Las redes sociales como medios de comunicación

 

Que los medios de comunicación tradicionales sufrieron un impacto bajo la línea de flotación con la llegada de internet no es ninguna novedad. Los últimos treinta años han supuesto una lucha continua por sobrevivir en un entorno cambiante a pasos agigantados, intentando a la vez encontrar modelos de negocio viables que puedan garantizar a los agentes del sector un volumen de ingresos que les permita además mantener la independencia como oferentes de información en la economía digital. Uno de los principales rasgos de la transformación en marcha es la aparición en el mercado mediático de nuevos competidores procedentes de otros sectores, generalmente de carácter tecnológico, que intentan concentrar la oferta de noticias, de tráfico y de publicidad. Se trata de grandes plataformas tecnológicas, como las redes sociales (Meta, X), los motores de búsqueda (Google) o los servicios de vídeo (YouTube, TikTok), que ya desde hace tiempo se han convertido en las principales fuentes que utilizan los ciudadanos para informarse de lo que ocurre. 

 

El último informe de Reuters Institute, Digital News Report 2024, confirma que esta tendencia que ahonda la crisis del periodismo independiente sigue avanzando con fuerza, y alerta de que, dado que estas plataformas no tienen ningún compromiso ni obligación hacia la verdad y la transparencia informativa y que sólo persiguen maximizar su volumen de usuarios, su comportamiento provoca cambios que suponen una amenaza, tanto para la industria de la información, como a la larga para las sociedades democráticas. A todo ello se suma el agravante de que los avances en la inteligencia artificial pueden llevar a que la red se llene de robots capaces de redirigir el tráfico desde las webs especializadas de noticias a las plataformas. 

 

El informe de Reuters presenta datos por países, y podemos comprobar las cifras de este cambio en España. Así, el porcentaje de población que se informa a través de la televisión ha bajado desde el 72% en 2013 hasta un escaso 56% este año, mientras que los lectores de prensa escrita han caído en el mismo periodo del 61% al 23%. Por el contrario, aquellos que reciben las noticias a través de medios sociales han crecido en porcentaje del 28% en 2013 al 48% en 2024. 

 

Lo que resulta especialmente preocupante en el caso de nuestro país es el dato de que estamos a la cabeza, entre todos los países analizados, en la pérdida de interés por las noticias. En concreto, en 2015 un 85% de la población española se declaraba extremadamente interesada o muy interesada por las noticias, mientras que nueve años después solamente el 52% de la misma contesta afirmativamente. Esta caída de 33 puntos porcentuales tiene su opuesto en países como Finlandia, donde el interés incluso ha crecido un punto porcentual entre los años contemplados, situándose en el 65% de la población. 

 

Globalmente, queda claro la hegemonía de las plataformas digitales en el campo de la información, pero el informe avisa que las relaciones de poder entre ellas están variando sensiblemente. Una de las consecuencias es que el consumo de noticias se está fragmentando a través de las distintas redes sociales, y si hace una década solamente había dos utilizadas para informarse por el 10% o más de los encuestados, hoy hay hasta seis que alcanzan ese porcentaje. YouTube es usado como medio de información por el 31% de la muestra, mientras WhatsApp por un 21% y TikTok por el 13%, superando por primera vez a X, el Twitter de antaño.  

 

El informe de Reuters ha detectado que estamos ante un nuevo cambio tecnológico, esta vez relacionado con la inteligencia artificial, que puede alterar de nuevo el ya convulso mercado de la información.  

El algoritmo mató a la estrella de Google

 

El internet que nos vendieron a principios de este siglo como un medio innovador de comunicación, que iba a acabar con el poder de las grandes empresas y a depositar todo el poder de decisión en el consumidor, parece que al final no va a llegar. Más bien al contrario, una nueva generación de compañías tecnológicas ha asumido las riendas del mercado, ostentando más poder sobre nosotros del que jamás tuvieron las grandes corporaciones tradicionales con los medios publicitarios de toda la vida.

