Todos pensaban que las escuelas se verían obligadas a transformarse por la IA.
Pero tres años y medio después de la llegada de ChatGPT, la educación apenas ha cambiado.
En mayo de este año, Altman regresó a su alma mater, la Universidad de Stanford, subió al estrado del curso CS153 y admitió un error:
Esa fue una predicción errónea mía.
También lanzó una advertencia contundente: si no cambian, la capacidad de pensamiento humano se atrofiará.
Hace poco, en el estrado del curso CS153 de Stanford, alguien le preguntó al CEO de OpenAI, Sam Altman: ¿Qué opinas de la educación?
Hizo una pausa: «Estoy preocupado. Pensé que a estas alturas ya habría cambiado.»
Altman aparece en el curso CS153 de Stanford hablando sobre educación en la era de la IA, admitiendo que subestimó la velocidad de cambio del sistema educativo. (Fuente: Stanford Online)
Hace tres años y medio, cuando ChatGPT acababa de lanzarse, Altman pensaba que los estudiantes harían trampa durante un año, y luego todo el sistema educativo se vería forzado a reconstruirse a sí mismo, formando personas que supieran pensar mejor que antes.
Sin embargo, tres años y medio después, la realidad no ha seguido el guion que Altman imaginó.
Por un lado, la IA ha evolucionado desde el GPT-3.5, que solo podía escribir textos, hasta ser capaz de refutar conjeturas matemáticas que llevaban décadas sin resolverse.
Por otro lado, las escuelas siguen evaluando a los estudiantes con el mismo sistema: memorización, respuestas estándar, exámenes a libro cerrado.
Tareas, exámenes, trabajos de investigación... Todo sigue igual. Buscando en todo el sistema educativo, no encuentra ni un cambio estructural importante.
Un hombre que acertó con la «Ley de Escalado» (Scaling Law), pero que se equivocó en su visión sobre la educación.
Dice que este es uno de sus mayores errores de predicción en los últimos años.
Un hombre que menciona constantemente la Inteligencia Artificial General (AGI), está preocupado por lo que sucede en las aulas.
¿Qué es lo que realmente teme?
Pensó que las escuelas ya deberían haber cambiado
Retrocedamos a noviembre de 2022, cuando ChatGPT se acababa de lanzar.
En ese momento, el juicio de Altman era aún optimista:
El primer año, los estudiantes lo usarían para hacer trampas y no aprenderían mucho; luego el sistema educativo se reconstruiría por sí solo, enseñando mucho mejor que antes.
Según su visión, los profesores asignarían proyectos que requirieran el uso de la IA, y los estudiantes tendrían que ejercitar más la mente y pensar en cosas nuevas.
En 2024, incluso dijo públicamente que era optimista: la superinteligencia traería un tutor personal para cada persona, y la educación pasaría de la memorización mecánica a la resolución de problemas y el pensamiento crítico.El resultado es que la IA ha avanzado a pasos agigantados cada año, mientras que la educación no se ha movido ni un ápice.
La subcontratación a la IA está vaciando el pensamiento crítico
Esta desconexión es lo que realmente preocupa a Altman.
Dice que si se sigue enseñando y evaluando a los estudiantes con los métodos del "mundo pre-AGI", no solo hará que estos métodos dejen de funcionar, sino que también hará que las personas "no aprendan a pensar", provocando que el pensamiento crítico se atrofie poco a poco.
Subcontratar el pensamiento a la IA al principio solo es por comodidad.
Pero lo que no se usa se atrofia, y esa capacidad mental responsable del pensamiento independiente, al igual que un brazo que no se usa, se reducirá y debilitará en silencio, o en palabras de Altman: atrofia muscular (atrophy).
¿Es esto solo una preocupación de Altman, o ya es un hecho que está ocurriendo?
Algunos estudios muestran que después de que ChatGPT llegó a las aulas, las calificaciones de los exámenes mensuales cayeron alrededor del 20% en seis meses; en los exámenes de acceso de alto impacto que realmente deciden el futuro, las calificaciones cayeron un 18% y un 24% respectivamente, y estos efectos negativos tardan hasta dos años en manifestarse claramente.
Algo aún más revelador es un análisis de la Universidad de California, Berkeley (UC Berkeley).
En una muestra de más de 500,000 calificaciones, en asignaturas como escritura y programación, las notas después de ChatGPT claramente mejoraron, pero todo el aumento fue en las tareas, mientras que las calificaciones de los exámenes no se movieron en absoluto.
Análisis de la UC Berkeley de más de 500,000 calificaciones: Tras el lanzamiento de ChatGPT, la proporción de notas A y A- en asignaturas de escritura y programación aumentó significativamente (azul significativamente positivo), mientras que B+ e inferiores apenas se movieron. (Fuente: Chirikov/CSHE)
¿Por qué? Esto es "subcontratar", no "aprender".
Otro estudio que abarcó millones de interacciones matemáticas en EE.UU. a lo largo de una década también apunta a la misma conclusión: con la llegada de los chatbots, los problemas se resuelven más rápido, pero se aprende menos.
Las tareas se entregan cada vez más impecables, pero la mente está cada vez más vacía.
