El 83% de los usuarios que usaron IA para escribir sus textos,fueron incapaces de recordar el contenido de sus propios ensayos.
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Un estudio del Massachusetts Institute Technology (MIT) Media Lab documentó cambios medibles en la actividad cerebral cuando las personas utilizan ChatGPT para tareas de escritura. En total,el 83 por ciento de los usuarios que usaron Inteligencia Artificial (IA) fueron incapaces de recordar el contenido de ensayos que acababan de escribir.
El estudio,titulado “Tu cerebro en ChatGPT: Acumulación de deuda cognitiva al usar un asistente de IA para la tarea de redacción de ensayos: la investigación”,monitoreó la actividad eléctrica cerebral de 54 estudiantes mientras realizaban tareas de redacción utilizando tres métodos: únicamente su cerebro (Brain-only ó sólo cerebro),un motor de búsqueda clásico,y ChatGPT.
Durante los cuatro meses que duró el estudio se demostró que los usuarios de ChatGPT mostraron hasta un 55 por ciento menos de conectividad neuronal en comparación con quienes escribieron sin asistencia de la IA. Además,redujo el sentido de propiedad sobre el trabajo y limitó los procesos de pensamiento crítico necesarios para un aprendizaje duradero.
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El estudio habla sobre la deuda cognitiva,que hace referencia a la acumulación de costos mentales a largo plazo que surgen cuando una persona delega funciones intelectuales a sistemas externos,como un modelo de lenguaje grande (LLM).
“Cuando individuos no se comprometen críticamente con un tema,sus escritos tienden a ser superficiales,sesgados y repetitivos”,señala el informe.
Además,los participantes que comenzaron escribiendo con ChatGPT tendieron a repetir un conjunto muy cercano de ideas,evidenciado por análisis lingüísticos automatizados (n-gramas) y respaldado por sus respuestas en entrevistas posteriores. Esta repetición,sumada a una limitada capacidad para citar sus propios textos minutos después de haberlos escrito,sugiere que el uso temprano y excesivo de la IA afecta no sólo el resultado textual,sino también la formación de memorias significativas.
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A través de electroencefalografía para mapear la actividad cerebral de los participantes,los investigadores del MIT Media Lab comprobaron que el grupo que trabajó sin asistencia mostró una red neuronal mucho más robusta,con conexiones más extensas en todas las bandas de frecuencia estudiadas (alfa,beta,theta,delta),frecuencias asociadas al uso intenso de la memoria de trabajo,procesos ejecutivos y de creatividad.
Por su parte,aquellos que usaron ChatGPT exhibieron menor conectividad,especialmente en las regiones frontales encargadas de planificación y control cognitivo. Este fenómeno refleja un “descanso prematuro de las funciones ejecutivas: si el modelo sugiere ideas y estructura,el usuario necesita pensar menos. Aunque esto puede liberar recursos para otras tareas,en contextos educativos puede traducirse en un aprendizaje deficiente”,detalla el informe.
Además,este grupo mostró flujos de información de tipo bottom-up (de zonas sensoriales hacia la corteza prefrontal,generando ideas propias),mientras que los usuarios de ChatGPT exhibieron flujos top-down,consistentes con una actividad cerebral orientada a filtrar o ensamblar información externa,en lugar de generarla desde cero.
El equipo de investigación enfatiza que estos resultados son preliminares y destacan que se requieren nuevos estudios en el futuro para determinar el verdadero impacto de este fenómeno en el cerebro de las personas. Principalmente si se tienen en cuenta limitaciones como la cantidad de participantes o la falta de diversidad geográfica y cultural del grupo de estudio.
Aún así,el estudio funciona como una advertencia sobre la posible “deuda cognitiva” que genera el uso de LLM y las posibles consecuencias que pueden generar en las habilidades intelectuales de las personas.
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El estudio cuenta con un apartado sobre “cámaras de eco”,entornos informativos cerrados en los que los usuarios solo reciben información que refuerza sus creencias previas,mientras que las ideas contrarias o alternativas quedan excluidas.
Esta dinámica no es exclusiva de los modelos de lenguaje: los motores de búsqueda tradicionales ya han sido señalados por favorecer este fenómeno. Sin embargo,los investigadores del MIT advierten que los LLM podrían amplificar este fenómeno ya que “están diseñados para optimizar las respuestas buscando lo más probable o esperado según sus patrones de entrenamiento”,lo que suele alinearse con lo que el usuario espera.
El problema se agrava con la interacción conversacional continua que ofrecen los LLM. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales,donde el usuario confronta diversas fuentes y debe ejercer un juicio crítico sobre su validez,las respuestas de un modelo como ChatGPT pueden ofrecer una narrativa coherente pero uniforme.
“La naturaleza conversacional de los LLM complica este fenómeno,ya que los usuarios pueden involucrarse en diálogos de varios turnos que progresivamente estrechan su exposición informativa”,explica el estudio.
En apariencia,el modelo ofrece una síntesis equilibrada,pero en realidad puede reforzar sesgos o simplificaciones por cómo selecciona y prioriza la información.
Para los investigadores,el riesgo pedagógico es evidente: “Si los estudiantes comienzan a depender exclusivamente de LLM para investigar o escribir ensayos,podrían desarrollar una confianza excesiva en esas respuestas,perdiendo el hábito de confrontar diversas opiniones o buscar evidencias contradictorias”,detallan.
Esto no sólo afecta la calidad académica de los textos,sino que compromete habilidades esenciales como el pensamiento crítico,la argumentación sólida y la construcción de conocimiento independiente.
2025-06-24