Ya pudimos ver cómo los escándalos en los que se vio envuelta Facebook -hoy Meta- en la década de 2010 por el uso fraudulento de los datos de sus usuarios por la empresa Cambridge Analytica para condicionar la opinión pública nos dieron la verdadera dimensión de la capacidad que tienen para influir sobre nuestras vidas los gigantes de Silicon Valley. Y, hoy en día, cada vez se hace más patente que los algoritmos de inteligencia artificial son los que guían en gran medida muchas de las decisiones que tomamos en la web.

Una de las consecuencias de esta “economía algorítmica” es que los buscadores web están dejando de cumplir su función, lo que el columnista John Herrman ha descrito muy gráficamente con la frase: “las recomendaciones de productos han roto Google y han devorado internet en el proceso”. Básicamente, la idea es que las búsquedas que actualmente llevamos a cabo con este tipo de herramientas arrojan como resultado un montón de enlaces basura que no nos permiten encontrar la información fiable de calidad. Se trata sobre todo de material publicitario, como falsas reseñas de productos, pretendidos artículos que en realidad son anuncios, guías para el consumidor que no son más que publirreportajes encubiertos, las opiniones de mercachifles haciéndose pasar por expertos y, en general, todo tipo de engaños creados con inteligencia artificial generativa.

Los algoritmos de búsqueda ya no funcionan como es debido para encontrar resultados porque hay mucho dinero en juego para conseguir que el usuario haga scroll a través de páginas y páginas de enlaces de desecho. Se nos ha engañado diciéndonos que los algoritmos trabajan para hacernos la vida más fácil, facilitándonos el acceso a los contenidos que más se ajustan a nuestros gustos y necesidades, pero es mentira: su verdadero propósito es controlarnos en beneficio de las empresas que pretenden dirigir todos los aspectos de nuestras vidas, y no sólo los relativos al ocio y al consumo, sino también otros más críticos como la opinión que nos formamos del mundo o nuestra intención al voto en los procesos electorales, como demostró el papel que jugó Cambridge Analytica en las elecciones presidenciales de Estados Unidos en 2016.

La publicidad dirigida en redes reforzada por la inteligencia artificial se ha extendido a todo tipo de plataformas y medios. Incluso en webs comerciales, como puede ser Amazon, o de ocio, como Spotify, los expertos destacan que las recomendaciones de productos basadas en el análisis de nuestras preferencias cada vez se alejan más de las mismas, y parecen guiadas por otros criterios, a juzgar por los resultados a menudo pintorescos que ofrece. Internet, antaño un espacio en donde la filantropía tenía un puesto relevante, se ha ido convirtiendo en un mercadillo repleto de vendedores de humo que compiten por ver quién grita más alto.

Sobre narrativas líquidas y comunicación transmedia

El informe de este año de la empresa de comunicación Kantar Media sobre la evolución del vídeo en España subraya como una de las principales tendencias algo que describe con el sugerente término de narrativas líquidas. En el contexto de la publicidad y la comunicación corporativa, que es en el que se mueve este trabajo, el concepto hace referencia a la capacidad de adaptar una misma pieza de vídeo a distintas versiones en función del medio en el que se vaya a difundir. Así, por ejemplo, mientras que puede tener una longitud más larga y un desarrollo más complejo si va a emitirse como anuncio en la televisión lineal o en plataformas de streaming, su presencia como contenido en redes sociales probablemente exige una duración menor y un relato más directo, e, incluso, puede llegar a cobrar vida en forma de meme. El objetivo es adaptar el mensaje a las distintas situaciones en las que el público está consumiendo contenidos. 

Desde el punto de vista de la inversión publicitaria en medios, Kantar destaca que la narrativa líquida permite identificar qué formatos de comunicación son complementarios y permiten alcanzar mejores resultados, y, en consecuencia, supone una herramienta para optimizar el presupuesto de marketing de una organización. 

En el fondo estamos hablando del viejo concepto de narración -lo que ahora se denomina abusando del inglés storytelling-, que existe desde que el mundo es mundo. El novelista y ensayista Alessandro Baricco (La vía de la narración, 2023) define una historia como un campo magnético o un espacio -nunca una línea que lleva de un punto A a un punto B-, pero es el relato el que la trae al mundo, convirtiéndola en bidimensional y haciendo que pierda gran parte de sí misma (“El relato es bidimensional, la historia vive en infinitas dimensiones”). 

