La inteligencia artificial (IA) ya permite resumir un tema, resolver ejercicios, preparar esquemas, escribir textos o explicar conceptos en cuestión de segundos. Su llegada a la educación abre posibilidades importantes para profesores y estudiantes, pero también plantea una cuestión que Sam Altman, CEO de OpenAI, considera poco atendida: cómo evitar una posible “atrofia cognitiva” cuando se delegan cada vez más tareas intelectuales en estas herramientas. No asegura que ChatGPT deteriore el cerebro ni existe evidencia para afirmarlo. Su reflexión apunta a un problema educativo diferente: decidir qué conocimientos y habilidades deben seguir ejercitándose aunque una IA pueda hacer parte del trabajo.
Las claves de la IA y el aprendizaje en 30 segundos
- Sam Altman se pregunta cómo utilizar la IA sin dejar de ejercitar las capacidades cognitivas que permiten comprender y razonar.
- El debate afecta directamente a la educación: una IA puede explicar, resumir, escribir y resolver tareas que antes formaban parte del aprendizaje.
- Un estudio del MIT con 54 participantes encontró diferencias de actividad cerebral y recuerdo durante una tarea de escritura asistida por IA.
- Sus autores advierten de que los resultados son preliminares y no demuestran que ChatGPT reduzca la inteligencia o provoque daño cerebral.
- El reto educativo pasa por diferenciar entre utilizar la IA para aprender y emplearla para sustituir el esfuerzo necesario para aprender.
La reflexión de Altman aparece en una entrevista reciente en la que describe cómo está cambiando su propio uso de la inteligencia artificial. El directivo experimenta con sistemas que puedan observar la actividad de su ordenador y recuperar información que él mismo difícilmente recordaría, como un correo leído seis semanas antes o lo ocurrido exactamente en una reunión celebrada tiempo atrás.
Su visión va todavía más lejos. Altman imagina asistentes permanentemente activos capaces de conocer los documentos consultados, escuchar reuniones y continuar procesando información mientras el usuario duerme.
Trasladado a la educación, ese escenario plantea una pregunta especialmente relevante: si una IA puede recordar, explicar y resolver por el estudiante, ¿qué parte del proceso debe seguir realizando el alumno para aprender realmente?
El problema no es utilizar ChatGPT, sino qué se delega
Altman utiliza la expresión “cognitive atrophy”, atrofia cognitiva, al hablar de una de las cuestiones sobre inteligencia artificial que considera importantes y que, en su opinión, todavía no recibe suficiente atención.
Su pregunta es cómo aprovechar estas herramientas asegurándose al mismo tiempo de continuar ejercitando el cerebro y entendiendo las cuestiones que realmente importan.
La diferencia resulta importante para el debate educativo.
Utilizar ChatGPT para pedir otra explicación de un concepto que un alumno no ha entendido no es equivalente a pedirle que resuelva una actividad y entregar posteriormente esa respuesta como propia. Tampoco es lo mismo utilizar una IA para recibir correcciones sobre una redacción que encargarle directamente el texto completo.
En todos esos casos se ha utilizado inteligencia artificial, pero el esfuerzo cognitivo realizado por el estudiante es muy diferente.
Por eso el debate sobre IA y educación empieza a ir más allá de permitir o prohibir determinadas herramientas.
Cuando las calculadoras llegaron a las aulas, los sistemas educativos tuvieron que decidir qué cálculos debía dominar un estudiante y cuándo tenía sentido utilizar una máquina. Los buscadores hicieron algo parecido con el acceso a la información. La IA generativa amplía considerablemente el problema porque puede intervenir también en la escritura, la programación, la comprensión de textos, la resolución de problemas y la generación de ideas.
La cuestión deja de ser únicamente qué información necesita memorizar un alumno. También afecta a qué procesos necesita practicar para aprender a pensar con esa información.
Un estudio del MIT abre el debate sobre ChatGPT y el esfuerzo cognitivo
La preocupación expresada por Altman coincide con investigaciones que intentan comprender qué sucede durante el aprendizaje cuando se utilizan modelos de lenguaje.
Un estudio del MIT Media Lab analizó a 54 participantes mientras escribían ensayos bajo tres condiciones: utilizando un modelo de lenguaje, recurriendo a un buscador o trabajando sin herramientas externas.
Los investigadores utilizaron electroencefalografía (EEG) para estudiar la actividad cerebral durante las tareas. Encontraron que el grupo que trabajaba sin herramientas presentó las redes de conectividad neuronal más fuertes y distribuidas. Los participantes que utilizaron buscadores quedaron en una posición intermedia, mientras que quienes recurrieron al modelo de lenguaje mostraron una conectividad más débil.
También aparecieron diferencias relacionadas con el recuerdo. Los participantes que utilizaron el modelo tuvieron más dificultades para citar posteriormente partes de los textos que habían presentado y manifestaron un menor sentimiento de autoría sobre ellos.
Estos resultados pueden resultar especialmente interesantes para docentes porque apuntan hacia la diferencia entre obtener correctamente un resultado y realizar el proceso intelectual necesario para producirlo.
Pero el estudio no demuestra que utilizar ChatGPT haga menos inteligente a una persona.
