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, traducción, programación, asesoramiento técnico y hasta acompañamiento emocional. No obstante, dicha versatilidad ha generado una peligrosa ilusión: la sensación de que estos modelos "comprenden" lo que dicen. Estas respuestas, carentes de bases semánticas e intencionales, han sido objeto de críticas como las planteadas en el artículo "On the Dangers of Stochastic Parrots" de Bender et al. (2021). El presente ensayo profundiza en esta problemática, y destaca, en particular, el análisis del apartado 4 de dicho artículo.

Antes de desarrollar este punto, es necesario abordar una cuestión de fondo: la propia definición de inteligencia. A pesar de los múltiples intentos por establecer una conceptualización universalmente aceptada, la comunidad científica no ha llegado a un consenso definitivo. La American Psychological Association (APA) ha señalado que la inteligencia es un constructo que implica la habilidad para razonar, planificar, resolver problemas, pensar de forma abstracta, comprender ideas complejas, aprender con rapidez y aprender de la experiencia. Sin embargo, esta definición ha sido objeto de debate por su ambigüedad operativa y su variabilidad cultural y contextual.

En el campo de la inteligencia artificial, esta indeterminación se vuelve aún más compleja. Como afirma Legg y Hutter (2007), existen tantas definiciones de inteligencia como autores que la estudian. Por ello, cualquier afirmación sobre si un sistema "es inteligente" o "comprende" debe evaluarse de forma crítica, en función de los marcos epistemológicos que se utilicen. En este sentido, el debate sobre la comprensión en los modelos de lenguaje no puede desligarse de esta discusión más amplia sobre qué se entiende por inteligencia.

Contexto del artículo de Bender et al. (2021)

En su influyente y controversial artículo, Bender y colaboradores advierten sobre los riesgos éticos, sociales y ambientales de los modelos de lenguaje de gran escala. Se introducen seis ejes críticos:

1. Impacto ambiental: El entrenamiento de modelos masivos requiere un enorme consumo energético y genera una huella de carbono considerable. Se cuestiona la sostenibilidad de seguir ampliando el tamaño de estos sistemas.
2. Calidad y curación de datos: Muchos modelos se entrenan con datos recopilados de forma indiscriminada desde la web, lo que incorpora sesgos, desinformación, lenguaje ofensivo y estereotipos.
3. Hegemonía cultural y lingüística: Los corpus de entrenamiento tienden a estar dominados por contenido en inglés y de culturas occidentales, lo que margina a otras lenguas y formas de conocimiento.
4. Falsa apariencia de comprensión: Los modelos pueden generar texto coherente y convincente que aparenta entendimiento, pero carecen de acceso semántico real o intencionalidad comunicativa. Este punto será el eje central del presente ensayo.
5. Falta de documentación ética: Se denuncia la opacidad en torno a cómo se construyen y entrenan estos modelos, así como la carencia de protocolos éticos transparentes.
6. Uso malicioso: La capacidad para generar contenido convincente puede facilitar la creación de desinformación, manipulación política, discursos de odio y otros usos maliciosos.

Nos centraremos a continuación en el cuarto punto, cuya relevancia epistemológica y filosófica exige una reflexión detallada, pero antes le daremos un vistazo a la semiótica.

Aportes de la semiótica al análisis de la comprensión simulada

La semiótica, entendida como la ciencia de los signos, proporciona herramientas conceptuales fundamentales para comprender los límites de los modelos lingüísticos actuales. En términos generales, la semiótica analiza cómo los signos (sean palabras, imágenes o símbolos) representan algo para alguien en un contexto determinado.

Autores como Ferdinand de Saussure y Charles Sanders Peirce establecieron que todo signo consta de dos dimensiones fundamentales: una forma perceptible (el significante) y un contenido mental o conceptual (el significado). Para Peirce, además, todo signo implica una relación triádica entre el signo, su objeto y su interpretante, lo cual presupone un agente interpretante capaz de dar sentido a partir del signo. Los modelos lingüísticos, sin embargo, operan únicamente con los significantes: manipulan cadenas lingüísticas sin acceder a sus referentes ni producir interpretantes genuinos.

