Cómo la IA reemplaza a las redes sociales

Es mucho menos propenso a los sesgos.

Desde la imprenta hasta la radio, desde la televisión hasta las redes sociales, las tecnologías de la comunicación afectan a la política y a la sociedad en general al moldear dos cosas: quién habla y qué dice.

En el primer caso, las distintas tecnologías varían en la medida en que favorecen a las élites que controlan el acceso a la información. El ejemplo más conocido es la imprenta, que acabó con el monopolio informativo de los monarcas europeos y la Iglesia Católica, posibilitando la Reforma. Mucho más tarde, la radio y la televisión restablecieron parcialmente el control centralizado. Debido a que inicialmente eran costosas de producir y estaban estrictamente reguladas, tendieron a concentrar el poder ideológico en manos de élites adineradas e influyentes.

Por supuesto, quién habla influye en lo que se dice, pero el medio también moldea el mensaje de otras maneras. La prensa escrita permite una argumentación cuidadosa y detallada. La televisión favorece mensajes concisos y directos. Las redes sociales suelen premiar la división, el conflicto y la negatividad.

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), como ChatGPT y Claude, representan la tecnología de comunicación más reciente para transformar la opinión pública, y sus efectos podrían ser igualmente profundos. Las redes sociales descentralizaron el entorno informativo y debilitaron la influencia de la opinión de los expertos. Es probable que los LLM tengan el efecto contrario.

Mensajeros y mensajes en la era de las redes sociales

Las redes sociales han sido una tecnología radicalmente democratizadora . Permiten que cualquier persona con opiniones y conexión a internet eluda los filtros tradicionales, un avance que ha ampliado drásticamente la gama de voces y puntos de vista que se pueden expresar.

También ha transformado la forma en que funciona la influencia de los medios. Dado que los algoritmos que recomiendan contenido están optimizados para captar la atención del público, a menudo amplifican mensajes sensacionalistas, alarmantes y divisivos. Mientras tanto, la rápida retroalimentación del público a través de “me gusta”, republicaciones y comentarios ha hecho que el análisis político sea mucho más performativo y vulnerable a la manipulación de la audiencia.

Como era de esperar, el declive de las élites que controlan el acceso a la información ha incrementado la influencia de ideas populares marginadas por ellas, lo que se conoce como «populismo». Las redes sociales benefician al populismo no mediante el lavado de cerebro a las masas con noticias falsas virales, sino exponiendo a los votantes a perspectivas no elitistas generalizadas y facilitando la movilización en torno a ellas. En las democracias liberales occidentales, esto se traduce en perspectivas que entran en conflicto con el progresismo tecnocrático del establishment liberal, incluyendo la xenofobia, las teorías conspirativas y la pseudociencia.

Al mismo tiempo, el carácter performativo y centrado en maximizar la interacción de las redes sociales ha vuelto gran parte del discurso político más simplista y sensacionalista. También nos ha dado a conocer a figuras como Candace Owens y Andrew Tate. Probablemente no sea casualidad que la era de las redes sociales haya sido una era de populismo.

La venganza del conocimiento experto

Consideremos un tema: cambio climático, vacunas, inmigración, delincuencia, aranceles, desigualdad económica, el caso Epstein, o cualquier otro tema de actualidad. Abre una de las principales plataformas de análisis de datos (como ChatGPT, Gemini, Claude o incluso Grok) y solicita información al respecto. Ahora compara la respuesta con la información que puedes encontrar sobre el tema en una red social importante.

Sospecho que pronto quedará claro que las respuestas de los LLM suelen estar mucho más fundamentadas en evidencia y en consonancia con el consenso de los expertos que las que se encuentran en la mayoría de las publicaciones en redes sociales. Y cuando no existe un consenso entre los expertos, normalmente se obtiene un buen panorama general de la diversidad de opiniones fundamentadas sobre el tema.

