«El hombre del siglo XXI corre por las calles gritando:

Tengo todas las respuestas, ¿cuáles son las preguntas?»

(M. McLuhan)

Resumen

La sociedad actual empieza vislumbrar la enorme transformación que se deriva de la aparición de la Inteligencia Artificial (IA), y del universo digital en su conjunto. En esta introducción se valora el contexto de los distintos capítulos de este libro a partir de las evidencias detectadas en los procesos de lectura, enseñanza aprendizaje y desarrollo profesional docente, entre otros. El autor esboza algunas de las tendencias lingüísticas y cognitivas, en evolución, que el ser humano puede experimentar en breve a partir de su interacción con las tecnologías emergentes en los ámbitos educativos, sociológicos e institucionales. 

En el documento se alerta sobre los riesgos de sustituir inopinadamente los lenguajes orales y escritos basados en significados, dominantes hasta ahora, por la comunicación de la IA construída por algoritmos y cálculos de frecuencia léxica en el discurso colectivo. Finalmente, se reflexiona en profundidad sobre las posibles consecuencias socioculturales y relacionales de las nuevas formas de inteligencia conectada, y la necesidad de integrarlas adecuadamente en nuestro patrimonio comunicativo cultural global, para disfrutar de sus beneficios en ámbitos de inclusión, personalización, y apoyo al bienestar individual y colectivo de la humanidad.

Palabras clave: Inteligencia artificial generativa, lectura, pantallas, comunicación, capital cognitivo.

Introducción: Temàtica general

El pedagogo canadiense McLuhan, con una certera intuición sobre la situación actual de la humanidad ante la IA generativa, comentó :

“La sociedad contemporánea enfrenta una situación de «sobrecarga educativa», donde el entorno informativo fuera de las escuelas es mucho más rico que dentro de ellas, en el que entornos virtuales ofrecen una dimensión multifacética y compleja para la práctica del aprendizaje, donde las personas sufren los límites, y se benefician de las posibilidades de este «entorno total» de información y conocimiento. En este escenario, las pedagogías tradicionales ya no son suficientes para un mundo que requiere nuevas visiones, herramientas y habilidades, para la formación en percepción y reconocimiento de patrones.” (MacLuhan, 2014, p. 224).

Como corolario al reconocimiento de patrones, la disponibilidad de información en un entorno global al alcance de cualquier aprendiz (incluso en la etapa infantil de educación pre-escolar), hace que quede instantáneamente obsoleto cualquier intento de inculcar únicamente contenidos en la mente del alumnado. La analítica de datos y la Inteligencia Artificial (IA), aplicada a los macrodatos (Big Data,) ofrece un salto cuántico en la investigación, sobre cualquier cosa, a cualquier nivel. Podemos imaginar fácilmente que los futuros juguetes infantiles, como los bloques de construcción para niños muy pequeños, contendrán IA autoorganizativa que los ayudarán a acelerar la construcción de conocimiento práctico, a partir de alternativas de descubrimiento muy interesantes. Es hora de reconocer que las escuelas, las universidades y todas las instituciones de aprendizaje todavía no han comprendido que funcionan bajo un sistema operativo radicalmente diferente al que fueron fundadas. Lo que la humanidad está viviendo ahora no es nada más ni nada menos que un cambio drástico que nos lleva de la alfabetización a los algoritmos.

Nuevos Sistemas Operativos

A mediados de octubre de 2011, un video viral publicado por Jean-Louis Constanza, entonces director del servicio de telecomunicaciones de Orange-Vallée, mostró a su hija de un año intentando arrastrar hacia ella las imágenes de una revista de moda. La frustración demostrada por la niña y su posterior alegría al acceder a su iPad fue ciertamente parte del éxito internacional de este video en YouTube, pero lo que me impactó entonces, y todavía lo hace ahora, fue la perspicaz afirmación de su madre al final de la secuencia: «Steve Jobs ha codificado parte de su Sistema Operativo” (Constanza, 2011). La sugerente idea me lanzó a un torbellino de especulaciones sobre lo que podría estar sucediendo, no solo a los niños y niñas sino en la mente de todos los humanos, a medida que pasamos más y más tiempo conectados en línea. Llevaba décadas explorando los efectos de la escritura y la lectura en el cerebro, y estaba atento a cualquier cosa que pudiera insinuar algún proceso similar, no solo por la adicción a las pantallas, sino por lo que representa la transformación digital en sí. La idea del “Sistema Operativo” fue recientemente mencionada, por nada menos que Yuval Noah Harari, en un artículo del 28 de abril de 2023 en The Economist. Harari argumenta que:

