Durante siglos, la epistemología, la rama de la filosofía que estudia cómo sabemos lo que sabemos, se ocupó de preguntas relativamente estables: qué distingue una creencia justificada de una simple opinión, qué rol juega la evidencia, quién tiene autoridad para hablar con conocimiento de un tema. La irrupción masiva de la inteligencia artificial generativa está forzando a repensar esas preguntas desde cero, y el debate ya no es exclusivo de filósofos académicos.
El cambio de fondo es que, por primera vez en la historia, millones de personas consultan a diario a un sistema que genera respuestas fluidas y convincentes sin que exista, detrás de esas respuestas, nada parecido a una creencia, una intención o una comprensión en el sentido humano del término. Un modelo de lenguaje no verifica hechos contra el mundo de la forma en que lo hace un investigador, sino que predice, palabra por palabra, cuál es la continuación más probable de un texto según los patrones estadísticos aprendidos de una cantidad enorme de escritura humana previa.
Esa diferencia tiene consecuencias prácticas serias. Especialistas en epistemología de la inteligencia artificial coinciden en que estos sistemas no actúan como jueces imparciales de la realidad, sino como un espejo del lenguaje humano del que fueron entrenados, a veces fiel y a veces distorsionado, sin que el usuario promedio tenga forma sencilla de distinguir cuándo está ocurriendo cada cosa. La sensación de estar recibiendo una respuesta objetiva y neutral, cuando en realidad se trata de una reconstrucción probabilística de patrones textuales, es precisamente lo que vuelve a este problema tan difícil de resolver con simple alfabetización digital.
El fenómeno se entrelaza, además, con la crisis de la posverdad que viene gestándose desde hace más de una década, la idea de que los hechos objetivos pesan cada vez menos frente a las emociones y creencias previas en la formación de la opinión pública. La incorporación de la inteligencia artificial a ese escenario no resuelve el problema, sino que lo intensifica, porque ahora la desinformación puede producirse, personalizarse y distribuirse a una escala y velocidad que ningún sistema de verificación humana logra igualar.
Frente a este panorama, distintos filósofos e investigadores proponen actualizar las herramientas clásicas de la epistemología en lugar de descartarlas, insistiendo en que la pregunta relevante ya no es solo si una afirmación es verdadera, sino también cómo fue generada, qué proceso de verificación atravesó y qué grado de confianza merece la fuente que la produjo, sea esta humana o artificial.
Lo que está en juego, en el fondo, no es un debate abstracto, sino la infraestructura misma sobre la que las sociedades construyen consensos mínimos: si cada vez más personas forman sus creencias a partir de sistemas que no distinguen genuinamente entre verdad y verosimilitud, sostener cualquier discusión pública basada en hechos compartidos podría volverse, en la próxima década, un desafío mucho mayor del que ya representa hoy.
Fuentes: Redalyc, Ciencia Latina, Acento, Celestial Dynamics.
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