Fei-Fei Li: el verdadero riesgo de la IA en las aulas es que los estudiantes dejen de querer aprender

      TL;DRFei-Fei Li dice que el peor resultado de la IA en las escuelas no es hacer trampa, sino que los estudiantes pierdan su autonomía y motivación. Advierte igualmente contra prohibir las herramientas. Dice que la IA funciona mejor una vez que un estudiante ya está comprometido y atascado. Habló en el podcast Huberman Lab, lanzado el lunes.

      Fei-Fei Li piensa que las escuelas se están preocupando por lo incorrecto. El peligro de la IA en las aulas no es que los estudiantes la utilicen para hacer trampa, argumenta, sino que les quitará su razón para aprender en absoluto. Hizo el caso en el podcast de ciencia Huberman Lab, en un episodio lanzado el lunes.

      “El peor resultado absoluto es que nuestra joven generación, su autonomía y motivación humana para aprender y vivir sean arrebatadas por herramientas”, dijo Li, la profesora de informática de Stanford conocida como la madrina de la IA. “No debería ser quitada por humanos ni por máquinas.”

      Usadas mal, dijo, las herramientas podrían dejar a una generación que no ha “desarrollado adecuadamente el cerebro.” Ella es igualmente cautelosa con la reacción opuesta. “Ambas cosas me preocupan”, dijo. “Ya sea negar la herramienta o quitar la autonomía y la motivación.”

      La evidencia detrás del debate aún se está formando. Un informe de Oxford University Press del año pasado encontró que los estudiantes ganaban velocidad mientras perdían profundidad de pensamiento. La investigadora del MIT Nataliya Kosmyna encontró por separado que las personas a las que se les dio IA generativa para escribir ensayos tuvieron un rendimiento peor con el tiempo que aquellos que usaron Google o ninguna ayuda en absoluto.

      Ese segundo hallazgo es controvertido. En diciembre, cuatro investigadores publicaron un comentario formal sobre el estudio de Kosmyna, cuestionando su tamaño de muestra, su análisis de EEG, su consistencia en los informes y su transparencia. Elogiaron el conjunto de datos subyacente, pero argumentaron que los resultados podrían leerse de manera más conservadora.

      Vivienne Ming, científica jefe del Possibility Institute, dijo a Business Insider a principios de este año que la mayoría de los usuarios de IA que estudió estaban buscando usarla para pensar menos. Es el mismo patrón que los investigadores de Wharton han etiquetado como rendición cognitiva, y también aparece en los lugares de trabajo, donde la investigación sugiere que los juniors nunca aprenden a depurar.

      La alternativa de Li se sitúa entre prohibir las herramientas y entregarlas. Recordó haber luchado con la química orgánica como estudiante de premedicina, cuando las horas de los asistentes de enseñanza eran limitadas y los profesores tenían solo un tiempo limitado para preguntas. Con un chatbot, dijo, habría preguntado mucho más.

      “Sé dónde estoy atascada”, dijo Li. “Tengo la motivación para aprender. Solo necesito orientación.”

      Esa distinción debería dar forma a cómo las escuelas abordan la tecnología, argumentó, tratándola como una forma de profundizar en lugar de un riesgo de trampa a controlar. “Busquemos una manera de mantener la motivación y la autonomía de nuestros hijos y estudiantes”, dijo. Bien hecho, añadió, podría hacer que los futuros estudiantes sean “mucho más inteligentes que nosotros porque están superpoderados.”