«En los últimos años han surgido nuevas herramientas de IA que amenazan la supervivencia de la civilización humana desde una dirección inesperada. La IA ha adquirido algunas habilidades notables para manipular y generar lenguaje, ya sea con palabras, sonidos o imágenes. La IA, por lo tanto, ha hackeado el sistema operativo de nuestra civilización” (Harari, 2023) 

Tal vez Harari tenga razón sobre la difícil supervivencia de esta civilización, si pierde rápidamente su base de alfabetización universal, pero estoy seguro que no la tiene sobre la nueva civilización en ciernes que se está desplegando digitalmente. La otra sugerencia que no considero aquí del todo correcta es la idea de que el lenguaje es en sí mismo el sistema operativo de nuestra civilización. Creo que esto es solo superficialmente cierto. En España, idiomas locales como el catalán o el vasco, dirigen, de hecho, una buena parte de la política y la economía, pero no como herramientas o aplicaciones específicas, sino más bien como condiciones inmersivas convertidas en marcadores de identidad. La aplicación para el aprendizaje de cualquier idioma es la estructura fonológica, que dicta y fundamenta su sistema de escritura. A su vez, ese sistema de escritura se convierte en el programa o aplicación de aprendizaje que organiza y desarrolla las instituciones, que de forma recursiva se pueden considerar nuevas aplicaciones. 

En Occidente, poblado por sociedades que hablan mayormente idiomas poli-silábicos, se adoptó la solución fonológica desde la antigüedad, cuando los escribas griegos antiguos refinaron el modelo de sistema Fenicio, a base de incorporar letras para los sonidos vocálicos. La clave intuitiva de mi anterior trabajo (De Kerckhove, 1988) fue considerar que la alfabetización alfabética, desde su invención alrededor del siglo VIII a. C., había funcionado como un programa maestro comparable al que impulsa todas las aplicaciones informáticas. De hecho, después de un comienzo lento que se resistió a la tradición oral aún dominante, durante los siguientes 300 años hasta el siglo V, la Antigua Grecia sería testigo del nacimiento y desarrollo de la mayoría de las innovaciones que todavía caracterizan a las instituciones occidentales, por no hablar de cómo definía la alfabetización definen por sí misma una mentalidad determinada. Por el contrario, el sistema de escritura chino, mucho más antiguo, basado en la condición estructural de la lengua monosilábica que sustenta, impidió la aplicación de una transcripción fonológica, de modo que sus ideogramas condujeron a un conjunto de instituciones y mentalidades completamente diferentes. Hasta el día de hoy, Oriente y Occidente evidencian diferencias fundamentales en actitudes psicológicas, sociales, económicas y políticas, que no dependen de construcciones genéticas sino mentales, construidas y sustentadas diariamente por sus sistemas de escritura.

La razón para remontarnos a los orígenes lejanos es hallar el punto de apoyo del cambio, y subrayar la diferencia trascendental que está provocando, no únicamente el desarrollo de la inteligencia artificial generativa, si no la digitalización de la realidad en su conjunto. El nuevo programa maestro es algorítmico, no lingüístico, ni alfabetizado. Esto implica que el nuevo sistema operativo no funciona mediante relaciones de letras con significado, sino mediante algoritmos con instrucciones. Todas las máquinas digitales, ya sean impulsadas por IA u otras estrategias, evitan e ignoran el significado por completo. A pesar de ello, cuando producen palabras, primero como dispositivos de traducción y ahora como procesos generativos de texto e imágenes, pueden utilizar significados en su comunicación, de manera mecánica e inconsciente, y llegar a controlar los asuntos humanos a través de sus decisiones. El papel que desempeñan los algoritmos para desafiar la alfabetización literaria en la educación es la pregunta oculta a la que todos los capítulos de este libro de ODITE responden de una forma u otra. El desafío es real y urgente, y nos afecta a todos, incluidos mis alumnos.

Una crisis epistemológica

Un ejemplo de ello: desde hace algunos años sospecho que mis estudiantes de Diseño no leen la mitad de las lecturas semanales que les doy en mi curso de Antropología de la comunicación en la Escuela de Diseño del Instituto Politécnico de Milán, calificado este último año entre las diez mejores escuelas de Diseño de Europa. Al no tener autoridad para obligarlos, dejé las cosas como estaban hasta este año (sesión de otoño de 2023). Sospechaba que los textos que seleccionaba eran demasiado largos lo que disuadía su lectura incluso antes de empezar. Cambié de táctica. Seleccioné cuidadosamente para cada clase un fascinante artículo de diez páginas (como el de Harari citado anteriormente), correspondiente al siguiente tema, y pedí a mis 35 alumnos que anotaran las preguntas a medida que leían, para estar preparados para hacérmelas durante la clase de 4 horas divididas en dos sesiones de teoría y práctica. 