¿Es esto solo una corazonada? En muchos sentidos, sí, pero coincide con diversas evidencias que sugieren que los sistemas de gestión del lenguaje (LLM) son cada vez más eficaces para generar información bastante precisa sobre temas políticamente relevantes, especialmente cuando se complementan con herramientas de búsqueda. En experimentos recientes con miles de participantes, por ejemplo, el uso de chatbots para investigar afirmaciones políticas aumentó la credibilidad de la información veraz y redujo la desinformación con la misma eficacia que la búsqueda en internet.

¿Por qué ocurre esto? En resumen, las principales empresas de IA compiten por crear los sistemas más inteligentes, impresionantes y útiles posibles para una base de usuarios amplia y diversa, incluyendo empresas que dependen de información fiable y veraz. Este objetivo —obtener enormes beneficios poniendo « inteligencia de nivel experto al alcance de todos »— entra en conflicto con la creación de sistemas que difundan contenido altamente partidista, ideológico o engañoso. Lo mismo ocurre con los riesgos reputacionales y legales que surgen si dichos sistemas producen información peligrosa o manifiestamente falsa.

Existe una preocupación constante, tanto popular como académica, sobre los sesgos, las alucinaciones, las falsificaciones profundas (deepfakes), la desinformación basada en IA, la psicosis inducida por IA y otras amenazas. Si bien todos estos son temas importantes, un discurso limitado a estas cuestiones no permite ver el panorama general. Al considerar el impacto a gran escala de esta tecnología en la opinión pública, su característica más trascendental es simple: mejora enormemente el acceso de las personas a información precisa y basada en evidencia.

Mientras que las redes sociales han sido una tecnología democratizadora, los másteres en derecho (LLM) son una fuerza tecnocratizadora. Reorientan la influencia hacia la opinión de los expertos.

Hace más de un siglo, Walter Lippmann argumentó que, dado que el mundo moderno es demasiado vasto y complejo para que cualquiera lo comprenda a través de la experiencia directa, nos vemos obligados a depender de intermediarios para informarnos. Para Lippmann, los únicos intermediarios que pueden desempeñar esta función de manera confiable son los expertos en el sentido más amplio: profesionales capacitados que se adhieren a normas y métodos epistémicos rigurosos. Por lo tanto, abogó por la creación de “oficinas de inteligencia” institucionalizadas que recopilaran y explicaran los hechos reales tanto para los políticos como para el público.

En muchos sentidos, el desarrollo de las democracias occidentales tras la Segunda Guerra Mundial siguió la visión de Lippmann. Por supuesto, este «conocimiento experto» se mezclaba con sesgos de las élites, puntos ciegos y algún que otro desastre catastrófico, desde la guerra de Vietnam hasta la crisis financiera de 2008. Sin embargo, en lo que respecta al tipo de información que guiaba las políticas y circulaba por los canales mediáticos más influyentes, la tendencia se había inclinado claramente hacia la tecnocracia.

Las redes sociales son una de las fuerzas que han alterado esta situación. Los másteres en Derecho (LLM) apuntan en la dirección opuesta. Son una especie de medios antisociales, que producen información fuertemente sesgada hacia la opinión de expertos y la presentan con un tono matizado y mesurado. Y hay razones para pensar que serán más eficaces que los tecnócratas, demasiado humanos, a la hora de moldear la opinión pública.

En primer lugar, pueden desplegar rápidamente su vasto conocimiento para responder a las preguntas particulares de cada persona, y sus respuestas pueden ser analizadas y cuestionadas sin cansarse ni frustrarse. No se limitarán a decir que no existe evidencia convincente de un vínculo entre las vacunas y el autismo. Pueden explicarle detalladamente la evidencia y abordar sus motivos específicos de escepticismo.

