Inteligencia artificial como virus cognitivo: cómo evitar la dependencia de los LLM

Un equipo internacional encabezado por el científico Ricard Solé, del Laboratorio de Sistemas Complejos de la Universitat Pompeu Fabra, publicó en ArXiv un estudio que plantea que los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden difundirse en la sociedad con una dinámica similar a la de un virus, poniendo en riesgo la autonomía cognitiva de los usuarios.

Los LLM y su modo de contagio

Los LLM son sistemas de IA entrenados con enormes volúmenes de texto para comprender y generar lenguaje natural. En la práctica, permiten redactar documentos, resumir información, traducir, programar o incluso tomar decisiones a partir de una simple indicación escrita. La Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU. los describe como “motores de cambio cognitivo” porque generan respuestas plausibles y adaptadas a contextos muy diversos.

El artículo de Solé y sus colaboradores clasifica a la población en tres grupos: quienes no están conectados, los que usan los LLM de forma ocasional y los que dependen persistentemente de ellos. Aplicando ecuaciones de epidemiología, los autores demuestran cómo la transmisión social –el aprendizaje entre pares, la adopción en escuelas y empresas– puede crear un punto de inflexión donde un leve aumento de uso desencadena una rápida expansión de la dependencia.

Puntos críticos y riesgo de dependencia

Al superar un umbral crítico, el modelo predice una caída brusca de las competencias cognitivas colectivas. La pérdida no es automática; depende de la forma en que se utilicen las herramientas. Un LLM puede actuar como un “exocórtex” que potencia la exploración y la productividad, o convertirse en un sustituto que descarga la carga mental y debilita la práctica del razonamiento autónomo.

Los autores remiten a la visión de Joseph Licklider de 1960, quien imaginó una simbiosis hombre‑máquina. Hoy esa simbiosis se materializa, pero el riesgo radica en que la interacción se vuelva unilateral: la IA hace el trabajo cognitivo y el ser humano deja de ejercitarlo. En ese escenario, recuperar habilidades perdidas resulta mucho más costoso que prevenir la dependencia.

Cómo construir una inmunización cognitiva

El estudio propone una estrategia de “inmunización cognitiva” que no implica rechazar la IA, sino mantener prácticas que preserven la actividad mental. Entre ellas están resolver problemas sin asistencia automática, verificar la información de forma crítica, establecer periodos deliberados de desconexión y fomentar habilidades que la IA no pueda reemplazar, como la negociación y la lectura de señales humanas.

Instituciones educativas y empresariales juegan un rol clave. Diseñar entornos donde el LLM actúe como andamiaje –apoyando pero sin completar la tarea– ayuda a evitar la consolidación de circuitos de dependencia. En casos de dependencia avanzada, la autorregulación conductual y, de ser necesario, intervenciones como la terapia cognitivo‑conductual pueden ser útiles para restablecer la autonomía.

En definitiva, la IA seguirá transformando la forma de trabajar y aprender, pero la sociedad cordobesa puede adelantarse al riesgo adoptando hábitos que mantengan la mente activa y crítica.

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