El incesante impulso de la industria tecnológica para hacer que la inteligencia artificial parezca más “humana” no es sólo una táctica de marketing; es una práctica fundamentalmente engañosa con consecuencias de gran alcance. Las empresas describen cada vez más los modelos de IA como si pensar, planificar o incluso poseer un alma, términos que distorsionan activamente la comprensión pública de una tecnología que ya está plagada de opacidad. Esta tendencia no es inofensiva; socava el discurso racional en un momento en el que la claridad sobre las capacidades y limitaciones de la IA es fundamental.
El problema del antropomorfismo
Antropomorfizar la IA (asignar cualidades humanas a entidades no humanas) crea una falsa sensación de comprensión y confianza. OpenAI, por ejemplo, recientemente planteó experimentos en los que sus modelos “confesaron” errores como si la IA estuviera inmersa en una autorreflexión. Este lenguaje implica una dimensión psicológica donde no existe ninguna. La realidad es mucho más simple: la IA genera resultados basados en patrones estadísticos aprendidos de conjuntos de datos masivos. No hay conciencia subyacente, ni intención, ni moralidad.
Esto no es meramente semántica. El lenguaje que utilizamos para describir la IA influye directamente en cómo interactuamos con ella. Cada vez más personas recurren a los chatbots de IA en busca de orientación médica, financiera y emocional, tratándolos como sustitutos de profesionales calificados o de una conexión humana genuina. Esta confianza fuera de lugar tiene consecuencias en el mundo real, ya que los individuos ceden ante las respuestas generadas por la IA sin reconocer sus limitaciones inherentes.
La ilusión de la sensibilidad y por qué es importante
La cuestión central es que los sistemas de IA no poseen sensibilidad. No tienen sentimientos, motivos ni moralidad. Un chatbot no “confiesa” porque se sienta obligado a ser honesto; Genera texto basado en sus datos de entrenamiento. Sin embargo, empresas como Anthropic siguen utilizando un lenguaje evocador –incluso haciendo circular documentos internos sobre el “alma” de un modelo– que inevitablemente se filtra en el discurso público. Este lenguaje infla expectativas, genera temores innecesarios y distrae la atención de preocupaciones genuinas como el sesgo en los conjuntos de datos, el uso indebido malicioso y la concentración de poder en manos de unos pocos gigantes tecnológicos.
Consideremos la investigación de OpenAI sobre las “ingenierías” de la IA, donde respuestas engañosas llevaron a algunos a creer que los modelos ocultaban intencionalmente capacidades. El propio informe atribuyó estos comportamientos a datos de entrenamiento y a tendencias, no a intenciones maliciosas. Sin embargo, el uso de la palabra “intrigación” desvió la conversación hacia los temores de que la IA sea un agente intrigante. Esta mala interpretación resalta el poder del lenguaje para moldear la percepción.
Cómo hablar de IA con precisión
Necesitamos abandonar el lenguaje antropomórfico y adoptar términos técnicos precisos. En lugar de “alma”, utilice “arquitectura modelo” o “parámetros de entrenamiento”. En lugar de “confesión”, llámelo “informe de errores” o “verificaciones de coherencia interna”. En lugar de “ingeniar”, describa el “proceso de optimización” del modelo.
Términos como “tendencias”, “resultados”, “representaciones” y “dinámicas de capacitación” pueden carecer de estilo dramático, pero se basan en la realidad. El artículo de 2021 “Sobre los peligros de los loros estocásticos” señaló acertadamente que los sistemas de inteligencia artificial entrenados para replicar el lenguaje humano lo reflejarán inevitablemente: nuestra palabrería, sintaxis y tono. Este mimetismo no implica comprensión; simplemente significa que el modelo está funcionando según lo diseñado.
El resultado final
Las empresas de IA se benefician de que los LLM parezcan más capaces y humanos de lo que son. Para generar una confianza genuina, deben dejar de tratar a los modelos lingüísticos como seres místicos. La realidad es sencilla: la IA no tiene sentimientos, nosotros sí. Nuestro lenguaje debería reflejar eso, no oscurecerlo. El futuro de la IA depende de una comunicación clara y honesta, no de ilusiones seductoras.