Esto explica en parte por qué pueden ser tan persuasivos, incluso para corregir creencias conspirativas que muchos suponían estaban fuera del alcance de la persuasión racional. Por ejemplo, un estudio publicado en Science descubrió que hablar con GPT-4 Turbo redujo la confianza de los participantes en sus propias teorías conspirativas en un 20 % de media, un efecto que persistió durante dos meses.

En segundo lugar, los másteres en Derecho suelen compartir información de forma educada y respetuosa. Como seres humanos, los expertos a menudo tienen prejuicios, son parciales y, sencillamente, irritantes, y cuando intentan «educar» al público, esto puede percibirse —y a veces es la intención— como condescendiente y grosero . Los másteres en Derecho pueden ofrecer opiniones expertas sin comprometer su reputación.

Como argumenta Dylan Matthews , este carácter tecnocratizador también convierte a los másteres en derecho en una tecnología epistémicamente convergente, que acerca “los sentidos de la realidad de las personas en una especie de imagen especular de la forma en que las redes sociales los han fracturado”.

Por estas razones, especulo que, al menos en las democracias liberales donde los gobiernos no ejercen un control significativo sobre los LLM, su impacto más importante en la opinión pública radicará en la tecnocratización: el cambio de las creencias de las personas hacia la opinión de los expertos. Por ejemplo, un análisis del Financial Times realizado por John Burn-Murdoch, que pone a prueba las respuestas de los LLM mediante conversaciones simuladas, revela que los chatbots más utilizados orientan las conversaciones hacia posiciones moderadas y alineadas con las de los expertos. Basándose en decenas de miles de respuestas a encuestas políticas, estima que ChatGPT, Gemini y el modelo chino DeepSeek impulsan a los usuarios hacia una visión del mundo de centroizquierda y los alejan de posiciones de extrema izquierda, mientras que Grok orienta las conversaciones sobre política hacia el centroderecha y los aleja de posiciones de extrema derecha. En comparación con las redes sociales, donde las teorías conspirativas sobre elecciones fraudulentas y vínculos entre vacunas y autismo están sobrerrepresentadas entre los usuarios en relación con la población general, los chatbots casi nunca las respaldan. Y, lo que es más importante, estos efectos se mantienen incluso después de tener en cuenta las diferencias partidistas en el uso de chatbots y sus tendencias aduladoras.

En muchos casos, este cambio se producirá cuando las personas consulten directamente a los LLM, pero también podría estar mediado por el creciente uso de los LLM como herramientas de verificación de datos en las propias plataformas de redes sociales, y por escritores, periodistas y otros creadores de contenido que los utilizan para obtener comentarios, generar ideas y editar.

El impacto de este cambio en la sociedad y la política podría ser muy grande. Al igual que con las redes sociales, cuyos efectos en el discurso político y la opinión pública han sido graduales y acumulativos, los másteres en Derecho no necesitan transformar la visión del mundo ni los hábitos intelectuales de todos de la noche a la mañana para tener profundas consecuencias a largo plazo para la salud de los medios de comunicación y el debate público. Esto ofrece algunos motivos para el optimismo sobre las perspectivas de un estilo político más informado y racional.

objeciones

Muchos consideran este optimismo absurdo. Para ellos, suena más a propaganda de las grandes tecnológicas que a un análisis responsable. Así pues, analicemos las objeciones más comunes.

Alucinaciones

Una preocupación común es que los LLM frecuentemente “alucinan”, generando contenido falso o inventado. Sin embargo, la tasa de alucinaciones ha disminuido rápidamente , y la pregunta principal sobre su fiabilidad es: ¿en comparación con qué? En comparación con las fuentes de información alternativas a las que la mayoría de la gente recurre, especialmente las redes sociales, es plausible que los LLM proporcionen información más precisa y basada en evidencia.

