Un estudio advierte que el uso excesivo de IA podría afectar capacidades cognitivas
Un trabajo internacional difundido en ArXiv sostiene que el uso excesivo de modelos de lenguaje podría favorecer una dependencia tecnológica y debilitar ciertas capacidades cognitivas. El estudio, titulado “Los modelos de lenguaje extenso como virus cognitivo”, todavía no fue revisado por pares.
La investigación incluye al científico Ricard Solé, del Laboratorio de Sistemas Complejos de la Universitat Pompeu Fabra, y propone una comparación teórica entre la expansión de estas herramientas y dinámicas similares a las de un contagio social. Los autores aclaran que no consideran a la inteligencia artificial una enfermedad ni afirman que su uso provoque necesariamente un deterioro cognitivo.
Uso y reemplazo Los modelos de lenguaje extenso, conocidos como LLM por su sigla en inglés, son sistemas entrenados con grandes volúmenes de texto para interpretar lenguaje natural y generar respuestas. En la práctica, permiten redactar, resumir, traducir, resolver problemas, programar y organizar información a partir de indicaciones humanas. El problema que señalan los investigadores aparece cuando esa asistencia deja de ser un apoyo y pasa a reemplazar tareas que antes realizaba el propio usuario.
El trabajo diferencia entre una IA que funciona como andamiaje cognitivo, es decir, como soporte para ampliar capacidades, y otra que sustituye procesos necesarios para mantenerlas activas. En ese marco, los autores describen a la herramienta como una especie de “exocórtex”, una extensión externa de la actividad mental, cuando ayuda a explorar información o aportar alternativas sin desplazar el juicio de la persona. El escenario cambia cuando la redacción, el análisis, la resolución de problemas o la toma de decisiones quedan delegados de manera habitual.
Modelo teórico Para estudiar ese fenómeno, el equipo recurre a un modelo poblacional basado en herramientas matemáticas usadas en epidemiología y también en el análisis de adopción de tecnologías. El esquema distingue entre personas que no utilizan estas herramientas, aquellas que están conectadas con ellas y quienes desarrollan una dependencia persistente. Según el planteo, la expansión de los LLM no depende solo de la decisión individual, sino también del entorno, las instituciones educativas, los lugares de trabajo y las prácticas sociales que se transmiten.
En ese marco, los autores advierten que podría existir un punto crítico a partir del cual un aumento relativamente pequeño en la adopción acelere el desplazamiento hacia una mayor dependencia y una disminución de determinadas competencias cognitivas. El estudio no presenta ese escenario como inevitable, sino como una posibilidad derivada de su modelo teórico. También subraya que la educación puede operar como barrera si mantiene activas prácticas como leer, escribir, razonar, verificar información y resolver problemas de manera independiente.
Autonomía cognitiva El trabajo propone el concepto de “inmunización cognitiva” para describir estrategias orientadas a conservar la capacidad de pensar de manera independiente. Esa idea no implica rechazar la inteligencia artificial, sino definir formas de uso que amplíen capacidades sin sustituirlas. Entre las prácticas mencionadas figuran resolver algunos problemas sin asistencia, verificar la información generada por los modelos, sostener discusiones críticas, establecer momentos de desconexión y preservar habilidades que no dependan de la IA.
Los autores también reconocen beneficios concretos de estas herramientas, como el acceso al conocimiento, la exploración de información y el aumento de la productividad. Por eso, el planteo central no es abandonar la IA, sino delimitar qué relación se construye con ella y cuánto del proceso de pensar sigue en manos de quien la utiliza. En el plano educativo, la discusión se orienta a que los modelos funcionen como apoyo sin completar por entero la tarea intelectual del estudiante.