Un grupo de científicos informáticos y psicólogos de la Universidad del Sur de California ha alertado sobre un riesgo que pocos han considerado: los chatbots de inteligencia artificial están homogeneizando la manera en que pensamos y nos expresamos. El análisis, publicado en la revista Trends in Cognitive Sciences, sugiere que cuando miles de millones de personas usan los mismos modelos de lenguaje para escribir, pensar y resolver problemas, terminamos todos expresándonos de formas cada vez más parecidas.

Zhivar Sourati, investigador principal del estudio, explica que el problema va más allá de la superficie. "Las personas difieren en su forma de escribir, razonar y ver el mundo", contextualiza Sourati. "Cuando estas diferencias son mediadas por los mismos LLM, su estilo lingüístico, perspectiva y estrategias de razonamiento distintivos se homogeneizan, produciendo expresiones y pensamientos estandarizados para todos los usuarios". Lo preocupante es que esto ocurre sin que muchos usuarios sean conscientes del cambio. Cuando usamos la IA para pulir un texto o para obtener una idea, gradualmente adoptamos su forma de expresión, perdiendo nuestra voz personal y transferiendo la responsabilidad creativa a la máquina.

El impacto no se limita a individuos. Los investigadores encontraron que mientras las personas generan más ideas cuando trabajan con IA, los grupos producen menos ideas creativas cuando usan estas herramientas que cuando colaboran sin ellas. Además, estudios muestran que después de interactuar con chatbots sesgados, las opiniones de las personas se asemejan más a las del modelo que utilizaron. "La preocupación no es sólo que los LLM moldeen la manera en que la gente escribe o habla, sino que redefinen sutilmente lo que cuenta como un discurso creíble, una perspectiva correcta o incluso un buen razonamiento", advierte Sourati.

Otro aspecto crítico es cómo la IA afecta nuestros patrones de pensamiento. Estos modelos favorecen el razonamiento lineal (paso a paso) sobre estilos de razonamiento intuitivo o abstracto que a veces son más eficientes. Además, los usuarios tienden a aceptar las sugerencias del modelo por ser "suficientemente buenas" en lugar de crear sus propias soluciones, lo que gradualmente desplaza la iniciativa del usuario hacia la máquina. Existe también un efecto de presión social: si la mayoría a nuestro alrededor piensa y habla de cierta manera mediada por IA, nos sentimos presionados a conformarnos para parecer más creíbles o socialmente aceptables.

El equipo señala que los modelos de lenguaje actuales tienden a reflejar principalmente perspectivas de sociedades occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas, porque ahí están concentrados los datos con los que fueron entrenados. Esto significa que la diversidad que se está perdiendo no es aleatoria: se está perdiendo la multiplicidad de formas de pensar que caracterizan a la humanidad global.

Los investigadores proponen una solución: los desarrolladores de IA deben incorporar intencionalmente diversidad de lenguaje, perspectivas y estilos de razonamiento basados en la diversidad real que existe en los humanos a nivel mundial. "Si los LLM tuvieran formas más diversas de abordar ideas y problemas, apoyarían mejor la inteligencia colectiva y las capacidades de resolución de problemas de nuestras sociedades", sostiene Sourati. El desafío es urgente dado el uso cada vez más generalizado de estas herramientas en educación, trabajo y vida diaria. Sin cambios deliberados, advierte el equipo, corremos el riesgo de reducir la sabiduría colectiva de la humanidad.