Por qué ChatGPT nos está volviendo más tontos y está atrofiando el criterio humano

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La promesa de la IA siempre fue que se encargaría de ciertos tipos de trabajo para que pudiéramos centrarnos en otros. Iba a liberar nuestro tiempo, reducir las fricciones y permitirnos concentrarnos en lo que requiere juicio y creatividad humanas.

Esa promesa daba por sentado que dividiríamos el trabajo sabiamente. Que delegaríamos las tareas operativas más tediosas: la planificación, el formateo y el resumir que implican todo el día, sin dejarnos tiempo para pensar. Nos quedaríamos con la parte cognitiva: el arduo trabajo de lidiar con la ambigüedad, formular un punto de vista y encontrar el enfoque adecuado. El trabajo donde realmente se genera nuestro valor.

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En cambio, cedimos el pensamiento desde el principio. Porque la fricción cognitiva es el esfuerzo del que más deseamos liberarnos y la IA facilita enormemente evitarla. ChatGPT se convirtió en la plataforma de adopción más rápida de la historia, apelando directamente a nuestro instinto de gratificación instantánea. No dividimos el trabajo: lo tercerizamos.

El costo se hace cada vez más evidente. Al externalizar el esfuerzo cognitivo, mermamos nuestra capacidad de pensar. En el trabajo, esto se manifiesta como un trabajo superficial: resultados pulidos, pero sin un verdadero razonamiento. Más del 40% de los trabajadores ya lo han experimentado. A nivel individual, la situación es aún más preocupante.

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Un estudio reciente de 1,5 millones de conversaciones con IA analizó cómo se manifiesta esto en la práctica. Primero, los usuarios preguntan: “¿Qué debo hacer?”. Luego aceptan la respuesta con mínima resistencia. Después, vuelven a intentarlo. Y entonces, a menudo demasiado tarde, llega el arrepentimiento: “Debería haber seguido mi intuición”. Esto no es un momento aislado de mal juicio; es un patrón que se acumula. Cada ciclo hace que el siguiente sea más probable y, con el tiempo, no solo reduce la calidad del resultado, sino que atrofia el criterio que, en primer lugar, hacía valiosa a la persona.

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Este es un problema de división del trabajo. Y es un problema con el que la economía ha lidiado desde que Adam Smith abordó el tema en su revolucionario libro de 1776, La riqueza de las naciones. Demostró que diez trabajadores en una fábrica de alfileres, cada uno encargándose de un paso, podían producir alrededor de 48.000 alfileres al día, mientras que un solo trabajador que realizara todos los pasos podría no terminar ni uno solo. Pero Karl Marx observó algo que el modelo de eficiencia de Smith no contemplaba: cuando se divide el trabajo, los trabajadores pueden perder la conexión con lo que producen. Fabrican partes de las cosas y nunca ven el todo. Como escribió en su obra fundamental de 1867, El capital, se convierten en «apéndices de la máquina».

Smith demostró los resultados de la división del trabajo. Marx demostró lo que podría costar. Lo que distingue este momento del siglo XXI es que, por primera vez, el trabajo dividido no es físico, sino cognitivo.

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En una economía industrial, la alienación era un costo real. Los trabajadores perdían la conexión con lo que producían, con el significado y la plenitud de su trabajo. Pero aún tenían fuerza de trabajo que vender. Sus manos, su habilidad y su esfuerzo físico seguían siendo necesarios. En una economía del conocimiento, el pensamiento es la fuerza de trabajo. Si se pierde la conexión con él, no solo uno se siente alienado del producto, sino que pierde la capacidad de producirlo por completo.

Resulta reconfortante dejar que la máquina se encargue del pensamiento, mientras uno sigue sintiendo que trabaja o al menos que realiza las tareas mecánicamente. Pero es precisamente en la fricción cognitiva donde reside la esencia de esos movimientos. Si se omite, el resultado no refleja nuestra personalidad. No refleja nuestro juicio, nuestro instinto, el contexto que solo nosotros podemos aportar. Ese es el trabajo que nos corresponde exclusivamente, y no es un trabajo del que debamos librarnos.

La inteligencia artificial se está encargando del pensamiento

La alternativa, en la que la inteligencia artificial sí nos da capacidad de decisión, está a nuestro alcance. Pero requiere intención y disciplina. La tentación siempre es dejar que estas elocuentes máquinas de pensar vayan más allá, que analicen las implicaciones antes de que hayas tenido la oportunidad de formar tu propia opinión. Ceder a esa tentación amenaza con alejarte aún más de tus propios pensamientos, tu activo más valioso.

Si la división está funcionando, deberías notar que algo cambia en tu día. No más producción, sino mayor claridad más rápido. Más tiempo dedicado al pensamiento que realmente importa. La era industrial medía la productividad en unidades por hora. En la economía del conocimiento, la medida que importa es el tiempo hasta el insight (TTI): cuán rápido llegás a la comprensión que impulsa el progreso.

Si, por el contrario, te sentís como un apéndice de la máquina, desconectado de lo que producís, la división está trabajando en tu contra.

La división del trabajo genera eficiencia. No tiene por qué generar alienación respecto al propio pensamiento. Bien aplicada, crea el espacio para el ingenio humano.

La máquina se encarga de la resistencia operativa. Y yo me quedo aquí, dándole vueltas a lo que todo esto significa y a lo que deberíamos hacer al respecto.

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