En la actualidad, buena parte de los análisis sobre el fenómeno de la inteligencia artificial (IA) se construyen desde perspectivas diversas: sus fundamentos teórico-conceptuales y técnicos, sus aplicaciones, sus consecuencias éticas y morales, las transformaciones que podría provocar en el futuro, o ciertas relaciones histórico-genealógicas de innovación que buscan establecer una continuidad entre internet, las redes sociales y la IA. Estas últimas suelen apoyarse, entre otros aspectos, en las resistencias y rechazos que han acompañado la aparición de distintas innovaciones tecnológicas, interpretando las actuales preocupaciones sobre la IA como una manifestación más de ese fenómeno. Se plantea un problema respecto de esta última perspectiva: aunque estas relaciones pueden parecer atractivas, no logran profundizar en los procesos cognitivos resultantes de la interacción sujeto-artefacto.
La IA no constituye simplemente la continuación de internet ni de las redes sociales. Se trata, más bien, de trayectorias históricas diferentes que, en determinado momento, comienzan a converger dentro de un mismo ecosistema digital. Esta distinción permite también reformular el problema contemporáneo de “aprender a utilizar” la IA para no quedar rezagados. La IA no parece constituir únicamente el inicio de una nueva etapa tecnológica que, llegado el momento, será sustituida por otra innovación. Su particularidad radica en su carácter transversal en proyectos tecnológicos, científicos, culturales y sociales. Comienza a constituirse en una de las bases sobre las que probablemente se desarrollarán muchas de ellas.
El problema detectado se encuentra en que, si delegar completamente el pensamiento a una IA supondría renunciar a una parte importante de nuestra libertad intelectual, utilizarla adecuadamente exigiría, por el contrario, conservar la capacidad de juicio. Esta afirmación podría conducir fácilmente a una discusión prescriptiva sobre cómo deberíamos utilizar la IA. Sin embargo, aprender a utilizarla tampoco debería reducirse a saber formular prompts, dominar determinadas herramientas o adaptarse a las exigencias del mercado para no desaparecer. El problema más profundo consiste en conservar la autonomía cognitiva y asumir la responsabilidad por aquello que hemos pensado con ayuda de la IA.
La IA puede llegar a participar de un sistema de cognición extendida sin que ello implique sustituir al sujeto como centro de la agencia cognitiva. Esta posibilidad permite, además, volver sobre una de las aspiraciones del proyecto ilustrado: la ampliación del acceso al conocimiento y, con ello, de las posibilidades de servirse del propio entendimiento. La IA parece ofrecer condiciones nunca antes vistas para profundizar esa aspiración. Pero, a la vez, introduce una nueva paradoja. Una tecnología capaz de extender nuestras capacidades cognitivas puede convertirse también en nuestro nuevo “tutor”.
La IA comenzó a desarrollarse a partir de problemas distintos de aquellos que dieron origen a internet y, posteriormente, a las redes sociales. Aunque convencionalmente se sitúa su nacimiento como campo en la conferencia de Dartmouth de 1956, sus antecedentes intelectuales son anteriores y están vinculados con problemas relacionados con la lógica, la probabilidad, la computación y la posibilidad de reproducir artificialmente ciertas capacidades asociadas a la inteligencia humana. En 1950, Alan Turing ya había planteado el problema de la inteligencia de las máquinas y propuesto lo que posteriormente sería conocido como el test de Turing. Esta breve reconstrucción, necesariamente incompleta, permite situar el desarrollo de la IA dentro de una genealogía propia (Bringsjord & Govindarajulu, 2018).
Internet siguió otra trayectoria. Sus antecedentes se encuentran en el desarrollo de las redes de computadoras y de ARPANET, inicialmente vinculados con problemas de comunicación, interconexión y acceso compartido a recursos e información. Posteriormente, este desarrollo posibilitó nuevas formas de comunicación y acceso a la información y, mucho después, la aparición de plataformas digitales y redes sociales (Leiner et al., 1997). Por ello, no resulta adecuado describir una evolución lineal según la cual internet habría producido las redes sociales y estas, finalmente, habrían desembocado en la inteligencia artificial.
