«El gato de Schrödinger y la inteligencia artificial: abrir la caja con criterio»

 

«El gato de Schrödinger y la inteligencia artificial: abrir la caja con criterio»

La famosa paradoja del gato de Schrödinger —diseñada por Erwin Schrödinger en 1935 para ilustrar las dificultades de aplicar principios cuánticos a objetos macroscópicos— contiene hoy una lección útil para cualquiera que trabaje con inteligencia artificial: la realidad que obtenemos depende, en gran medida, del acto de observación. En términos modernos, los large language models (LLMs) y otros sistemas generativos contienen muchas salidas posibles hasta que el usuario formula un prompt y desencadena una única respuesta concreta. Esta metáfora no busca trivializar la física cuántica, sino ofrecer una brújula conceptual para entender cómo interactuar con máquinas que operan por probabilidad y predicción.

¿Qué significa esto en la práctica?

Los modelos de lenguaje modernos funcionan mediante predicción token-a-token: para cada posición, el modelo estima una distribución de probabilidad sobre posibles continuaciones y selecciona (o muestrea) una de ellas. Es decir, antes de interactuar, existe una “superposición” de salidas potenciales; la interacción (el prompt, el contexto, las instrucciones) colapsa esa superposición en un texto concreto. Este mecanismo es el corazón del comportamiento observable de arquitecturas como los Transformers.

Implicaciones clave para profesionales

1. El usuario es co-autor. En muchas aplicaciones (educación, marketing, generación de contenidos), la calidad del resultado depende más de la interacción que de una supuesta “magia” del modelo. Diseñar buenos prompts es ahora una competencia estratégica —prompt engineering— y no una curiosidad técnica.
2. Human-in-the-loop es imprescindible en áreas críticas. En salud, finanzas o decisiones legales, la IA debe complementar —no sustituir— la supervisión profesional. La literatura médica reciente insiste en que la IA aumente la capacidad humana sin reemplazar el juicio clínico.
3. Sesgos y trazabilidad. La salida de un modelo refleja los datos y las decisiones de diseño. Registrar prompts, versiones de modelo y resultados es una práctica necesaria para auditar sesgos y errores, y para cumplir con marcos regulatorios emergentes.

Aplicaciones y límites con ejemplos concretos

• Educación personalizada. Un tutor basado en IA puede adaptar explicaciones al estilo del alumno, pero la variabilidad de respuestas exige supervisión docente y diseño instruccional robusto. Comparar variaciones (A/B de prompts) ayuda a elegir la respuesta más pedagógica.
• Creatividad asistida. Un mismo prompt con leves variaciones produce obras con estilos diferentes; esto es una ventaja creativa, pero también una razón para usar procesos de control de calidad cuando el resultado se publique en nombre de una marca.
• Diagnóstico asistido. Las herramientas de apoyo diagnóstico pueden acelerar procesos y detectar patrones, pero deben integrarse con protocolos clínicos y verificarse en estudios controlados antes de confiarles decisiones críticas.
• Recomendaciones y consumo de información. Los resúmenes de noticias o recomendaciones dependen de las señales que el usuario dé; el “frame” del prompt condiciona el enfoque y puede introducir sesgos informativos.

Cómo «abrir la caja» con criterio — guía práctica

1. Formula preguntas claras y con propósito. No pidas “hazme un texto” si necesitas un informe técnico: especifica formato, público, tono y extensión.
2. Proporciona contexto: datos, objetivos, ejemplos de salida deseada.
3. Itera y compara: solicita varias versiones y evalúa diferencias; usa métricas objetivas si es posible.
4. Usa human-in-the-loop: siempre revisa salidas en dominios sensibles.
5. Registra todo: prompts, timestamps, versión de modelo y salida (para auditar).
6. Contrasta con fuentes fiables cuando el dato sea crítico; la IA es poderosa, pero no infalible.

Conclusión: responsabilidad y oportunidad

La metáfora del gato no intenta paralizar la acción; busca orientar. En la era de la IA, abrir la caja sin testigos ni criterios es arriesgado. Si en cambio combinamos diseño de interacción, control humano y rigor metodológico, podremos aprovechar capacidades inéditas: automatizar tareas repetitivas, ampliar la creatividad humana y mejorar procesos en salud y educación, manteniendo la responsabilidad como principio rector.

 

Fuentes

1. Schrödinger, E. “Die gegenwärtige Situation in der Quantenmechanik” (1935) — DOI / Springer: https://doi.org/10.1007/BF01491891. SpringerLink
2. Vaswani, A. et al., “Attention Is All You Need” (Transformer, 2017) — arXiv / NeurIPS PDF: https://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf. NeurIPS PapersarXiv
3. Brown, T. et al., “Language Models are Few-Shot Learners” (GPT-3, 2020) — NeurIPS / arXiv PDF: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf. NeurIPS
4. Topol, E. J., “High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence” — Nature Medicine (2019): https://www.nature.com/articles/s41591-018-0300-7. Nature
5. PubMed entry (Topol): https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30617339/. PubMed