Los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT están remodelando la forma en que interactuamos con la información, pero su función principal difiere dramáticamente de la inteligencia humana. Si bien estas herramientas pueden simular de manera convincente la comprensión, carecen de la base fundamental en la experiencia del mundo real que sustenta el juicio humano. No se trata simplemente de una cuestión de precisión: se trata de la naturaleza misma de cómo estos sistemas procesan la información y de por qué confundir ese proceso con un pensamiento genuino puede ser profundamente problemático.
La brecha entre fluidez y conocimiento
Considere un médico. Años de formación, estudios de anatomía y experiencia directa con el paciente forman la base de su experiencia. Ahora imaginemos a un médico que sólo ha leído millones de informes de pacientes pero nunca ha tocado un cuerpo. Aún podrían ofrecer un diagnóstico persuasivo y gramaticalmente correcto… pero estaría basado en patrones dentro de los datos, no en la comprensión real. Así es precisamente como funcionan los LLM.
Estos modelos destacan en la identificación de correlaciones entre palabras y conceptos, pero no tienen acceso al mundo que esas palabras describen. Pueden generar un texto que parezca razonamiento, pero que completa un patrón, no es una deliberación.
En qué se diferencian la IA y los humanos
Investigaciones recientes confirman esta divergencia. Los científicos compararon las respuestas humanas y de la IA con pruebas diseñadas para evaluar el juicio. Los seres humanos dependen del conocimiento previo, la conciencia contextual e incluso de sentimientos viscerales moldeados por la experiencia. Los LLM, sin embargo, basan sus “juicios” en probabilidades lingüísticas.
Por ejemplo, al evaluar la credibilidad de las noticias, los humanos comparan los titulares con el conocimiento existente y la confiabilidad de las fuentes. Los LLM simplemente analizan combinaciones de palabras, identificando patrones que se correlacionan con la credibilidad, sin verificar hechos ni considerar el contexto externo. Esto significa que un LLM puede llegar a la misma conclusión que un humano pero por razones completamente diferentes.
De manera similar, en los dilemas morales, los humanos recurren a normas, emociones y razonamiento causal (“Si hago X, entonces sucederá Y”). Los LLM reproducen este lenguaje sin imaginar escenarios ni sopesar las consecuencias. Imitan la forma de deliberación, no el proceso.
El problema de la epistemia
Esta desconexión conduce a lo que los investigadores llaman “epistemia”, un estado en el que el conocimiento simulado se vuelve indistinguible del conocimiento real. Debido a que el juicio humano se expresa a través del lenguaje, los resultados del LLM a menudo se parecen al razonamiento humano. Pero la fluidez no es igual a la comprensión.
El peligro no es sólo que los modelos a veces estén equivocados; es que no pueden reconocer cuando están fabricando información. Carecen de la capacidad de formar creencias, revisarlas basándose en evidencia o distinguir la verdad de la falsedad excepto mediante la probabilidad estadística.
Qué significa esto en la práctica
La gente ya está utilizando los LLM en campos de alto riesgo como el derecho, la medicina y la psicología. Un modelo puede generar un diagnóstico o un argumento legal convincente… pero eso no lo hace preciso. La simulación no es la sustancia.
Este no es un llamado a rechazar por completo los LLM. Son herramientas poderosas para redactar, resumir y explorar ideas. Pero cuando se trata de juicio, debemos redefinir lo que eso significa.
La conclusión clave es simple: trate a los LLM como instrumentos lingüísticos que requieren supervisión humana, no como pensadores independientes.
La ilusión de comprensión es potente, pero es crucial recordar que la suavidad no es perspicacia y la elocuencia no es evidencia de comprensión. El juicio genuino requiere una conexión con el mundo, algo de lo que estos modelos carecen fundamentalmente.
