Todas las tecnologías anteriores relacionadas con los medios de comunicación (la imprenta, el cine y la radiodifusión) han permitido que sean muchos los que hablen. El telégrafo, el teléfono e internet nos permitieron conversar entre nosotros. Ahora, con la inteligencia artificial (IA), la máquina se une a nuestra conversación y la cambia en modos que apenas somos capaces de vislumbrar.
La IA lleva años con nosotros; por ejemplo, en los servicios de Google que traducen nuestras palabras, corrigen nuestra ortografía y terminan nuestras frases. Ahora, de repente, la IA es objeto de una agitada atención por parte de medios de comunicación, legisladores, reguladores, tecnólogos, inversores e investigadores, y merece todo un monográfico de esta publicación. ¿Por qué ahora? Porque a la última entrega de la IA (los modelos masivos de lenguaje –LLM– o IA generativa) se la ha enseñado a hablar. Y suena a lo mismo que hacemos nosotros.
No es de extrañar que el resultado de la IA generativa nos suene familiar, dado que es el producto de un software que ha mapeado los billones de relaciones entre los miles de millones de palabras disponibles online para poder predecir en cualquier frase el siguiente término que suene verosímil. Nos devuelve nuestras palabras, nuestro estilo lingüístico colectivo, nuestros clichés. Y encontrarse con un doppelgänger lingüístico no deja de ser perturbador.
Respuestas a la IA
La respuesta reflexiva a la IA generativa encaja en dos categorías. La primera, común en el nacimiento de cualquier tecnología nueva, es el pánico moral. A los profesores les preocupa no poder distinguir los trabajos de los alumnos de los realizados por máquinas y temen, en esa situación, que toda una generación no aprenda nunca a escribir. Los medios de comunicación advierten de que la IA inundará de desinformación nuestro ecosistema informativo (como si no estuviera ya más que inundado) e inclinará la sociedad hacia el extremismo. Sin embargo, algunas investigaciones recientes demuestran que la mayoría de la gente dedica poco tiempo a las llamadas fake news y que la repercusión de esas noticias es menor de lo que se temía; el extremismo social tiene raíces más profundas. Hay incluso creadores de IA que afirman que la nueva tecnología representa un riesgo existencial para toda la humanidad. Es puro marketing con sesgo machista: tipos procedentes del ámbito tecnológico que presumen de su asombroso poder. En algunos de ellos, las advertencias son el afloramiento de una falsa filosofía llamada largoplacismo, que valora la humanidad futura por encima de la presente y que parece sobre todo utilitarismo con una pizca de eugenesia. Puro disparate.
La otra respuesta a la última variante de la IA es correr a encargarle tareas innecesarias y arriesgadas, solo porque es nueva y atractiva: una novedad. Algunas agencias de noticias han empleado modelos masivos de lenguaje para escribir artículos, con la esperanza de poder prescindir de aun más periodistas, pese a que es bien sabido que la IA generativa no entiende de palabras ni de hechos. Así, esas agencias han acabado publicando errores, con lo que han hecho el ridículo y dañado su reputación. Por esa razón, yo habría aconsejado a Microsoft que no adjuntara ChatGPT, el modelo masivo de lenguaje más famoso, a su motor de búsqueda, Bing, porque se sabe que devuelve respuestas equivocadas.
Algunas agencias de noticias han empleado la IA generativa para redactar artículos, pese a que es bien sabido que la IA no entiende de palabras ni de hechos. Así, han acabado publicando errores
En junio, asistí a una audiencia federal en Nueva York para presenciar el caso del abogado Steven Schwartz, que había pedido a ChatGPT que elaborara una lista de casos para una presentación judicial. Cuando los abogados de la parte contraria y luego el juez manifestaron que no encontraban las citas, Schwartz volvió a ChatGPT, se lo pidió y envió al tribunal el texto de los casos no encontrados (que resultaron ser imaginarios). El juez los calificó de sinsentido y llamó a Schwartz al estrado, y el abogado se excusó diciendo que no podía creer que el ordenador mintiera. Por supuesto, la máquina no mentía, porque no entiende lo que es la verdad. Se limita a predecir palabras para terminar frases. Schwartz fue censurado y multado, no por utilizar la máquina, sino por confiar en ella.
Comprender los modelos masivos de lenguaje
La respuesta más sensata a los modelos masivos de lenguaje sería dedicar tiempo a estudiarlos y comprender sus capacidades y usos potenciales. En el caso de los medios de comunicación, puedo imaginar algunos. Por ejemplo, los modelos masivos de lenguaje pueden resultar útiles para ayudar a los escritores a organizar el trabajo: transcribir entrevistas, traducir textos y analizar volúmenes de investigación para resumirlos o esquematizarlos, extraer conceptos clave, encontrar patrones y responder preguntas.
