Por Javier Lamónica
Hace tiempo venimos preguntándonos qué es lo propio de lo humano y hasta dónde pueden llegar las máquinas. Buscamos alguna capacidad que nos distinga, algo que permita reconocernos y decir: esto es nuestro. Hay una preocupación muy humana en esa búsqueda, en la necesidad de defender un lugar que sentimos amenazado. Pero ¿por qué necesitamos encontrar algo que solamente nosotros podamos hacer?
La pregunta tiene una historia bastante más larga que la inteligencia artificial. También frente a los demás animales buscamos establecer diferencias que justificaran nuestro lugar excepcional: el lenguaje, la razón, la capacidad de fabricar herramientas. Nos hemos pensado a partir de aquello que, supuestamente, los otros no podían hacer. Lo curioso es que ahora intentamos diferenciarnos de algo que creamos nosotros mismos y que, en muchas de las tareas para las que lo desarrollamos, consigue resultados que nos superan ampliamente.
Tal vez una parte de nuestra incomodidad provenga de haber asociado tanto el valor de lo humano con esa superioridad. Cada vez que una máquina nos supera en una tarea, buscamos otra en la que todavía podamos distinguirnos. Que un sistema calcule, escriba o resuelva determinados problemas mejor que nosotros no significa que sea mejor que una persona. Sin embargo, a veces vivimos esas diferencias de desempeño como si pusieran en cuestión nuestro valor o nuestro lugar en el mundo.
En un texto anterior nos acercamos a esta inquietud a través de la afectividad, de nuestra capacidad de sentir y de vincularnos con otros. Ahora quisiera detenerme en la creatividad, que suele aparecer entre las capacidades que la escuela debería desarrollar para un futuro atravesado por la inteligencia artificial. La recomendación parece razonable, pero contiene una dificultad: las máquinas también pueden producir cosas que reconocemos como creativas. Podemos discutir sus alcances y su valor, aunque cada vez resulta más difícil sostener que la creación constituye un territorio exclusivamente humano.
Alcanza con pedirle a un sistema un cuento con rasgos de la escritura de Cortázar, una melodía que recuerde a los Beatles o una imagen que evoque la pintura de Van Gogh. El resultado puede sorprendernos y, en determinadas condiciones, volver difícil reconocer su procedencia. En un estudio publicado en Scientific Reports en noviembre de 2024, Brian Porter y Edouard Machery reunieron poemas de diez autores de lengua inglesa, entre ellos Shakespeare, Emily Dickinson y Walt Whitman, y le pidieron a ChatGPT 3.5 que generara otros siguiendo sus estilos. Utilizaron los primeros cinco que produjo para cada autor, sin seleccionar los mejores ni solicitar correcciones.
En el primer experimento, 1.634 participantes leyeron diez poemas cada uno: cinco del autor asignado y cinco generados por el sistema. Debían identificar cuáles eran humanos y cuáles artificiales, pero acertaron solamente en el 46,6 % de los casos, por debajo del 50 % esperable al responder al azar. Incluso tendieron a atribuir autoría humana a los poemas artificiales más frecuentemente que a los originales. El resultado corresponde a lectores no especializados y no permite concluir que la máquina escriba mejor que esos poetas; sí muestra que ciertos rasgos que reconocemos como humanos pueden reproducirse hasta volver poco confiable nuestra capacidad de distinguirlos.
Mariano Sigman propone una escena que ayuda a pensar esa incomodidad: los chicos que, mientras resuelven una cuenta, usan los dedos y después los esconden. La imagen sugiere que hay algo en el procedimiento que preferimos mantener fuera de la vista, como si contar con las manos disminuyera el mérito del resultado. Admiramos la respuesta y vacilamos cuando descubrimos cómo se llegó a ella. Quizá una parte del prestigio que concedemos a la inteligencia dependa de que sus operaciones permanezcan ocultas.
