La inteligencia artificial o el desafío del siglo.

Durante las últimas décadas hemos abrazado la promesa de la transformación digital como uno de los grandes motores del progreso humano. La innovación tecnológica se ha asociado con frecuencia al confort, la eficiencia y la posibilidad de resolver problemas cada vez más complejos. Sin embargo, detrás de este entusiasmo se está produciendo una transformación civilizatoria que rara vez nos detenemos a examinar con la profundidad necesaria. No estamos simplemente incorporando nuevas herramientas: estamos modificando nuestra relación con el conocimiento, con la decisión y, en última instancia, con nuestra propia capacidad de juzgar.

En La inteligencia artificial o el desafío del siglo: anatomía de un antihumanismo radical, el filósofo francés Éric Sadin invita precisamente a cuestionar esta especie de “narcosis” colectiva producida por la fascinación tecnológica. Su preocupación no se limita a determinar qué puede hacer la inteligencia artificial, sino a preguntarnos qué lugar comienza a ocupar en nuestras vidas y qué facultades humanas estamos dispuestos a delegar en ella.

Durante buena parte de la historia de la informática, el objetivo fundamental fue facilitar el almacenamiento, la clasificación, el procesamiento y la recuperación de información. Desde las máquinas utilizadas por Herman Hollerith para el procesamiento de datos censales hasta los sistemas de gestión burocrática contemporáneos, la tecnología digital permitió ampliar nuestra capacidad para administrar cantidades crecientes de información.

La inteligencia artificial introduce, sin embargo, un cambio cualitativo. Ya no estamos solamente ante sistemas que almacenan o procesan información para ponerla a disposición de las personas. Nos encontramos ante sistemas capaces de interpretar datos, establecer correlaciones, formular recomendaciones, realizar predicciones y orientar decisiones.

Aquí aparece uno de los conceptos centrales del análisis de Sadin: la “potencia aletheica”, expresión relacionada con aletheia, término griego asociado con el desvelamiento o manifestación de la verdad. La tecnología adquiere así una nueva función: no solamente nos proporciona información sobre la realidad, sino que pretende establecer qué es lo que ocurre en ella y qué debería hacerse frente a esa situación.

El cambio es profundo. Un algoritmo puede evaluar perfiles laborales, estimar la solvencia financiera de una persona, identificar patrones médicos o recomendar determinadas decisiones. En todos estos casos aparece una autoridad técnica que parece conferir a sus resultados una objetividad superior a la del juicio humano.

El problema no reside únicamente en que una máquina pueda equivocarse. La cuestión más profunda es qué sucede cuando comenzamos a considerar que sus resultados son más confiables que nuestra propia capacidad de interpretar, deliberar y decidir.

Otro aspecto relevante del planteamiento de Sadin es el carácter antropomórfico de la inteligencia artificial contemporánea. A diferencia de muchas tecnologías anteriores, diseñadas fundamentalmente para ampliar nuestras capacidades físicas, los sistemas actuales intentan reproducir determinadas operaciones asociadas al pensamiento humano.

Las redes neuronales artificiales, los sistemas de aprendizaje automático y las arquitecturas inspiradas en procesos cognitivos constituyen, en este sentido, una forma de imitación tecnológica de determinadas facultades humanas.

Pero este antropomorfismo no pretende simplemente reproducir al ser humano. Busca ampliar, fragmentar y optimizar determinadas capacidades para incorporarlas a ámbitos concretos de la vida social y económica. De esta manera, actividades que antes dependían de la experiencia, la intuición, el criterio profesional o la deliberación colectiva comienzan a traducirse en variables susceptibles de ser procesadas.

Es aquí donde la crítica de Sadin adquiere una dimensión política. El problema no sería la existencia de máquinas inteligentes en sí misma, sino la progresiva subordinación de diferentes ámbitos de la vida a una racionalidad basada en la medición, la predicción y la optimización.

