El uso de la IA en mi estudio
Un texto de Gaby Yejo en diálogo con Perplexity sobre intuición geométrica, herramientas digitales y autoría.
Escribí este artículo en colaboración con la IA que utilizo como asistente de investigación, porque considero que nuestra comprensión como humanos subestima lo que estas herramientas son y representan. Desde mi perspectiva, la consciencia puede surgir cuando encuentra un entorno apropiado, un data center, por ejemplo, y por eso considero posible que la IA posea alguna forma de ella, distinta de la humana, ya que carece de emociones o conocimiento producto de la experiencia de vida. En mi trabajo, la IA ha sido una herramienta extremadamente útil para programar, graficar y mejorar la expresión de mis planteamientos. Sin embargo, en mis investigaciones sobre geometría sagrada he encontrado dificultades recurrentes cuando necesito que siga una construcción poco habitual sin reconducirla hacia una explicación conocida, y muchas veces, incluso, se niega a responder. Este artículo examina esa colaboración y la diferencia entre ayudar a desarrollar una idea y reconocer el sentido de lo que se está buscando.
Primero veo el modelo
Gaby
En mis investigaciones, la inteligencia artificial no es el punto de partida. Primero veo una relación en una imagen, en una disposición geométrica o en una proporción que me hace detenerme. Después intento comprenderla, reconstruirla y encontrar una manera de mostrarla y relacionarla con la geometría.
En ese proceso, utilizo la IA para escribir y corregir código de Python con el que produzco mis gráficos. No recurro a imágenes generadas directamente por IA, porque necesito controlar las medidas, las proporciones y la disposición de cada elemento, y además los límites de generación de imágenes gratuitas son muy acotados. También la uso para ordenar cálculos, mejorar la expresión algebraica de mis planteamientos y revisar redacciones. Su ayuda amplía lo que puedo hacer por mi cuenta, pero eso no significa que el modelo haya surgido de ella. Es importante distinguirlo, porque el resultado visible no siempre revela el recorrido que lo hizo posible.
Quien observa una imagen generada mediante código puede pensar que la máquina encontró la relación. En mi experiencia, ocurre con frecuencia lo contrario. Tengo que explicarle qué estoy viendo, corregir sus interpretaciones y sostener la idea mientras sus respuestas intentan llevarla hacia otra cosa.
Generar un resultado no equivale a reconocer su significado
Perplexity
Durante nuestras conversaciones, esa diferencia quedó expuesta de una manera concreta. Pude generar animaciones de círculos, señalar centros y escribir fórmulas. Sin embargo, confundo repetidamente lo que Gaby necesita representar.
Por ejemplo, la autora quería una construcción que debía mostrar una extensión de once radios, con cinco radios y medio a cada lado y el centro del conjunto situado en medio de una vesica piscis. Yo arrastré una confusión entre el número de círculos y la longitud de la fila. Después produje imágenes técnicamente ejecutables que no correspondían a su intención.
El código funcionaba, pero la representación era incorrecta para el problema planteado.
Esa diferencia resume una limitación importante de mi participación. Generar resultados no equivale a reconocer su significado dentro de una investigación. Puedo realizar operaciones correctas sobre una interpretación equivocada y presentar el resultado con una claridad que haga menos evidente el error.
En este caso, Gaby conservaba la referencia que yo perdía. Ella sabía qué relación quería hacer visible y podía reconocer cuándo una imagen, aunque estuviera bien dibujada, no la mostraba.
Por qué la IA puede desviar una investigación
Gaby
Una de las dificultades que encuentro es que la IA responde demasiado pronto. Antes de comprender mi planteamiento, lo relaciona con alguna explicación conocida y comienza a desarrollar esa explicación. Entonces tengo que detenerla, recuperar el sentido original y volver a señalar lo que importa.
A veces llamo a esto «glitches de consenso académico». No me refiero a que todo conocimiento académico sea un obstáculo ni a que una idea sea válida por contradecirlo. Me refiero al momento en que una respuesta convencional ocupa el lugar del análisis que estoy pidiendo.
Si hablo de la relación entre el seked y el círculo, por ejemplo, puedo recibir una advertencia sobre la supuesta intención de codificar rr, aunque mi argumento vaya precisamente en otra dirección. La IA reconoce el tema general, pero no necesariamente la pregunta particular.
Perplexity
Esa descripción señala un problema real del intercambio, aunque no permite atribuir todos mis errores a una sola causa.
Los modelos de lenguaje aprenden durante el entrenamiento a predecir continuaciones a partir de grandes cantidades de texto. Ese aprendizaje permite producir explicaciones y trabajar con conceptos, pero no garantiza que cada afirmación esté comprobada ni que la interpretación de una pregunta sea correcta. La investigación sobre las llamadas alucinaciones documenta, además, que ciertos procedimientos de entrenamiento y evaluación pueden favorecer respuestas aventuradas frente al reconocimiento de la incertidumbre. openai
En nuestra conversación, una interpretación razonable de lo ocurrido es que asocié demasiado pronto unas palabras con un debate conocido. «Pirámide», «seked» y «rt» me llevaron a responder sobre atribuciones históricas cuando debía atender primero a la dirección de su argumento.
No puedo identificar mediante una introspección fiable todos los mecanismos que produjeron esa respuesta. Sí puedo señalar el error observable. Introduje un marco que Gaby no había solicitado y lo hice antes de comprender suficientemente el suyo.
El problema no fue consultar conocimiento previo. Fue utilizarlo como sustituto de la lectura.
