Ya no son solo los estudiantes quienes descubren el valor de las fuentes de investigación en línea —incluidos compiladores, modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), sitios de recomendación y sistemas similares a los *chatbots*— que facilitan la labor operativa de generar conocimiento en plataformas dedicadas al consumo y la producción de datos, los cuales los seres humanos a veces interpretan como conocimiento. Estas plataformas se disponen en capas dentro de un espacio tridimensional entre los productores de conocimiento (organizados a su vez en jerarquías sociales y económicas: académicos, *influencers*, líderes de opinión, manipuladores, propagandistas, teólogos, agitadores, la "gente común", organismos económicos, sociales y culturales, entre otros). Cada uno de estos grupos impone sus propias reglas de producción y consumo y, a menudo, se encuentra profundamente interconectado con los demás (mediante dinámicas de acoplamiento estructural, irritación o interpenetración —alineadas con intersubjetividades totales o parciales—). En conjunto, estas dinámicas impulsan ahora a los sistemas colectivos humanos hacia la gestión o la búsqueda de estructuras más conscientes para ordenar sus "jaulas cognitivas" y, a partir de ahí, ordenar a los seres humanos agregados que constituyen sus consumidores y productores —ya sea en la producción económica, social, cultural o política—, sirviendo además como el medio por el cual la cognición y el ordenamiento humanos pueden volverse colectivos, estables y objeto de una disciplina (a veces extrema). Dicha disciplina adopta ahora una forma virtual, manifestándose a través de los tropos heredados de antiguas formas de apostasía, herejía, desviación, conductas rebeldes y similares; elementos que siempre han servido como objetos de datos e información para las plataformas destinadas a mantener no al individuo humano, sino necesariamente al colectivo humano (aquí, aquí, aquí, aquí, aquí, aquí, aquí y aquí se encuentran enlaces a reflexiones sobre diversos aspectos de esto).
Sin embargo, es en la organización de la base de producción de conocimiento de esta industria fundamental —dedicada a la protección, producción y disciplina de la colectividad estable en la era de lo virtual, donde la inteligencia de las máquinas comienza a asumir el papel de guardia pretoriana colectiva—, donde estos impulsos vuelven a resultar interesantes. Estas reflexiones surgieron al considerar una publicación bastante interesante y útil en "X":
Emrullah @emrullahai
Traducido del turco
SITIOS QUE LOS ACADÉMICOS Y ESTUDIANTES DE DOCTORADO UTILIZAN SIEMPRE, PERO QUE NO QUIEREN QUE TODO EL MUNDO CONOZCA. Guarden esto sin falta. No necesitan seguir pagando constantemente en el ámbito académico. Los sitios que figuran a continuación serán más que suficientes para ustedes. 1. http://annas-archive.org La biblioteca abierta más grande del mundo. Casi todos los libros de texto asignados por sus profesores están disponibles aquí de forma gratuita. 2. http://scispace.com Un motor de búsqueda de artículos académicos. Ordenen los resultados por citas para encontrar las investigaciones de mayor impacto. 3. http://papernity.com Un motor de generación de tesis y artículos académicos. Redacción de secciones sin alucinaciones. 4. http://semanticscholar.org Buscador de artículos impulsado por IA, desarrollado por el Allen Institute. Resalta cada cita en su contexto. 5. http://connectedpapers.com Introduce un artículo y visualiza todos los trabajos relacionados en un gráfico. Revela qué leen realmente los expertos en conjunto. 6. http://elicit.com Un asistente de investigación basado en IA. Haz cualquier pregunta y obtén tablas de artículos estructuradas junto con hallazgos clave. 7. http://consensus.app Combina los resultados de miles de artículos en una única respuesta. Evita la selección sesgada de datos (*cherry-picking*). 8. http://researchrabbit.ai El Spotify de los artículos. Sugiere nuevas investigaciones basadas en lo que ya has leído. 9. http://litmaps.com Visualiza cadenas de citas. Muestra cómo una idea se ha propagado a lo largo de décadas de investigación. 10. http://scite.ai Indica qué artículos respaldan, refutan o mencionan una afirmación concreta. Ahorra horas de verificación de datos. 11. http://core.ac.uk 200 millones de artículos de acceso abierto en un único índice de búsqueda. El archivo académico gratuito más grande del mundo. 6:24 a. m. · 30 de junio de 2026·391,1 mil visualizaciones (Fuente citada AQUÍ; original en turco AQUÍ)
Permítanme ser claro, aunque solo sea porque los impulsos actuales de ciertos sistemas cognitivos podrían interpretar esto como una forma de cebo de clics (*clickbait*) o de incitación a la ira (*rage bait*), bajo diversas perspectivas. En primer lugar, no me preocupa el valor de estas recomendaciones; no comparto la lista como un respaldo ni para fomentar comportamientos —éticos o no— en la producción o el uso del conocimiento, independientemente del sistema o el propósito con el que se utilicen estas herramientas potenciadas por máquinas. Dejo eso para quienes estén más interesados en preservar la integridad de la "jaula cognitiva" en la que se encuentren inmersos.
