{"id":177154,"date":"2026-09-14T10:17:01","date_gmt":"2026-09-14T13:17:01","guid":{"rendered":"https:\/\/primiciasclorinda.com\/?p=177154"},"modified":"2026-09-14T10:17:03","modified_gmt":"2026-09-14T13:17:03","slug":"cientificos-alertan-que-la-ia-puede-actuar-como-un-virus-cognitivo-los-riesgos-y-las-claves-para-un-uso-saludable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/primiciasclorinda.com\/?p=177154","title":{"rendered":"Cient\u00edficos alertan que la IA puede actuar como un \u201cvirus cognitivo\u201d: los riesgos y las claves para un uso saludable"},"content":{"rendered":"\n

Un trabajo divulgado en ArXiv, a\u00fan sin revisi\u00f3n por pares, postula que la adopci\u00f3n excesiva de modelos de lenguaje puede debilitar capacidades cognitivas. Sus autores aclaran que la comparaci\u00f3n no presenta a estas herramientas como una enfermedad<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201c\u00bfPuede la inteligencia artificial (IA<\/em><\/a>) propagarse como un virus y erosionar la autonom\u00eda cognitiva?\u201d. Eso se pregunt\u00f3 el cient\u00edfico Ricard Sol\u00e9, del Laboratorio de Sistemas Complejos de la Universitat Pompeu Fabra, en un art\u00edculo elaborado junto a un grupo internacional de colegas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El trabajo divulgado <\/em><\/a>en ArXiv<\/em> plantea que la expansi\u00f3n de los denominados \u201cmodelos de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s)\u201d puede seguir din\u00e1micas parecidas a las de un contagio social y, bajo ciertas condiciones, generar una dependencia tecnol\u00f3gica persistente<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un LLM \u201ces un sistema de IA espec\u00edfico que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos de texto para interpretar el lenguaje natural y generar respuestas similares a las humanas a preguntas o indicaciones textuales\u201d, de acuerdo con la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En t\u00e9rminos cotidianos, son herramientas capaces de redactar, resumir o responder a partir de lo que una persona escribe, entre otras funciones. El nuevo trabajo del que particip\u00f3 Sol\u00e9, titulado \u201cLos modelos de lenguaje extenso como virus cognitivo\u201d, todav\u00eda no fue revisado por pares. El planteo sostiene que la adopci\u00f3n de LLM puede producir cambios colectivos con consecuencias para la autonom\u00eda cognitiva<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La comparaci\u00f3n con un virus no presenta a la IA como una enfermedad ni concluye que cada uso de estas herramientas deteriore las capacidades humanas. Su objetivo es ofrecer un modelo te\u00f3rico sobre la difusi\u00f3n social de una tecnolog\u00eda que puede ser \u00fatil y que, a la vez, puede arraigarse en pr\u00e1cticas culturales hasta volverse dif\u00edcil de abandonar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n re\u00fane a Sol\u00e9, del Laboratorio de Sistemas Complejos de la Universitat Pompeu Fabra (MELIS); a Giulio Ruffini, de la Fundaci\u00f3n Computacional de Barcelona (BCOM) y Neuroelectrics, y a Michael Levin, del Centro de Descubrimiento Allen de la Universidad de Tufts, en Medford, Estados Unidos, y del Instituto Wyss de Ingenier\u00eda de Inspiraci\u00f3n Biol\u00f3gica de la Universidad de Harvard, en Boston, Estados Unidos, entre otros autores.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un proceso de \u201ccontagio social\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan escribieron, los LLM se est\u00e1n integrando con rapidez en la cultura humana y cambian la manera de producir, transmitir y usar informaci\u00f3n. El modelo distingue entre personas no conectadas, conectadas y persistentemente dependientes de estas herramientas. A partir de esa clasificaci\u00f3n, estudia la relaci\u00f3n entre transmisi\u00f3n social, recuperaci\u00f3n y refuerzo colectivo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los autores advierten que esa interacci\u00f3n puede generar puntos de inflexi\u00f3n. Una vez que se supera un umbral cr\u00edtico, un aumento peque\u00f1o de la adopci\u00f3n puede impulsar un cambio r\u00e1pido de la poblaci\u00f3n hacia una dependencia persistente, con una disminuci\u00f3n abrupta de las competencias cognitivas. El mismo