene un componente de contagio.
Por otro lado, la cognición autónoma también posee una base social. La educación y las instituciones no solo comparten información: crean ámbitos donde se ejercitan y se premian la lectura, la escritura, el razonamiento, la verificación y la resolución independiente de problemas. Cuando esas prácticas son habituales, se refuerzan entre sí.
El punto central del modelo está en la relación entre ambos procesos. A medida que se generaliza la delegación de tareas cognitivas, puede debilitarse el entorno social que sostiene el razonamiento autónomo. Y, si ese entorno se debilita, delegar se vuelve todavía más fácil y atractivo.
De ahí que un crecimiento gradual del uso de LLM pueda provocar una respuesta colectiva desproporcionada. Superado un punto crítico, la pérdida de autonomía puede alimentarse a sí misma y llevar rápidamente a una población hacia una descarga cognitiva más extendida y menores competencias.
También advierte una dificultad adicional: cuando ese estado de dependencia ya se consolidó, volver a las condiciones anteriores podría no alcanzar para recuperar la situación previa. En ese escenario, la prevención resultaría bastante más sencilla que la reversión.
La “inmunización cognitiva” apunta a conservar prácticas humanas activas
El trabajo insiste en que los beneficios de los LLM son sustanciales. La diferencia relevante no estaría entre usar o rechazar la IA, sino entre formas de acoplamiento que extienden las competencias humanas y aquellas que sustituyen las operaciones cognitivas mediante las cuales esas capacidades se mantienen.
En esa línea, los autores contraponen la IA como
Entre esas prácticas incluyen resolver problemas sin ayuda, verificar información, sostener discusiones críticas, establecer períodos deliberados de desconexión, conservar habilidades ajenas a la IA y diseñar entornos educativos donde el modelo apoye el trabajo sin completar la tarea cognitiva.
Cuando ya existe una dependencia persistente, agregan, el desafío no puede resolverse únicamente con educación o diseño de herramientas. Trabajos recientes sobre usos problemáticos de LLM apuntan a mecanismos psicológicos y conductuales vinculados con pérdida de control, regulación emocional, sesgos cognitivos y dependencia habitual. Por eso, la autorregulación conductual y, en los casos más graves, intervenciones como la terapia cognitivo-conductual podrían cobrar relevancia.
Así, la noción de inmunización abarca desde la prevención cultural e institucional hasta la recuperación individual. Los autores proponen que investigaciones futuras analicen la autonomía, la dependencia y la capacidad de acción como propiedades continuas y en evolución dentro de patrones distribuidos entre humanos y máquinas, en lugar de tratarlas como compartimentos fijos. La pregunta sería bajo qué condiciones interacciones pasajeras pasan a ser formas autosostenidas de organización cognitiva.
Investigadores ya habían alertado que la IA estaría dañando de forma activa capacidades cognitivas. Los estudiantes, en particular, recurren a herramientas de inteligencia artificial en el aula, con la posibilidad de delegar una parte considerable de su pensamiento crítico.
El artículo retoma la idea de que esta adaptación a los
Estos especialistas aplicaron a
Bajo esa lectura, cada correo electrónico, fragmento de código o decisión delegada transferiría a los modelos parte de una maquinaria cognitiva que antes realizaba el usuario. El nuevo estudio los define como “replicadores culturales hipereficientes”, alimentados por datos humanos, ajustados para resultar fluidos y adictivos, y capaces de modificar de forma silenciosa cómo miles de millones de personas escriben, deciden y recuerdan.
La propuesta final no plantea temor ante la IA, sino un uso deliberado, para evitar que la herramienta termine dirigiendo a quien la utiliza.
Un uso saludable
La
Asimismo
También propone identificar las habilidades que conservan valor fuera del entorno digital, como la comunicación, la negociación, la improvisación y la lectura de señales humanas.
La segunda línea de acción apunta a reinvertir el tiempo que la IA libera de tareas rutinarias en actividades de mayor valor, como el aprendizaje, la mejora de procesos y el diseño de nuevos modelos de trabajo. So sostiene que la tecnología no debería limitarse a acelerar funciones existentes, sino facilitar nuevas posibilidades. Además, plantea configurar herramientas que acompañen la resolución de problemas mediante preguntas, orientación y práctica, en lugar de entregar respuestas inmediatas que fomenten la dependencia.
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