Algunos premios literarios han comenzado a incluir en sus bases la prohibición de “Inteligencia Artificial”:
Entiendo que con ‘Inteligencia Artificial’ se refieren básicamente al uso de chatbots como ChatGPT o Claude, que son la aplicación más extendida de los LLM —modelos extensos de lenguaje—. Hablando con propiedad estos LLM forman parte de la disciplina del machine learning y no de la IA en sentido clásico, pero se ha extendido el uso popular de “Inteligencia Artificial” sin el adjetivo que la distingue: Inteligencia Artificial Generativa. Lo de ‘generativa’ le viene por una capacidad que la IA clásica, basada en sistemas de reglas, no es capaz de alcanzar en el mismo grado: la de producir contenido “nuevo” de la nada, recombinando y transformando patrones. Crear sonidos, imágenes y, en fin, lo que aquí nos atañe, textos. Lo de “la nada” es relativo, entiéndase, pues precisamente estos modelos están entrenados por una cantidad astronómica de ejemplos obtenidos, claro, de nosotros, los humanos “comedores de pan”.
Realizada esta precisión terminológica, la primera duda que se me plantea es cómo van a certificar que en la obra premiada no se ha realizado uso alguno de sistemas “derivados” o “vinculados” con la IA. No van a hacerlo porque no se puede. Sería como pretender certificar que la idea de una escena de la novela se nos ocurrió a nosotros y no nos la dio nuestra vecina una tarde mientras tomábamos un café, o que no se ha usado un diccionario para comprobar el significado de una palabra. Por no hablar que prácticamente cualquier procesador de textos incluye ya algún tipo de sistema “vinculado” con la IA. Interpreto por la expresión “su creación no es resultado” que la cláusula está para descartar obras creadas total o parcialmente por un chatbot al que el “autor” se ha limitado a darle prompts. Pero ningún jurado con gusto escogería realmente una obra regurgitada por una máquina en vez de cualquiera de las creaciones surgidas de la unicidad de un ser humano, ¿verdad? ¿Verdad?
La IA generativa plantea dilemas éticos relacionados con el contenido con la que se entrena. Motiva también reflexiones estéticas, cuyas conclusiones no han de ser necesariamente negativas. En el caso de la escritura, por ejemplo, me pregunto si no será una oportunidad de revaluar el gusto y revalorizar los estilos únicos, personales, alejados de moldes y estereotipos, que no los puede imitar un modelo de lenguaje. Quizá así dejemos de encontrarnos con editores que homogeneizan, que “aplanan” en fin, el estilo del escritor hasta hacerlo sonar como a cualquier otro, o lectores que rechazan como “rebuscado” cualquier estilo que no lo dé todo masticado y sin subordinadas. Al fin y al cabo, eso podría estar escrito perfectamente por una Inteligencia Artificial. En todo caso, estas problemáticas éticas y estéticas las dejaré para otra ocasión o acaso para otros más sabios que yo, porque lo que aquí quiero exponer es tres usos de los chatbots que ayudan en el proceso de escritura, mejoran su productividad y no creo que nadie pueda argumentar que su uso deslegitima de ninguna forma la autoría de lo creado.
El mejor diccionario inverso
Hacer un diccionario es una tarea titánica; elaborar un diccionario inverso, que permita encontrar palabras a partir de conceptos o ideas, una hazaña todavía más compleja. El diccionario tradicional resuelve el problema de darnos el significado de una palabra conocida. ¿Pero cómo solucionar el problema inverso, al que un escritor se enfrenta casi más a menudo que al primero? Sabemos lo que queremos expresar. Tenemos claro el concepto. A veces incluso tenemos la palabra “en la punta de la lengua”. Pero la palabra precisa se nos escapa. Las soluciones para crear un diccionario inverso —diccionarios ideológicos, tesauros conceptuales…— son fascinantes. Pero nada de eso importa ya demasiado en la práctica, pues como ha sucedido con otros problemas lingüísticos, una herramienta nueva e inesperada ha convertido el problema en irrelevante. En efecto, los LLM son el mejor y más efectivo diccionario inverso que haya existido nunca.
¿Y por qué no utilizarlo? Por muy rico que sea el vocabulario de un escritor, siempre hay ámbitos de la realidad que no dominamos. ¿Por qué limitar el desarrollo de una escena o no sacar el máximo partido a una descripción porque se nos escapan algunas palabras que en ese momento no hallamos en la mente? Sigo creyendo que disponer de un vocabulario extenso y variado es una herramienta imprescindible del escritor —las palabras al fin y al cabo son la materia prima del pensamiento—, pero no se me ocurre ninguna razón por la que usar IA como diccionario inverso, o como diccionario de sinónimos por poner otro ejemplo, sea diferente de usar la herramienta específica para ello, cuando su uso es menos inmediato y en muchos casos menos efectivo.