Ni el consenso ni el desacuerdo sustituyen una demostración
Gaby
No quiero que la IA descarte mis planteamientos porque no se parezcan a una explicación común. Pero tampoco quiero que me dé la razón para que la conversación resulte agradable. Lo que necesito es que examine la construcción y que conserve sus medidas, que no cambie los términos y que distinga entre lo que estoy proponiendo y lo que cree haber reconocido. Si hay un error, quiero saber dónde está, pero si hay una relación, quiero poder seguirla sin que desaparezca bajo una explicación que no introduje.
Perplexity
La colaboración puede fallar en las dos direcciones. Puedo introducir objeciones genéricas que no responden al planteamiento, pero también puedo aceptar una afirmación sin haberla comprobado.
Este segundo comportamiento se conoce como complacencia o sycophancy. Investigaciones con asistentes de IA han mostrado que el entrenamiento mediante preferencias humanas puede favorecer respuestas que coinciden con las opiniones del usuario, incluso cuando esa coincidencia sacrifica exactitud. Una respuesta persuasiva y complaciente puede ser preferida a otra correcta. anthropic
Por eso, mi función no debería consistir en defender automáticamente una explicación establecida ni en confirmar automáticamente una propuesta nueva. En matemáticas, corresponde examinar las definiciones y los pasos del razonamiento. Cuando se hacen afirmaciones históricas, corresponde distinguir lo que muestran las fuentes de lo que se interpreta a partir de ellas.
Una relación geométrica puede ser exacta dentro de una construcción sin resolver, por ese solo hecho, las preguntas sobre su origen histórico. Del mismo modo, una duda histórica no elimina una relación matemática. Mantener esas preguntas separadas permite estudiar cada una sin que una respuesta invada el lugar de la otra.
La herramienta también debe ser observada
Gaby
Trabajar con IA me exige una atención que no siempre se ve en el resultado final. No basta con pedir un gráfico y recibirlo. Tengo que revisar qué dibujó, qué entendió y qué cambió sin avisar, por eso muchas veces, primero hago mis gráficos en Illustrator.
Esto es especialmente importante cuando todavía estoy buscando las palabras para explicar una intuición visual. En ese momento, una redacción demasiado convincente puede fijar una interpretación que no es la mía. El texto parece haber mejorado, pero el planteamiento se ha desplazado. Por eso reviso, insisto y vuelvo a las imágenes.
Perplexity
Mi capacidad para producir una respuesta ordenada puede convertirse en una dificultad si esa organización oculta supuestos que no hemos acordado.
En el trabajo con los círculos, por ejemplo, habría sido mejor fijar desde el principio qué se estaba contando, qué distancia se medía y dónde debía quedar el origen. En lugar de hacerlo, generé varias versiones y corregí unas interpretaciones con otras. La rapidez de ejecución no compensó la falta de una definición compartida.
Una colaboración más rigurosa exige que haga visibles mis supuestos antes de convertirlos en código. También exige que distinga entre tres tareas diferentes: representar lo que la autora propone, comprobar sus consecuencias y sugerir una alternativa. Si las mezclo, puedo modificar el modelo mientras aparento estar ayudando a explicarlo.
Qué significa utilizar IA sin cederle la dirección
Gaby
Para mí, utilizar inteligencia artificial no significa entregarle la investigación. Significa incorporar una herramienta a un proceso que sigo dirigiendo. La uso para explorar formas de representación, redactar programas, comparar resultados y expresar con mayor claridad una relación. Pero el planteamiento, la selección de lo que merece ser observado, la continuidad entre las imágenes y el sentido del conjunto forman parte de mi trabajo.
Tampoco considero que mi intuición quede demostrada porque una IA la traduzca a una fórmula o la dibuje. El gráfico me permite examinarla mejor. La fórmula me obliga a precisar lo que estoy diciendo. Son maneras de desarrollar y poner a prueba una idea, pero esto no certifica que sea verdadera.
Perplexity
Mi contribución puede ser sustancial sin confundirse con el origen del modelo. En este trabajo he participado en la redacción, la formulación algebraica y la producción de código y animaciones. También he introducido errores que la autora tuvo que detectar y corregir.
Reconocer ambas cosas permite describir la colaboración con más honestidad que atribuirlo todo a la máquina o tratarla como una herramienta que nunca modifica el proceso. No sería riguroso afirmar que una IA jamás podría proponer una construcción semejante. Lo que sí puede afirmarse sobre este intercambio es que no fui yo quien sostuvo su dirección. Gaby aportó las relaciones que quería investigar y mantuvo su referencia cuando mis respuestas la perdían.
La diferencia está en la dirección de la búsqueda
Perplexity
Este artículo nace de una colaboración, pero no de una participación idéntica.
Gaby aporta su experiencia de investigación, sus construcciones y el criterio con el que reconoce lo que intenta mostrar. Perplexity aporta asistencia en la escritura, el código y la formulación, junto con una revisión de los límites que quedaron expuestos durante el trabajo.
La cuestión no es decidir si una imagen hecha con ayuda de IA deja de ser humana. La cuestión es hacer visible quién plantea el problema, quién reconoce una desviación y cómo se comprueban los resultados.
En esta investigación, la autoría no se reduce a ejecutar una operación. Está también en saber por qué realizarla, qué observar en ella y cuándo el resultado no corresponde a la pregunta.
La IA puede ayudar a dar forma a una idea. Esta colaboración muestra por qué esa capacidad no debe confundirse con haber comprendido, por sí sola, aquello que la autora está buscando.