Para mi consternación, durante las siguientes 12 clases del semestre, sólo un estudiante había leído suficiente texto como para encontrar una o dos preguntas qué hacer. ¡E incluso éste, por motivos personales, finalmente tuvo que abandonar el curso! Bastante angustiado! Lo atribuí al hecho de que los estudiantes de diseño (algunos excelentes) probablemente no sintieran ninguna obligación de leer nada, porque lo suyo era el diseño y no los libros o artículos. Estaba considerando seriamente no renovar mi nombramiento hasta que leí una sorprendente confesión de Maryanne Wolf, una de las autoridades en lectura más conocidas del mundo desde la publicación de Proust y el calamar: la historia y la ciencia del cerebro lector. Entrevistada por Michael Rosenwald (2014) del Washington Post, Wolf informó que, después de un día de desplazarse por la Web y leer cientos de correos electrónicos, se sentó una noche a leer «El juego de las cuentas de vidrio» de Hermann Hesse:

“No es broma, no pude hacerlo», dijo. «Fue una tortura pasar la primera página. No pude obligarme a disminuir la velocidad para no estar ojeando, seleccionando palabras clave, organizando mis movimientos oculares para generar la mayor cantidad de información a la mayor velocidad. Estaba muy disgustada conmigo misma». (Rosenwald, 2014)

Más adelante, en la entrevista, recordaba mensajes de algunos jefes de Departamento de Inglés que habían expresado su preocupación por la incapacidad lectora del alumnado. Wolf parece indicar que el problema está relacionado con cambios en las estrategias de memoria a corto plazo:

«No pueden leer ‘Middlemarch’; no pueden leer a William James o Henry James. No puedo decirte cuántas personas me han escrito sobre este fenómeno. Los estudiantes ya no quieren o quizás son incapaces de lidiar con la sintaxis y construcción complicadas de George Eliot y Henry James».

Y concluye:

«¿Cuánta sintaxis se pierde?, ¿Y qué es la sintaxis sino el reflejo de nuestros pensamientos complicados?», dijo. «Me preocupa que perdamos la capacidad de expresar o leer esta prosa complicada. ¿Nos convertiremos en cerebros de Twitter?».

En ese momento no lo entendí. Supongo que después de leer el famoso artículo «¿Google nos está haciendo estúpidos?» de Nicholas Carr (2008) en The Atlantic, debería haberlo comprendido mejor, pero por aquel entonces, aunque ya sentía que la transformación digital estaba afectando nuestras mentes, no reflexioné sobre su capacidad para amenazar la lectura. Por aquel entonces, la IA todavía era sólo un discreto servidor de un número creciente de aplicaciones digitales. 

Aunque los científicos informáticos han estado experimentando con la producción de texto e imágenes desde la década de 1950, ha sido la Inteligencia Artificial Generativa (IAG, o genIA) la que ha llevado la alfabetización a una colisión frontal con los algoritmos. Apropiándose de los idiomas humanos y la imaginación como recursos de conexión o interfaces, la IAG marca un punto de no retorno que equivale a una crisis epistemológica de la civilización. 

Yo recordaba el trauma de intentar cambiar del sistema Apple IOS al Microsoft Windows y viceversa, con todas las frustraciones que conlleva. Estimulado por mi ansiedad recurrente sobre nuestro tiempo, cada vez más problemático, intenté imaginar cómo toda la cultura global podría estar experimentando las frustraciones de cambiar su sistema operativo, de la alfabetización – o, de hecho, cualquier sistema de escritura – al sistema de los algoritmos. Para probar mi intuición, le pregunté a ChatGPT-4 algo que me había estado inquietando durante más de una década, sin hallar respuestas completamente satisfactorias. Aquí está el intercambio de mensajes, las instrucciones (Prompts) y las respuestas del algoritmo, que se comentarán puntualmente al final. No he cambiado ni una palabra (aunque el original está en inglés) :

PROMPT – PREGUNTA (Derrick de Kerckhove). Al pasar de los libros a las pantallas, de leer a escanear, ¿qué ha cambiado en nuestras cabezas y en nuestros ojos?

