¿Entonces lo has escrito tú?

Este artículo está escrito con ayuda de inteligencia artificial. Ni etiquetas ni leches, ya os lo digo yo. No sé cuánta, y la ley europea no me obliga a confesarlo. Lo hago porque llevo meses dándole vueltas a una pregunta que está mal formulada, y no creo ser el único.

Las ideas nacieron antes, en unas notas que grabé para ordenar el asunto. Después usé la IA para buscar documentación y para discutir argumentos. Muchas de sus propuestas no sobrevivieron. Otras sí. Algunas frases han ido y venido tantas veces que ya sería difícil reconstruir quién puso exactamente cada palabra.

Todo esto viene a cuento porque desde el 2 de agosto se aplica el artículo 50 del Reglamento europeo de inteligencia artificial, el que habla de transparencia. Obliga a los proveedores de esos sistemas a marcar de forma detectable por una máquina el contenido que generan. Las directrices que publicó la Comisión Europea en julio dejan varias cosas fuera de esa obligación, y una me llamó especialmente la atención: el código fuente.

Para los textos hay otra regla distinta. Quien usa una IA para generar o manipular un texto publicado con el fin de informar al público sobre asuntos de interés general tiene que revelarlo. Pero la propia norma añade una excepción de la que se ha hablado poco: no se aplica cuando el texto ha pasado por revisión humana o control editorial y alguien asume la responsabilidad editorial de lo publicado.

Es decir, esta columna. Un medio con un director y un texto firmado por alguien que responde si se equivoca. La ley europea entiende que ahí ya hay una persona dando la cara, y que con eso basta. Me parece bien, y sé que esto molesta a quien lleva meses pidiendo que se etiquete todo lo que haya tocado una máquina. La etiqueta universal es una respuesta cómoda a un problema incómodo. Informa de cómo se produjo un texto y no dice nada de si alguien lo entendió y está dispuesto a defenderlo. Yo prefiero un artículo firmado y escrito con IA que uno hecho a mano por alguien que no responde de él.

La incomodidad que sentimos con estos textos no es jurídica, en todo caso. Es cultural, y se ve mejor comparándola con lo que hacemos con el código. Un programador usa inteligencia artificial para escribir código y damos por hecho que está usando una herramienta. Nos preocupa si aquello funciona y si es mantenible. No le preguntamos qué porcentaje del programa es suyo.

Alguien cuenta que ha escrito un artículo con ChatGPT y la reacción cambia de inmediato: ¿entonces lo has escrito tú? Reconozco que yo también he hecho esa pregunta, con ese mismo tono de sospecha educada.

La comparación tiene trampa, claro. Al código le pedimos que funcione. A un texto le pedimos algo más difícil de nombrar. Cuando leo a alguien quiero encontrar algo suyo, no quiero solo frases bien construidas. Por eso la entrada de la IA en la escritura escuece más que su entrada en otros sitios.

Mi suegra lo tiene más claro que yo. De vez en cuando le llega una imagen por WhatsApp, la mira, le parece bonita y la guarda. Hasta que aparecen sus nietos y le dicen que está hecha con inteligencia artificial. Entonces la borra. Siempre.

La imagen es la misma que treinta segundos antes y lo único que ha cambiado es lo que sabe sobre su origen. Podríamos decir que se equivoca, pero yo creo que no. Sus píxeles son los mismos, pero su significado, no. Ahora sabe algo nuevo sobre cómo llegó hasta ella, y ese conocimiento forma parte de su experiencia.

Entiendo perfectamente a quien diga que el origen importa, porque a mí también me importa. Lo difícil empieza cuando hay que decidir cuánto. Un corrector ortográfico no nos quita la autoría, y tampoco que un compañero lea el borrador y sugiera un cambio. Pero una máquina que encuentra la objeción que no se nos había ocurrido ya nos hace dudar, y no sabemos explicar bien por qué.

Sospecho que estamos separando dos cosas que en la escritura habían ido siempre de la mano: pensar lo que queremos decir y encontrar las palabras mientras lo pensamos. Hasta hace muy poco eran el mismo gesto. Ahora puedo tener una idea y que la IA me ayude a encontrar veinte formas de decirla, y esa distancia nos deja sin la referencia con la que veníamos atribuyendo el mérito.

En mi primer artículo aquí escribí sobre el riesgo de subcontratar el raciocinio. Me preocupaba que usáramos estas herramientas para ahorrarnos justo las actividades que enseñan a pensar. Me sigue preocupando. Pero preparando este texto me ha pasado varias veces lo contrario, y conviene contarlo.

Quería usar la regulación europea para montar una contraposición limpia entre el código y los textos. Al leer las directrices en serio descubrí que estaba mezclando dos obligaciones distintas, dirigidas además a sujetos distintos: una al proveedor del sistema y otra a quien lo utiliza. El argumento con el que había empezado no se sostenía y tuve que rehacerlo.

Después llevé el final hacia otro sitio, hasta que comparé el texto con un artículo reciente de David Bonilla y vi que estaba llegando adonde él ya había llegado, y contado mejor. Volví atrás otra vez.

La IA participó en las dos correcciones. Me ayudó a encontrar objeciones y a comparar razonamientos con la documentación original delante. El resultado no fue que trabajase menos, sino que varias de las ideas con las que empecé habían dejado de servirme. Estas herramientas hacen baratísimo producir alternativas. Lo que no resuelven es cuál merece la pena hacer pública.

Y esto no afecta solo a quien escribe artículos. En las empresas la misma confusión empieza a aparecer por todas partes. Una de las preguntas que más aparece es “¿esto se puede hacer con IA?”, y muchas veces no es la más útil.

La pregunta buena es si quien entrega el documento sabe realmente qué hay dentro y puede defenderlo cuando le pregunten por la línea catorce. Eso no lo resuelve ninguna etiqueta, ni las obligaciones de transparencia que establece Bruselas ni las que decidamos imponernos nosotros mismos.

Por eso creo que preguntar si algo está hecho con inteligencia artificial nos va a servir cada vez para menos. Entre “lo hizo una persona” y “lo hizo una máquina” se está abriendo un territorio enorme, y ahí dentro va a estar casi todo lo que leamos a partir de ahora, empezando por este artículo.

Y ahí aparece otro problema: producir se abarata mucho más deprisa que verificar. Comprobar de verdad lo que nos entrega una IA sigue costando tiempo de alguien que sepa del asunto, y ese alguien es el más caro de la casa. Cuanto más barato sea generar, más caro será el criterio para distinguir lo que merece la pena de lo que simplemente parece convincente.

Mi suegra borra una imagen cuando descubre que está hecha con inteligencia artificial. Aquí no ha hecho falta que os lo cuente nadie: lo sabíais antes de empezar a leer.

La IA me ayudó a escribirlo. Con ella acabé tirando argumentos que no se sostenían, volviendo atrás y defendiendo algo que no pensaba cuando empecé.

¿Entonces lo he escrito yo? Sí. Y ningún porcentaje habría contado el resto.