Me pregunto si los modelos masivos de lenguaje podrían contribuir a ampliar la alfabetización de muchas personas que se sienten intimidadas por la escritura y ayudarlas a contar (e ilustrar) sus historias. Hablando de ese potencial con los participantes en un programa para ejecutivos de agencias de noticias, a un editor le preocupó que el uso de la IA pudiera homogeneizar el lenguaje de las comunidades, las cuales perderían con ello diversidad y matices de su habla, con lo que se acabaría afianzado (en Estados Unidos) la hegemonía lingüística blanca de quienes han tenido durante mucho tiempo el privilegio de publicar. Los modelos masivos de lenguaje reflejan los sesgos de la sociedad en favor del poder establecido. Es una de las principales razones para utilizarlos con precaución.
Si a la IA le resulta tan fácil imitar nuestra escritura, eso debería servir de acicate para ser diferentes, alimentar la gran variedad de voces, perspectivas, experiencias y discursos que existe en la sociedad
En realidad, los modelos masivos de lenguaje ponen de manifiesto lo predecible, anodina y aburrida que se ha vuelto nuestra composición colectiva. Si a la IA le resulta tan fácil imitar nuestra escritura, eso quizás debería servir de acicate para ser diferentes, alimentar la gran variedad de voces, perspectivas, experiencias y discursos que existe en la sociedad más que en los medios de comunicación de masas.
'Textpocalipsis' y 'contenidos'
Me temo, en cambio, que la IA generativa se utilizará para producir contenidos cada vez más banales. Tal es también el temor de Matthew Kirschenbaum, profesor de inglés en la Universidad de Maryland, para quien, cuando la IA generativa se entrene en el contenido generado por la IA, caeremos en un bucle de muerte cultural que llama el textpocalipsis. Kirschenbaum ha escrito en The Atlantic: "Hoy resulta fácil imaginar un entorno en el que las máquinas puedan incitar a otras máquinas a emitir texto ad infinitum, a inundar internet de texto sintético carente de intervención o intención humana: una plaga gris autorreplicante, pero en versión textual".
De un modo paradójico, el temor de Kirschenbaum podría desembocar en mi mayor esperanza: que los modelos masivos de lenguaje mercantilicen de una vez por todas el concepto mediático de contenido. En mi libro, The Gutenberg parenthesis, escribo que los tipos móviles y la cultura impresa encerraron el discurso público entre las cubiertas de los libros y transformaron la conversación y la creatividad en eso que llamamos contenido. Poco después de la invención de Gutenberg, los censores identificaron una buena cantidad de contenido nuevo y supuestamente dañino como algo peligroso que había que controlar. Después llegaron los derechos de autor, promulgados en Inglaterra en 1710 no para proteger a los creadores, sino para transformar su creatividad en un bien comercializable en beneficio de libreros y editores. Eso nos llevó a pensar en el contenido como una propiedad susceptible de ser poseída. En el siglo XIX, la mecanización y la industrialización de la imprenta con prensas de vapor y máquinas tipográficas convirtió los contenidos en un producto que debía fabricarse para un mercado de masas, como el jabón. Más tarde llegó internet, que hizo que el contenido fuera más abundante que nunca. A los escritores se los llama ya creadores de contenidos, a los periodistas se les asignan cuotas de contenidos y ya no trabajan para jefes de redacción, sino para jefes de contenidos. Y ahora llega la IA generativa, que puede escribir hasta el infinito y mercantilizar de una vez por todas la idea de contenido y despojarla de valor.
¡Aleluya!, exclamo yo. "Cuando oigo a la gente hablar de contenido me siento como si fuera el relleno del cojín de un sofá", dijo la actriz Emma Thompson en un encuentro reciente de la Royal Television Society en Cambridge. La palabra contenido, afirmó, es "sencillamente grosera".
El mundo después de Gutenberg
¿Qué será ahora de nuestra comunicación? Espero que podamos redescubrir la verdadera naturaleza dialógica de la sociedad. El paréntesis de Gutenberg (la teoría que inspiró el título de mi libro) procede de tres investigadores de Dinamarca: Tom Pettitt, Lars Ole Sauerberg y Marianne Borch. Su idea es que, antes de los tipos móviles, la información y las historias se transmitían de boca en boca y se modificaban por el camino, sin que hubiera un gran sentido de la propiedad o la autoría. O, como dijo Neil Postman, "la cultura es conversación". Sin embargo, con la imprenta, esa conversación quedó fijada en páginas, confinada entre principios y finales nítidos. Nuestro conocimiento del mundo se hizo lineal. "La línea, el contínuum (esta frase es un buen ejemplo), se convirtió en el principio organizador de la vida", dijo Marshall McLuhan. En sus inicios, la imprenta siguió siendo dialógica (Martín Lutero conversaba con el Papa a través de sus libros y de su quema) hasta que los medios de comunicación de masas acabaron con eso y convirtieron el texto en una propuesta unidireccional, restringida a aquellos que compraban grandes cantidades de tinta. Ahora salimos del paréntesis de Gutenberg, e internet permite a la sociedad volver a mantener una conversación consigo misma, ya que todos tenemos en el bolsillo una imprenta que nos permite hablar en línea. No afirmo que el actual discurso público sea ideal; lejos de ello, porque estamos desentrenados. Sin embargo, toda esa charla en línea tiene un beneficio: produce la abundancia de lenguaje que ayuda a entrenar modelos masivos de lenguaje para que hablen como nosotros.