RESPUESTA ChatGPT: El cambio de leer libros impresos a escanear contenido en pantallas ha provocado cambios significativos tanto en nuestros procesos cognitivos como en nuestra experiencia visual. Estos cambios son multifacéticos y afectan a cómo procesamos la información, cómo leemos y cómo nuestros ojos responden a diferentes medios:

1. Cambios Cognitivos y Neurológicos

La transición de los libros a las pantallas representa un cambio significativo en la forma en que interactuamos con el texto y la información. Aunque las pantallas ofrecen comodidad, accesibilidad y contenido dinámico, también pueden fomentar hábitos de lectura más superficiales y aumentar la tensión visual. Por otra parte, los libros impresos promueven un compromiso cognitivo más profundo y son más amables con los ojos, pero carecen de la interactividad y la inmediatez de los medios digitales.

1-Profundidad de procesamiento:

• Libros: Leer material impreso a menudo implica un procesamiento cognitivo más profundo. Esto se debe en parte al formato lineal y a la menor cantidad de distracciones, lo que permite una atención más centrada y sostenida.
• Pantallas: el contenido digital tiende a promover el hojeado y el escaneo. Los hipervínculos y los elementos multimedia pueden generar una atención fragmentada y una tendencia a saltar rápidamente entre diferentes piezas de información.

2-Memoria y Retención:

• Libros: el acto físico de pasar las páginas y la sensación táctil de un libro pueden ayudar a la retención de la memoria. Las señales espaciales y táctiles ayudan a recordar información.
• Pantallas: a menudo hay menos navegación espacial en una pantalla, lo que puede afectar la forma en que se organiza y recuerda mentalmente la información.

3-Capacidad de atención:

• Libros: Leer libros se asocia con períodos de atención más prolongados, ya que a menudo requiere y fomenta un compromiso sostenido con un texto.
• Pantallas: la naturaleza multimedia del contenido digital, junto con las notificaciones y otras interrupciones, puede provocar períodos de atención más cortos y una mayor distracción.

4-Comprensión lectora:

• Libros: muchos estudios sugieren que la comprensión es mayor cuando se lee material impreso, posiblemente debido a una mayor participación y menos distracciones.
• Pantallas: la lectura de pantallas, especialmente cuando se caracteriza por hojear, puede conducir a una comprensión más superficial del material.

B) Cambios visuales

1-Cansancio y fatiga ocular:

• Libros: leer textos impresos generalmente cansa menos la vista. La naturaleza estable y sin reflejos del papel es más agradable para el sistema visual.
• Pantallas: El uso prolongado de pantallas puede provocar fatiga visual digital, caracterizada por sequedad ocular, irritación y fatiga, debido al resplandor, el parpadeo y la luz azul que emiten las pantallas.

2-Patrones de lectura:

• Libros: la lectura tradicional implica un movimiento más consistente de izquierda a derecha (o de derecha a izquierda, según el idioma) y de arriba a abajo.
• Pantallas: la lectura digital a menudo implica patrones no lineales, especialmente con contenido con hipervínculos. Los ojos pueden moverse de forma más dispersa.

3-Adaptación a la Luz y el Contraste:

• Libros: Los materiales impresos tienen un contraste y brillo consistentes que no cambian con las condiciones externas.
• Pantallas: Las pantallas tienen diferentes niveles de brillo y contraste, lo que puede afectar la visibilidad y la comodidad según el entorno y la configuración.

La transición de los libros a las pantallas representa un cambio significativo en la forma en que interactuamos con el texto y la información. Si bien las pantallas ofrecen comodidad, accesibilidad y contenido dinámico, también pueden fomentar hábitos de lectura más superficiales y provocar una mayor tensión visual. Por otro lado, los libros impresos promueven un compromiso cognitivo más profundo y son más amables con la vista, pero carecen de la interactividad y la inmediatez de los medios digitales.

Tanto en la lectura educativa como en la recreativa, comprender estas diferencias puede ayudar a elegir el medio más eficaz y cómodo según la finalidad de la lectura. Equilibrar el tiempo frente a la pantalla con la dedicación a la lectura tradicional también puede mitigar algunos de los efectos adversos de la exposición digital prolongada.

Comentarios sobre el punto anterior

Este apartado es un ejemplo que cabe señalar: comentar las respuestas de GPT como tarea de clase ha de ser un ejemplo de ejercicio útil con IA, tanto para docentes principiantes como para profesionales más avanzados.

