La Polisemia de la Inteligencia Artificial Generativa

Resumen

El siguiente artículo tiene como objetivo introducir en el panorama pedagógico una crítica de la función de los LLMs, modelos de lenguaje grandes, como mediadores en las prácticas relacionales y de enseñanza. Explorará el origen y la funcionalidad de la Inteligencia Artificial Generativa y, en particular, los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), que ahora se utilizan ampliamente en entornos de educación formal, no formal e informal. Tras una breve introducción teórica a los dispositivos, se presentan dos casos ilustrativos: Humy.AI y Replika. Estas dos empresas proponen el uso de un ''agente relacional'' que, a partir de un LLM específico, realiza tareas similares pero en campos muy diferentes: Humy.AI está desarrollado para implementar la enseñanza de la historia, mientras que Replika es un agente relacional, o compañero de IA, desarrollado para funcionar como un compañero virtual, capaz, por ejemplo, de escucha empática y diálogo no crítico. La crítica se basa en el hecho de que, en ambos casos, un modelo de lenguaje grande, simplemente porque puede imitar el lenguaje natural y responder eficazmente desde un punto de vista sintáctico, se convierte en un actor epistemológico y tomador de decisiones en los procesos de crecimiento de las personas en formación, al igual que lo es cuando se trata de organizar ciertos procesos cuantitativamente. Por esta razón, es urgente entender hasta qué punto, y en qué medida, un agente basado en inteligencia artificial generativa puede ser un mediador en estos procesos. Donde la investigación empírica debe identificar claramente los términos de esta revolución, es igualmente importante adoptar una posición clara y no confundir las tareas pedagógicas a las que todo educador debe responder, para evitar una delegación excesiva a algoritmos y agentes basados en inteligencia artificial generativa, como ya es el caso en ciertas áreas específicas de recursos humanos, robótica y gestión de lugares de trabajo algorítmicos.