Antes de ChatGPT, pensar tenía otro precio. Lo que perdemos cuando dejamos de pensar

Una vez una profesora del colegio me dio un tortazo. Fue la única vez en mi vida que podríamos decir que ejercieron violencia física sobre mi en el ámbito escolar. Si llega a ser hoy, no quiero pensar que consecuencias tendría.

Pero esto sucedió cuando yo tenia 8 años y estaba a prendiendo a hacer divisiones de 4 cifras.

Reconozco que las matemáticas nunca han sido mi fuerte, sin embargo me atraían, aunque lo que más me gustaba es sentirme inteligente.

Aprendiendo matemáticas sin ChatGPT

Yo no era una alumna de diez en el colegio, mejoré muchísimo en la Universidad, pero tampoco era de las más atrasadas, sin ofender. Pero lo que estaba pasando es mientras la mayor arde la clase ya estaba divisando por 4 sin problema yo me había quedado rezagada con el grupo de las lentas. 

La profesora estaba en ese momento en mi mesa ayudándome con la operación pero yo estaba completamente frustrada y no era capaz de entender nada ni de sacar el cociente de la división, así que, supongo que también por su propia frustración, ya que ella sabia que yo era bástate lista y que debería de salir del atolladero, me dio una bofetada para que espabilase.

Y la verdad es que salió bien. Inmediatamente después de ese tortazo, que me dejó la cara roja, la cuenta salió.

Cuando llegué a casa y se lo conté a mi padre, éste se sorprendió gratamente, por que por fin haba superado mi atasco con las divisiones, y en ningún momento criticó a la profesora. Tiempo después, aún a veces hacía bromas con que había tenido que recibir un tortazo para aprender matemáticas.

Debo decir que ni mi padre era un analfabeto ni una persona agresiva, ni en mi colegio tuvimos jamás problemas de acoso escolar o violencia.

Personalmente, por supuesto que la torta no me dolió ni me ofendió, más bien sentí una mezcla de vergüenza y sorpresa, por haber tenido que pasar ese trámite para comprobar que sí era capaz de hacer divisiones de 4 cifras.

Han pasado muchos años desde aquello y ahora me encuentro leyendo un artículo sobre la Deuda cognitiva y el efecto del uso del Chatgpt en nuestro cerebro ( The Cognitive Debt of AI-Assisted Writing: A Neural Analysis)

En este estudio, se presentan los resultados de un experimento realizado en la Universidad de Massachusets , MIT Media Lab  donde se analiza el impacto cognitivo de utilizar modelos de lenguaje como ChatGPT en la escritura de ensayos académicos.

A través de mediciones con EEG (electroencefalografía) y análisis de procesamiento de lenguaje natural, los investigadores compararon grupos que usaron inteligencia artificial, motores de búsqueda o únicamente su capacidad mental.

Los resultados demuestran que el uso de IA reduce significativamente la conectividad neuronal, el sentido de propiedad sobre el texto y la capacidad de recordar lo escrito. En contraste, quienes escribieron sin ayuda externa mostraron una mayor actividad cerebral y un aprendizaje más profundo.

En última instancia, la investigación advierte sobre una posible atrofia cognitiva y una disminución de las habilidades críticas debido a la dependencia tecnológica.

Me estaba imaginando como debía de ser intentar escribir un artículo con los cables conectados a tu cabeza y lo frustrante que debe ser que te pidan escribir un ensayo sobre un tema que no conoces y que tienes que redactar y pensar por ti mismo.

Recuerdo el primer examen de la Universidad.

Los novatos estábamos orgullosos y sorprendidos de estar en un facultad donde las cosas eran un poco distintas que en las demás.

El primer examen de Filosofia de la historia de primero de carrera consistía en responder a una sola pregunta, que por supuesto no venía en los apuntes y para poder responder se nos daba la libertad total de usar los libros de la biblioteca, o los propios apuntes. Teníamos tres horas para hacerlo y podíamos salir del aula a tomar café si así lo creíamos conveniente.

Yo estaba patidifusa: un par de alumnos salieron a por cervezas, si, de verdad, no era café y yo intenté responder com o pude consultando mi libro de historia de la Filosofía.

Fue el examen más difícil de mi vida y reconozco que no saqué una buena calificación.

