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Investigación detecta que usar la IA como asistente de redacción reduce la singularidad lingüística

Investigación detecta que usar la IA como asistente de redacción reduce la singularidad lingüística

Cooperativa Ciencia,

Tiempo de lectura: 2 minutos Si bien el lenguaje codifica la información sobre la identidad, el estado psicológico o el contexto social de una persona, el uso de herramientas de IA empuja a que los estilos sean más similares, tendiendo a patrones lingüísticos comunes.

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Una investigación publicada Nature Human Behaviour, determinó que aunque los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), «ofrecen potentes herramientas para mejorar la claridad y la accesibilidad en la redacción», hay una consecuencia que es alarmante: la erosión de la singularidad lingüística.

Esto significa que las particularidades con las cuales se reviste el lenguaje, producto de la experiencia humana, empiezan a hacerse más borrosas, restándole complejidad, variabilidad y singularidad.

Encabezado por investigadores de la Universidad del Sur de California, EE. UU., el estudio analizó más de 880.000 textos, entre ellos historias de Reddit, artículos de prensa, trabajos académicos, ensayos, publicaciones en redes sociales y discursos políticos. Luego le pidieron a los modelos GPT-3.5, Llama 3 70B y Gemini Pro que reescribieran miles de textos redactados por personas.

El resultado es evidente: el contenido esencial se conserva cuando los LLM pulen y reescriben los textos, pero también homogeneizan los estilos de redacción.

Además, los hallazgos indican que se redujo la variabilidad en la complejidad de la escritura en un porcentaje estadísticamente significativo, de entre el 21 % y el 50 %, en todos los conjuntos de datos y modelos. Esto ocurre porque los LLM amplificaban los patrones asociados a las características dominantes a la vez que suprimen otros, «dando prioridad a la conformidad frente a la individualidad», describe el artículo.

Por otro lado, en el 87 % de los casos, los textos originales y los reescritos obtuvieron puntuaciones de similitud semántica superiores a 0,95, lo que indica que los LLM conservaron en gran medida el significado original.

El artículo destaca, también que en todos los casos de uso de LLM para pulir o reformular textos se observó «la misma tendencia hacia la homogeneización«, con potenciales implicaciones para los procesos de diagnóstico, los esfuerzos de personalización, las evaluaciones de contratación y la preservación cultural.

Comunicación vs IA

Finalmente, el texto de los investigadores enfatiza en que a medida que cada vez más la comunicación es mediada por la inteligencia artificial, se vuelve «imprescindible que nos aseguremos de que estas herramientas potencien, en lugar de extinguir, el rico tapiz de la diversidad lingüística humana».

Los resultados sugieren que la redacción asistida por LLM podría reducir la fiabilidad de las evaluaciones basadas en el lenguaje en ámbitos como la psicología, la atención de la salud mental, la selección de personal y los servicios personalizados.


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