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¿Un punto de no retorno? Un estudio preliminar alerta sobre la dependencia cognitiva de la IA
Un trabajo científico modeló cómo el uso intensivo de modelos de lenguaje podría afectar la autonomía del pensamiento y advirtió sobre un posible umbral a partir del cual la dependencia se volvería difícil de revertir
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LA NACION
Los debates sobre los riesgos de la inteligencia artificial (IA) suelen concentrarse en escenarios futuristas: máquinas que superan a los humanos, automatización masiva o amenazas para la seguridad global. A esas preocupaciones se suman las advertencias de figuras como Sam Altman, Elon Musk y Dario Amodei, así como los cuestionamientos planteados por distintos organismos internacionales sobre el desarrollo acelerado de esta tecnología.
Sin embargo, más allá de esos riesgos potenciales, comienza a ganar espacio una preocupación más inmediata: la dependencia. Un trabajo científico preliminar publicado hace 11 días en la plataforma ArXiv modeló las condiciones bajo las cuales distintos grupos sociales, desde una familia o una escuela hasta una sociedad completa, podrían conservar o perder autonomía frente al uso intensivo de la inteligencia artificial generativa.
Para los autores, una dependencia extrema de estas herramientas podría alterar procesos cognitivos fundamentales y modificar la manera en que comprendemos el mundo. El estudio plantea que, en ausencia de contrapesos sociales, la relación con la inteligencia artificial podría adquirir características similares a una dependencia progresiva: cuanto más se delegan tareas cognitivas, más difícil resulta recuperar ciertas capacidades de razonamiento y análisis sin asistencia tecnológica.
El trabajo se centra en los modelos extensos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), es decir, sistemas capaces de responder preguntas, resumir información, redactar textos o resolver problemas a partir de enormes volúmenes de datos. Su principal fortaleza es también uno de los factores que explican su rápida expansión: ofrecen respuestas inmediatas y reducen el esfuerzo necesario para realizar numerosas tareas intelectuales.
La experiencia del ajedrecista ruso Garry Kasparov después de su derrota frente a Deep Blue en 1997 sirve para ilustrar parte de este fenómeno. Tras aquel episodio, Kasparov impulsó el concepto de “ajedrez centauro”, basado en la colaboración entre humanos y computadoras para alcanzar niveles de rendimiento superiores a los que cualquiera de las dos partes lograría por separado. Pero el nuevo estudio plantea una pregunta diferente: qué ocurre cuando esa interacción deja de ser una herramienta puntual y se vuelve una práctica cotidiana para millones de personas.
La utilidad de estos sistemas es innegable. De hecho, numerosos economistas sostienen que la inteligencia artificial tendrá un impacto comparable al de las grandes revoluciones tecnológicas del pasado. Los autores del trabajo sostienen que esa capacidad para resolver problemas y simplificar tareas favorece su adopción masiva. Sin embargo, advierten que el fenómeno no depende únicamente de decisiones individuales.
Según el modelo propuesto, también existen factores sociales decisivos. Cuando una escuela, una empresa o una comunidad comienzan a premiar o exigir el uso constante de inteligencia artificial, la adopción se acelera. En esos entornos, quienes no utilizan estas herramientas pueden quedar en desventaja frente a quienes sí lo hacen.
En cambio, cuando una comunidad valora el pensamiento independiente, la verificación de la información y la resolución autónoma de problemas, puede generarse una resistencia colectiva a la dependencia. Los autores denominan a este fenómeno “retorno a la desconexión”: la capacidad de alternar el uso de inteligencia artificial con actividades que exigen razonamiento propio, trabajo manual o análisis sin asistencia tecnológica.
Uno de los conceptos más llamativos del estudio es el de “punto de no retorno”. Los investigadores sostienen que, bajo determinadas condiciones sociales, una vez que la adopción de estas herramientas supera cierto umbral, puede resultar muy difícil recuperar hábitos de pensamiento autónomo.
El fenómeno dependería de tres elementos principales: la presión social o institucional para utilizar inteligencia artificial, la capacidad individual para volver a resolver problemas sin asistencia y la fortaleza de las normas culturales que incentivan el pensamiento independiente.
Cuando estas últimas se debilitan y la presión por adoptar la tecnología aumenta, los autores describen un escenario de “colapso desbocado”: una expansión acelerada de la dependencia tecnológica acompañada por una pérdida progresiva de la capacidad para resolver problemas sin apoyo externo.
En otros escenarios, la transición puede ser más gradual. Si las personas conservan hábitos de razonamiento autónomo más fuertes que las presiones sociales para utilizar la herramienta, el incremento de la dependencia se vuelve más lento y permite desarrollar mecanismos de adaptación. Para los investigadores, esa diferencia temporal es crucial, porque ofrece margen para intervenir antes de alcanzar niveles de dependencia difíciles de revertir.
A partir de estos escenarios, el trabajo plantea distintas estrategias orientadas a mantener un equilibrio entre personas y sistemas de inteligencia artificial. Algunas apuntan a modificar el entorno social y educativo: reducir las presiones que favorecen el uso indiscriminado de estas herramientas y reforzar normas que valoren el pensamiento crítico, la verificación y el análisis independiente.
Otras medidas se enfocan en el individuo. Entre ellas aparecen tareas que exijan razonamiento propio antes de consultar a un modelo de lenguaje, evaluaciones que premien el pensamiento crítico y protocolos educativos que prioricen la construcción de conocimiento antes que la búsqueda inmediata de respuestas.
En los escenarios más severos, los autores incluso plantean la necesidad de estrategias de “desintoxicación tecnológica”, destinadas a recuperar hábitos cognitivos desplazados por la dependencia excesiva de la inteligencia artificial.
La idea central del estudio no es rechazar estas herramientas, sino evitar que sustituyan capacidades que históricamente fueron consideradas esenciales. Por eso, los investigadores proponen que escuelas, universidades y organizaciones promuevan formas de uso en las que la inteligencia artificial funcione como apoyo del pensamiento humano y no como su reemplazo.
La fórmula que resumen es sencilla: primero pensar y después consultar. O, como sintetizan los propios autores, adoptar una lógica de “pensar primero, usar ChatGPT después”.
LA NACION
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