Esta disociación entre significante y significado es clave para entender la falsa apariencia de comprensión. Como ha señalado Umberto Eco en su Tratado de Semiótica General (1975), el proceso semiótico no se limita a una codificación-decodificación mecánica; exige contextos, intenciones y competencias culturales. El modelo estadístico de los LLMs carece de dichas competencias, aunque pueda emularlas de manera superficial.

Por tanto, desde una perspectiva semiótica, la producción textual de estos sistemas no constituye una verdadera semiosis, sino una simulación formal sin contenido semántico pleno. Esta idea refuerza el argumento de que dichos sistemas no comprenden, sino que reproducen estructuras lingüísticas desprovistas de interpretación.

La apariencia de comprensión: un análisis por niveles

1. Nivel semántico: El modelo no accede al significado. Cuando genera una frase como "el Sol es una estrella", no activa representaciones del cosmos ni distingue entre una estrella y un planeta. La frase se selecciona por su alta probabilidad estadística dentro del contexto. No hay referencia externa, solo correlaciones internas.
2. Nivel pragmático: El modelo carece de intenciones comunicativas. No tiene deseos, metas ni conciencia. Por tanto, frases como "te recomiendo que descanses" no se basan en empatía, sino en patrones aprendidos de interacciones humanas.
3. Nivel epistémico: El modelo no posee conocimiento en el sentido humano. No distingue entre información verdadera o falsa, a menos que se le haya instruido de manera explícita a reconocer tales criterios. Opera sobre distribuciones probabilísticas, no sobre convicciones o verificación empírica.

Paralelismo con el Cuarto Chino de Searle

El experimento mental de John Searle (1980) ilustra cómo una persona que manipula símbolos chinos mediante reglas gramaticales puede parecer competente en el idioma sin entenderlo. Lo mismo ocurre con los modelos de lenguaje: operan sobre símbolos sin comprender su significado. La competencia lingüística no implica comprensión semántica.

Consecuencias de la falsa comprensión

• Confianza indebida: Usuarios que interactúan con modelos de lenguaje podrían depositar excesiva confianza en sus respuestas sin verificar fuentes ni evaluar su fundamento.
• Desinformación convincente: La fluidez del lenguaje puede disfrazar errores fácticos o sesgos como si fueran hechos bien fundados.
• Delegación acrítica: Automatizar decisiones basadas en respuestas generadas sin comprensión real puede derivar en consecuencias éticas, médicas, legales o sociales indeseables.

Hacia un uso crítico y pedagógico de los modelos

Reconocer la paradoja de responder sin comprender exige alfabetización tecnológica. Los usuarios deben ser formados para distinguir entre generación lingüística y comprensión, verificar fuentes y contrastar información, y exigir transparencia sobre los límites de estos sistemas.

La responsabilidad también recae en los desarrolladores, instituciones educativas y comunidades de investigación para generar marcos éticos de diseño, evaluación y aplicación de modelos lingüísticos.

Conclusión

Los modelos de lenguaje actuales son una proeza de la ingeniería estadística, pero no poseen comprensión genuina. Su efectividad al simular interacción humana los hace valiosos, pero también peligrosos si se confunden sus capacidades con una inteligencia que no poseen. Adoptar una postura crítica, informada y pedagógica es esencial para convivir de forma ética y productiva con estas herramientas.

La alfabetización tecnológica debe ser una prioridad, lo que permitirá a los usuarios discernir entre generación lingüística y comprensión real, verificar fuentes y contrastar información. Además, los desarrolladores, instituciones educativas y comunidades de investigación tienen la responsabilidad de establecer marcos éticos para el diseño, evaluación y uso de estos modelos. Solo así podremos aprovechar sus beneficios al tiempo que mitigamos los riesgos asociados a su uso indebido.

Referencias

American Psychological Association. (2023). Intelligence. En APA Dictionary of Psychology. Recuperado de https://dictionary.apa.org/intelligence

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610–623). ACM. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

Eco, U. (1975). Tratado de semiótica general. Lumen.

Legg, S., & Hutter, M. (2007). A collection of definitions of intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 157, 17–24. https://doi.org/10.3233/978-1-58603-750-2-17

Peirce, C. S. (1931–1958). Collected Papers of Charles Sanders Peirce (C. Hartshorne & P. Weiss, Eds.). Harvard University Press.

Saussure, F. de. (1916). Curso de lingüística general (C. Bally & A. Sechehaye, Eds.). Payot.

Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–457. https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756