Pero aprendí, a partir de aquel momento mi capacidad de aprendizaje y asimilación de conocimiento iba a ser muy distinta de aprender textos de memoria y vomitarlos sobre papel, iba ser doble: memorizaría, eso si, pero también trataría de comprender, entender y presentar una visión critica seria y propia siempre y cuando fuese requerida.

Esto dos hechos biográficos han sido hitos también en mi carrera del autoconocimiento.

Porque la educación también es una forma de autoconocimiento.

Volvamos al experimento del MIT.

Los 54 estudiantes con su gorros de encefalogramas puestos fueron divididos en tres grupos: aquellos alumnos que se les prohibió usar google o chatgpt, solo tenían papel y boli para desarrollar el tema; los alumnos a los que se les permitió usar google o motor de búsqueda y el tercer grupo que podía usar la IA generativa.

Se usó como marco fundamental del experimento la  Teoría de la Carga Cognitiva (CLT), desarrollada por John Sweller.

Esta teoría identifica tres tipos de carga cognitiva.

1.Carga Cognitiva Intrínseca (ICL): Se relaciona con la complejidad del material y el conocimiento previo del aprendiz. En las búsquedas web, aumenta cuando los sitios presentan información de manera indirecta o con elementos interactivos complejos

2. Carga Cognitiva Extrínseca (ECL): Es el esfuerzo mental impuesto por la forma en que se presenta la información. Una ECL alta ocurre, por ejemplo, al encontrar artículos interesantes pero irrelevantes para la tarea actual.

3. Carga Cognitiva Germana o apta (GCL): Es el esfuerzo dedicado a construir y automatizar esquemas que apoyan el aprendizaje. Esta carga es positiva y se potencia cuando una persona sintetiza activamente información de varias fuentes para construir conocimiento.

El estudio indica que los modelos de lenguaje extensos (LLM), es decir los que usan las IAS generativas, en este caso el Chat GPT,  transforman radicalmente cómo se distribuye esta carga:

En primer lugar, se produce una reducción general: Los usuarios de LLM experimentaron una carga cognitiva un 32% menor en comparación con quienes usaron software tradicional, reportando menos frustración y esfuerzo.

El mayor impacto se observó en la carga cognitiva germana, que disminuyó drásticamente. Porque la IA, al ofrecer respuestas directas y sintetizadas, reduce la necesidad de procesar e integrar la información activamente,  lo que debilita la construcción de esquemas mentales robustos.

Los algoritmos aniquilan la eficiencia del cerebro porque bloquean el trabajo de síntesis.

El grupo que solo usó su cerebro : Mostró una conectividad theta (marcador establecido del esfuerzo mental y la concentración) mucho más alta, lo que refleja una mayor carga de memoria de trabajo y control ejecutivo para coordinar ideas y estructuras lingüísticas sin ayuda externa.

El grupo que usaba ChatGP presentó una conectividad theta significativamente menor, lo que indica que la IA "andamió" el proceso, reduciendo la carga sobre la memoria de trabajo y la necesidad de coordinación interna intensa.

La consecuencia fue la llamada Pereza MetaCognitiva: al rebajar el esfuerzo de sintetizar la información desde la memoria, se reduce la retención de conocimientos a largo plazo.

Todos hemos oido alguna vez que el cerebro es un músculo que hay que ejercitar, y que sino se usa, deja de funcionar.

Algunos aún siguen defendiendo la inutilidad de memorizar datos, pero se olvidan de que si dejas de mover tu brazo, este se atrofiará.

Pienso como hubiese resuelto aquel examen con Google en aquel momento, seguramente hubiese encontrando algunos resultados que hubiese tenido que filtrar y escoger entre ellos la respuesta mas adecuada. Al menos hubiese usado mantenido cierto compromiso neuronal  moderado y un procesamiento visual.

Pero si hubiese usado el LLM, es decir el Large Language Model del Chatgpt, seguramente elaboraría las mismas respuestas que mis compañeros ( si también lo hubiesen usado) y no recordaría nada del examen meses después.

Esto es lo que pasó con los estudiantes del experimento que usaron el Chat GPT: ni se acordaban , ni eran capaces de explicar sus respuestas, ni sentían que fuese suyo el ensayo. 

