Responder sin comprender: la paradoja de los modelos lingüísticos de la IA
Resumen ejecutivo Los modelos de lenguaje de gran escala han transformado la forma en que interactuamos con textos, automatizamos tareas y consultamos información. No obstante, su capacidad para generar respuestas plausibles ha provocado una falsa impresión de que comprenden lo que dicen. Este ensayo examina esa ilusión a la luz de la semiótica, la filosofía del lenguaje y la inteligencia artificial, e incorpora los aportes del artículo de Bender et al. (2021) y del experimento mental del Cuarto Chino de John Searle. Se sostiene que estos modelos no comprenden, sino que siguen una estructura de lenguaje para responder con lo que simulan comprensión, lo que plantea riesgos éticos y epistémicos. Se propone una alfabetización tecnológica crítica como vía para un uso responsable de estas herramientas. Introducción El crecimiento exponencial de los modelos de lenguaje natural ha abierto nuevas posibilidades en la automatización de tareas cognitivas: redacción, resumen, traducc...