Por: Ricardo Dicalo, investigador. PhD Comunicación
Hay algo curioso que pasa cuando uno se transforma en investigador: el pensamiento crítico termina convirtiéndose en una forma de mirar el mundo. Uno empieza a dudar de situaciones que antes parecían completamente normales, a buscar relaciones donde aparentemente no las hay y, sobre todo, a hacerse preguntas que tal vez no tienen respuestas rápidas o inmediatas.
Y creo que eso es lo que genera mayor valor en la investigación: no necesariamente encontrar respuestas, sino aprender a hacerse mejores preguntas.
Hace unos días, mientras pasaba un rato en LinkedIn, conté en pocos minutos un número importante de contenidos que fueron generados por la IA, pensaba en ese volumen de contenidos que estamos generando con inteligencia artificial, en cómo circulan por esta red social y me pregunté:
¿Y si la inteligencia artificial ya no estuviera generando contenido para nosotros, sino para los propios algoritmos?
La sociedad lleva tiempo debatiendo sobre el modo en que la inteligencia artificial está cambiando la creatividad, la producción de contenidos y el trabajo humano. Pero creo que existe una pregunta que no nos estamos haciendo con la profundidad suficiente.
¿Qué pasa cuando una máquina genera contenido para que otra máquina lo analice y determine si merece ser visto? ¿No resulta inquietante que buena parte de la visibilidad de lo que comunicamos dependa de decisiones automatizadas?
Pensemos en las redes sociales. Una inteligencia artificial crea una imagen, un texto o un vídeo. Un algoritmo distinto evalúa ciertas señales, determina su posible alcance y elige a quién debe ser presentado. Los resultados alimentan nuevos procesos automatizados que buscan optimizar la siguiente publicación.
Y así comienza un ciclo casi como una película de terror: máquinas produciendo contenidos para otras máquinas, mientras nosotros participamos del proceso como consumidores, productores de datos y generadores involuntarios de señales sobre nuestro comportamiento.
Cada búsqueda, cada clic, cada instante de atención alimenta un sistema que aprende de nuestras preferencias para producir o recomendar nuevos contenidos, cada vez más ajustados a lo que cree que queremos ver. Esos contenidos regresan a nosotros, influyen en nuestras decisiones, moldean nuestros intereses y generan nuevas interacciones que, de nuevo, alimentan a las máquinas.
Lo que resulta inquietante es que el ciclo puede adquirir una dinámica cada vez más automatizada, aunque sus reglas y objetivos hayan sido fijados originalmente por personas y organizaciones. Los sistemas automatizados toman parte en la producción, selección, distribución y evaluación de contenidos a partir de criterios que desconocemos en la mayoría de los casos.
Incluso algunas inteligencias artificiales pueden entrenarse con materiales generados por otras inteligencias artificiales, multiplicando el riesgo de reproducir errores, sesgos y representaciones cada vez más alejadas de la experiencia humana.
Pero hay algo que me preocupa más que la propia automatización de la creatividad.
Estamos empezando a confundir la capacidad de producir información con la capacidad de comunicar.
Somos capaces de producir más imágenes, más textos y más vídeos que nunca. Pero si los criterios que guían esa producción responden principalmente a los mecanismos de distribución algorítmica, ¿en qué momento comenzamos a relegar nuestra capacidad de establecer vínculos y relaciones a través de la comunicación con las personas?
Si nos preocupa más el hecho de ser vistos que el de producir conocimiento, estamos en riesgo de privilegiar lo que más interacciones genera. Y aunque un contenido llegue a miles de personas, esto no significa necesariamente que haya generado una relación significativa con esas personas.
La pregunta ya no es únicamente de orden tecnológico, sino que se convierte en un problema de comunicación.
Comunicar no es tan solo hacer circular un mensaje. Significa construir sentido, producir lecturas y, para mí especialmente, lograr que la información apoye la comprensión y la toma de decisiones.
Tal vez estemos optimizando la circulación de la información, pero no necesariamente su capacidad de producir comprensión, empatía, vínculos o valor.
Y aquí aparece una cuestión que me parece importante entender más profundamente: si una máquina produce el mensaje, otra decide su relevancia y una tercera aprende de nuestra reacción para producir el siguiente, ¿quién está orientando realmente el sentido de lo que comunicamos? ¿A dónde nos conduce este ciclo en las redes sociales?
No creo que el problema sea la IA. Pienso que el peligro está en olvidar a quién y para qué comunicamos.
Pues una cosa es conseguir que los algoritmos identifiquen qué contenidos deben distribuir. Muy distinto es lograr que las personas comprendan lo que significan esos contenidos.
Y entonces regreso a la pregunta que dio origen a esta reflexión:
¿Y si el verdadero problema no es que las máquinas estén aprendiendo a comunicarse como nosotros, sino que nosotros estemos aprendiendo a comunicarnos para las máquinas?
