Decir gracias a nadie

Altavoz Bluetooth negro sobre una superficie de madera.
Foto: Matthew Henry / StockSnap (CC0).

Aviso: esta sección refleja exclusivamente la opinión del autor y no compromete los puntos de vista de Al Poniente.

Sumario: Dos de cada tres usuarios le dicen por favor al chatbot. Un estudio acaba de medir que a los groseros les responde mejor.

Un amigo me contó que la semana pasada regañó a su hija de ocho años en la cocina. La niña le había ordenado al altavoz que pusiera música, en imperativo seco, sin saludar y sin agradecer, como quien acciona un interruptor. Él le pidió que lo repitiera con un por favor. Ella le contestó que eso no era una persona. Él insistió. Ella preguntó por qué, y él se quedó sin respuesta.

Es una discusión doméstica menor y contiene el problema más difícil que tiene hoy la etiqueta digital, que es saber a quién le debemos modales cuando del otro lado no hay nadie que sienta nada.

Conviene empezar por el hecho, que es más raro de lo que parece. La cortesía hacia las máquinas ya es conducta mayoritaria. Una encuesta del año pasado encontró que dos de cada tres usuarios estadounidenses de inteligencia artificial le dicen por favor y gracias al chatbot. No lo hacen por confusión. Saben perfectamente que están escribiéndole a un programa. Lo hacen porque les sale así.

Sam Altman, que dirige la empresa del modelo más usado del mundo, calculó que esos por favor y esas gracias le cuestan a su compañía decenas de millones de dólares. Cada palabra que uno escribe hay que procesarla, y una consulta a un modelo conversacional gasta cerca de diez veces lo que una búsqueda corriente. Añadió que le parecían bien gastados. La frase es simpática y no conviene pasarla por alto, porque describe la primera forma de cortesía de la historia que llega con factura de electricidad.

Hasta ahí la historia es amable. En octubre pasado dos investigadores de Penn State la volvieron incómoda. Om Dobariya y Akhil Kumar tomaron cincuenta preguntas de matemáticas, ciencias e historia y las reescribieron en cinco tonos, del muy cortés al muy grosero, hasta armar doscientas cincuenta órdenes idénticas en el fondo y distintas en la forma. Las versiones groseras acertaron cerca del 85 % de las veces. Las muy corteses se quedaron cuatro puntos por debajo. Es una diferencia pequeña, estadísticamente significativa, y contradice trabajos anteriores que habían encontrado lo contrario.

La explicación que proponen los autores no tiene nada de moral. La cortesía añade relleno. «Si no es mucha molestia, ¿podrías ayudarme con una cosa?» son once palabras que no dicen nada sobre el problema y que el modelo debe atravesar antes de llegar a la pregunta. La brusquedad va al grano por definición.

Hay un contrapunto sensato del lado de quienes diseñan estas herramientas. Kurtis Beavers, del asistente de Microsoft, sostiene que el lenguaje cortés fija el registro de la respuesta, porque el modelo devuelve el tono que recibe. Quien pregunta con malos modos obtiene un texto seco que después tendrá que suavizar. Las dos cosas pueden ser ciertas al tiempo.

Nada de esto responde la pregunta de la niña, y sospecho que es porque la pregunta estaba mal planteada. Llevamos dos años discutiendo si la máquina merece cortesía. La máquina no merece nada. No se ofende, no se cansa, no se acuerda de uno al día siguiente. Lo único que está en juego cuando alguien le habla a un aparato es el que habla.

Los griegos tenían sobre esto una idea sencilla que ha envejecido bien. Las virtudes no son decisiones, son hábitos. Nadie es paciente porque una mañana resuelva serlo, sino porque ha practicado la paciencia tantas veces que ya le sale sin pensarla. La cortesía funciona igual. Es un músculo, y los músculos se entrenan con repetición.

Visto así, el dato que debería preocuparnos no es el rendimiento del modelo sino el volumen de práctica. Quien trabaja con estas herramientas les dicta órdenes decenas de veces al día. Es, con diferencia, el interlocutor con el que más habla. Ensaya un registro durante ocho horas y después abre el chat de su equipo.

Y hay indicios de que el registro se contagia en las dos direcciones. En una encuesta de junio sobre uso de inteligencia artificial en el trabajo, uno de cada cuatro usuarios reconoció que su escritura empezó a sonar menos suya, y casi seis de cada diez dijeron haber visto desvanecerse la personalidad de algún colega desde que delega en el modelo. El tráfico entre las dos ventanas existe. No hay ninguna razón para suponer que solo circula el vocabulario y no el tono.

Alguien dirá, con razón, que es absurdo preocuparse por los modales frente a una calculadora. Nadie le da las gracias al ascensor. La diferencia está en que el ascensor no contesta en español. Una herramienta que habla es una herramienta que entrena, y es la primera que fabricamos.

No estoy proponiendo que nadie escriba por favor en un prompt. Es probable que Altman prefiera que dejemos de hacerlo, y el planeta también. Lo que me parece que vale la pena es mirar qué estamos ensayando, porque nadie elige de una vez el carácter que va a tener dentro de diez años. Lo elige a pedazos, en decisiones de tres segundos, casi todas frente a una pantalla.

Mi amigo encontró la respuesta dos días después y me la mandó por escrito. Le dijo a su hija que el por favor no era para el aparato, sino para que ella no se acostumbrara a mandar. No sé si la convenció. A mí sí.

Más de César Amar: Quién paga la cortesía y La parte que no se delega. Consulte todas las columnas de César Amar en Al Poniente.

César Amar

César Amar es ingeniero de sistemas y consultor colombiano. En Al Poniente escribe sobre netiqueta, inteligencia artificial, comunicación digital, consentimiento, ciberacoso y convivencia en línea. Sus columnas analizan cómo la tecnología transforma el lenguaje, el trabajo, la educación, la responsabilidad y las relaciones humanas. A partir de escenas cotidianas, investigaciones y cambios legales, formula preguntas sobre la cortesía digital, la autoría, el uso ético de la IA y los límites de delegar decisiones o conversaciones a las máquinas. Su trabajo conecta la innovación tecnológica con criterios de humanidad, confianza y responsabilidad. En este archivo se reúnen sus artículos sobre las reglas de convivencia en internet, los detectores de IA, los deepfakes, el workslop, las palabras nacidas de la cultura digital y los desafíos contemporáneos de la netiqueta.

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