Si observamos con atención, las respuestas del ChatGPT no son malas, considerando la complejidad de la pregunta, pero se podrían agregar otras observaciones esclarecedoras. Por ejemplo, con respecto a la primera sección sobre cambios cognitivos, los lectores pueden experimentar, sin darse cuenta, una inversión de control entre la pantalla y la página. Al leer un libro, los ojos, las manos y la mente controlan el lugar, la duración y la repetición ocasional del proceso de lectura, mientras que al interactuar con una pantalla, es el software el que controla al lector. La lectura en papel favorece la internalización del procesamiento del significado, mientras que la lectura en pantalla tiende a externalizar el manejo del contenido. El punto 4 (Comprensión lectora) no aborda que la comprensión implica interiorizar el significado del texto e integrarlo con conocimientos previos, mientras que la lectura del mismo texto en pantalla, por las razones expresadas en los tres puntos anteriores, tiende a frenar la interiorización y la reflexión interna, debido a que el del texto no se integra de forma somática (táctil, espacial, manipulativa) y queda fuera de la percepción holística que activa la mente. 

Por otro lado, el punto 2 de la sección anterior sobre cambios visuales pasa por alto una diferencia crítica entre leer hacia la izquierda o hacia la derecha. Por la falta de letras vocales, no es posible leer árabe o hebreo sin conocer primero el contexto de lo que se está leyendo, por ejemplo. En comparación, el alfabeto completamente fonético permite que el texto sea independiente incluso si lo lee alguien que no conoce el idioma. En el primer caso, corresponde al lector proporcionar el contexto; en el segundo, el propio texto lo proporciona. Esta diferencia implica profundas opciones culturales que generalmente se atribuyen a todo tipo de razones equivocadas, cuando en realidad están respaldadas por una asociación íntima y cotidiana con el sistema de escritura de la cultura, icónico como el chino, consonántico como el hebreo o completamente alfabético, como el castellano.

Un ‘sentido común digital’

En resumen, las respuestas anteriores de ChatGPT reflejan el mismo carácter predecible que la mayoría, si no todas, las sugeridas por los expertos. No debe sorprendernos, dado que toda la información proviene originalmente del mismo capital de conocimiento que nosotros, la gente, hemos vertido en Internet en todos los idiomas y con todas las buenas o malas intenciones, desde el primero de enero de 1983, cuando se lanzó la red WWW para uso público. Cualquiera que sea el volumen que lleguen a alcanzar en un futuro, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) o modelos conversacionales, impulsados ​​por señales de contexto proporcionadas por las preguntas, producen diferentes grados de granularidad a partir de selecciones promediadas estadísticamente que surgen de más o menos los mismos contenidos. La suma total de estos contenidos presentes y futuros (incluidas todas las preguntas de ahora en adelante) constituye el capital cognitivo de la máquina. Y las respuestas en oraciones completas correctamente expresadas verbalmente o escritas, provenientes de una fuente compartida, se convierten en el nuevo “sentido común”, el capital cognitivo de las culturas humanas elaborado durante los últimos 40 años. En pocas palabras, la tarea de la educación es hacer crecer y gestionar los recursos cognitivos individuales de los estudiantes para aprovechar al máximo los de la máquina.

El capital cognitivo

Hasta ahora, al menos desde que San Ignacio de Loyola inventase el tradicional Ratio studiorum, el crecimiento del capital cognitivo del estudiante se basaba mayoritariamente en la lectura y la escritura y, de manera accesoria, en la educación física o psicomotriz, la actuación, la recitación y la interpretación. El desacuerdo tradicional entre Rabelais y Montaigne era simplemente si “aprender” significaba acumular un conocimiento enciclopédico indiscriminado leyendo y recordando todo o, como defendía Montaigne, consistía en entrenar la mente, seleccionando el material de lectura pertinente. La frase más conocidas de Montaigne “Une tête bien faite vaut mieux qu’une tête bien pleine”, es decir “Una cabeza bien puesta es mejor que una bien llena«, que se considera la adaptación de una declaración de Plutarco (Chaussegros, 2022), hace referencia al potencial de la mente crítica, conectada y argumentativa. 