Escritores y periodistas
¿En qué situación deja esta novísima tecnología a los escritores y, en especial, a los periodistas? ¿Nos sustituirá la máquina? No, pero podría –debería– cambiar la forma en que concebimos nuestro lugar en el mundo. En la Universidad Municipal de Nueva York (CUNY), creé un grado en Periodismo de Compromiso en la que enseñamos a los estudiantes a no empezar los artículos por sus propias ideas, sino escuchando a las comunidades, comprendiendo sus necesidades y decidiendo después qué beneficio puede aportar el periodismo. Enseño a los estudiantes que escribir artículos no es más que una herramienta a su disposición. De hecho, les digo que deben tener cuidado con el poder seductor que tiene el contar historias, el decidir qué merece ser contado, quién aparece en la historia y qué se puede decir. Gracias a internet, los periodistas pueden entablar un diálogo con las comunidades, convocarlas a la conversación, informar de sus intercambios, ayudarlas a reivindicar sus propios relatos.
Me pregunto si, con ello, los modelos masivos de lenguaje podrían transformar las formas que adoptan las noticias. Visité Google hace poco y vi una primera versión de su nuevo programa, NotebookLM, diseñado para analizar una carpeta con toda la investigación de un escritor (entrevistas, artículos y otros documentos), resumirla extrayendo las ideas clave y responder a preguntas relacionadas con ella. Aunque NotebookLM utiliza las habilidades de un modelo masivo de lenguaje, limita sus respuestas al conjunto de documentos que se le entregan, lo que reduce las posibilidades de que produzca alucinaciones (como dicen los programadores de IA) y hace que sea factible cotejar la salida con la entrada de datos.
Google, una empresa de ingenieros, contrató a Steven Johnson, respetado autor de más de una decena de libros, como director editorial de NotebookLM, un cargo poco habitual en Silicon Valley. Johnson y yo nos hemos preguntado por los usos y la repercusión de ese servicio y si los propios lectores prefirirían interrogar a las noticias en lugar de limitarse a leer artículos. En un reciente congreso de periodismo organizado por Google, editores y tecnólogos propusieron que los reporteros pudieran compartir transcripciones completas de entrevistas y otras investigaciones para que los lectores formularan preguntas sobre el material y encontraran las respuestas más relevantes para sus intereses.
Conversar más que leer
Me pregunto, pues, si las casillas en blanco a las que hoy nos enfrentamos a diario (en el chat de nuestros teléfonos, en el motor de búsqueda de Google y ahora en ChatGPT) cambiarán los principales modos de comunicación de la sociedad: menos lectura de texto y más participación en el diálogo. Siento un estremecimiento momentáneo ante la visión de que la sociedad vuelva a conversar de nuevo y de que sea la máquina con la que acabemos hablando. Recuerdo, acto seguido, de que uno de los principales usos que damos a nuestros teléfonos es comunicarnos con otras personas. Espero que los medios de comunicación (tan acostumbrados a hablar y no a escuchar) aprendan a conversar y a contribuir a nuestras conversaciones.
Una lección clave de The Gutenberg parenthesis es que, con el tiempo, la tecnología y los tecnólogos pasarán a un segundo plano, y los creadores tomarán las riendas. Siglo y medio después de la Biblia de Gutenberg (en torno a 1600) se produjo una formidable avalancha creativa gracias a la imprenta: la invención de la novela moderna por parte de Cervantes y del ensayo por parte de Montaigne, el desarrollo de un mercado para las obras de teatro impresas con Shakespeare y el nacimiento del periódico. No sé cuánto tardarán los actuales tecnólogos en pasar a un segundo plano, pero llegará el día en que más importante que la propia tecnología será lo que hagamos con ella. Por eso me he dedicado a desarrollar un programa de estudios de internet, para incorporar las ciencias sociales y las humanidades (historia, antropología, ética, diseño) al debate sobre el futuro de la red, para desplazar a los técnicos y promover de nuevo a estudiosos y artistas.
¿Cuáles son los conocimientos más importantes que deben aprender los estudiantes en la época de la inteligencia artificial? En un podcast sobre AI que copresento, Alex Babin, director de una empresa de IA generativa, declaró que "las carreras de inglés están recuperando otra vez el mundo". Saber escribir instrucciones para dirigir la IA generativa es una habilidad laboral nueva y lucrativa. Y Babin añadió: "El lenguaje de programación más atractivo del planeta Tierra es ahora mismo el inglés". Espero que pronto se diga lo mismo de innumerables lenguas. Y esa podría ser la mayor repercusión de los modelos masivos de lenguaje en la comunicación actual: permitirnos conversar con la máquina en nuestro idioma. Podría ser la victoria del lenguaje humano sobre el de la máquina.
Jeff Jarvis es director del Centro Tow-Knight para el Periodismo Empresarial y titular de la cátedra Leonard Tow de Innovación Periodística