Lo que se produjo, más bien, fue una convergencia. Internet proporcionó una escala inédita para la circulación y producción de información, mientras los sistemas algorítmicos comenzaron progresivamente a intervenir en la clasificación, selección y recomendación de aquello que los usuarios encontraban y consumían. Posteriormente, la arquitectura transformer, presentada en 2017, proporcionó una de las bases técnicas fundamentales para el desarrollo de los actuales modelos de lenguaje (Vaswani et al., 2017).
Sin embargo, lo que aquí nos interesa consiste en preguntarnos qué sucede con nuestra propia cognición cuando interactuamos con sistemas tecnológicos capaces de realizar operaciones que antes eran realizadas únicamente por el sujeto. Cabría también preguntarnos hasta qué punto pertenece enteramente al sujeto la producción intelectual, técnica o innovadora cuando estos sistemas participan activamente en el proceso que conduce a ella.
Clark y Chalmers (1998/2011), en La mente extendida, cuestionaron precisamente la idea tradicional de que los procesos cognitivos debían estar necesariamente confinados al cerebro. Su propuesta de un “externalismo activo” sostiene que, en determinadas circunstancias, un organismo y ciertos elementos de su entorno pueden formar un sistema acoplado que participa conjuntamente en la realización de una tarea cognitiva. De allí deriva el denominado principio de paridad, que puede determinar que, si algo forma parte de un proceso cognitivo, no deberíamos fijarnos únicamente en si ocurre dentro o fuera de nuestra cabeza, sino en la función que cumple. Si una operación realizada mediante un recurso externo cumple la misma función que reconoceremos como cognitiva cuando ocurre internamente, el hecho de que se encuentre fuera del cerebro no parece una razón suficiente para excluirla del proceso cognitivo. Esto no significa que cualquier objeto que utilicemos sea automáticamente parte de nuestra mente. La propuesta supone una relación suficientemente estable e integrada entre el sujeto y el recurso externo. El ejemplo de Otto y su cuaderno permite comprenderlo: Otto recurre habitualmente a la información almacenada en su cuaderno de una manera funcionalmente semejante a aquella en que otra persona recurriría a su memoria. El cuaderno no es simplemente un lugar donde se encuentra información, sino un recurso integrado en la manera en que Otto recuerda y actúa. La disponibilidad, el acceso habitual y la confianza en este recurso permite comprender por qué puede considerarse parte de su sistema cognitivo (Clark & Chalmers, 1998/2011).
La IA introduce, sin embargo, una dificultad adicional. Un modelo generativo no funciona exactamente como el cuaderno de Otto, donde la información almacenada externamente puede integrarse a sus procesos cognitivos y cumplir una función semejante a la de la memoria. La IA no se limita a conservar información previamente depositada por el sujeto para que este pueda volver a ella, sino que puede seleccionar, reorganizar, inferir y generar respuestas. Aun así, cuando se integra de manera habitual en actividades como resumir, comparar, traducir, formular hipótesis u organizar argumentos, resulta posible preguntarnos si algunas de estas operaciones pueden formar parte de un sistema cognitivo más amplio y, en ese sentido, de los propios procesos cognitivos del sujeto. La cuestión ya no sería simplemente determinar si “piensa la IA”, sino dónde se encuentran los límites de nuestros propios procesos cognitivos cuando incorporamos la IA en ellos.
Barbara Tomczyk (2024), en The Locus of Agency in Extended Cognitive Systems, desarrolla precisamente el problema de la agencia dentro de los sistemas cognitivos extendidos. Su argumento admite la posibilidad de que determinados procesos cognitivos se extiendan e integren elementos externos, pero cuestiona que el conjunto humano-artefacto constituya también un agente autónomo. Para Tomczyk, propiedades relevantes para la agencia autónoma, como la experiencia consciente y la intencionalidad, permanecen vinculadas al componente humano del sistema. Por tanto, que un artefacto participe causalmente en nuestros procesos cognitivos no elimina el lugar particular que ocupa el sujeto respecto de la autonomía y la responsabilidad (Tomczyk, 2024).
