Autor: Carlos Raúl Rodríguez Martínez
Vivimos en un mundo bombardeado de mensajes. En la actualidad, y con el potencial crecimiento de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), muchas personas hemos empezado a cuestionar con mayor rigor el origen y valor de las informaciones que consumimos y reproducimos. Es innegable la grandiosa capacidad generativa de los chatbots de inteligencia artificial que usamos día con día, sin embargo, estos modelos pueden llegar a emplear ciertas figuras retóricas de manera excesiva y, básicamente, comprometer la intención discursiva del mensaje generado.
El portal LIEC de la UNAM nos recuerda que una figura retórica altera la expresión normal del lenguaje con el propósito de captar la atención del lector. Por definición, los LLMs utilizan enormes bases de datos para generar textos con la información contenida en estas. Entre las muchas decisiones que deben tomar para generar un texto, los modelos de IA detectan que ciertas figuras literarias son estadísticamente más usadas que otras y, consecuentemente, favorecidas tanto por escritores como por lectores.
Dentro de las figuras retóricas mencionadas se puede encontrar, por ejemplo, la antítesis: la contraposición de ideas que sugiere que una sea reemplazada con otra y que, si bien se ha utilizado desde la antigüedad, al igual que la siguiente figura enlistada, nuestro chatbot de confianza la usará con la estructura “no es x, es y”. Bajo un sutil matiz humorístico he escrito el título del presente artículo con esta forma, a fin de ejemplificarla.
Otra figura empleada por los modelos es el tricolon: una sucesión de generalmente tres términos que similarmente busca la enfatización de los conceptos dados. “La IA no es solo una tecnología: es una herramienta emergente, de vanguardia y de transformación”. En este ejemplo, además de incluirse la antítesis, se enlistan tres conceptos diferentes y destacados por separado, aunque muy bien pueden referir a un solo concepto.
Como se mencionaba antes, la desventaja llega cuando los LLMs emplean estas figuras de manera repetitiva y formulista al generar frases que, como manifiesta la Gibson Research Consultancy, emulan ritmo, mas no profundidad. Además, varios estudios concuerdan que la creciente similitud léxica entre los textos generados por IA los hace más propensos a contener bucles de sinsentido, redundancia semántica y una baja diversidad estilística, a diferencia del ritmo y variación naturales encontrados en la escritura de creación humana a la que refiere el portal de Screpy.
Muchas personas han adoptado estas figuras en su creación habitual de textos. El Reuters Institute de la Universidad de Oxford contempla que una causa sea la exposición constante y creciente a los productos de la inteligencia artificial en muchos de los medios de comunicación de nuestra actualidad, aunque es difícil comprobar una relación exacta. Aunado a esto, durante los últimos años ha cobrado relevancia la especulación del origen y veracidad de los textos que se nos presentan y, a veces, puede resultar complicado determinar si estos han sido generados, o creados.
Como bien dice la periodista Marina Adami del Reuters Institute, la tecnología e innovaciones han influenciado nuestro lenguaje a lo largo de la historia, por ejemplo, con la imprenta o las máquinas de escribir. Ahora, con los retos que presenta la inteligencia artificial, es preciso preguntarnos cuándo parar. No deberíamos abandonar las figuras retóricas antes mencionadas por rechazo a “parecer IA”. Convendría, más bien, revalorar nuestra capacidad lingüística, creativa y discernidora de aquellos textos que presenten estas formas repetitivas de manera excesiva o sin sentido para poder emitir un juicio valorativo argumentado de la información que consumimos, y poder usarlas, si se requiere, con mesura y propósito.