Sin embargo, los que no usaron nada más que papel y boli, se sentían orgullosos de su ensayo, puesto que lo veían como propio y además habían contado experiencias personales o de vida.

¿Impactante no?

El tema es como para preocuparse: el uso de la IA no solo nos podría volver "tontos", para decirlo vulgarmente, sino que con nuestro cerebro aletargado, sufriríamos lo que se llama una amnesia digital inmediata.

Y si tienes conciencia, aún, como los estudiantes del experimento que usaron la ventaja, cierto grado de culpabilidad .

¿O no?

Personalmente creo que esta pereza metacognitiva es el mayor riesgo que tendrá el ser humano si deja de pensar por si mismo y delega las tareas de aprendizaje en la IA generativa.

Muchos opinaran que ya estamos en una época en la que la gente cada vez piensa menos, o mejor dicho, absorbe los pensamientos dominantes y se deja influir por saberes, idelologías o corrientes de pensamiento de moda, externas y pasajeras.

Ni que decir tiene que incluso, la influencia del uso de Redes Sociales pueden llevar a la famosa polarización, donde convertimos en enemigo a aquella persona que no piensa como nosotros o como nuestro grupo.

Vamos, que sin sentido crítico, podemos ser fácilmente manipulables y manejables.

La visión del futuro puede llegar a ser pesimista y aterradora si nos dejamos llevar por la negatividad más absoluta.

Pero lo bueno y sorprendente de este estudio, es que a pesar de lo preocupante de los datos obtenidos en los encefalogramas, se realizó una cuarta sesión donde se voltearon los papeles de los participantes llegando a un resultado esperanzador: a aquellos que habían usado solo el cerebro para escribir el ensayo, se les permitió, meses después,  volver a escribir el ensayo usando la GAI (generative artificial Intelligence) y se llegó a una conclusión esperanzadora: 

La IA  puede actuar como un "estimulante" en el proceso cognitivo, principalmente a través de la activación de redes neuronales específicas durante su integración y la reducción de la resistencia mental para realizar tareas complejas. Según los hallazgos de la investigación, este efecto se manifiesta de las siguientes maneras:

-Pico de conectividad neural en la transición: El estudio descubrió que cuando una persona pasa de trabajar de forma autónoma a recibir ayuda de una IA (el grupo Brain-to-LLM), se produce un pico de conectividad en todas las bandas de frecuencia cerebral (alfa, beta, theta y delta) 

Este aumento ocurre porque el cerebro debe realizar un esfuerzo adicional para reconciliar sus planes internos con las sugerencias externas de la máquina, lo que dispara la demanda atencional y la integración de información

-Reducción de la fricción cognitiva: La IA actúa como un estimulante de la productividad al eliminar gran parte de la "fricción" o resistencia inicial que supone enfrentarse a una tarea difícil, como escribir un ensayo desde cero.

Al proporcionar respuestas instantáneas y estructuradas, hace que el proceso de aprendizaje parezca sin esfuerzo (effortless), lo que puede aumentar la velocidad de ejecución y la satisfacción inmediata del usuario

-Reasignación de recursos hacia la supervisión: Al funcionar como un "andamio" (scaffolding), la IA permite que el cerebro delegue tareas pesadas como la recuperación de datos de la memoria o la organización gramatical básica. Esto permite que el usuario actúe en un modo de "supervisión ejecutiva", enfocando su energía mental en filtrar e integrar el contenido generado por la IA en su propia narrativa, un proceso que involucra flujos de información "de arriba hacia abajo" (top-down)

-Mejora del rendimiento a corto plazo: Este efecto estimulante se refleja conductualmente en una mejora de las puntuaciones y en una mayor extensión de los textos en comparación con quienes trabajan solos, lo que refuerza una sensación de competencia y productividad

Es decir, el uso de la IA generativa para mejorar lo que ya tienes escrito e investigado es mucho más estimulante.

No olvidemos que el cerebro segrega dopamina cuando encuentra la solución de un problema que está tratando y eso produce una gran satisfacción.

Por lo tanto, la “ayuda” de la IA puede mejorar nuestra capacidad cognitiva y ayudarnos a generar más conocimiento.

El truco será un uso híbrido de la tecnología, siempre como herramienta y complemento, pero nunca como sustituto.