Los precedentes de la inteligencia artificial surgen en la década de los años 50, a partir de un modelo de neuronas artificiales, considerado como el primer antecedente de esta tecnología, diseñado por Warren McCulloch y Walter Pitts en 1943, si bien no se empleaba aún la denominación actual de inteligencia artificial (a partir de ahora IA).
El momento en que se acuña el término de IA es en 1956, durante la celebración de un taller de verano en el Dartmouth College (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence), en el que se define o conceptualiza por John McCarthy. Aunque el padre de la IA es Alan Turing, que en 1936, con su teoría conocida como Máquina de Turing, con memoria ilimitada y con capacidad de operar de manera autónoma, es considerada como el fundamento de los ordenadores modernos. Unos años más tarde, concretamente en 1950 presentó lo que se conoce como el Test de Turing para comprobar si una máquina podía llegar a pensar o fingirlo, generando respuestas consideradas tan inteligentes como para equipararlas con las humanas.
A Apple se le atribuye la primera aportación de IA a través de un asistente conocido como SIRI y surgido en 2011, aunque muy básico.
Las valoraciones de algunos expertos es que se trata de una tecnología que simula las operaciones de la inteligencia humana, pero sin llegar a ser inteligente. Es decir, como afirma el matemático Alessio Figalli “La inteligencia artificial no es inteligente. Simplemente aprende, no es creativa”. Por su parte, Pierre-Louis Lions, también matemático y ganador de la prestigiosa medalla Fields, señala que “podría ser cuando se convirtiera en un ser consciente, algo que para mi es una sonora tontería”.
Partiendo del abreviado análisis que hemos hecho, podemos comprobar que la IA es fruto de un proceso largo y no algo que parece haber surgido en los últimos años, en contraposición con lo que podemos escuchar y leer en algunos de los medios y redes sociales, cargado de una polémica in crescendo hasta el boom de este momento. Así podríamos enumerar una casuística amplia y variada a lo largo del tiempo:
- Primeras redes neuronales (años 60)
- Declive en el desarrollo de la IA (años 70)
- Recuperación del interés (años 80 y 90)
- Surgimiento de Internet, avances significativos en la potencia de los equipos o hardware y el Deep Learning (años 2000-2010)
- Surgimiento de los Transformers o imitación de la estructura del cerebro humano (2017)
- Creación de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala o LLMs (siglas en Inglés) (2018)
- Primer ChatGPT (2022)
- IA Generativa (2023)
- IA Multimodal y Omnimodal (2024)
La polémica en torno a la IA se mueve entre parámetros de miedos inducidos e intereses comerciales, muchas veces solapados de diversas maneras, pasando por verdaderos mitos que no tienen nada que ver con la realidad, sino más bien con la ciencia ficción. Por lo general, no hay nada de cierto, excepto determinados efectos que muchas veces es necesario relativizar en los diversos contextos y de manera específica.
Entre los miedos destaca la absorción de los puestos de trabajo por parte de la IA, con la consiguiente reducción de estos, siendo quizás lo que genera mayor cautela y rechazo por parte de la sociedad.
Son preocupaciones las más de las veces exageradas y aunque algunas cosas puedan ser ciertas, no hasta el punto con que nos las están presentando. La historia funciona de una manera cíclica o recurrente ante los cambios tecnológicos, apareciendo siempre reacciones contrarias y de lo más variadas ante dichos cambios y sus efectos en la manera de producir y el modo de vida de la gente. Así, encontramos en una época tan remota como la revolución de la agricultura y su consecuencia de pasar del nomadismo al sedentarismo, lo cual suponía cambiar de hábitos frente a la inseguridad de permanecer fijos en un mismo sitio en cuanto a garantizar la alimentación y/o ser objeto de ataques, entre otras potenciales amenazas. Y aunque todo era cierto, no supuso ningún retroceso o ser objeto de peligros irreversibles, sino todo lo contrario.
La Revolución Industrial
Más adelante, nos encontramos con la famosa Revolución Industrial que trajo la automatización de gran número de tareas que se venían realizando de manera manual por gran número de operarios. Es evidente que esto anterior pasó, pero no hasta el punto que no se pudiera reequilibrar progresivamente la situación laboral e incluso la estabilidad, la calidad de los empleos y el nivel de vida, independientemente de que también el paro y otros problemas se han ido generando periódicamente hasta la actualidad, superándose hasta cierto punto con las protestas sociales reivindicativas de los sectores afectados.
Los intereses pecuniarios comerciales también emergen en torno a los cambios tecnológicos, convirtiéndolos en fuentes de ingresos, vendiendo la formación inherente al usos de estas tecnologías de una manera realmente prodigiosa y creando dependencias en muchos casos innecesarias. No hay más que ver la ingente aparición de ofertas de cursos, donde se ofrecen herramientas y conocimientos para enfrentarse a los desafíos de la implementación y uso de las tecnologías.
A pesar de todo, los cambios asociados a las tecnologías han tenido evidentemente efectos colaterales de diversos tipo, pero también los avances han ido mejorando la sociedad, independientemente de los problemas e insuficiencias que podamos encontrar al respecto. En relación a las tecnologías actuales como como puede ser Internet despiertan las mismas reacciones de rechazo y cuestionamientos poco fundamentados en muchos casos, al mismo tiempo que se constata la dependencia masiva de ello, por ejemplo, en entretenimiento (plataformas como Spotify, Netflix, Movistar, Facebook, X, etc.). Si además nos adentramos en las implicaciones derivadas hacia la vida cotidiana en general, al hogar, etc. (actividades agrícolas y manufacturas, comercio, finanzas, transporte y logística, salud, periodismo, energías renovables, Internet de las cosas, etc.).
