Un trabajo académico difundido en ArXiv propone que el uso intensivo de modelos de lenguaje podría generar formas persistentes de dependencia tecnológica y reducir algunas capacidades cognitivas. Los autores utilizan la expresión «virus cognitivo» para describir cómo ciertas prácticas con inteligencia artificial pueden propagarse socialmente. La comparación no implica que la IA sea una enfermedad ni que utilizar estas herramientas provoque necesariamente un deterioro intelectual. El estudio todavía no fue revisado por pares y presenta principalmente un modelo teórico.

La investigación fue elaborada por un equipo internacional del que participa Ricard Solé, científico del Laboratorio de Sistemas Complejos de la Universitat Pompeu Fabra. También intervinieron Giulio Ruffini, de la Fundación Computacional de Barcelona y Neuroelectrics, y Michael Levin, vinculado con la Universidad de Tufts y el Instituto Wyss de Harvard. El trabajo analiza específicamente los modelos extensos de lenguaje, conocidos como LLM.

Estas herramientas están entrenadas con grandes cantidades de texto y pueden generar respuestas, redactar, resumir, traducir o asistir en distintas tareas. Los investigadores sostienen que su incorporación creciente modifica la manera en que las personas producen y procesan información. El interrogante central es qué ocurre cuando una parte cada vez mayor del esfuerzo intelectual empieza a delegarse sistemáticamente en esos sistemas.

Por qué los investigadores hablan de un «contagio social»

El modelo divide a las personas entre quienes no utilizan estas herramientas, quienes mantienen contacto con ellas y quienes desarrollan una dependencia persistente. A partir de esa clasificación, los autores aplicaron modelos matemáticos utilizados también para estudiar procesos epidemiológicos. El objetivo fue analizar cómo determinadas formas de utilización pueden transmitirse a través de escuelas, lugares de trabajo y relaciones sociales.

Según la hipótesis, una expansión suficientemente grande de estas prácticas podría alcanzar un punto crítico. A partir de allí, pequeños aumentos en la adopción podrían acelerar la delegación de tareas intelectuales y disminuir el ejercicio autónomo de algunas capacidades. El estudio no demuestra que ese proceso esté ocurriendo actualmente a escala poblacional. Plantea que podría producirse bajo determinadas condiciones de aprendizaje social y refuerzo colectivo.

La analogía con un virus apunta precisamente a esa dinámica de propagación. Las personas observan cómo otras utilizan la IA, incorporan prácticas que consideran útiles y posteriormente pueden transmitirlas a otros usuarios. Los autores califican a los modelos como potenciales «replicadores culturales» por su capacidad para integrarse rápidamente en actividades como escritura, programación, investigación o toma de decisiones.

El efecto, sin embargo, no necesariamente es negativo. Los investigadores reconocen que los LLM pueden mejorar la productividad, ampliar el acceso al conocimiento y facilitar la exploración de información compleja. La diferencia aparece entre utilizarlos como apoyo para desarrollar una tarea y convertirlos en sustitutos permanentes de los procesos mentales necesarios para realizarla.

Apoyo cognitivo o sustitución del pensamiento

El trabajo recupera una idea planteada en 1960 por Joseph Licklider, quien anticipó una relación cada vez más estrecha entre seres humanos y computadoras. Los investigadores consideran que los actuales modelos de lenguaje acercan ese escenario al permitir una interacción mucho más directa con sistemas capaces de producir contenido. En un uso favorable, la IA puede funcionar como una extensión externa que ayuda a buscar o procesar información mientras la persona conserva el análisis y el juicio.

El riesgo aparece cuando la herramienta reemplaza de manera habitual tareas necesarias para mantener determinadas habilidades. Redactar, verificar información, argumentar, resolver problemas o recordar contenidos son capacidades que también se fortalecen mediante la práctica. Si una persona deja de ejercitarlas sistemáticamente, los autores plantean que podría producirse una forma de «descarga cognitiva».

Ese proceso tampoco depende exclusivamente de decisiones individuales. Las instituciones educativas, los lugares de trabajo y las normas culturales pueden fomentar o desalentar determinadas maneras de utilizar la tecnología. Si resolver una tarea sin asistencia deja de ser habitual, el entorno que sostiene determinadas competencias también podría debilitarse.

Qué proponen para mantener la autonomía

Los investigadores utilizan el concepto de «inmunización cognitiva» para describir prácticas destinadas a conservar activas esas capacidades. No plantean dejar de utilizar inteligencia artificial. La propuesta consiste en combinar su uso con períodos en los que las personas continúen resolviendo problemas, escribiendo, verificando información y razonando sin asistencia automática.

Entre las prácticas mencionadas aparecen mantener discusiones críticas, revisar las respuestas generadas por los modelos y conservar habilidades que no dependan de estas herramientas. También sugieren diseñar entornos educativos donde la IA oriente mediante preguntas o pistas sin completar automáticamente toda la tarea. El objetivo es utilizarla como andamiaje y no como sustituto del razonamiento.

Una recomendación similar aparece en planteos de la Universidad de Londres y de Eric So, profesor de la Escuela de Administración Sloan del MIT. So propone preservar cierta «fricción» intelectual y evitar recurrir inmediatamente a respuestas automáticas frente a cada problema. También aconseja invertir el tiempo ahorrado mediante IA en aprendizaje, mejora de procesos y desarrollo de nuevas capacidades.

El estudio difundido en ArXiv no demuestra que los modelos de lenguaje estén provocando una pérdida generalizada de capacidades cognitivas. Su aporte consiste en proponer un marco para estudiar qué podría ocurrir si la delegación intelectual se vuelve cada vez más extendida y difícil de revertir. La discusión, según sus autores, no pasa por rechazar la IA, sino por definir cómo utilizarla sin perder las habilidades humanas que pretende complementar.