Adulación

Una objeción más seria se refiere al servilismo . Los modelos de lógica descriptiva (MLD) suelen halagar la autoimagen y los prejuicios de quienes los utilizan, en parte porque las personas prefieren modelos cálidos y agradables. Esto puede llevarlos a generar información falsa y engañosa cuando los usuarios tienen creencias erróneas, e incluso a reforzar y radicalizar dichas creencias, como parece haber ocurrido en casos excepcionales de « psicosis por IA ». El aumento de la personalización genera riesgos similares. En la medida en que los modelos refuercen las creencias individuales de los usuarios, constituirán una tecnología epistémicamente divergente.

Sin embargo, dudo que estas fuerzas sean lo suficientemente fuertes como para socavar la disposición de los LLM a generar información precisa y basada en evidencia.

En primer lugar, muchas personas utilizan los sistemas de gestión de la información para consultas sencillas en las que no surgen estos problemas. Por ejemplo, un estudio reciente revela que la gente suele pedirle a Grok que verifique la veracidad de publicaciones en X, incluidas las de políticos y expertos de su propio bando («@Grok, ¿es cierto esto?»). Otro estudio descubrió que investigar afirmaciones políticas con un chatbot aumentaba la confianza en la información veraz y disminuía la confianza en la desinformación.

En segundo lugar, no debemos sobreestimar hasta qué punto las personas prefieren reforzar sus propios errores antes que recibir información precisa. El razonamiento motivado es una fuerza poderosa, pero también lo es el deseo de descubrir la verdad.

En tercer lugar, las empresas de IA pueden ser responsabilizadas más fácilmente —tanto a nivel reputacional como, en algunos casos, legal— por el contenido de sus modelos de negocio que las plataformas de redes sociales por las opiniones expresadas en ellos. Sospecho que esta es una de las principales razones por las que las empresas líderes en IA parecen estar tomando medidas para reducir la adulación hacia sus modelos.

Manipulación

Otra preocupación es que los resultados de los programas de maestría en derecho (LLM) puedan ser manipulados por élites poderosas. Existen incentivos para dicha manipulación, y no hay barreras técnicas evidentes que lo impidan.

Algunos argumentan que ya estamos viendo esto con los LLM “woke” producidos por OpenAI, Anthropic y Google. Sin embargo, aunque los principales LLM parecen exhibir un sesgo político de centroizquierda, es relativamente sutil y no parece socavar su tendencia a difundir información ampliamente confiable, incluso cuando esa información contradice las narrativas progresistas dominantes. De hecho, Claude, ChatGPT y Gemini pueden ser mucho menos “woke” que prácticamente todos en mi red social y profesional.

Un ejemplo más claro se refiere a los esfuerzos de Elon Musk por crear una IA “anti-woke”, Grok. Esto ha producido resultados realmente preocupantes, sobre todo en el infame caso de “MechaHitler” , en el que una actualización destinada a hacer que Grok fuera menos políticamente correcta provocó que difundiera contenido extremista y antisemita en X hasta que xAI revirtió los cambios y se disculpó .

Muchos interpretan episodios como este como un presagio de lo que está por venir. Soy escéptico. Dejando de lado ese episodio puntual, los resultados de Grok parecen coincidir en gran medida con el tipo de información precisa y basada en evidencia que se obtiene de otros grandes programas de maestría en derecho. Por ejemplo, un estudio reciente reveló que las evaluaciones de verificación de datos de Grok se corresponden aproximadamente con las de verificadores profesionales cuando se complementan con búsquedas.

Los incentivos que rigen las redes sociales son radicalmente diferentes de los que subyacen a los sistemas de gestión de la información. En las redes sociales, alguien como Musk puede difundir una cantidad extraordinaria de información errónea, fácil de refutar, a sus seguidores más fanáticos sin sufrir ningún daño a su reputación. Pero, ¿cuántas personas querrían usar un sistema de gestión de la información igualmente poco fiable? Es sencillamente difícil crear sistemas que generen información fiable y fidedigna sobre una amplia gama de temas, al tiempo que se difunden teorías conspirativas y pseudociencia.