La lectura regular actúa como una especie de gimnasia mental que mantiene la mente fresca y musculosa. Una pregunta que se hacen muchos educadores, pero aún más sus estudiantes, es si merece la pena seguir leyendo y aprendiendo, teniendo en cuenta que el capital cognitivo de la máquina siempre está disponible para suministrar conocimientos . Es evidente que no enseñar a leer a la gente está fuera de discusión. ¿Cómo funcionarían en la sociedad, y mucho menos descifrarían las respuestas de la máquina? Pero, ¿deberían los educadores insistir en una lectura profunda y regular, algo que mis alumnos se han vuelto incapaces de realizar? Si queremos mantener un equilibrio saludable entre el capital cognitivo público y privado, la respuesta es absolutamente clara: sí. No obstante, se podría argumentar que (si no ahora, sí en el futuro), cuando la IA generativa desarrolle el mismo nivel de competencia para apoyar la creatividad y la innovación que tiene ahora para detectar el cáncer o sugerir estrategias financieras o militares, (manteniendo el enorme capital cognitivo colectivo), se requerirá una resistencia interna mínima por parte de los individuos. Del mismo modo, como argumentaba Havelock sobre la alfabetización, al externalizar los contenidos de la memoria, se hace espacio para un procesamiento intelectual más amplio y mejorado: la reducción de la necesidad de recordar dejaba espacio para el pensamiento reflexivo (Havelock, 1996). El cambio en la relación cognitiva entre los humanos y el mundo (por no decir la “realidad”) pronto podría volverse tan radical como para aceptar que “una cabeza vacía pero bien entrenada es mejor que una repleta de contenido”. Una estrategia relevante podría ser darle la vuelta al sistema escolar, pasando de alimentar respuestas a generar preguntas. Otra de las predicciones de McLuhan evoca la nueva ciencia actual de la ingeniería rápida, es decir, el arte de hacer preguntas:

“El objetivo de las ciencias, las artes y la educación para la próxima generación debe ser descifrar no el código genético sino el código perceptivo. En un entorno de información global, el viejo patrón de educación en la búsqueda de respuestas no sirve de nada: uno está rodeado de respuestas, millones de ellas, que se mueven y mutan a velocidad eléctrica. La supervivencia y el control dependerán de la capacidad de sondear y cuestionar en la forma y el lugar adecuados. Como la información que constituye el entorno está en constante cambio, no se necesitan conceptos fijos sino más bien la antigua habilidad de leer el libro de la naturaleza, para navegar a través de un entorno siempre inexplorado y poco caritativo. De lo contrario, no tendremos más control sobre esta tecnología y el medio ambiente que sobre el viento y las mareas”. (McLuhan et al.,1988)

Estrategias pedagógicas

Recuperándose de su desalentadora experiencia con la lectura que hemos comentado anteriormente, Maryanne Wolf desarrolló el concepto de “biliteracy” para referirse a la capacidad de una persona para leer y escribir con fluidez en dos idiomas (Wolf, 2018). Lo aplica también para proponer métodos para enseñar a los niños a desarrollar diferentes estrategias de lectura en línea y en papel:

“…los niños aprenderían desde el principio que, al igual que cada medio, cada lengua tiene sus propias reglas y características útiles, que incluyen

sus mejores propósitos, pautas y ritmos”.

Uno de los beneficios de la lectura profunda es su poder para desarrollar y apoyar

una personalidad cultivada, precisamente al dotar al lector de un capital cognitivo

personal enriquecido. Esto no quiere decir que las personas que no leen tengan

necesariamente un carácter superficial, ni mucho menos. Sino que la personalidad

de las personas que no leen está moldeada más por rasgos genéticos unidos a la

experiencia vital, que por la formación y el entreno mental. Esta condición no les impediría aportar un valor sustancial a la sociedad o al capital cognitivo de la máquina, pero lo conseguirían relacionándose inteligentemente con esa máquina.

El gemelo digital personal

Una reciente iniciativa del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) que reunió a 250 personas en varios grupos de debate para examinar qué hacer con la IA en las aulas (Feijo et al., 2023a), presentó el evento con un objetivo claro:

 “Para contrarrestar el peligro potencial de que la inteligencia artificial generativa (IAG) haga los deberes a sus alumnos, los educadores deben reevaluar lo que quieren que los estudiantes aprendan, y revisar sus planes de estudio para facilitar niveles más altos de procesamiento cognitivo”.

Una de las líderes de opinión de la sesión, Pattie Maes, catedrática de Artes y

Ciencias de los Medios de Comunicación del MIT, propuso crear un dispositivo de IA consciente del contexto, que sea capaz de acompañar a los alumnos en todo momento, de modo que su asistencia se actualice continuamente para seguir y predecir las experiencias de los alumnos. Maes explica que “el dispositivo podría servir como mentor o provocador del pensamiento, animándote a ver las cosas de otra manera y a profundizar”, pero, inspirándose en la mayéutica de Sócrates. Añade que la relación se basaría en hacer preguntas, más que en dar respuestas, como hacen los sistemas GPT. De este modo, el concepto añade un bienvenido refinamiento a la evolución del gemelo digital personal (PDT) que ya ha comenzado a definirse con los asistentes digitales, y que ahora está probando chatbots personalizados con IA. ¿Qué es un “gemelo digital”? Se pueden encontrar muchas formas de describirlo en Internet, pero aquí está la mejor que he encontrado:

“Imagine que usted, como persona, está representado digitalmente.