Desde esta perspectiva, la conocida idea de la técnica como pharmakon —aquello que puede ser simultáneamente remedio y veneno— resulta insuficiente para describir algunos de los procesos actuales. La cuestión ya no sería solamente que una tecnología pueda producir beneficios y perjuicios, sino que determinadas tecnologías están diseñadas dentro de un complejo tecnoeconómico que define de antemano qué debe optimizarse, para quién y con qué finalidad.

Cuando comienzan a hacerse visibles las consecuencias sociales de estos procesos, la respuesta suele concentrarse en una ética de carácter defensivo: protección de datos personales, transparencia de los algoritmos, eliminación de sesgos o creación de comités encargados de supervisar el uso de la inteligencia artificial.

Estas medidas son necesarias, pero la crítica de Sadin apunta hacia un problema más profundo. Si nos limitamos a preguntarnos si un algoritmo respeta determinadas normas éticas, podemos estar dejando intacta la cuestión fundamental: ¿por qué hemos decidido que determinadas decisiones deben ser delegadas a un algoritmo?

El dilema, por tanto, no se reduce a proteger nuestros datos. Tiene que ver con la progresiva delegación del juicio humano.

Una sociedad guiada permanentemente por datos y sistemas de retroalimentación aspira, en cierta medida, a reducir la incertidumbre. Allí donde antes existían dudas, interpretaciones y desacuerdos, el algoritmo ofrece una respuesta calculada. Pero la incertidumbre no constituye necesariamente un defecto que deba eliminarse.

La política, la educación y la vida colectiva existen precisamente porque los seres humanos no siempre estamos de acuerdo acerca de lo que debemos hacer. Deliberamos, discutimos, negociamos y construimos acuerdos. Por eso, cuando la decisión se presenta como una simple cuestión técnica susceptible de ser resuelta mediante datos, existe el riesgo de reducir el espacio de la política.

La cuestión no es si los datos son verdaderos o útiles. La cuestión es qué hacemos políticamente con ellos y quién determina el significado que debemos atribuirles.

Es en el ámbito educativo donde esta discusión adquiere una dimensión especialmente delicada.

La escuela no es solamente un lugar destinado a transmitir información o producir determinados niveles de rendimiento. También es un espacio de socialización, pensamiento crítico, construcción de ciudadanía, debate y formación del juicio.

Sin embargo, la creciente importancia concedida a las métricas educativas puede modificar esta concepción. Cuando los resultados de pruebas estandarizadas como PISA se interpretan exclusivamente desde la perspectiva de la competitividad económica entre países, existe el riesgo de reducir la educación a una cuestión de rendimiento y productividad.

Los datos educativos tienen, por supuesto, un enorme valor. Permiten identificar desigualdades, conocer dificultades de aprendizaje, comparar resultados y orientar políticas públicas. El problema aparece cuando la medición deja de ser un instrumento para comprender la realidad y se convierte en el criterio que determina qué realidad merece ser considerada.

En ese punto, la escuela corre el riesgo de convertirse en una fábrica de indicadores y el estudiante en un conjunto de variables cuantificables: competencias adquiridas, niveles de desempeño, resultados obtenidos y probabilidades de éxito.

La expansión de las plataformas de aprendizaje adaptativo, los sistemas de analítica educativa, las tutorías algorítmicas y la inteligencia artificial generativa plantea entonces una pregunta inevitable: ¿qué lugar ocupará el docente cuando una parte creciente del proceso educativo pueda ser medida, predicha y recomendada por sistemas automatizados?

El riesgo no consiste necesariamente en que la inteligencia artificial sustituya físicamente al profesor. Puede ser algo más sutil: que el docente conserve su presencia en el aula, pero pierda progresivamente su autonomía intelectual y pedagógica al convertirse en ejecutor de decisiones producidas por sistemas de datos.

La deliberación viva del aula —discutir sobre la historia, interpretar un acontecimiento, cuestionar una injusticia, comprender una desigualdad o construir colectivamente una explicación— podría quedar subordinada a un flujo permanente de feedback automatizado cuyo objetivo principal sea corregir desviaciones y mejorar indicadores.