Los propios investigadores han advertido contra interpretaciones de ese tipo. El experimento se centró en una tarea concreta, la escritura de ensayos, utilizó una muestra limitada y necesita ser reproducido y ampliado antes de extraer conclusiones generales.
Tampoco permite trasladar automáticamente los resultados a todas las formas de utilizar inteligencia artificial en educación.
Un alumno que copia una respuesta completa generada por un modelo está haciendo un uso muy diferente de quien mantiene una conversación con la IA para entender por qué se ha equivocado resolviendo un problema.
La educación tendrá que decidir qué conocimientos no conviene externalizar
Altman recuerda durante la entrevista una conversación que mantuvo durante su etapa de estudiante. Un profesor le aseguró que necesitaba comprender los compiladores para ser un buen programador.
La predicción no terminó cumpliéndose exactamente como aquel docente esperaba. Muchas tareas técnicas pueden realizarse actualmente sin conocer todos los detalles internos de un compilador.
Sin embargo, Altman considera que disponer de una comprensión razonable de los principales componentes de un sistema informático sí ha resultado importante durante su carrera.
Ese ejemplo resume uno de los problemas que afrontarán colegios, institutos, universidades y centros de Formación Profesional durante los próximos años.
¿Qué necesita aprender un programador cuando una IA puede generar buena parte del código? ¿Qué debe dominar un estudiante de idiomas cuando dispone de traducción instantánea? ¿Cuánto debe practicar la escritura si un modelo puede redactar un texto completo? ¿Qué conocimientos deben memorizarse cuando un asistente puede recuperar cualquier dato inmediatamente?
No existe todavía una respuesta común.
La aparición de las calculadoras no eliminó la enseñanza de las matemáticas. Cambió progresivamente qué operaciones se realizaban manualmente y cuáles podían delegarse una vez comprendidos determinados conceptos.
Con la inteligencia artificial podría producirse una transformación similar, aunque mucho más amplia.
De evaluar el resultado a evaluar cómo se ha llegado hasta él
La extensión de estas herramientas también plantea problemas para los sistemas tradicionales de evaluación.
Un trabajo escrito terminado permitía valorar hasta hace pocos años una combinación de conocimientos, búsqueda de información, capacidad de síntesis, argumentación y expresión escrita. Con una IA generativa disponible, el documento final ya no permite conocer con la misma facilidad cuánto trabajo intelectual ha realizado realmente el estudiante.
Esto puede obligar a dar mayor importancia al proceso.
Borradores, explicaciones orales, resolución de ejercicios en clase, defensa de trabajos, fuentes utilizadas o descripción de cómo se ha empleado la IA pueden adquirir más peso frente a una evaluación basada exclusivamente en el resultado final.
También puede cambiar el tipo de actividades.
Si ChatGPT puede responder fácilmente una pregunta, pedir a todos los estudiantes que produzcan exactamente esa respuesta quizá tenga menos valor educativo. Puede resultar más útil comprobar si saben analizarla, detectar errores, contrastar información, justificar una decisión o aplicar el conocimiento a una situación diferente.
La propia evolución del trabajo refuerza esta idea. Altman explica que la programación está cambiando porque los profesionales escriben menos código de la forma tradicional, aunque sigue existiendo una actividad reconocible como ingeniería de software. Considera posible que algo parecido ocurra con la investigación: algunas tareas actuales podrán automatizarse mientras aparecen otras nuevas.
Preparar a los estudiantes para ese escenario probablemente exigirá enseñar a utilizar la IA. Pero también conservar aquellas capacidades que permiten entender, cuestionar y corregir lo que produce una máquina.
El debate educativo, por tanto, no tiene por qué reducirse a elegir entre aulas con IA o aulas sin ella.
La pregunta planteada por Altman es más difícil: qué debería seguir sabiendo hacer una persona por sí misma cuando dispone permanentemente de una inteligencia artificial capaz de hacerlo por ella.
Preguntas frecuentes
¿Sam Altman ha dicho que ChatGPT atrofia el cerebro de los estudiantes?
No. Altman ha planteado la posible “atrofia cognitiva” como una cuestión que merece atención, pero no ha afirmado que ChatGPT provoque daño cerebral ni que reduzca la inteligencia.
¿Está demostrado que utilizar ChatGPT perjudica el aprendizaje?
No de forma general. Existen investigaciones que han encontrado diferencias en determinadas tareas realizadas con asistencia de IA, pero sus resultados no permiten concluir que cualquier utilización de ChatGPT perjudique el aprendizaje.
¿Qué encontró el estudio del MIT sobre estudiantes y ChatGPT?
En una tarea de escritura con 54 participantes, el grupo que utilizó un modelo de lenguaje mostró menor conectividad neuronal durante el ejercicio y mayores dificultades para recordar partes de sus propios textos. Los investigadores advierten de las limitaciones del experimento y de que son necesarias más investigaciones.
¿Cómo puede cambiar la evaluación educativa con la inteligencia artificial?
La disponibilidad de IA puede hacer más importante evaluar el proceso además del resultado final, mediante explicaciones orales, borradores, resolución presencial de problemas, contraste de fuentes y justificación del uso que se ha hecho de estas herramientas.