marco, agregan, permite identificar condiciones para una \u201cinmunizaci\u00f3n cognitiva\u201d, mediante la reducci\u00f3n de la transmisi\u00f3n y mecanismos que faciliten volver atr\u00e1s<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los modelos de lenguaje dejaron de limitarse a b\u00fasquedas de informaci\u00f3n o a la elaboraci\u00f3n de borradores. Hoy forman parte del entorno textual en el que se lee, se escribe, se investiga y se toman decisiones. Frente a eso, el art\u00edculo desplaza la discusi\u00f3n de la conveniencia de usar inteligencia artificial hacia otra pregunta: qu\u00e9 relaci\u00f3n cognitiva est\u00e1n construyendo las personas con ella.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A diferencia de un buscador convencional, un LLM genera textos plausibles, ordenados y adaptados a cada pedido. Esa facilidad permite delegar res\u00famenes, redacci\u00f3n, traducciones, argumentos, correcciones, programaci\u00f3n, planificaci\u00f3n y decisiones. Sin embargo, tambi\u00e9n deja abierta una cuesti\u00f3n central: qu\u00e9 parte del esfuerzo intelectual contin\u00faa a cargo de la persona.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los investigadores diferencian entre apoyo cognitivo y sustituci\u00f3n de tareas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los investigadores describieron a los LLM como \u201cmotores de cambio cognitivo y social\u201d cuya difusi\u00f3n modifica capacidades humanas. Primero comparan estas herramientas con agentes infecciosos y luego presentan un modelo poblacional basado en enfoques matem\u00e1ticos de la epidemiolog\u00eda, m\u00e9todos que tambi\u00e9n se han utilizado para analizar la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La analog\u00eda, aclararon, no presupone una relaci\u00f3n intr\u00ednsecamente parasitaria entre humanos y modelos. Los virus biol\u00f3gicos pueden ser pat\u00f3genos, mutualistas o socios evolutivos; de manera similar, el efecto de los LLM depende de su utilizaci\u00f3n. Pueden ampliar la exploraci\u00f3n, el acceso a conocimientos especializados y la productividad, aunque tambi\u00e9n pueden fomentar la descarga cognitiva, la dependencia y la p\u00e9rdida de competencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El beneficio para una persona tampoco necesariamente se traslada al conjunto de la poblaci\u00f3n, seg\u00fan el trabajo. La comparaci\u00f3n resulta \u00fatil, explicaron los autores, porque el uso de los LLM puede generar persistencia y circuitos de transmisi\u00f3n. Esos circuitos incluyen pr\u00e1cticas que se expanden culturalmente y linajes de modelos que se mantienen y modifican mediante retroalimentaciones tecnol\u00f3gicas y econ\u00f3micas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El documento recupera una anticipaci\u00f3n de 1960 de Joseph Licklider sobre una relaci\u00f3n entre personas y computadoras que ir\u00eda m\u00e1s all\u00e1 del uso de herramientas. \u201cLa simbiosis hombre-computadora probablemente no sea el paradigma definitivo para los sistemas tecnol\u00f3gicos complejos. Parece totalmente posible que, con el tiempo, las m\u00e1quinas electr\u00f3nicas o qu\u00edmicas superen al cerebro humano en la mayor\u00eda de las funciones que ahora consideramos exclusivas de su \u00e1mbito\u201d, escribi\u00f3.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s de seis d\u00e9cadas despu\u00e9s, los autores consideran que los LLM vuelven concreta aquella hip\u00f3tesis. El alcance de estas herramientas no depende solo de las tareas que ejecutan, sino de los acoplamientos que pueden establecer entre la cognici\u00f3n humana y la artificial. En uno de los extremos, la IA podr\u00eda funcionar como un \u201cexoc\u00f3rtex\u201d, una extensi\u00f3n externa capaz de buscar en grandes cuerpos de conocimiento, mientras el investigador humano conserva la interpretaci\u00f3n y el juicio de alto nivel.