Esta idea de Baricco de la historia como un ente multidimensional que cobra forma material en el relato ayuda a entender la idea de narrativa líquida. El mensaje, en el caso que trata Kantar Media comercial, se articula como un espacio narrativo que se transforma en distintos relatos en función del medio que les da soporte: televisión, plataformas, Facebook, Meta, Instagram, TikTok… Cada una tiene sus propias reglas de comunicación en función del público al que se dirigen y de la manera de consumir información en ellas. El mundo digital ofrece infinitas dimensiones para convertir la historia en diferentes relatos. 

Narrativa líquida es un término que está emparentado con otro concepto también fascinante, como es el de comunicación transmedia. Uno de los principales expertos en este tema es el profesor Henry Jenkins, decano de la Universidad del Sur de California, quien afirma que “la narrativa transmedia representa un proceso en el que los elementos que integran una ficción son sistemáticamente dispersados a través de múltiples canales de distribución con el objeto de crear una experiencia de entretenimiento unificada y coordinada. Lo ideal es que cada medio o soporte realice su contribución personal en el desarrollo de la historia”. Se trata de un fenómeno al que pertenece, por ejemplo, la franquicia Star Wars, cuya historia constituye un universo narrativo que toma forma a través de distintos formatos y soportes, como películas de cine, series de televisión, videojuegos, series de dibujos animados, novelas, cómics… 

No obstante, lo transmedia no se reduce a la ficción narrativa y puede abarcar potencialmente cualquier formato de razonamiento y expresión, incluyendo las campañas de marketing y comunicación cuando se proyectan a través de distintos tipos de medios. En este sentido, el consumidor al que va dirigida la historia también participa en la construcción del mundo narrativo, aunque existe un relato oficial o canon gestionado por el emisor. Se trata de productos de comunicación que no están pensados para consumir pasivamente, sino para interactuar con ellos.

El algoritmo que le robó la voz a Scarlett Johansson

 

A pesar de su evidente popularidad, la herramienta de inteligencia artificial generativa ChatGPT no deja de generar polémica. Desde que su uso conoció una difusión masiva hace unos dos años, el producto de la empresa OpenAI no ha estado exento de crítica, desde los que rechazan que sea otra cosa que un buscador de lujo para trabajos de fin de curso, hasta los que la ven como una amenaza para numerosas profesiones o los que la acusan de saltarse los derechos de propiedad intelectual, lo cierto es que siempre ha estado en el punto de mira de la opinión pública. El último episodio de esta historia ha estado protagonizado por la actriz Scarlett Johansson, quien acusa a la compañía de haber utilizado su voz sin permiso en una nueva demo de la aplicación llamada Sky.

Para comprender la relación de Johansson -de su voz más bien- con la inteligencia artificial hay que retroceder a 2013, año en que se estrena la película Her de Spike Jonze. El film cuenta la historia de un hombre, encarnado por Joaquin Phoenix, que se enamora perdidamente de su asistente virtual femenino, cuyo sugerente habla es el de la actriz, que, por cierto, no llega a aparecer en pantalla. El planteamiento de esta obra de ciencia ficción es la posibilidad de que en un futuro cercano los humanos lleguemos a establecer relaciones afectivas correspondidas con entes artificiales generados por unos y ceros.

Volviendo al tema que nos ocupa, lo cierto es que a mediados de mayo OpenAI presentó una demo de una versión de ChatGPT que incorporaba una voz muy sexy que recuerda muchísimo a la del personaje -el altavoz inteligente- interpretado por Scarlett Johansson en Her. Hasta aquí todo podría haber sido una coincidencia. En este campo son muy comunes los sesgos de diseño, o lo que es lo mismo, los prejuicios que inyectan los propios diseñadores en la inteligencia artificial de la misma, de forma que es normal que los chatbots de atención al público tengan una voz femenina, llevando al plano tecnológico el rol estereotipado de la mujer como asistente, como recepcionista, o como empleada de atención al cliente. No es, por tanto, extraño que los creadores de la demo hayan optado por elegir una atractiva voz femenina.