Esta distinción resulta fundamental frente a la IA. No consiste en impedir que la tecnología participe de nuestra cognición, sino en determinar qué estamos dispuestos a delegar y qué debemos conservar. La IA puede colaborar en la producción de argumentos, información y alternativas, pero el sujeto debe continuar fijando los propósitos, examinando las razones, formulando objeciones y asumiendo la responsabilidad por los resultados.
Por ello, reducir la discusión a la necesidad de “aprender IA” para mantener la competitividad laboral o adaptarnos al orden del mercado puede terminar caricaturizando un problema cognitivo mucho más profundo y frente al cual el propio liberalismo corre el riesgo de perder parte de su esencia crítica. Comprender el problema, preguntar correctamente, cuestionar las respuestas e iterar son capacidades necesarias, pero todavía pueden permanecer dentro de una lógica predominantemente instrumental de capacitación y adaptación. Alguien podría dominar perfectamente los prompts y, sin embargo, haber cedido a la IA la elección de sus premisas, criterios y conclusiones. Puede parecer algo contrario al pensamiento liberal. Si una de sus advertencias ha consistido precisamente en desconfiar de la pretensión de concentrar y dirigir un conocimiento que se encuentra disperso entre los individuos, resultaría paradójico terminar depositando en una inteligencia artificial la expectativa de comprender, ordenar y orientar nuestras propias decisiones. No porque la IA posea esa capacidad, sino porque podríamos comenzar a comportarnos como si la tuviera. Estaríamos acaso frente a una nueva forma de aquella “fatal arrogancia” desarrollada por F. Hayek (2018).
Kant definió la Ilustración como la salida del ser humano de su “minoría de edad”, esto sería la incapacidad de servirse de su propio entendimiento sin la dirección de otro (Kant, 2013). La IA podría radicalizar algunas de sus promesas mediante una ampliación extraordinaria de las posibilidades de acceso, explicación y producción de conocimiento. Pero esa misma capacidad puede producir un nuevo tutor permanente.
Radicalizar la promesa ilustrada mediante la IA no significa defender a un individuo cognitivamente aislado de toda tecnología. El sujeto emancipado puede utilizar objetos externos, apoyarse en artefactos y extender parte de sus procesos cognitivos más allá de los límites de su cerebro. Lo decisivo es que no renuncie a la capacidad de juzgar aquello que esas extensiones producen. La discusión principal no debería reducirse, por tanto, a sí debemos aprender a utilizar la IA para no ser sustituidos por quienes sepan hacerlo. Antes debería preguntarse si somos capaces de juzgar por nosotros mismos aquello que hemos pensado con la IA. Estaríamos hablando, entonces, de una nueva adaptación pedagógica, una que permita y reconozca la extensión de la mente sin que ello implique renunciar a la autonomía del juicio.
Referencias:
Bringsjord, S., & Govindarajulu, N. S. (2018). Artificial intelligence. En E. N. Zalta (Ed.), The Stanford encyclopedia of philosophy. Metaphysics Research Lab, Stanford University. https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/
Clark, A., & Chalmers, D. J. (2011). La mente extendida (E. Aladro, Trad.). CIC. Cuadernos de Información y Comunicación, 16, 15–28. https://doi.org/10.5209/rev_CIYC.2011.v16.1 (Trabajo original publicado en 1998).
Hayek, F. A. (2018). La fatal arrogancia: Los errores del socialismo (L. Reig Albiol, Trad.). Titivillus. (Obra original publicada en 1988).
Kant, I. (2013). ¿Qué es la Ilustración? Y otros escritos de ética, política y filosofía de la historia (R. R. Aramayo, Ed. y Trad.; 2.ª ed.). Alianza Editorial. (Obra original publicada en 1784).
Leiner, B. M., Cerf, V. G., Clark, D. D., Kahn, R. E., Kleinrock, L., Lynch, D. C., Postel, J., Roberts, L. G., & Wolff, S. (1997). A brief history of the Internet. Internet Society. https://www.internetsociety.org/internet/history-internet/brief-history-internet/
Tomczyk, B. (2024). The locus of agency in extended cognitive systems. Journal for General Philosophy of Science, 55, 579–604. https://doi.org/10.1007/s10838-023-09666-1
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. https://proceedings.neurips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need