Con la creatividad podría ocurrir algo semejante. Cuando una máquina produce un texto que nos interesa, empezamos a reconocer procedimientos allí donde imaginábamos una inspiración inexplicable. Pero que algo pueda producirse mediante operaciones no significa que sea sencillo, ni que hayamos explicado por completo cómo lo hace una persona. Conocer los recursos de un escritor tampoco equivale a comprender todo su trabajo. Podemos investigar los procedimientos de una creación sin suponer que, al hacerlo, hemos agotado su sentido.
Esta inquietud tiene antecedentes anteriores a los sistemas actuales. En 1966, el informático Joseph Weizenbaum presentó ELIZA, un programa que mantenía ciertos intercambios mediante palabras clave y reglas de transformación. Su conocido guion DOCTOR imitaba respuestas de una conversación terapéutica y podía suscitar la sensación de ser escuchado. En su artículo, Weizenbaum observaba que el asombro ante un programa solía desvanecerse cuando se explicaba su funcionamiento. Dejaremos la empatía para otro desahogo, pero la historia permite advertir que conocer el mecanismo de una respuesta no borra necesariamente lo que produjo en quien la recibió.
En la creación artística aparece, además, otra dificultad: no siempre quien concibe una obra es quien la realiza materialmente. El conflicto entre Maurizio Cattelan y el escultor francés Daniel Druet permite verlo. Druet produjo figuras para varias obras del artista italiano, entre ellas el papa Juan Pablo II de La Nona Ora, aplastado por un meteorito, y el Hitler arrodillado de Him. Cuando reclamó reconocimiento por su participación, quedó planteada una disputa sobre qué hacía autor a cada uno: la concepción, la realización de las figuras, las decisiones tomadas durante ese trabajo o la puesta en escena que les daba sentido.
Sería apresurado resolver el conflicto diciendo que uno ponía las ideas y el otro solamente las manos. Precisamente, Druet discutía que su intervención pudiera reducirse a cumplir instrucciones sin aportar decisiones propias. También sería difícil sostener que la autoría de Cattelan desaparecía porque no había modelado personalmente las figuras. La controversia obliga a mirar qué hace cada participante y muestra que la relación entre creación y ejecución ya era problemática antes de que empezáramos a conversar con una inteligencia artificial.
La discusión llega ahora a la escritura. ¿Qué significa escribir cuando podemos formular una idea oralmente, pedir que se desarrolle, discutir la propuesta y volver sobre ella hasta reconocer lo que queríamos decir? La pregunta por quién escribió un texto suele buscar una respuesta única allí donde hubo distintas intervenciones. Podemos identificar quién produjo cada frase y todavía tener pendiente una parte del problema: quién estableció la pregunta, construyó el argumento y decidió cómo debía quedar.
La escritura comprende decisiones que exceden el gesto de producir cada una de las palabras de un texto. Formular una pregunta, recuperar una escena, vincular lecturas, construir un argumento y revisar sus alcances también forman parte de escribir. Cuando interviene una inteligencia artificial, esas decisiones pueden distribuirse de distintas maneras, y reconocer esa distribución exige mirar cómo se orienta y transforma el texto durante su elaboración. ¿En qué intervenciones se sostiene la autoría cuando una parte de las formulaciones puede delegarse?
La intervención de un sistema generativo difiere de la de una pluma o un teclado. Puede proponer una relación entre ideas, introducir un ejemplo o desarrollar una conclusión que no estaba en el planteo inicial. Tampoco las ideas humanas están siempre terminadas antes de encontrar sus palabras: a veces descubrimos lo que pensamos mientras intentamos escribirlo. Los estudios de Linda Flower y John Hayes permiten comprender esa elaboración como una relación entre planificación, formulación y revisión, procesos que se entrecruzan y pueden modificar el rumbo del trabajo. Delegar algunas de esas operaciones exige preguntarnos qué ocurre con las decisiones y los descubrimientos que tenían lugar al realizarlas.