El mundo de la educación no es ajeno a dicha influencia del debate en lo que se refiere a los beneficios obtenidos de la aplicación de la IA, ni tampoco a las polémicas inherentes a lo que hemos denominado efectos colaterales.
No tenemos espacio disponible en este caso para dar respuesta a todas las inquietudes y problemas que preocupan en lo que se refiere a la aplicación de la IA a la educación. De todas maneras, intentaremos incidir o poner de relieve aquellos aspectos que consideramos cruciales, que puedan ser la base de un debate útil para comprender cómo impacta la evolución que hemos descrito brevemente de la IA en el sistema educativo, de manera que pueda servir de utilidad a la sociedad en general.
Empezamos por describir que del conjunto de aspectos que preocupan, puestos de relieve entre otros por Edutec, son la vulneración de la ética, el rigor y la integridad académicos. Sin embargo, en contraposición y siguiendo a la misma fuente (Edutec), están aquellos que consideran que pueden contribuir de manera positiva, convirtiéndose en un elemento transformador de los procesos de enseñanza y aprendizaje.
Pros y contras
Desglosemos en la medida de lo posible ambas posiciones. Primero, decir que ambas son ciertas, pero la primera no invalida o pone en tela de juicio a la segunda. Es decir, no hay incompatibilidades, sino una complementariedad obvia. Además, ocurre con respecto a todo lo relacionado con las tecnologías, no solo con esta herramienta que abre nuevas perspectivas y posibilidades como siempre ha ocurrido con los cambios tecnológicos, sino con todo lo que ha emergido y está emergiendo tecnológicamente hablando. No podemos obviar una regulación que lleva asociada cualquier implantación de los descubrimientos y avances tecnológicos y científicos que se quieran implantar en la sociedad. Ahora bien, esto no hay que interpretarlo como restricciones fruto de prejuicios, fobias e incluso ignorancia sobre el tema.
José Antonio Ortega Carrillo, Catedrático Didáctica y Organización Escolar (Tecnología Educativa Positiva) y fundador y director emérito de Etic@net, explica que usar la Inteligencia Artificial de forma impune es una grave inmoralidad y un atropello legal injusto e imperdonable para las actuales y futuras generaciones: “La Inteligencia Artificial ha de aplicarse éticamente de forma respetuosa y beneficiosa, siempre en contextos y estrategias orientados a la consecución del bien común de las colectividades y los pueblos y a la preservación del planeta”.
Aunque sea una declaración de intenciones, no deja de ser un presupuesto que cambia la perspectiva a la hora de abordar este problema, ya que desde este supuesto, como señala más adelante este autor, estamos a tiempo de trenzar sólidas alianzas éticas, tecnológicas, económicas y políticas para conseguir que la inteligencia artificial construya solidaridad y desarrollo sostenible, evitando que favorezca la destrucción coercitiva del humanismo…
¿Qué puede aportar y está aportando ya la IA a la educación?
La educación es ambivalente en cuanto a que a veces es receptiva y en otras se comporta de una manera conservadora para incorporar los cambios que están sucediendo a su alrededor (innovación vs. resistencia). Lo que sucede en este caso es que, además, se nutre de lo segundo desde la propia sociedad, donde circulan las posiciones restrictivas respecto al uso de esta tecnología, a pesar de que su implantación es algo aparentemente imparable en innumerables facetas de la vida por lo que estamos observando.
Desde nuestro punto de vista, la IA ofrece un conjunto de oportunidades y retos para la mejora de la enseñanza y el aprendizaje y no hay que olvidar la propia investigación educativa. Por tanto, defendemos que la IA presupone un elemento transformador de la práctica educativa.
Por su parte, Jordi Adell (profesor de Tecnología Educativa en la Universidad Jaume I) argumenta que la IA es también un producto social con una enorme potencialidad para cambiar profundamente la realidad. Una tecnología, y esto es lo más extraordinario, que aprende, toma decisiones y arrebata y se arroga la agencia más allá de la comprensión de sus propios diseñadores. Una caja negra.
Algo muy a tener en cuenta es que el profesorado, aparte de conocer de dónde surge todo esto de la IA (redes neuronales, el aprendizaje deeplearning y machine learning, los LLModels, los transformers…), debe proceder al uso de la IA dentro de una determinada concepción didáctica. Y, de esta manera, aseguramos que el docente debe saber de dónde provienen las propuestas que ofrece la IA para organizar los procesos de enseñanza y aprendizaje, teniendo siempre criterio pedagógico para decidir cómo, cuándo y para qué sigue esas recomendaciones (reflexión teórica) y decidir lo que hace al respecto, ya sea en la enseñanza y el aprendizaje, la evaluación, la gestión educativa, su finalidad, el modelo de enseñanza y aprendizaje que promueve, etc. La educación, como también indica Adell, no debe obviar su naturaleza pedagógica.
En conclusión, sabiendo que hemos dejado infinidad de cuestiones en el tintero, la utilización ética y eficaz de la IA es un requisito para optimizar los resultados educativos durante su empleo en las aulas, al mismo tiempo que se controlan los posibles riesgos o efectos negativos.
La implementación de la IA en la educación proporciona contextos y experiencias significativas para adaptar metodologías personalizadas y optimizar el aprendizaje de cada alumno en particular, por medio de estrategias que aseguren la integración didáctica de esta herramienta en el entorno educativo, siempre teniendo en cuenta una dinámica de trabajo colaborativo y multidisciplinar entre docentes, tecnólogos y juristas como cuestión clave para desarrollar un entorno educativo enriquecedor y seguro, que ayude a desarrollar las competencias que necesitan los estudiantes para afrontar los retos de la sociedad digital.