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La educaci\u00f3n y las instituciones sostienen la autonom\u00eda que el modelo busca medir<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los seres humanos han delegado desde hace tiempo partes de la cognici\u00f3n en el lenguaje, la escritura, las instituciones y la tecnolog\u00eda. Para los investigadores, esa externalizaci\u00f3n impuls\u00f3 un cambio cultural acelerado. La inteligencia artificial representa otra etapa de ese proceso porque la maquinaria cognitiva externa se vuelve m\u00e1s activa y puede actuar como un agente; estudios anteriores, se\u00f1alan, sugieren que se tratar\u00eda de una transici\u00f3n evolutiva \u201csint\u00e9tica\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El modelo sostiene que las consecuencias no pueden medirse solo desde el uso individual. Por un lado, las nuevas formas de emplear LLM se transmiten porque las personas aprenden unas de otras, los lugares de trabajo y las escuelas los incorporan, y se imitan las pr\u00e1cticas que dan resultado. Por eso, la adopci\u00f3n tiene un componente de contagio.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, la cognici\u00f3n aut\u00f3noma tambi\u00e9n posee una base social. La educaci\u00f3n y las instituciones no solo comparten informaci\u00f3n: crean \u00e1mbitos donde se ejercitan y se premian la lectura, la escritura, el razonamiento, la verificaci\u00f3n y la resoluci\u00f3n independiente de problemas. Cuando esas pr\u00e1cticas son habituales, se refuerzan entre s\u00ed.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El punto central del modelo est\u00e1 en la relaci\u00f3n entre ambos procesos. A medida que se generaliza la delegaci\u00f3n de tareas cognitivas, puede debilitarse el entorno social que sostiene el razonamiento aut\u00f3nomo. Y, si ese entorno se debilita, delegar se vuelve todav\u00eda m\u00e1s f\u00e1cil y atractivo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

De ah\u00ed que un crecimiento gradual del uso de LLM pueda provocar una respuesta colectiva desproporcionada. Superado un punto cr\u00edtico, la p\u00e9rdida de autonom\u00eda puede alimentarse a s\u00ed misma y llevar r\u00e1pidamente a una poblaci\u00f3n hacia una descarga cognitiva m\u00e1s extendida y menores competencias. El estudio no dice que ese desenlace sea inevitable, pero sostiene que puede darse bajo formas plausibles de aprendizaje social y refuerzo cooperativo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n advierte una dificultad adicional: cuando ese estado de dependencia ya se consolid\u00f3, volver a las condiciones anteriores podr\u00eda no alcanzar para recuperar la situaci\u00f3n previa. En ese escenario, la prevenci\u00f3n resultar\u00eda bastante m\u00e1s sencilla que la reversi\u00f3n.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La \u201cinmunizaci\u00f3n cognitiva\u201d apunta a conservar pr\u00e1cticas humanas activas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El trabajo insiste en que los beneficios de los LLM son sustanciales. La diferencia relevante no estar\u00eda entre usar o rechazar la IA, sino entre formas de acoplamiento que extienden las competencias humanas y aquellas que sustituyen las operaciones cognitivas mediante las cuales esas capacidades se mantienen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En esa l\u00ednea, los autores contraponen la IA como andamiaje a la IA como sustituci\u00f3n. A escala poblacional, la inmunizaci\u00f3n cognitiva no equivale a impedir el contacto con estas herramientas. Consiste en mantener pr\u00e1cticas e instituciones que preserven activa la cognici\u00f3n humana.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Entre esas pr\u00e1cticas incluyen resolver problemas sin ayuda, verificar informaci\u00f3n, sostener discusiones cr\u00edticas, establecer per\u00edodos deliberados de desconexi\u00f3n, conservar habilidades ajenas a la IA y dise\u00f1ar entornos educativos donde el modelo apoye el trabajo sin completar la tarea cognitiva<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cuando ya existe una dependencia persistente, agregan, el desaf\u00edo no puede resolverse \u00fanicamente con educaci\u00f3n o dise\u00f1o de herramientas. Trabajos recientes sobre usos problem\u00e1ticos de LLM apuntan a mecanismos psicol\u00f3gicos y conductuales vinculados con p\u00e9rdida de control, regulaci\u00f3n emocional, sesgos cognitivos y dependencia habitual. Por eso, la autorregulaci\u00f3n conductual y, en los casos m\u00e1s graves, intervenciones como la terapia cognitivo-conductual podr\u00edan cobrar relevancia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, la noci\u00f3n de inmunizaci\u00f3n abarca desde la prevenci\u00f3n cultural e institucional hasta la recuperaci\u00f3n individual. Los autores proponen que investigaciones futuras analicen la autonom\u00eda, la dependencia y la capacidad de acci\u00f3n como propiedades continuas y en evoluci\u00f3n dentro de patrones distribuidos entre humanos y m\u00e1quinas, en lugar de tratarlas como compartimentos fijos. La pregunta ser\u00eda bajo qu\u00e9 condiciones interacciones pasajeras pasan a ser formas autosostenidas de organizaci\u00f3n cognitiva.