Sin embargo, la posibilidad de que fuese una coincidencia empezó a disiparse cuando Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, escribió en la red social X, la que antes se llamaba Twitter, el escueto mensaje “her”. Y se disipó del todo en el momento en que la propia Scarlett Johansson difundió un comunicado denunciando que Altman se puso en contacto el pasado septiembre con el fin de contratar su voz para ChatGPT 4.0, a lo que ella no accedió tras considerarlo detenidamente. Según cuenta la propia actriz, dos días antes del lanzamiento de la aplicación, la empresa se volvió a poner en contacto con ella pidiendo que reconsiderase su postura. Su sorpresa fue mayúscula al reiterar la negativa y encontrarse poco después con que la voz de la herramienta era en exceso parecida a la de su interpretación en Her. Finalmente, a través de la interpelación de su equipo legal, Johansson ha conseguido que le cambien la voz a la herramienta, y, en su comunicado, reflexiona sobre la necesidad de que exista un marco legal que proteja nuestros derechos individuales.

El caso de Scarlett Johansson es el de un robo flagrante, pero el problema es que los modelos basados en la inteligencia artificial generativa deben alimentarse de millones de datos que encuentran en la web para obtener resultados cada vez más precisos. El problema es que buena parte de esa información no es libre y está protegida por derechos de autor, y abundan las disputas entre los artistas y otros generadores de contenidos y las empresas de inteligencia artificial sobre el valor de la creatividad humana. Hay empresas, como Stability AI, acusadas de copiar millones de imágenes sujetas a copyright, en este caso la demanda ha sido cursada por el banco de imágenes Getty Images. El cómo se resuelvan estos temas en los tribunales puede determinar en gran medida la capacidad de desarrollo de esta tecnología.

Los dueños de los modelos amplios de lenguaje, como ChatGPT, confían en tener el acceso ilimitado a toda la información de la web para garantizar su óptimo funcionamiento y, de hecho, el propio Sam Altman ha llegado a protestar por tener que pagar por usar contenido ajeno, puesto que considera que ello limita la rentabilidad y la escalabilidad del sistema. Por ello, aunque llamativos, casos como el abuso cometido con Scarlett Johansson por parte de OpenAI quizá no sean lo que más deba preocuparnos de la actividad de este tipo de empresas, sino su uso indiscriminado de todo tipo de información protegida por derechos.

La tecnología educativa en la era de la IA

 

La tecnología aplicada a la educación tiene ya una larga trayectoria en nuestras sociedades. Desde las aulas de informática a principios de este siglo, hasta la presencia, más adelante, de ordenadores, pizarras electrónicas y otros dispositivos en cada aula, la tendencia de las últimas décadas ha sido la progresiva digitalización de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Hoy en día ya es una realidad, si bien en ocasiones se argumenta que el sistema educativo español avanza en términos de digitalización varios pasos por detrás de la sociedad en general, y que los niños y jóvenes en particular, que ya han nacido inmersos en un mundo con internet, teléfonos inteligentes y redes sociales.

A pesar de todo, parece que los españoles no tenemos tan claro el papel que debe desempeñar la tecnología en la educación, a juzgar por una encuesta llevada a cabo por Cotec publicada el pasado marzo. Las opiniones que arroja en algunos aspectos parecen en principio contradictorias, pues, aunque el 77% de las personas consultadas considera que la tecnología aumenta la innovación educativa, cerca de un 60% opina que es posible innovar sin ella. Por otro lado, más de un 60% de la muestra asocia la innovación educativa con la calidad educativa, pero cerca de la mitad está de acuerdo en que los centros que aplican los métodos de enseñanza más tradicionales obtienen los mejores resultados académicos.

Lo más probable es que el futuro nos depare un modelo híbrido, que combine la enseñanza digital y la tradicional, de forma que la tecnología sirva para impulsar y fortalecer los procesos de aprendizaje. Ésta es en cualquier caso la visión de la consultora GlobalData, que niega que la digitalización vaya a sustituir en forma alguna a la pedagogía tradicional.