El prometido Renacimiento educativo, ¿por qué no llegó?
No es solo Altman quien está desconcertado.
Ryan Brewer, miembro del equipo técnico de OpenAI, publicó diciendo que le sorprende que los grandes modelos de lenguaje no hayan desencadenado un Renacimiento educativo:
¿No debería aprender un idioma en un mes? ¿En qué nos equivocamos?
Cuestionamientos similares se propagaron rápidamente en X: teniendo en nuestras manos la herramienta de aprendizaje más poderosa de la historia, ¿por qué el tutor personal de IA aún no ha llegado a todos los hogares y por qué la revolución educativa tarda tanto?
La respuesta no está en la tecnología, sino en la inercia del sistema.
El sistema de evaluación universitario, exámenes, trabajos, tareas, se ha basado durante siglos en una premisa implícita: estas cosas llevan mucho tiempo, nadie tomará atajos.
Con la llegada de la IA, esa premisa ha cambiado.
Pero las escuelas siguen usando los estándares de la era pre-AGI para medir a una nueva generación que ya ha crecido con la IA, cuando la realidad es que la primera generación nativa de ChatGPT ya se ha graduado.
Las herramientas se renuevan con un número de versión, el sistema tarda una generación: la tecnología está lista desde hace tiempo, pero las reglas siguen estancadas en la era anterior.
Un tutor personal de IA incansable las 24 horas, capaz de adaptarse a cada estudiante, y casi gratuito, teóricamente podría estar disponible hoy para cada niño.
Pero no llega, y la razón real detrás de esto es la velocidad a la que el sistema educativo se reconstruye a sí mismo.
En la misma charla, Altman lanzó otro juicio:
Han pasado tres años y medio desde la aparición de ChatGPT. Incluso si la IA solo avanza tres años y medio más por la misma curva, lo que la sociedad humana podrá hacer estará en un nivel completamente distinto al de hoy.
A medida que la tecnología avanza a un ritmo exponencial, la brecha con la educación solo se hará más grande, y finalmente serán los estudiantes que hoy están sentados bajo los viejos exámenes, tareas y sistemas de evaluación quienes tendrán que llenar ese vacío.
Las habilidades que aprenden podrían ser asumidas por la IA al salir de la escuela; la capacidad de juicio que no han ejercitado podría ser difícil de recuperar en toda su vida.
Lo que hay detrás es una "deuda cognitiva" de toda una generación.
Si la máquina puede escribir, ¿por qué la gente aún tiene que aprender?
Entonces, ¿qué se debería enseñar?
La respuesta de Altman es algo contraintuitiva: hay cosas que, aunque la máquina pueda hacerlas mejor, las personas aún deben hacerlas con sus propias manos.
Puso su propio ejemplo.
Dijo que es de esas personas que "piensan escribiendo", escribe grandes cantidades de textos que nunca muestra a nadie, solo para aclarar un problema, y está agradecido de haber aprendido a escribir.
Lo mismo con la programación, la IA puede generar código en un segundo, pero el proceso de construir la lógica con las propias manos ejercita el cerebro.
En resumen, escribir y programar son como los problemas de demostración matemática en la era de las calculadoras: la máquina ya puede dar el resultado, pero aún hacemos que los estudiantes los resuelvan por sí mismos. El objetivo no es la respuesta al problema, sino las habilidades metacognitivas de "pensar" y "aprender", y la escritura y la programación son precisamente las herramientas para entrenarlas.
Siguiendo esta línea, Altman aboga por cambiar el objetivo educativo de "recordar más conocimiento" a "formular mejores preguntas"; de evaluar la memoria, a evaluar el juicio, la creatividad y las verdaderas habilidades interdisciplinarias.
Y la raíz del problema está precisamente en el sistema de evaluación.
¿Qué evalúan los exámenes de hoy?
Memoria, respuestas estándar, realización individual a libro cerrado. Estas tres cosas son justo lo que la IA hace mejor y puede hacer por ti.
Cuando las escuelas siguen evaluando a los estudiantes por "quién recuerda más, quién responde con más precisión", la IA ya ha convertido "recordar más, responder con precisión" en una mercancía de costo cero.
¿Cuánto sentido tiene medir la capacidad de la próxima generación con una vara que la IA puede superar fácilmente?
Esto es lo que realmente preocupa a Altman: no es tan crucial si los estudiantes usan o no IA, lo crucial es si saben verificarla.
Algo aún más preocupante que depender demasiado de la IA, es usarla y no saber verificar, aceptando sin crítica lo que la máquina produce.
Si dejamos que esta inercia continúe otros tres años y medio, una generación irá perdiendo poco a poco el campo de entrenamiento del pensamiento independiente, y cuando se dé cuenta, descubrirá: ya no sabemos muy bien cómo pensar por nosotros mismos.
Referencias:
https://www.youtube.com/watch?v=F_7M4Hc-usM
https://x.com/hesamation/status/2073884828861071557
https://x.com/ryanbrewer/status/2073812031988535760
Este artículo proviene del WeChat público "新智元" (Nueva Era de la Inteligencia), autor: ASI启示录