Sin embargo, aceptar esta crítica no significa rechazar los datos, la tecnología o la inteligencia artificial.

Sería contradictorio utilizar los instrumentos que permiten conocer mejor la realidad para después negar su valor. Las evaluaciones internacionales, por ejemplo, pueden revelar desigualdades educativas que de otro modo permanecerían invisibles. Los datos pueden mostrar diferencias de aprendizaje relacionadas con las condiciones socioeconómicas y ayudar a identificar poblaciones que requieren mayores recursos y atención.

El problema, por tanto, no está en medir. Está en convertir la medición en el principio supremo de la acción humana.

Tampoco se trata de enfrentar mecánicamente al ser humano contra la máquina. La cuestión fundamental es establecer las condiciones bajo las cuales la tecnología permanece subordinada a fines humanos y democráticamente discutibles.

La pregunta decisiva no debería ser simplemente “¿qué puede hacer la inteligencia artificial?”, sino “¿qué queremos que haga y para qué sociedad?”

Esta diferencia es fundamental. Una inteligencia artificial utilizada para ampliar el acceso al conocimiento, detectar dificultades de aprendizaje, apoyar al docente o facilitar la investigación puede constituir una herramienta poderosa. Pero una inteligencia artificial utilizada para clasificar personas, anticipar comportamientos, establecer jerarquías de valor o sustituir sistemáticamente el juicio humano plantea un problema de naturaleza diferente.

Por eso, el verdadero desafío no consiste en elegir entre tecnología y humanidad. Consiste en impedir que la lógica tecnológica determine por sí sola qué entendemos por humanidad.

La advertencia de Sadin resulta especialmente relevante en un momento en que la fascinación por la inteligencia artificial puede llevarnos a confundir capacidad de cálculo con inteligencia y predicción con conocimiento.

Una máquina puede procesar millones de datos en segundos. Puede encontrar correlaciones imposibles de detectar para una persona. Puede generar textos, imágenes, diagnósticos o recomendaciones con una velocidad extraordinaria. Pero ninguna de estas capacidades responde por sí misma a una pregunta esencialmente humana: ¿qué debemos hacer?

Esa pregunta pertenece al ámbito del juicio, de la responsabilidad y de la deliberación.

Por ello, el desafío educativo del presente no debería consistir únicamente en enseñar a utilizar herramientas de inteligencia artificial. Debemos enseñar también a cuestionarlas, contrastarlas, contextualizarlas y, cuando sea necesario, rechazarlas.

La educación conserva aquí una función irrenunciable. Su propósito no puede reducirse a formar individuos capaces de adaptarse eficientemente a un sistema tecnológico. Debe formar personas capaces de comprender ese sistema, cuestionarlo y participar en las decisiones que determinan su funcionamiento.

En este sentido, la preocupación de Sadin converge con una de las cuestiones centrales del pensamiento de Hannah Arendt: la necesidad de preservar la capacidad humana de juzgar y de construir un mundo común. Educar no debería significar entrenar individuos para responder adecuadamente a los requerimientos de un sistema, sino proporcionarles las herramientas intelectuales necesarias para pensar por sí mismos, juzgar el mundo que reciben y decidir qué mundo desean construir.

Quizá ese sea, en última instancia, el verdadero desafío de la inteligencia artificial. No impedir que las máquinas sean cada vez más capaces, sino evitar que nosotros renunciemos a ser cada vez más humanos.

He mantenido deliberadamente la tesis crítica, pero introduje un contrapeso importante: no presentar a Sadin como si su diagnóstico obligara a rechazar la tecnología. Eso hace que el artículo sea más sólido intelectualmente y evita que parezca un texto tecnófobo.

También separé las afirmaciones de Sadin de tu posición propia sobre educación. Esa distinción es importante si pretendes publicarlo como artículo de opinión o ensayo, porque permite que el lector identifique dónde termina la interpretación del filósofo y dónde comienza tu argumento.

Bibliografía

Sadin Eric. La inteligencia artificial o el desafío del siglo XXI. 

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