Un revisor con matices
Los revisores ortográficos están presentes en los procesadores de texto desde la primera mitad de los años ochenta; los gramaticales, desde los noventa. Herramientas como Grammarly se han utilizado desde hace años en inglés para revisar los textos y asegurar su corrección. La manera en que funcionan los LLM no los hacen especialmente fiables para una revisión completa de un texto muy extenso, como es el caso de una novela o un ensayo, pero su capacidad de reconocer el contexto de la palabra o expresión a corregir soluciona los límites de las tecnologías anteriores. Por ejemplo, el corrector incorporado en el procesador de textos es incapaz de distinguir entre una tercera persona del singular del imperfecto del subjuntivo, hablara, y del futuro, hablará. Un chatbot es perfectamente capaz de seleccionar la forma correcta. Por no hablar de cuestiones más sutiles de puntuación o uso de las mayúsculas. Siempre tengo a mano las complejísimas reglas del uso de la coma, pero he de admitir que he dejado de revisar esta lista exhaustiva y ahora, cuando me surge una duda, le paso la documentación como contexto a Claude y le planteo el problema específico.
Los revisores gramaticales, por su parte, nunca han funcionado demasiado bien, y los chatbots han superado de largo sus capacidades. Poder realizar consultas específicas, pedir explicaciones, reclamar las fuentes, todo eso hace el proceso de revisión gramatical mucho más útil, fiable y estimulante. Creo, en fin, que todos estaremos de acuerdo en que el uso de la IA como revisor ortográfico y gramatical, si bien implica una mejora cualitativa, no supone una alteración fundamental de la forma en que hemos trabajado durante décadas con los procesadores de texto. Si a nadie se le ocurre poner en entredicho la autoría de un texto porque el autor ha usado el corrector de Word o ha consultado un manual de Gramática, tampoco, creo yo, hay nadie que pueda hacerlo por usar IA para lo mismo.
Nuestro asistente de investigación
La investigación de un ámbito de la realidad en un contexto de creación narrativa rara vez requiere de la exhaustividad de la investigación académica. Salvo que una novela, por ejemplo, base parte de su valor en la recreación verosímil de un contexto histórico, de una realidad social, o en la exposición profunda de un conocimiento técnico, la mayor parte de las consultas de un escritor pueden resolverse con una búsqueda rápida y un mínimo rigor en la selección de fuentes. Todavía habrá un par de temas esenciales de la novela sobre los que debamos investigar seleccionando una biografía, adquiriendo varias obras de referencia, yendo a una biblioteca, etc. Pero seamos francos: la mayor parte de consultas se solucionaban con una búsqueda en Google. Lo que pasa es que Google, que terminamos usando para casi todo, es en esencia un buscador de términos. Su función original es la de servir de portal de entrada a la inmensidad de Internet y llevarnos al lugar de Internet más cercano a lo que estamos buscando. Y así es como acabábamos leyendo una fracción de información realmente útil y pertinente a nuestro interés específico.
Los chatbots, sobre todo desde que asumieron la capacidad de explorar Internet por sí mismos, realizan por nosotros ese tedioso trabajo de filtrar la información. Explora diferentes fuentes, las cita por si queremos consultarlas y verificarlas, sintetiza la información y, a partir de ella, podemos seguir preguntándole y adquiriendo sobre el tema una visión de detalle o general. No solo es un proceso mucho más productivo, sino más enriquecedor. Y de nuevo, ¿qué diferencia hay con lo que hacíamos antes que altere el valor de nuestra creación, es decir, lo que haremos con la información encontrada?
Los tres ejemplos que he dado de uso de LLM en el proceso de escritura creativa difícilmente pueden considerarse originales y seguramente ya son utilizados por casi todos los que escriben con o sin intención artística, tanto profesionales como aficionados. Podría describir otros procedimientos más específicos que he integrado en mi flujo de creación, como seguramente podría hacer cualquier otro escritor. Pero me he limitado a estos tres precisamente porque creo que pueden servir para alcanzar un consenso de mínimos: son tres usos de IA que mejoran, reemplazan o complementan herramientas analógicas o digitales que ya se utilizaban anteriormente como soporte a la escritura creativa. Si esas herramientas no desligitimaron entonces al creador que se aprovechaba de ellas ni desvirtuaron su obra, no sé por qué habrían de hacerlo ahora.