En la escuela, esta cuestión adquiere una dimensión particular. Quien tiene experiencia escribiendo puede advertir que un argumento cambió, que una palabra introduce un sentido que no comparte o que una conclusión no se desprende de lo anterior. Quien está aprendiendo necesita oportunidades para desarrollar ese criterio. Una producción puede estar bien resuelta sin que quien la entrega haya atravesado los problemas que la actividad buscaba enseñarle a resolver. Por eso, disponer de mejores resultados no responde por sí solo a la pregunta por lo que necesitamos aprender.
Hasta aquí seguimos examinando actividades: qué hacemos, cómo lo hacemos y qué sucede cuando podemos delegarlo. Pero hay un desplazamiento que merece atención. De la constatación de que una máquina hace algo mejor pasamos, casi sin advertirlo, a preguntarnos qué queda de nosotros. Confundimos una comparación entre capacidades con una respuesta sobre nuestra existencia. Lo que podemos hacer forma parte de nuestra vida, pero no alcanza para explicar lo que somos ni para establecer cuánto valemos.
La búsqueda de una actividad exclusiva tiene un antecedente preciso en Aristóteles. En el libro I de la Ética a Nicómaco, al preguntarse por la actividad característica del ser humano, deja de lado la nutrición y el crecimiento porque los compartimos con las plantas. Después descarta la percepción, compartida con otros animales, y encuentra en la actividad racional aquello que busca. Su razonamiento permite reconocer una operación que seguimos realizando: apartamos lo común para encontrar algo que nos pertenezca solamente a nosotros.
Quizá podamos detenernos, por una vez, en lo que dejamos atrás. Haber nacido, crecer, necesitar alimento y cuidado, estar expuestos al daño, envejecer y morir. La finitud nombra aquí la condición de una vida corporal que depende de otros y de un mundo que no controla. Tenemos un tiempo limitado, y lo que hacemos sucede dentro de ese tiempo. Esa condición tampoco nos separa de las demás especies: nos devuelve a nuestra pertenencia entre los seres vivos.
Jacques Derrida ofrece una referencia para pensar ese regreso. En El animal que luego estoy si(gui)endo, retoma la pregunta de Jeremy Bentham por el sufrimiento animal y desplaza la atención desde las facultades que utilizamos para establecer jerarquías hacia la vulnerabilidad. Allí vincula la mortalidad con la finitud que compartimos con los animales. Podemos reconocer diferencias entre nuestras formas de vida sin exigir que cada una de ellas sostenga una superioridad. Lo compartido deja de ser algo que debamos descartar para comprendernos.
Desde ahí, la creatividad puede adquirir otro sentido. Escribir un cuento, componer una canción o dibujar son también maneras de ocupar una parte de nuestra vida, de elaborar una experiencia y de dirigirnos a alguien. Eso no garantiza que la obra sea buena ni impide compararla con otras. Permite comprender por qué crear conserva un valor incluso cuando alguien, o una máquina, consigue un resultado más logrado. La experiencia de hacerlo tiene un lugar en nuestra vida que la calidad del producto no alcanza a describir.
La escuela tiene razones para ofrecer esas experiencias sin prometer que nos volverán superiores a una inteligencia artificial. Aprender a escribir, dibujar o componer permite conocer materiales y tradiciones, formar un criterio y descubrir posibilidades durante el trabajo. Podemos incorporar herramientas que amplíen esas posibilidades y discutir qué actividades necesitamos seguir atravesando. Su sentido educativo se juega también en lo que nos permiten vivir y compartir durante el tiempo en que estamos juntos.
Empezamos preguntándonos qué capacidad podría distinguirnos de las máquinas y llegamos a una condición que compartimos con otros animales. Tal vez esa vuelta nos permita dejar de vivir cada avance técnico como una pérdida de humanidad. Nuestra vida no necesita ganar todas las comparaciones para merecer cuidado, ni nuestras creaciones necesitan ser insuperables para tener sentido. Podemos dejar de esconder las manos, reconocer nuestros procedimientos y volver a preguntarnos qué queremos hacer con el tiempo que tenemos.