La filosofía es opcional; no creo que haya saberes obligatorios. Pero debo decir que nunca como ahora, en tiempos de IA, había visto su importancia como herramienta colectiva y personal de generación de preguntas. Ella examina los conceptos sobre los cuales desarrollamos nuestras vidas. Nuestros fines, nuestros deseos, los objetos que nos rodean, las instituciones, las prácticas están estructurados en torno a una red de conceptos invisibles que, cuando nos detenemos a pensarlos, son increíblemente complejos. Estos, como la plomería que nos rodea en cualquier edificio, para usar la prolija analogía de la filósofa inglesa Mary Midgley, solo se hacen notorios cuando un tubo se revienta y el agua sale a chorros. Esto es justamente lo que está pasando hoy con la IA y con toda la familia de nociones que se relacionan en la red semántica asociada, como “lenguaje”, “pensamiento”, “conciencia”, “mundo”. No nos hemos hecho las preguntas pertinentes, sino que nos hemos lanzado a interactuar con diversos sistemas y las incertidumbres sobre el futuro, sobre nuestra cognición, sobre los errores y aciertos de la IA, sobre los propios, la pregunta de si siquiera la deberíamos seguir impulsando, se ramifican en mil direcciones y se vuelven urgentes. Comprender nuevas realidades implica el arduo trabajo de extender sobre ellas nuevas ideas, pero con la IA generativa apenas si se ha tendido una malla compuesta por las preguntas y reflexiones que poco a poco nos revelarán de qué se trata. Comencemos con algunas preguntas que no sé responder, pero que quizá comiencen a arrojar luces sobre lo que se nos vino encima.
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Comienzo con el pensamiento. ¿Hay algo propio del pensamiento humano que no pueda ser replicado por la IA? Aún intentamos establecer especificidades y aprender a leer las prosas, a veces excesivamente elaboradas o milimétricamente precisas, de la IA. Hasta ahora damos los primeros pasos en “AI Literacy”, la alfabetización que demanda la IA. Me sorprendió hace poco descubrir en un ejercicio con mis estudiantes, en el cual los ponía a escribir un par de párrafos sobre un tema y a pedirle a la IA que hiciera el mismo ejercicio para posteriormente presentar ambos modelos en clase, que con un acierto superior al mero azar podían distinguir la IA del pensamiento de sus compañeros. ¿Pero no podemos acaso pedirle al sistema que “naturalice” sus resultados, que se parezcan a nuestra propia voz? Hace poco el genetista Richard Dawkins afirmaba que creía que Claude de Anthropic era consciente y que no veía ningún valor de supervivencia agregado en la conciencia que no tuviera el mero pensamiento. Por conciencia entiendo acá la capacidad reflexiva consistente en saber qué se sabe (pensar que se piensa, sentir que se siente, etc.), un rasgo central de la cognición humana y del pensamiento crítico. ¿La conciencia le añade a nuestro pensar algo que un sistema algorítmico no tiene? Y si es del caso, ¿qué le añade? Los filósofos conductistas hace más de cien años decían que no hay una diferencia de fondo entre actuar como si se pensara y pensar. ¿No la hay en realidad? ¿La IA piensa o solo actúa como si pensara? Y si respondemos que no a esta pregunta, ¿será una cuestión de tiempo para que emerja un ser pensante del multiprocesamiento? ¿Hay acaso algo único en el pensamiento que lo hace solo animal, biológico? ¿Acaso importa si pensamos con neuronas o con circuitos de silicio? Hasta ahora el pensamiento ha sido considerado como un recurso natural, producido por un entramado de carne y hueso craneal. ¿Es la IA realmente pensamiento artificial… inteligencia artificial?
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En 1980, el filósofo John Searle de la Universidad de Berkeley se ingenió un experimento mental para establecer si una máquina puede pensar por simplemente seguir una serie de directrices algorítmicas. Imaginemos un cuarto en el cual una persona recibe por una rendija un texto en chino, una pregunta, por ejemplo. Él tiene un manual que le dice cómo emparejar lo que entra con las respuestas precisas que él debe entregar por una rendija de salida. ¿La persona en el cuarto sabe chino? ¿Todo el sistema sabe chino? Es dudoso. Ha manipulado símbolos, pero no tiene un campo de significados, una semántica, si por ella entendemos una interfaz que ata íntimamente estos símbolos con el mundo. Pero actúa como si supiera chino. Los humanos tenemos una semántica, como lo he dicho, íntima; actuamos y el mundo, los resultados y los demás nos importan. Todas estas cosas están asociadas a estados emocionales… Nos dirigimos al mundo con nuestro lenguaje y nuestra acción; hay una pauta de intencionalidad. El mundo se siente real y lo que en él sucede nos concierne. Muy emotivo, ¿verdad? ¿Pero acaso ello importa? ¿Podemos movernos exitosamente por el mundo sin tener una conexión íntima con él? Y más aún, ¿podemos llegar a diseñar un sistema que tenga una semántica real, no solo un mundo programado? ¿El “machine learning” no es justamente eso, educar una inteligencia en interacción con el mundo?
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Los conceptos centrales acá son “lenguaje” y “mundo” y, por supuesto, la interacción entre ellos. ¿El lenguaje con significado y el pensamiento dependen de formas de vida que solo pueden replicar lo que Heidegger llamaba un “ser en el mundo”? El pensar no es algo que se da desde lo que el filósofo Robert Nozick llamaba un “no lugar”. Pensamos porque tenemos una presencia en un mundo. Heidegger define al ser humano no como un ente aislado, sino como una existencia inseparable de su entorno, guiada por su interacción con las cosas y con los demás. No significa estar como una cosa dentro de una caja (como el agua en un vaso). Significa habitar, frecuentar y estar familiarizado. El pensar auténtico (Andenken) es una disposición de apertura y escucha hacia este mundo. ¿Puede un ser que no habita el mundo en este sentido “pensar”? Tal vez haya que indicar que la IA no piensa, sino que es un juego enormemente elaborado que actúa como si pensara. De nuevo el asunto es si ello importa. Tal vez terminaremos con sistemas como la IA que se mueven en un nivel que diríamos no implica un contacto con el mundo “real”, y que sin embargo interactúan exitosamente con él a través de intermediaciones de traducción, sin tener experiencia de lo que los rodea, construyendo por ejemplo representaciones virtuales que aciertan en activar las estructuras funcionalmente relevantes de la realidad. Es en esencia The Matrix, cuya única dificultad era proveerse de fuentes de energía. ¿No hemos hecho esto nosotros mismos en la era digital?
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Por Roberto Palacio