Quizás lo más interesante sea la forma en que estas herramientas emergentes de producción de conocimiento mediante máquinas permiten vislumbrar cómo la generación de saber se desvincula de la experiencia humana. El conocimiento se convierte, cada vez más, en una mercancía —una materia prima— para la construcción de otros objetos (sociales, culturales, económicos, etc.) y para la creación de procesos y objetos de utilidad social; entre ellos, los bloques de conocimiento que permiten a la sociedad racionalizarse a sí misma y, en consecuencia, ordenar racionalmente sus fuerzas productivas —incluidos los seres humanos— en su seno. En este proceso, se invierten los planteamientos del posmodernismo y su crítica social.
Lo que constituía el elemento crítico de lo humano en la formación del *habitus* (Bourdieu), el poder-saber (Foucault) y el *Lebenswelt* o mundo de la vida (Husserl) está mostrando signos de transferir ese papel fundamental a los sistemas de máquinas y a sus crisoles de producción de conocimiento y datos —heredados o apropiados de los humanos—. Los expertos (médicos, psicólogos, académicos, criminólogos: esa clase experta de vanguardia) ya no pueden ejercer autoridad basándose en la apariencia discursiva de poseer hechos objetivos, desplegados con autoridad dentro de discursos históricamente establecidos (Foucault). En su lugar, se convierten en canales de autoridad, siempre y cuando resulte socialmente útil dotar a su función ministerial de tal significado. El conocimiento ya no se genera exclusivamente en plataformas especializadas (los campos de Bourdieu, el mundo académico, el derecho, la medicina) supervisadas por expertos que actúan como agentes cuyas percepciones y prácticas están moldeadas por su *habitus* (hábitos y disposiciones culturales arraigados) en una suerte de bucle intersubjetivo recursivo (Bourdieu). Pasan a ser facilitadores, operarios de una producción cuya intersubjetividad ocurre ahora en los crisoles del aprendizaje automático y en espacios computacionales (y pronto cuánticos), para luego ser traducida y simplificada para el consumo humano. Los expertos humanos pueden servir ahora de puente entre los «sistemas expertos» abstractos (como algoritmos, instituciones o ciencias formales) y las realidades intuitivas del mundo de la vida. Pueden aportar el contexto, la empatía y el criterio necesarios para aplicar el conocimiento teórico a escenarios humanos complejos del mundo real. Sin embargo, hay un paso muy breve entre preservar el papel del experto como canal y democratizar el canal mismo.
¿Y adónde conduce esto al colectivo humano? Quizás de vuelta a Nietzsche y a su *El crepúsculo de los ídolos*. Nuestras élites quedan reducidas nuevamente al arquetipo del sacerdote: esa vanguardia elegida, de algún modo, para interpretar o «escuchar» la voz de una fuente externa generadora de verdad; una verdad cuya creencia sirve de argamasa para racionalizar el mundo y organizar a los seres humanos colectivizados. Ahora es posible percibir la ironía en la célebre pregunta de Nietzsche: «Dios ha muerto. Dios sigue muerto. Y nosotros lo hemos matado. ¿Cómo nos consolaremos, nosotros, los asesinos de todos los asesinos?». La respuesta, al parecer, es la que advirtió en su día Mary Shelley: recreamos a Dios a nuestra propia imagen; hemos moldeado un dios a nuestra semejanza e insuflado vida humana a sistemas de máquinas a los que ahora serviremos, convirtiéndolos en un mecanismo más para que las vanguardias controlen a los seres humanos colectivizados (cuestión que se analiza más a fondo en el contexto cognitivo de la era de la inteligencia de las máquinas aquí: *The Soulful Machine, the Virtual Person, and the “Human” Condition*).
A continuación, se presenta la versión en formato póster de la primera imagen, a modo de resumen del argumento. Versión HTML AQUÍ.
No comments:
Post a Comment