¿La IA acaba con la voz humana en nuestra escritura?

Tal vez la siguiente escena te sea familiar: empiezas a escribir un mensaje de texto en WhatsApp y la función de autocompletar de tu teléfono te da varias opciones para la siguiente palabra, desde banales hasta hilarantes. O estás por terminar la redacción de un correo electrónico y, con solo poner la palabra “avísame”, la aplicación te sugiere “avísame si tienes alguna pregunta” en texto gris claro. Una acción tan cotidiana como usar la IA de tu chat esta cambiando tu escritura

Las tecnologías de lenguaje predictivo se han vuelto tan comunes en nuestra vida (integradas en teléfonos inteligentes, servicios de correo electrónico y chatbots), que apenas y las notamos. Pero plantean una pregunta difícil: ¿qué sucede con la voz única de un escritor cuando la inteligencia artificial  completa sus ideas de forma rutinaria, o las genera completamente desde cero?

Como director de un departamento de inglés e investigador que estudia los efectos de la escritura predictiva, he sido testigo de primera mano de los desafíos que los sistemas de IA generativa, como ChatGPT, Gemini y Claude, plantean para la expresión individual.

Esta tecnología se ha incorporado al proceso de escritura de manera tan completa que resulta casi imposible imaginar una escena de un pasado no tan lejano: un escritor, solo, con una pluma o lápiz y un trozo de papel, tratando de traducir sus ideas, argumentos e historias en algo inteligible e interesante.

El texto predictivo conduce a la escritura predictiva

Sin embargo, como han señalado estudiosos e investigadores, esta visión de la escritura nunca fue del todo precisa.

Los ensayos siempre han incorporado la orientación de maestros, profesores o tutores de escritura. Un amigo puede dar su opinión, o la frase de tu novelista favorito puede servir de inspiración. El lenguaje que usamos nunca es completamente “nuestro”, sino que se nutre de millones de fuentes absorbidas a lo largo de nuestras vidas.

Así como es un mito pensar que los escritores componen en el vacío, nunca ha existido una línea divisoria clara entre la expresión humana genuina y el texto generado por máquina. Como han señalado los expertos, llevamos mucho tiempo utilizando máquinas para comunicarnos. Cada avance tecnológico (desde la pluma y máquina de escribir hasta el la computadora), ha traído consigo cambios en la forma en que los seres humanos nos expresamos de manera escrita.

Sin embargo, la omnipresencia de tecnologías de lenguaje predictivo amenaza directamente la creatividad humana o, como lo expresó un estudio, “el texto predictivo fomenta la escritura predictiva“.

Debido a que la IA generativa compone y sugiere texto siguiendo patrones altamente estandarizados y predecibles, sus resultados pueden parecer versiones adornadas de lo que los lingüistas denominan “expresión fática“. Se trata de frases demasiado comunes que funcionan más como vínculos sociales que como transmisoras de sentimientos: “¿cómo estás?”, “que tengas un buen día” o “hasta pronto”.

Pero este vínculo puede perder su efectividad si la tecnología se utiliza en situaciones inapropiadas. Usar inteligencia artificial para redactar una publicación en redes sociales tras una tragedia, o para escribir una carta de admiración a un atleta olímpico, resulta poco sincero.

La gente empieza a darse cuenta de la prosa de la inteligencia artificial generativa, no porque sea torpe o esté mal escrita, sino porque suena toda igual, genérica. Esto se debe a que los grandes modelos de lenguaje se entrenan con enormes cantidades de ejemplos de escritura humana y predicen el texto basándose en probabilidades y características comunes.

Esos resultados predictivos suelen dar como resultado una voz singular y reconocible. O como explicó Sam Kriss en un ensayo reciente para The New York Times Magazine: “Antes había muchos escritores y muchos estilos diferentes. Ahora, cada vez más, un autor anónimo produce prácticamente de todo”.

IA, hacia una media cultural de la escritura

La IA generativa acelera los tipos de convergencia cultural y expresión uniforme que ya se producían alrededor de la escritura.

Por ejemplo, los lingüistas han demostrado que los acentos regionales en Estados Unidos se están desvanecido y homogeneizado debido a una combinación de migración, urbanización, medios de comunicación y redes sociales. Mientras tanto, el inglés americano desplaza a otras variantes a nivel internacional debido al predominio global de los medios de comunicación, la televisión, el cine y otros productos estadounidenses.

¿Estamos destinados a escribir y hablar igual? La IA generativa no sabe de antemano si en tu escritura nombras a los refrescos “soda”, “pop” o “coca-cola”. Si la dejas elegir, simplemente seleccionará “soda” por ti, ya que es el término más común en sus datos de entrenamiento.

Por el contrario, lo que la gente suele valorar en un ensayo, novela, poema o mensaje a un amigo preocupado es la capacidad del autor humano para demostrar, de forma clara y distinta, algo poderoso y singular, y plasmar su estilo.

Hacer que los chatbots sean menos atractivos

¿Cómo pueden, entonces, los profesores motivar a los estudiantes a desarrollar su propia voz?, ¿en qué se diferencia esa tarea hoy de lo que era hace solo una década?

En este punto, conviene reflexionar sobre dónde presenta dificultades la inteligencia artificial generativa y por qué.

Los chatbots son buenos creando prosa relativamente insípida y fácil de leer, ya que es lo que predomina en sus datos de entrenamiento. Pero les cuesta crear los giros radicalmente inesperados que aparecen en novelas como “Ulises” de James Joyce o canciones como “Bohemian Rhapsody” de Queen.

Existen diversas técnicas para fomentar este tipo de saltos estilísticos entre los estudiantes al momento de escribir.

Los profesores pueden incorporar la imprevisibilidad en la tarea. Por décadas, instructores de escritura creativa lhan utilizado técnicas para fomentar el pensamiento innovador. Por ejemplo, pueden pedir a los alumnos que redacten un poema y luego lo reescriban sin la letra “e”, o limitarse a un máximo de dos adjetivos.

Otro método consiste en que los estudiantes recurran a experiencias personales concretas. Enseñarles a explorar las conexiones entre los personajes y los conflictos de una novela, y las personas y situaciones de sus propias vidas hace que recurrir a los chatbots sea menos atractivo, si no completamente inútil. Por el contrario, las tareas impersonales, como por ejemplo “analiza el simbolismo del color verde en El gran Gatsby“, probablemente produzcan resultados genéricos y predecibles.

Los profesores también pueden asegurarse de que el trabajo de sus alumnos llegue a un público diverso. Si solo lo lee el profesor, es posible que los alumnos sean menos propensos a dedicar tiempo a cultivar su propia voz. Pero si tienen que escribir un ensayo o un cuento para sus amigos o abuelos, es probable que tengan un mayor incentivo para expresarse con naturalidad.

Existen muchas otras estrategias, desde verse obligado a invertir el argumento de un ensayo para favorecer a la otra parte, hasta entrevistar a desconocidos para un trabajo académico e incluir sus citas.

Los escritores tienen acceso a fuentes y a un lenguaje a los que las máquinas no pueden acceder ni generar. Lograr que los estudiantes exploren métodos no convencionales de composición y revisión es esencial para garantizar que la tecnología sea una valiosa herramienta de reflexión, pero 
no un sustituto de su voz.

Gayle Rogers es profesor de inglés en la Universidad de Pittsburgh.

Este artículo se republica de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original aquí.