En su informe sobre tecnología educativa publicado en febrero de este año, GlobalData subraya especialmente el papel que va a desempeñar la inteligencia artificial en la educación. En palabras de los autores, esta tecnología va a ser el motor de tres grandes tendencias que cobrarán forma a finales de esta década. En primer lugar, proporcionar la accesibilidad a recursos educativos y simplificar los procedimientos administrativos. Segundo, la personalización del aprendizaje de forma que se adapte a las necesidades específicas de cada alumno. Finalmente, GlobalData habla de inmersión, es decir, formatos de enseñanza a través de medios virtuales que maximicen la atención y el compromiso del estudiante.

Hasta aquí la teoría. Sin embargo, cuando nos enfrentamos a las aplicaciones concretas de la inteligencia artificial que están de moda en la actualidad, la cosa no se contempla ya con tanto optimismo. Existe un inmenso debate en el sector educativo sobre el uso de los large learning models (LLM) como ChatGPT, y ni los educadores ni los políticos tienen muy claro cómo incorporarlo a los procesos de aprendizaje, e incluso si resulta conveniente hacerlo. El informe citado pone como ejemplo que el Departamento de Educación de Nueva York inicialmente prohibió el uso de esta herramienta al considerar que podía ser mal utilizada por el alumnado, pero más adelante ha autorizado su utilización, al reflexionar sobre las ventajas que puede aportar a la enseñanza. Los docentes han conocido en el pasado otras tecnologías que prometían revolucionar la educación y que al final no la cambiaron demasiado, como la televisión educativa y el propio internet. El problema con la inteligencia artificial generativa es que puede además producir efectos no deseados y ampliar las desigualdades que ya existen dentro del sistema educativo entre los alumnos más sobresalientes y los rezagados.

Lo que está claro es que no existen soluciones tecnológicas universales, y aquello que puede funcionar en un centro puede no hacerlo en otro. Las necesidades del alumnado varían de unos entornos a otros, y, quizá, lo mejor es que los profesionales de la educación conozcan a fondo las posibilidades que ofrecen los distintos servicios y aplicaciones para poder elegir aquellas más adecuadas para sus estudiantes y adaptarlas en cada caso.

El paradigma de Netflix y las tendencias en el vídeo bajo demanda

 

Ya es más que evidente que internet ha transformado completamente el mercado del entretenimiento audiovisual. La oferta de contenidos de vídeo a través de las redes ya sea a través de IPTV (suministrado por operadores de telecomunicaciones dentro de sus paquetes de banda ancha), ya como OTT (Over the top: servicio prestado directamente en Internet, como Netflix), van desplazando el consumo de la televisión lineal tradicional. De acuerdo con GlobalData, en España en 2022 un 45% de los hogares estaba suscrito por lo menos a un servicio de vídeo bajo demanda, una cifra que se prevé que crezca hasta el 58% en 2027.

Dentro del vídeo bajo demanda, el modelo de negocio más extendido es el denominado SVoD (Subscription Video on Demand), es decir, aquel que cobra una cuota fija periódica por acceder al contenido, aunque también existen el AVoD, donde el ingreso procede de la publicidad -como en YouTube-, y el TVoD, que cobra en función del contenido que se consume. La evolución del sector conduce a combinaciones de los tres sistemas, y de hecho ya hay plataformas, como Netflix y Disney +, que han puesto a disposición planes algo más baratos que incluyen anuncios.

El gran problema al que se enfrentan las grandes plataformas de streaming es el poder rentabilizar las descomunales inversiones que llevan a cabo para competir en el mercado de los contenidos exclusivos. La estrategia de crecimiento se basa primero en maximizar el número de suscriptores, y, posteriormente, en intentar buscar la rentabilidad del negocio. Netflix es el paradigma y el espejo donde se miran todos los agentes del sector, y de hecho, lidera en rentabilidad. Un reciente artículo de The Hollywood Reporter muestra que en 2023 su margen de operaciones creció del 18% al 21% y su beneficio un 25%. No ocurre lo mismo con otros gigantes audiovisuales, cuyas estrategias de streaming se muestran deficitarias y, con mucho, han conseguido reducir las pérdidas en este periodo. Es el caso de Disney, Paramount y NBCUniversal, si bien la unidad de video streaming de Warner Bros consiguió una modesta cifra positiva el año pasado.

