Fotografía ilustrativa.
La IA está presente en casi todos los aspectos de la vida humana, desde la vida cotidiana hasta la producción, la educación , la investigación y la creación artística. La IA ayuda a optimizar las actividades, aumentar la productividad y reducir la necesidad de recursos humanos. El auge de la IA ha impulsado el continuo crecimiento de las aplicaciones de aprendizaje automático y la tecnología de macrodatos, llevando la inteligencia artificial a un nuevo nivel de desarrollo.
Los expertos afirman que la comodidad instantánea que ofrece la IA puede tener un alto coste intelectual a largo plazo.
Disfunción cerebral y “deuda cognitiva”
Un estudio de cuatro meses realizado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha revelado los profundos efectos del uso excesivo de la IA en el cerebro humano. El estudio, que siguió a 54 participantes que escribían ensayos, descubrió que depender de herramientas de IA puede perjudicar la función cerebral y las habilidades de pensamiento crítico.
Mediante electroencefalografía (EEG), los investigadores registraron la actividad cerebral de los participantes. Los resultados fueron sorprendentes: el grupo que utilizó la herramienta de IA mostró patrones neuronales significativamente diferentes al grupo que escribió mentalmente. Este grupo presentó hasta un 55 % menos de conexiones neuronales que el grupo que escribió mentalmente, especialmente en las regiones responsables del pensamiento profundo y la formación de la memoria.
Los investigadores denominan este fenómeno «deuda cognitiva». De forma similar a la deuda financiera, que nos permite disfrutar de beneficios ahora pero pagar costes después, la deuda cognitiva se produce cuando externalizamos nuestro esfuerzo mental a sistemas externos, lo que provoca la atrofia de nuestras capacidades cognitivas por falta de uso. Si se abusa de la IA, podría convertir a los humanos en consumidores pasivos, perdiendo la capacidad de pensar de forma independiente.
Las consecuencias de un rendimiento cognitivo reducido son claras:
Deterioro de la memoria : En la primera sesión del estudio del MIT, el 83 % de los usuarios de IA no pudo citar sus propios escritos, y ninguno pudo proporcionar citas precisas. Incluso después de varias sesiones, muchos seguían teniendo dificultades con esta tarea básica.
Debilitamiento del pensamiento crítico : El uso de la IA conduce a una “participación superficial” y debilita las habilidades de pensamiento crítico, lo que puede fomentar la procrastinación y la “pereza”.
Actividad cerebral reducida : Quienes escribieron sus ensayos con ayuda de IA mostraron una activación cerebral significativamente menor, con una reducción significativa en regiones relacionadas con la memoria, el pensamiento crítico y la función ejecutiva.
La crisis de la creación de conocimiento y el "colapso del paradigma"
El problema de los sistemas de gestión del conocimiento (LLM) no radica en su capacidad de sintetizar, sino en su capacidad de reciclar lo que ya existe. Estos sistemas no generan conocimiento nuevo, sino que consumen datos existentes y los redistribuyen.
A diferencia de los humanos, que siempre buscan nuevos caminos por diversas razones como el dinero, la fama, la curiosidad o el afán de conocimiento, la IA no puede producir «cosas nuevas». Cuando la IA pueda responder a casi cualquier pregunta compleja en cuestión de segundos, la recompensa a la creatividad humana irá desapareciendo gradualmente.
Esta pérdida de motivación quedó demostrada en el caso de Stack Overflow, el foro donde los programadores comparten conocimientos: tan solo seis meses después de la aparición de ChatGPT, el número de preguntas en la plataforma disminuyó en más de un 25%, y ahora se sitúa en el 90%. Esto supone la pérdida de una «base de conocimiento viva», donde cada respuesta se verifica, se debate y se amplía.
Los datos de plataformas como Stack Overflow se han utilizado durante mucho tiempo para entrenar herramientas de IA. A medida que esta fuente de conocimiento se agote, la IA repetirá cada vez más lo que ya ha producido.
Este fenómeno se denomina «colapso del modelo». Los investigadores advierten que cuando los modelos se entrenan principalmente con datos generados por la propia IA, la calidad del conocimiento se deteriora gradualmente, perdiendo la capacidad de reflejar la diversidad y la precisión del mundo real. «El resultado final es que empeoran. Los modelos se deterioran», concluye la profesora Hannah Li de la Universidad de Columbia.
El riesgo de homogeneización y reciclaje del conocimiento
Además del declive de la cognición individual, el mal uso de la IA también conduce a la homogeneización del conocimiento. Los ensayos escritos con ayuda de la IA son sorprendentemente similares, lo que sugiere patrones estadísticamente homogéneos. Esto crea una monocultura intelectual donde las diversas perspectivas humanas se filtran a través del mismo filtro algorítmico, lo que puede sofocar la diversidad creativa.
La IA tiende a enfatizar los patrones comunes en los datos e ignorar gradualmente la información poco común, los detalles únicos o los datos que permanecen en la sombra de las estadísticas. Si esta tendencia continúa, internet, que es un rico repositorio de información, corre el riesgo de convertirse en un mundo difuso donde el conocimiento se diluye. La humanidad podría entrar en un período de «reciclaje del conocimiento», donde la innovación se estanca a medida que las recompensas por la creación de nuevo conocimiento disminuyen.
La IA es una herramienta poderosa, pero requiere un enfoque estratégico. Investigadores del MIT hallaron un dato positivo: los participantes que habían desarrollado una base cognitiva sólida antes de usar la IA pudieron utilizarla con mayor eficacia e incluso mostraron una mayor actividad neuronal al familiarizarse con la herramienta. La utilizaron como un verdadero asistente, no como una herramienta de apoyo.
El conocimiento humano se construye sobre el esfuerzo, la curiosidad y la valentía para adentrarse en lo desconocido. Sin embargo, si la IA se convierte en la única vía, corremos el riesgo de caer en un círculo vicioso donde tanto humanos como máquinas se vean obligados a repetir lo que ya se ha hecho.
Fuente: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/nguy-co-thoai-hoa-tu-duy-vi-lam-dung-ai/20250928033804291
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