Como presidente de un gran departamento de inglés (y como académico que investiga los efectos de la escritura predictiva), he sido testigo de primera mano de los desafíos que los sistemas generativos de IA como ChatGPT, Gemini y Claude plantean para la expresión individual.
Esta tecnología está tan completamente integrada en el proceso de escritura que es casi imposible imaginar encontrarse con una escena de un pasado no muy lejano: un escritor, solo, con un bolígrafo y una hoja de papel, luchando por traducir mejor sus ideas, argumentos e historias en algo legible e interesante.
El texto predictivo conduce a la escritura predictiva
Sin embargo, como han señalado muchos estudiosos, esta visión de la escritura nunca fue del todo precisa.
Los ensayos siempre incluían instrucciones de un maestro, catedrático o profesor de escritura. Un amigo podría darte tu opinión o una cita de tu novelista favorito podría ofrecerte inspiración. El lenguaje que utilizamos nunca es enteramente "nuestro", sino que se basa en millones de fuentes absorbidas a lo largo de nuestra vida.
Así como es un mito imaginar que los escritores componen en el vacío, nunca ha habido una línea clara entre la expresión humana genuina y el texto generado por una máquina. Como han señalado los científicos, llevamos mucho tiempo utilizando máquinas para comunicarnos. Cada avance tecnológico (desde el bolígrafo y la máquina de escribir hasta el procesador de textos) ha traído consigo cambios en la forma en que las personas se expresan.
Sin embargo, la ubicuidad de las tecnologías del lenguaje predictivo amenaza directamente la creatividad humana o, como lo expresó un estudio, "el texto predictivo alimenta la escritura predictiva".
Debido a que la IA generativa compone y sugiere texto en patrones predecibles y altamente estandarizados, sus resultados pueden leerse como versiones disfrazadas de lo que los lingüistas llaman "expresión fática". Estas son frases muy comunes que funcionan más como pegamento social que como transmisores de sentimientos: "¿Cómo estás?", "Que tengas un buen día" o "Hasta pronto".
Pero este pegamento puede perder su fuerza si la tecnología se utiliza en situaciones equivocadas. Usar IA para redactar una publicación en las redes sociales después de una tragedia o usarla para escribir una carta de un admirador a un atleta olímpico parece falso.
La gente está empezando a comprender la prosa de la IA generativa, no porque sea torpe o esté mal escrita, sino porque todo suena igual. Esto se debe a que los grandes modelos de lenguaje se entrenan con grandes masas de ejemplos de escritura humana y predicen el texto basándose en probabilidades y características comunes.
Esos resultados predictivos a menudo terminan produciendo una voz única y reconocible. O, como explicó Sam Chris en un ensayo reciente para The New York Times Magazine: "Solía haber muchos escritores y muchos estilos diferentes. Ahora, cada vez más, un autor no acreditado produce básicamente todo".
Inclinándose hacia el entorno cultural
La IA generativa acelera los tipos de convergencia cultural y expresión uniforme que ya estaban ocurriendo.
Por ejemplo, los lingüistas han demostrado que los acentos regionales en Estados Unidos se están desvaneciendo y homogeneizando debido a una combinación de migración, urbanización, medios de comunicación y redes sociales. Mientras tanto, el inglés americano continúa reemplazando muchas otras formas a nivel internacional debido al dominio global de los medios, la televisión, el cine y más estadounidenses.
¿Estamos todos destinados a escribir y hablar igual? La IA generativa no sabe de antemano si llamas a los refrescos "soda", "pop" o "cola". Si le dejas elegir, simplemente elegirá "refresco" por ti, ya que ese es el término más común en los datos de entrenamiento.
Por el contrario, lo que la gente tiende a apreciar en un ensayo personal, una novela, un poema o una nota a un amigo desconsolado es la capacidad del autor humano para demostrar, clara y distintivamente, algo poderoso y único.
Haga que los chatbots sean menos atractivos
Entonces, ¿cómo pueden los profesores lograr que los estudiantes creen sus propias voces? ¿En qué se diferencia esa tarea hoy de la que era hace una década?
Es útil pensar en dónde tiene problemas la IA generativa y por qué.
Los chatbots destacan por producir prosa relativamente insípida y muy legible porque eso es lo que está omnipresente en sus datos de entrenamiento. Pero luchan por crear el tipo de cambios radicalmente inesperados que aparecen en novelas como Ulises de James Joyce o poemas como Bohemian Rhapsody de Queen.
Existen varias técnicas que fomentan este tipo de saltos estilísticos entre los estudiantes de escritura.
Los profesores pueden introducir imprevisibilidad en la tarea. Los profesores de escritura creativa han utilizado técnicas para fomentar el pensamiento innovador durante décadas. Podrían pedir a los estudiantes que compusieran un poema y luego lo reescribieran, evitando la letra "E", o limitándose a no más de dos adjetivos.
Otra táctica consiste en que los estudiantes aprovechen experiencias muy personales. Enseñar a los estudiantes cómo explorar las conexiones entre los personajes y los conflictos de una novela con personas y situaciones de sus vidas hace que recurrir a los chatbots sea menos atractivo, si no completamente inútil. Por el contrario, las tareas impersonales -"Discutir el simbolismo del color verde en 'El gran Gatsby'"- probablemente produzcan resultados genéricos y predecibles.
Los profesores también pueden asegurarse de que el trabajo de sus alumnos tenga una variedad de lectores. Si es solo el maestro, es menos probable que los estudiantes inviertan tiempo en cultivar su propia voz. Pero si tienen que escribir un ensayo o una historia para, digamos, sus amigos o sus abuelos, es posible que tengan más incentivos para hablar como ellos mismos.
Hay muchas otras estrategias, desde obligarte a cambiar el argumento del ensayo a favor del otro lado, hasta entrevistar a extraños para la tarea e incluir sus citas.
La conclusión: los escritores tienen acceso a recursos (y al lenguaje) a los que las máquinas no pueden acceder ni generar. Hacer que los estudiantes se enfrenten a formas no convencionales de componer y revisar es fundamental para garantizar que la tecnología sea más un compañero de pensamiento útil, pero no un sustituto de su voz.
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