Sus actividades digitales, su comportamiento, sus decisiones y sus

decisiones futuras no sólo son conocidas, sino que están silenciosamente

influidas por su sombra digital… Cada vez que accede a un dispositivo digital,

incluso cuando se mueve o simplemente se sienta con su smartphone, se

generan datos. Y estos datos se utilizan para construir su perfil digital. Con

suficientes datos alimentados constantemente en la nube y las nuevas

tecnologías de IA y aprendizaje automático, se crea su gemelo digital. Sí, en

este mismo momento, y en el siguiente.” (Chmiel, 2020)

Esto va mucho más allá de Avatar y Pinocho. Lo que Chmiel quiere decir con “tu sombra digital” hace referencia al conjunto de todos los datos que cada movimiento mental o físico va esparciendo en las bases de datos, tan inevitablemente como tu sombra cuando caminas bajo el sol. Lo que me gusta de esta precisa descripción es que te pone a ti, el lector, directamente en situación. El gemelo digital ya está en tu bolsillo. Es tu Smartphone. Lo que significa que todos los datos personalizados y únicos del teléfono, sumados a todo lo que flota sobre nosotros en Internet, en las redes sociales, los sensores y el Big Data, son también noticias precisas sobre cada uno de nosotros. Los libros que leen la mente también están en camino. Es muy posible que con el tiempo, cuando los estudiantes lean libros de texto y novelas en Kindle o Kobo, sus pensamientos y sentimientos también se conviertan en datos que serán alimento informativo para sus gemelos digitales:

“Si Kindle se actualizase con software de reconocimiento facial y

sensores biométricos, sabría cómo afecta cada frase a tu ritmo cardíaco y tu

presión arterial. Sabría lo que te hace reír, lo que te entristece, lo que te

enfada. Pronto los libros te leerían a ti mientras tú los lees”. (Harari, 2016)

Una sugerencia interesante sobre el tema, que actualmente estoy compartiendo con mi amigo y colega en Toronto, Paolo Granata, es el proyecto llamado «Habla con McLuhan». Consiste en reunir y digitalizar en un modelo personalizado de lenguaje a gran escala (LLM) todo el material que se pueda reunir, de acuerdo con los titulares de los derechos de autor, y crear un chatbot que permita a los usuarios hablar con una versión virtual, un gemelo digital de McLuhan. El proyecto del MIT conocido como ‘Open-AI-mer’ es similar al nuestro, pero está orientado a conseguir una conversación con el físico teórico J. Robert Oppenheimer. La propuesta “Open-AI-mer”, que habla como Oppenheimer y conoce sus artículos y experiencias, es parte de un proyecto más amplio que tiene como objetivo mostrar la vida y la personalidad de científicos que históricamente han sido excluidos de la ciencia debido a la historia dominante en su campo (Feijo, et al., 2023b). 

Llegados a este punto, en línea con las recomendaciones que hice anteriormente de

hacer hincapié en las preguntas más que en las respuestas, parece mejor dejarlas

abiertas para desafiar a la comunidad de aprendizaje y enseñanza, pero creo que es útil añadir algunas aclaraciones de Roberto Saracco, con quien colaboré en la investigación sobre Sistemas Simbióticos Autónomos para IEEE (Cavrak, 2018). He aquí nuestro análisis detallado, sobre qué tipo de autonomía puede beneficiar a los sistemas simbióticos como el de los “gemelos digitales”. Si se substituye la palabra “máquina” por “gemelo digital”, nos empezaremos a hacerse una idea de lo que le espera a la pedagogía:

“a) Autonomía de decisión: una máquina puede examinar de forma autónoma una situación, hacer predicciones sobre la posible evolución, analizar las opciones existentes y evaluar su impacto, y finalmente tomar una decisión, ejecutarla y monitorear sus resultados frente al resultado esperado.

b) Autonomía en la exploración: una máquina puede, independientemente de su actividad actual, explorar el contexto para adquirir nuevos conocimientos y buscar oportunidades que puedan resultar útiles en el futuro.

c) Autonomía en la fijación de objetivos: una máquina puede fijar sus propios objetivos y priorizar acciones para alcanzarlos. Los objetivos se pueden crear a través de la experiencia y de la interacción con el usuario y el contexto.

d) Autonomía al establecer el contexto/marco: una máquina puede decidir cambiar su contexto y marco operativo. En algunos casos, puede esforzarse activamente por cambiar el contexto y/o crear su propio marco. Un ejemplo es la autocreación de la escala de valores (aquí está la gran cuestión de la ética: ¿debería una máquina heredar la ética -es decir, no puede ser autónoma en esa área- o podría crear su propio marco ético)?

e) Autonomía de «replicación»: una máquina puede replicarse a sí misma, y/o tomar acciones que conduzcan a la autorreparación, adquiriendo los recursos necesarios por su propia voluntad.”