Una de las principales tendencias a corto plazo del sector indicada por la consultora GlobalData es la ya mencionada introducción de publicidad en sus modelos SVoD, como una manera de diversificar las fuentes de ingresos, y de conseguir financiación adicional para sostener las grandes inversiones requeridas.

También se aprecian movimientos entre los agentes para formalizar alianzas y empaquetar ofertas de contenidos de distintas plataformas. Hasta ahora la batalla por el suscriptor ha llevado a las empresas a desarrollar contenido exclusivo como una forma de atraer nuevos clientes. El problema es que el usuario se tiene que dar de alta en varios servicios para acceder a todo el contenido que le interesa, fraccionado como está. Las alianzas para empaquetar un amplio espectro de productos están intentando salvar este problema, por ejemplo, como hace Movistar+, que estableció acuerdos con DAZN, Disney+ y Netflix para incluir la oferta de estas plataformas en su paquete de televisión de pago.

En el caso de algunos agentes globales, como Disney+ y Netflix, resulta destacable la importancia que le conceden a la producción local de los mercados en los que están presentes dentro de sus catálogos de contenidos. En el caso de la Unión Europea existe una obligación normativa por la Directiva de servicios de comunicación audiovisual, que establece que los prestadores de servicios de vídeo bajo demanda deben tener un porcentaje mínimo del 30 % de obras europeas en sus catálogos y garantizar la prominencia de dichas obras.

Por último, la búsqueda de nuevos clientes está llevando a las plataformas de SVoD a incluir entre su oferta eventos deportivos de gran tirón mediático. Así, DAZN se quedó con los derechos de retransmisión de los partidos de la liga italiana de las temporadas 2021, 2022 y 2024, y Warner Bros. Discovery con los del Open USA en cuarenta y cinco mercados europeos durante cinco años.

Si tuviésemos que resumir en pocas palabras las tendencias de este dinámico sector de actividad, podrían ser éstas: hibridación de modelos de negocio, concentración de la oferta y diversificación de contenidos.

La inteligencia artificial generativa como una forma de ilusionismo

 

Existe un gran debate en la actualidad sobre la supuesta inteligencia de la inteligencia artificial generativa, cuyos productos más conocidos son herramientas como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google. Para muchos expertos, empezando por sus creadores, estos modelos amplios de lenguaje (del inglés large language models, LLM) constituyen la antesala de la inteligencia artificial general, un estado de la innovación tan temido como deseado en el que las máquinas podrán emular las funciones y capacidades del cerebro humano.

Otra corriente de pensamiento, por el contrario, opina que la rama de la inteligencia artificial basada en el aprendizaje automático, responsable de los avances espectaculares que han tenido lugar en el último decenio, y los LLM en particular,  cuyas hazañas nos dejan boquiabiertos, distan mucho de poder igualar nuestra inteligencia en la actualidad, y no son más que potentísimos programas estadísticos que se nutren de ingentes cantidades de datos para poder realizar sus diagnósticos y predicciones.

Una de las limitaciones fundamentales de la inteligencia artificial de hoy en día, a juicio de sus principales críticos encabezados por el profesor de la Universidad de Nueva York Gary Marcus, es que estos sistemas no entienden el mundo que les rodea. Son capaces de establecer correlaciones entre distintos objetos o situaciones, pero ignoran el principio de causalidad que los conecta. Además, para funcionar de forma eficiente requieren de inmensos volúmenes de datos, que no siempre pueden estár disponibles.

