Al terminar, los estudiantes del grupo ChatGPT no podían citar fragmentos de sus propios ensayos. Varios dijeron sentir que el trabajo no les pertenecía.
Cuatro meses más tarde, cuando ese mismo grupo intentó escribir sin IA, su conectividad neural era más baja que la de quienes habían hecho el recorrido inverso.
Nataliya-Kosmyna-MIT
Nataliya Kosmyna, investigadora del MIT Media Lab.
Foto: MIT
Por qué el cerebro hace esto: la trampa de los atajos cognitivos
El fenómeno tiene nombre técnico: descarga cognitiva. No es nuevo, existe desde que el GPS reemplazó a los mapas mentales y Google reemplazó a la memoria enciclopédica, pero la IA generativa lo lleva a una escala cualitativamente diferente.
Antes delegábamos la navegación o la búsqueda de un dato. Ahora delegamos la síntesis, el argumento, la redacción y el juicio.
Vivienne Ming, neurocientífica computacional y autora de Robot Proof, midió la actividad de ondas gamma, un marcador de esfuerzo cognitivo, en estudiantes de Berkeley mientras le pedían a la IA predicciones sobre precios del petróleo y otros fenómenos del mundo real. La mayoría simplemente copió la respuesta del chatbot.
Sus cerebros mostraron actividad gamma mínima. Eso no sería grave si fuera algo de una sola vez. El problema es que la investigación previa vincula la actividad gamma débil sostenida con deterioro cognitivo en la vida adulta.
"Eso es realmente preocupante", dijo Ming al medio BBC. "Si ese es el modo natural en que la gente interactúa con estos sistemas, y estamos hablando de chicos inteligentes, eso es malo".
El pensamiento profundo es nuestra ventaja. Si no lo ejercemos, los efectos a largo plazo sobre la salud cognitiva son irreversibles.
El patrón de la "rendición cognitiva" se repite en distintos campos
Los oncólogos que perdieron habilidad diagnóstica después de usar IA
Según el BBC, un estudio multinacional reciente encontró que profesionales médicos que usaron una herramienta de IA para detectar cáncer de colon durante tres meses mostraron después peor desempeño para identificar los tumores sin la asistencia de la tecnología.
La herramienta los había vuelto más eficientes a corto plazo y menos capaces a mediano plazo. Es una consecuencia que nadie había pensado medir cuando se implementaron esas soluciones.
La "rendición cognitiva": aceptar lo que dice la IA aunque contradiga el propio criterio
Investigadores de la Universidad de Pennsylvania identificaron un fenómeno que llaman "rendición cognitiva": la tendencia de los usuarios de chatbots a aceptar las respuestas de la IA con mínimo escrutinio, incluso cuando contradicen su propia intuición.
No es simplemente pereza: es una erosión activa de la confianza en el propio juicio.
En el contexto de decisiones médicas, financieras o legales, esa erosión tiene consecuencias.
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La ciencia advierte que el deterioro cognitivo por el uso excesivo de herramientas como ChatGPT deja una huella medible meses después, incluso cuando ya no se utiliza la tecnología.
La excepción que señala el camino: el 10% que usó la IA diferente obtuvo mejores resultados
Ninguno de estos estudios concluye que la IA sea inherentemente dañina o que deba evitarse. El matiz está en cómo se usa.
En el experimento de Ming con los estudiantes de Berkeley, un subgrupo de menos del 10% interactuó con la IA de manera diferente: la usaron para recopilar datos que luego analizaron por su cuenta, en lugar de copiar directamente las respuestas.
Ese grupo no solo mostró mayor actividad cerebral sino también hizo predicciones más precisas que el resto.
Usar la IA como punto de llegada, como la herramienta que da la respuesta, produce el efecto de descarga cognitiva.
Usarla como punto de partida o como desafío, como la herramienta que me da datos para que yo piense, produce el efecto contrario.
La clave es que el esfuerzo cognitivo siga siendo propio.
Cómo usar la IA sin que te vuelva más torpe: las técnicas que proponen los investigadores
Tanto Kosmyna como Ming proponen maneras concretas de cambiar la dinámica.
La primera recomienda aprender cualquier tema sin IA primero, construir una base propia, y solo después usar los modelos para expandir o cuestionar ese conocimiento.
La segunda sugiere algo que llama el "prompt némesis": pedirle a la IA que actúe como tu enemigo declarado y te explique en detalle por qué tus ideas están equivocadas y cómo podrías corregirlas. El objetivo es forzar al usuario a defender y refinar su argumento en lugar de aceptar pasivamente lo que el modelo propone.
Ming también probó una variante más radical: configurar un chatbot para que no dé respuestas directas, sino que haga preguntas y provea contexto.
Cuando testeó esa versión, encontró que los usuarios estaban más involucrados cognitivamente. La "fricción productiva", el esfuerzo de pensar para obtener una respuesta, resultó ser el ingrediente que faltaba.
El debate sobre si la IA nos vuelve más inteligentes o más dependientes no va a resolverse dentro de poco. Los estudios más rigurosos todavía están en revisión y los efectos a largo plazo van a tardar años en medirse.
Pero los datos que ya existen apuntan en una dirección consistente: el cerebro humano necesita esfuerzo para mantenerse en forma, igual que un músculo.
Y la IA, usada mal, es el entrenador que hace el trabajo por vos.
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