Para concluir el tema del gemelo digital, aquí planteamos algunas preguntas que los educadores tal vez quieran explorar por su cuenta: ¿Qué y cuántos datos necesita y puede contener el gemelo digital, para apoyar a los estudiantes en su aprendizaje? ¿Hasta qué punto los estudiantes podrán controlar y diseñar su propio aprendizaje con un gemelo digital? ¿Cuántas habilidades, experiencias e interacciones sociales de los estudiantes deberían estar representadas en su gemelo digital? ¿Cómo debería ser su crecimiento y desarrollo posterior? Dado que los sistemas ciberfísicos trascienden las fronteras corporativas, nacionales y legales, ¿qué cultura de aprendizaje será el marco para las organizaciones involucradas?

Reflexión final

Como he comenzado la presente reflexión citando a McLuhan, quien me guió por este camino de descubrimiento, voy a concluir con una de sus importantes recomendaciones generales, que yo dedico a los lectores de este libro:

“Hoy estamos empezando a darnos cuenta de que los nuevos medios no son sólo dispositivos mecánicos para crear mundos de ilusión, sino nuevos lenguajes con poderes de expresión, nuevos y únicos. Históricamente, los recursos de la lengua inglesa se han moldeado y expresado de maneras diversas y en constante transformación. La prensa ha cambiado no sólo la cantidad de escritura sino también el carácter del lenguaje y la relación entre autor y audiencia. La radio, el cine y la televisión han empujado al inglés escrito hacia los cambios espontáneos y la libertad del idioma hablado. Nos han ayudado a recuperar una intensa conciencia del lenguaje facial y de los gestos corporales. Si estos «medios de comunicación de masas» sólo sirven para debilitar o corromper los niveles previamente alcanzados de cultura verbal y pictórica, no será porque haya algo inherentemente malo en ellos. Será porque no hemos logrado dominarlos como nuevos idiomas, a tiempo para asimilarlos a nuestro patrimonio cultural total.” (McLuhan, 1960)

Imagen 1: “Se llama ‘LEER’. Es la forma en qué la gente se baja
los nuevos programas al cerebro.”

Referencias

Cavrak, T. (ed.) (2018). IEEE Symbiotic Autonomous Systems. An FDC Initiative. White Paper. En II IEEE Symbiotic Autonomous Systems – October 2018. Edited by Theresa Cavrak. https://digitalreality.ieee.org/images/files/pdf/SAS-WP-II-2018-Finalv3.2.pdf

Car, N. (2008). Is Google Making Us Stupid? What the Internet is doing to our brains. Technology, The Atlantic. https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2008/07/is-google-making-us-stupid/306868/

Chmiel, J. (2020) «Human Digital Twins. What are they and why?» Avenga. https://www.avenga.com/magazine/human-digital-twins/ 

Constanza, J.L. (2011). A Magazine Is an iPad That Does Not Work.m4v, Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=aXV-yaFmQNk

Harari, Y.N. (2023). Artificial intelligence, Summer Reads, The Economist

https://t.co/3pA6JImHJc. Versión castellana: https://www.infobae.com/economist/2023/04/28/yuval-harari-cree-que-la-inteligencia-artificial-hackeo-el-sistema-operativo-de-la-civilizacion-humana/

Harari (2016). Yuval Noah Harari on Big Data, Google and the end of free will, Financial Times, 26 August 2016. https://www.ft.com/content/50bb4830-6a4c-11e6-ae5b-a7cc5dd5a28c

Chaussegros, B. (2022). Une révolution de l’enseignement est nécessaire! Entreprendre. 29/03/2022 ·https://www.entreprendre.fr/une-revolution-de-lenseignement-est-necessaire/

Feijo, S. y Ouellette, K. (2023a). What will the future of education look like in a world with generative AI? MIT Open Learning. Dec 18, 2023.
https://medium.com/open-learning/what-will-the-future-of-education-look-like-in-a-world-with-generative-ai-6cef54177579

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