A medida que avanzo en la creación de entradas para el Blog, aumenta en mi la preocupación por utilizar términos adecuados al describir las capacidades de un modelo. Me resulta difícil emplear palabras como: aprender, razonar, inteligencia o alucinación en el contexto de la IA. Estos términos sugieren cualidades humanas que los modelos matemáticos a día de hoy no poseen y puede que nunca lleguen a hacerlo. Para indicar mi incomodidad, hasta ahora he recurrido al uso de comillas, pero he decidido dedicar una entrada específica a este tema en la que repasar la importancia del lenguaje en el contexto de la IA.
En mi opinión, la literatura sobre inteligencia artificial (IA) ha recurrido a términos humanos como forma intuitiva de describir un campo técnico y abstracto en términos comprensibles. Es en ese punto donde se han establecido de forma generalizada analogías con la inteligencia humana al igual que se han tomado prestadas expresiones acuñadas por la literatura de ciencia ficción.
Sin embargo, el uso de términos antropomórficos, que atribuyen cualidades o rasgos humanos, puede generar confusión en el público, especialmente en aquellos que no tienen un entendimiento claro sobre cómo funcionan los modelos de IA. Al emplear palabras inexactas, se pueden atribuir características humanas a sistemas que solo realizan cálculos estadísticos y operaciones algorítmicas. Esta confusión puede hacer que muchas personas sobrestimen las capacidades de la IA, creyendo que tiene intención, comprensión o autonomía, cuando en realidad es un conjunto de algoritmos diseñados para procesar información siguiendo patrones específicos.
Impacto del lenguaje en la percepción de la IA
La inteligencia artificial ha progresado significativamente, permitiendo el procesamiento de lenguaje natural, la generación de contenido y la automatización de tareas complejas. Sin embargo, persiste el desafío de describir con precisión sus capacidades sin emplear términos que evoquen atributos humanos. Expresiones como «conciencia», «razonar», «inteligencia» o «alucinación» pueden inducir a error, ya que los modelos de IA no tienen subjetividad, capacidad de comprensión y mucho menos conciencia.
El problema se agrava a medida que la IA se convierte en una herramienta omnipresente en la sociedad, desde asistentes virtuales hasta sistemas de toma de decisiones en ámbitos críticos como la salud, la justicia, la seguridad e incluso la energía nuclear. Si se continúa utilizando un lenguaje antropomórfico, el público y los responsables de la toma de decisiones podrían interpretar de manera equivocada las capacidades y limitaciones de estas tecnologías. Esto podría llevar a regulaciones inadecuadas, expectativas poco realistas o, por el contrario, a un temor infundado sobre su impacto.
Además, el uso de términos que implican inteligencia y conciencia en la IA podría influir en los debates sobre su regulación y responsabilidad. Si se percibe erróneamente que la IA «piensa» o «toma decisiones» como un ser humano, podrían surgir dilemas sobre a quién atribuir la responsabilidad en casos de fallos o consecuencias inesperadas de su uso. Por ello, es fundamental emplear un lenguaje preciso que refleje de manera fiel su funcionamiento.
Alternativas al lenguaje antropomórfico
Muchas expresiones pueden reformularse para evitar interpretaciones erróneas. En lugar de decir que un modelo «razona», podemos indicar que procesa información siguiendo reglas predefinidas. En vez de comentar que «aprende», es más preciso decir que ajusta sus parámetros en función de datos previos. De manera similar, en lugar de afirmar que la IA «alucina» al generar información incorrecta, podemos hablar de errores de inferencia.
Adoptar un lenguaje más preciso no solo evita malentendidos, sino que también fomenta un debate más informado sobre los verdaderos alcances y limitaciones de la IA. De esta manera, se promueve una comprensión más realista de su impacto en la sociedad y se facilita la toma de decisiones basada en hechos y no en suposiciones erróneas.
Conclusiones
El avance de la IA exige una comunicación clara y precisa sobre sus capacidades. Utilizar un lenguaje adecuado evita malentendidos y promueve una comprensión más clara y transparente de estos sistemas. La IA es una herramienta sofisticada basada en modelos matemáticos y algoritmos, y describirla con exactitud es clave para su correcta interpretación y aplicación. A medida que su uso crece, la precisión en la forma en que hablamos de la IA será cada vez más crucial para garantizar un desarrollo, implementación y regulación adecuados.
«La precisión en el lenguaje es esencial en la comprensión de cualquier tema; su descripción define su marco de entendimiento y éste a su vez acota su posibilidades de uso.»
