Durante muchos años el arte de escribir supuso competencias como producción, creatividad y ajuste a las normas narrativas, entre otras. Recientemente, el uso de los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT, que pueden generar texto coherente y relevante, está agregando nuevas técnicas y herramientas a esta práctica tan inherentemente humana.
Además, estos modelos de IA pueden asistir en la redacción proporcionando sugerencias de estilo, correcciones gramaticales e incluso generando contenido completamente nuevo para inspirar a las personas (Tenhundfeld, 2023; Li, 2024).
En el escenario más simple, se puede pedir que genere texto para utilizarse sin más. Por otra parte, si el proceso de escritura se vuelve interactivo, se puede trabajar desde escenarios variados para obtener textos más elaborados. En este artículo abordaré la cuestión del uso de las IA generativas para la escritura o co-escritura de trabajos académicos, su potencial y sus límites.
Experiencias para compartir
En los últimos 4 años he llevado al aula algunas actividades de coescritura asistida por IA. Algunas de estas experiencias fueron en el nivel secundario y otras en el nivel superior. En ambos casos hay elementos comunes que me permitieron poner en valor la escritura interactiva en contextos reales. He aquí dos actividades que propongo en casi todos los cursos:
Superar la hoja en blanco
Numerosos trabajos dan cuenta de la dificultad que tienen muchos escritores y escritoras para comenzar a escribir (Ahmed, 2019; Bastug, et al., 2017; Birk, 1983). A este se denomina bloqueo del escritor y responde a muchas causas, entre las que se encuentran la procrastinación, la falta de inspiración, la falta de motivación o una personalidad perfeccionista, entre otras (Ahmed, 2019).
Mi propuesta para este problema es pedirle a una IA generativa como ChatGPT que escriba un texto inicial para luego cambiarlo.
Esta técnica rompe con la hoja en blanco, metafóricamente hablando. Una hoja en blanco puede ser intimidante, desalentadora y paralizante. A los estudiantes se les hace muy difícil comenzar a escribir porque no logran imaginar una estructura previa.
Entonces, pedir un ejemplo a una IA generativa les proporciona un texto concreto para trabajar. Posteriormente, pueden mejorarlo, reescribirlo, usarlo como referencia o transformarlo por completo si es necesario. Aquí suelo guiarlos para que aprendan a aprovechar los patrones narrativos que les gustaron o les resultaron efectivos. En esencia, les enseño a practicar la escritura.
Escribir para reescribir
Otra técnica que propongo consiste en escribir cualquier idea que venga a la mente, aunque sea de forma desordenada y caótica (la creatividad viene en oleadas). Suelo bromear y decir que escriban como Manuel Puig, por lo híbrido, no por lo talentoso.
Aquí el truco es pedirle a la IA la revisión de estilo. Una vez que han producido un texto, les sugiero que pasen a la fase de revisión de estilo para perfeccionarlo. En esta etapa, pueden enviar algunos fragmentos a la IA y solicitar que los parafrasee para mejorar aspectos específicos. Por ejemplo, pueden pedir que se parafrasee para facilitar la lectura, para adoptar un tono más académico o para estructurar, por citar algunos ejemplos. En resumen, el truco es solicitar una paráfrasis, ya que, con otros prompts, como mejorar o sintetizar, se corre el riesgo de alterar el sentido del texto original.
Cuestiones éticas
Actualmente, la detección de texto generado por IA se ha vuelto relevante para garantizar la integridad académica y la originalidad del contenido. Existen detectores de IA que pueden identificar firmas distintivas de modelos de LLM, lo que ayuda a determinar si un texto ha sido generado por una IA (Sadasivan et al., 2023). Esta tecnología está siendo utilizada en entornos académicos donde se busca mantener altos estándares de autenticidad en la producción de contenido.
Aquí se abren dos caminos: si la institución educativa establece como política prohibir el uso de la IA, entonces lo correcto será evitarla. En algunos casos esto responde a políticas de calidad, pero también puede darse el caso de que interfiera con ciertos objetivos didácticos. Hay que consultar. Por otra parte, si no hay normativa que lo impida, el solo hecho de reescribir y apropiarse del texto elimina los patrones característicos de los modelos de lenguaje. Para saber más, invito a leer El fraude académico con IA.
Para seguir conversando
Al principio de este artículo decía que escribir era una práctica muy humana; no se dejen engañar, sigue siendo una actividad humana solo que extendida por algoritmos. Las IA generativas fueron entrenadas con textos humanos, afinadas por personas que dejaron sus criterios subjetivos en cada fase y ahora solo reproducen lo que alguna vez nació de nuestra imaginación. Aunque cueste dimensionarlo, estos algoritmos nos unen. Es como si estuviéramos trabajando con miles de personas a través del tiempo y del espacio. Pero bueno, esta es una discusión para otra ocasión.
Por ahora les dejo una pregunta para seguir conversando, ¿ya están escribiendo su mejor texto con la ayuda de la IA? Por mi parte puedo decir que sí. Los leo en los comentarios.
¡Nos seguimos leyendo!
Fuentes consultadas
Ahmed, S. (2019). An Analysis of Writer's Block: Causes, Characteristics, and Solutions. UNF Graduate Theses and Dissertations. 903. University of North Florida. https://digitalcommons.unf.edu/etd/903
Bastug, M., Ertem, I.S. and Keskin, H.K. (2017), "A phenomenological research study on writer’s block: causes, processes, and results", Education + Training, Vol. 59 No. 6, pp. 605-618. https://doi.org/10.1108/ET-11-2016-0169
Birk, L. B. (1983). The Sounds of Silence: A Structural Analysis of Academic ‘Writer’s Block’. Journal of Educational Psychology, 75(3), 441-457
Sadasivan, V. S., Kumar, A., Balasubramanian, S., Wang, W., & Feizi, S. (2023). Can ai-generated text be reliably detected? https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.11156
Tenhundfeld, N. L. (2023). Two birds with one stone: writing a paper entitled “chatgpt as a tool for studying human-ai interaction in the wild” with chatgpt. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 67(1), 2007-2012. https://doi.org/10.1177/21695067231192916
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