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Investigadores ya hab\u00edan alertado que la IA estar\u00eda da\u00f1ando de forma activa capacidades cognitivas. Los estudiantes, en particular, recurren a herramientas de inteligencia artificial en el aula, con la posibilidad de delegar una parte considerable de su pensamiento cr\u00edtico.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El art\u00edculo retoma la idea de que esta adaptaci\u00f3n a los LLM tiene un componente de contagio porque \u201cla gente aprende de otras personas\u201d. Desde esa perspectiva, sus autores describen una pendiente en la que la p\u00e9rdida de autonom\u00eda puede convertirse en un c\u00edrculo de retroalimentaci\u00f3n, hasta que la poblaci\u00f3n avance hacia una descarga cognitiva mayor y una competencia menor.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Estos especialistas aplicaron a ChatGPT y Claude c\u00e1lculos matem\u00e1ticos utilizados para estudiar epidemias reales. Su interpretaci\u00f3n es que un LLM se comporta como un virus en aspectos centrales: por s\u00ed mismo no cumple una funci\u00f3n aut\u00f3noma de propagaci\u00f3n y requiere de personas, de su escritura y de sus redes para extenderse<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bajo esa lectura, cada correo electr\u00f3nico, fragmento de c\u00f3digo o decisi\u00f3n delegada transferir\u00eda a los modelos parte de una maquinaria cognitiva que antes realizaba el usuario. El nuevo estudio los define como \u201creplicadores culturales hipereficientes\u201d, alimentados por datos humanos, ajustados para resultar fluidos y adictivos, y capaces de modificar de forma silenciosa c\u00f3mo miles de millones de personas escriben, deciden y recuerdan.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La propuesta final no plantea temor ante la IA, sino un uso deliberado, para evitar que la herramienta termine dirigiendo a quien la utiliza.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un uso saludable<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La Universidad de Londres sostiene que la inteligencia artificial debe utilizarse como apoyo para potenciar, no como sustituto del pensamiento humano.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Asimismo, Eric So, profesor de la Escuela de Administraci\u00f3n Sloan del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT), advirti\u00f3 que las empresas deben evitar que IA sustituya el razonamiento y el conocimiento que sostienen su capital cognitivo. Su primera estrategia consiste en preservar la \u201cfricci\u00f3n\u201d mental: resolver desaf\u00edos sin recurrir de inmediato a respuestas autom\u00e1ticas fortalece el pensamiento cr\u00edtico y la capacidad de encontrar soluciones.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n propone identificar las habilidades que conservan valor fuera del entorno digital, como la comunicaci\u00f3n, la negociaci\u00f3n, la improvisaci\u00f3n y la lectura de se\u00f1ales humanas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La segunda l\u00ednea de acci\u00f3n apunta a reinvertir el tiempo que la IA libera de tareas rutinarias en actividades de mayor valor, como el aprendizaje, la mejora de procesos y el dise\u00f1o de nuevos modelos de trabajo. So sostiene que la tecnolog\u00eda no deber\u00eda limitarse a acelerar funciones existentes, sino facilitar nuevas posibilidades. Adem\u00e1s, plantea configurar herramientas que acompa\u00f1en la resoluci\u00f3n de problemas mediante preguntas, orientaci\u00f3n y pr\u00e1ctica, en lugar de entregar respuestas inmediatas que fomenten la dependencia<\/strong><\/p>\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n

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