Uno de los análisis más brillantes en este campo de los últimos tiempos es el que realizó el ingeniero de software Baldur Bjarnason basado en la idea de que los modelos amplios de lenguaje que tanto impresionan a propios y extraños usan las mismas técnicas que los mentalistas e ilusionistas. El artículo The LLMentalist Effect: how chat-based Large Language Models replicate the mechanisms of a psychic’s con postula que no hay ninguna razón que nos lleve a concluir que estos sistemas piensan de la forma en que lo hacemos los humanos, y que la ilusión de que realmente son inteligentes está únicamente en la mente del usuario.  De hecho, su funcionamiento es un claro caso de ilusionismo.

Bjarnason descubre en su texto la técnica que utiliza un mentalista para hacerle creer a la gente que tiene el poder de leer la mente, y la divide en seis fases:

1.  El público se auto selecciona: los asistentes a un espectáculo de mentalismo suelen estar más interesados que el público en general en estos temas y los afrontan con menos prejuicios.

2.    Se crea la escena: a través de la luz y otros factores se prepara el espectáculo y se crea expectación en el público, mientras el mentalista y su equipo investiga al público en redes sociales o a través de conversaciones, intentando establecer perfiles demográficos.

3. Se estrecha el factor demográfico: el mentalista calibra la información demográfica del público y se dirige a una sección o fila concreta del auditorio, realizando una afirmación que parece específica, pero que está en consonancia estadística con los factores demográficos detectados.

4.  La víctima es testada: la reacción de una persona de esa sección del público demuestra que realmente ha creído que se les ha leído la mente, y el mentalista realiza una batería de preguntas que, igual que antes, parecen muy específicas, pero que en realidad son genéricas. Si la víctima no responde a cada afirmación, el mentalista lo considera un triunfo y sigue adelante.

5.   El bucle de la validación subjetiva: el mentalista le formula a la víctima preguntas aparentemente muy específicas, pero que son conjeturas basadas en los datos demográficos recopilados y en las respuestas anteriores.

6.    ¡El mentalista tiene poderes de verdad! El proceso termina y la víctima se queda con la idea de que el ilusionista realmente le ha leído la mente, pero todo ha sido fruto de una sofisticada técnica.

Veamos ahora cómo utilizan los modelos amplios de lenguaje de texto las técnicas de los ilusionistas, a juicio de Baldur Bjarnason:

1.     El público se auto selecciona: los principales usuarios de la inteligencia artificial son personas muy convencidas, gente muy techie, con la mente abierta y una predisposición natural hacia estos sistemas.

2.    Se crea la escena: la moda y tendencia en torno a esta tecnología predispone las elevadas expectativas de los usuarios, que reciben noticias e intercambian comentarios al respecto en chats especializados.

3.    El prompt establece el contexto: los usuarios le dan al chatbot un prompt o texto que define y acota la pregunta realizada, y el sistema responde. Algunos lo dejan tras la primera respuesta, pero otros -los más entusiastas de esta tecnología- siguen preguntando y afinando la consulta de forma que parece que se enzarzan en una conversación con el algoritmo.

4.  La víctima se pone a prueba a sí misma: los más crédulos creerán que la conversación arroja respuestas del sistema muy específicas para ellos en particular que denotan inteligencia. Llegan a pensar que el bot está leyendo el texto que se le presenta y que responde de forma razonada, pero es solamente una herramienta que utiliza la estadística para elaborar respuestas lógicas al texto del prompt que ha recibido.

5.     El bucle de la validación subjetiva: al igual que el mentalista no lee la mente sino que establece los patrones más probables de pensamiento y comportamiento del público en función de toda la información sobre éste que puede recabar, el LLM no lee, ni piensa ni razona, sino que va afinando más las respuestas genéricas que ofrece a medida que interactúa con el usuario. Aunque suenan como respuestas razonadas en un contexto específico, son conjeturas estadísticamente probables, y a medida que el usuario formula más consultas sucesivas más se convence de que está conversando con un ser inteligente.

6.    ¡La inteligencia artificial generativa piensa! El usuario “víctima” llega a la conclusión de que el chatbot está muy cerca de adquirir conciencia de ser y de que es capaz de razonar, pero todo ello no es más que un efecto psicológico y estadístico. Igual que el mentalismo.