Esto no descarta un ecosistema en el que los distintos expertos en derecho lingüístico posean personalidades ideológicas diferentes. Los republicanos ya están mucho más inclinados a usar y confiar en Grok que los demócratas. Pero, en principio, no hay nada de malo en ello. De hecho, una pluralidad de expertos en derecho lingüístico con diferentes valencias ideológicas sería saludable en una sociedad democrática, ya que ayudaría a prevenir el riesgo de que estos expertos reduzcan la diversidad epistémica.

Desinformación

Sin duda, la IA generativa sigue siendo una herramienta poderosa para crear desinformación y propaganda que podría llegar a las audiencias a través de canales distintos al uso habitual de los chatbots, desde grabaciones fabricadas hasta ” enjambres ” de bots de propaganda coordinados.

Sin embargo, reitero mi escepticismo sobre la posibilidad de que esto contrarreste los efectos tecnocratizantes que he descrito. Es muy difícil manipular la opinión pública desde arriba. Las personas poseen sofisticados mecanismos cognitivos de defensa contra la manipulación y el engaño, y los riesgos para la reputación que conlleva la difusión de falsedades basadas en IA disuaden a la mayoría de las figuras influyentes y a los medios de comunicación de hacerlo. Además, en la medida en que los programas de maestría en derecho (LLM) facilitan un acceso sin precedentes a información precisa, pueden mejorar considerablemente las defensas de las personas contra la desinformación.

Reflexiones finales

Si mis conjeturas son correctas —y para que quede claro, no son más que eso, conjeturas—, entonces los másteres en Derecho (LLM) son una especie de redes sociales antisociales. Mientras que las redes sociales han sido democratizadoras, epistémicamente divergentes, optimizadas para la interacción y performativas, los másteres en Derecho son tecnocratizadores, epistémicamente convergentes, optimizados para la precisión y corteses.

Para muchos, esto probablemente hace que los másteres en Derecho parezcan una fuerza positiva inesperada. Sospecho que parte de la fuerte resistencia que he encontrado a esta tesis se basa en esta valoración. Si estoy en lo cierto, los másteres en Derecho son una fuerza positiva, pero todo el mundo sabe que no lo son, así que debo estar equivocado.

Esa objeción representa una forma de pensar simplista. Hay mucho de qué preocuparse en lo que respecta a la IA moderna, incluyendo sus efectos en el mercado laboral , los posibles beneficios para los regímenes autoritarios y la progresiva pérdida de poder de la humanidad. Las principales empresas de IA son compañías que buscan el lucro, dirigidas por figuras con intereses propios, quienes deberían rendir cuentas por producir productos dañinos. Sin embargo, exigirles responsabilidades requiere desarrollar modelos precisos del mundo, y gran parte del discurso sobre la IA está impulsado por un sentimiento anti-IA irreflexivo y omnicausal, con muy poca consideración por la veracidad o la proporción.

Al mismo tiempo, incluso la tendencia tecnocratizadora de las LLM no es del todo benigna. Existe un riesgo significativo de que las LLM proporcionen información precisa a individuos a la vez que reducen la diversidad epistémica en la sociedad en general. La visión de Lippmann de «oficinas de inteligencia» que distribuyen conocimiento experto a las masas se está materializando de una forma que jamás habría imaginado, pero persisten los problemas clásicos de esa visión : las deficiencias de la opinión experta y los beneficios de la diversidad y el debate democráticos. Sin embargo, solo podremos afrontar estos problemas si reconocemos las LLM por lo que son: no una continuación de las redes sociales, sino una poderosa corrección a las mismas.

Dan Williams es profesor adjunto de filosofía en la Universidad de Sussex. Su trabajo se centra en temas que confluyen en la ciencia, la política y la tecnología. Escribe en su blog www.conspicuouscognition.com y colabora como autor en la revista Persuasion.

Una versión de este ensayo apareció originalmente en Conspicuous Cognition.

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