Platón, en el Fedro, pone en boca de Sócrates una crítica a la escritura: al confiar en ella, los hombres ejercitarán menos la memoria. La imprenta despertó el temor de que la abundancia de libros produjera un conocimiento más superficial. La máquina de escribir cambió el modo de redactar y revisar los textos. El procesador de textos hizo que fuera habitual escribir corrigiendo continuamente, en lugar de hacerlo de forma lineal. Ahora la IA generativa no solo corrige o facilita la edición, sino que puede sugerir ideas, organizar argumentos y proponer un estilo.

Esta secuencia evolutiva aparece con acierto en el artículo de 2024 titulado Is ChatGPT Transforming Academics’ Writing Style? Es de hace dos años con lo cual los abstracts de los artículos revisados (un millón) y algunas de sus conclusiones han pedido perder vigencia, pero al alza. Se concluyó que un 35% de los de los resúmenes presentaban rasgos de ChatGPT. O sea producto de la petición: “revise este texto”. Similitud estilística (directa por transcripción o indirecta por acostumbramiento), pero nada más de momento. En el artículo se advierten algunos riesgos como cierta homogeneización del lenguaje científico; pérdida de diversidad estilística; dificultad creciente para distinguir entre escritura humana y escritura asistida; posible empobrecimiento de la voz personal del investigador. Sinceramente estos riesgos no me parecen preocupantes en su desarrollo actual. El investigador es el que investiga. Lo más interesante del artículo es esta pregunta: ¿Estamos empezando nosotros a escribir como la IA? dejando lejos aquella otra interrogación inicial de hace años: ¿Puede la IA escribir como nosotros? En 2025 los mismos autores del artículo anterior concluyeron que se estaba dando un coevolución entre humanos y modelos de lenguaje: las personas adaptan su escritura en respuesta a la IA, y esa adaptación hace cada vez más difícil detectar su influencia. Lógico e interesante como fenómeno pero nada más. Puesto que lo interesante de un artículo de investigación es su aportación científica junto a la metodología escogida para llegar a determinadas conclusiones desconocidas antes de su publicación. Las cuestiones léxicas son secundarias evidentemente: IA como herramienta.

Francisco Marcos Marín acaba de escribir un libro titulado La escritura fluida: IA y la transformación del texto. No he leído todavía el ensayo pero me baso para este comentario en la recensión que hace José Manuel Grau Navarro que completan los argumentos comentados anteriormente. Marcos Marín (catedrático emérito de la Universidad de Texas (San Antonio, EE. UU.), ha sido también catedrático de Lingüística General en la Universidad Autónoma de Madrid) sostiene que la inteligencia artificial está transformando el concepto tradicional de texto. Hasta ahora, un texto era una obra cerrada y definitiva; con la IA se convierte en una estructura dinámica que puede resumirse, reorganizarse, traducirse, adaptarse a los distintos niveles de dificultad e incluso modificarse casi sin límites.

Sin embargo, esta nueva flexibilidad no elimina la figura del autor. Al contrario, el autor adquiere una responsabilidad mayor: es quien decide cuál es la versión definitiva del texto y quien responde por su contenido. La IA puede proponer alternativas, pero no sustituye el juicio humano. Esta primera conclusión me parece muy interesante. Sin autor no hay decisión final para que exista un texto. Sin autor solo hay falsificación, fraude, engaño, pereza, ineptitud.

El ensayo también explica que la IA ha cambiado la relación entre el ser humano y las computadoras. Durante décadas, las personas tuvieron que aprender lenguajes informáticos para comunicarse con ellas; ahora ocurre lo contrario: son las máquinas las que aprenden las lenguas naturales, lo que hace posible interactuar con ellas mediante el lenguaje cotidiano.

Sin embargo, tal y como se ha señalado también por otros analistas el problema es la calidad léxica y estilística del español que se emite a través de los diversos operadores de la IA. Es clave preguntarse, por tanto, por el papel de los corpus lingüísticos o sea las grandes colecciones de textos con las que se entrenan los modelos. Marcos Marín advierte que la calidad de la IA depende en gran medida de esos corpus y critica el predominio del inglés en los datos de entrenamiento, porque puede introducir giros y estructuras poco naturales de otros idiomas, como sucede con el caso del español. Defiende, por ello, el desarrollo de corpus amplios y de calidad para entrenar nuestro idioma en las diversas marcas que prodicen IA. El autor de la recensión le pregunta a ChatGPT con qué corpus del español ha sido entrenado. La respuesta es genérica: webs, Wikipedia, libros, prensa, documentos institucionales, etc. Como se puede comprobar no aparecen los mejores corpus que son los de la RAE: el Corpus Diacrónico del Español (CORDE) es un corpus textual de todas las épocas y lugares en que se habló español, desde los inicios del idioma hasta el año 1974 (250 millones de registros) y el Corpus de Referencia del Español Actual (CREA) desde 1975 hasta 2004 (160 millones de formas de todos los países de habla hispana). Sin duda habrá que trabajar la solución contra este abuso de poder lingüístico.

El autor distingue también entre la capacidad estadística de la IA y la auténtica comprensión humana. Los modelos pueden reconocer patrones, estilos, géneros e incluso detectar ironías con gran precisión, pero carecen de intención, experiencia vital y voluntad comunicativa. Por eso, aunque produzcan textos convincentes, no pueden asumir la responsabilidad del significado ni de la verdad de aquello que escriben. Las conclusiones son optimistas por parte de Marcos Marín. Considera que la IA puede liberar al escritor de tareas mecánicas -como elaborar índices, resumir documentos o revisar aspectos formales- para que dedique más tiempo a pensar, interpretar y construir el sentido del texto. En lugar de sustituir al autor, puede reforzar su papel intelectual si se utiliza con espíritu crítico. Totalmente de acuerdo con esta conclusión: La verdadera función del autor ya no consiste tanto en escribir cada palabra como en fijar el sentido del texto y asumir la responsabilidad de su versión final. Sin embargo, es posible que puedan resultar más sorprendentes estas aseveraciones, especiamente para un filólogo: la IA puede ayudar a la modernización de la filología en ediciones críticas, bibliotecas agénticas (agentic AI), transliteración de textos complicados. En fin, todo un alivio para mejorar la complicada pero apasionante crítica textual. Me parece necesario interesante también traer a colación el artículo de Alberto Montaner distinguiendo la labor del lingüista de la del filológo: Lo que mejor caracteriza el método filológico es su peculiar articulación de lo lingüístico, lo histórico-literario y lo sociocultural en el esfuerzo por editar y explicar cualquier producción textual. […] Aquí está una de las claves del distanciamiento de numerosos lingüistas respecto de la filología. Esta ha tenido siempre una doble fundamentación en lo lingüístico y en lo textual, por lo que es lógico que no se sientan identificados con ella quienes se dedican al estudio del lenguaje de modo genérico (lingüística general) o específico, y este a su vez de forma teórica (estudio de tales o cuales lenguas, de manera individual o comparada) o práctico (lingüística aplicada).

Pero el problema esencial de la IA no está en las cuestiones analizadas en esta entrada. La clave consiste en no deslizarse hacia la corriente filósofica denominada posthumanismo. Como muestra: el ser humano no ocupa una posición privilegiada en el universo; las fronteras entre humano, animal y máquina son cada vez menos nítidas… Ni por supuesto ayudar de forma inadvertida a que se implante el transhumanismo que tiene un objetivo más práctico: “mejorar” al ser humano mediante la tecnología (interfaces cerebro-computadora).

Pero el punto crucial aparece formulado por León XIV en Magnifica Humanitas, una encíclica que bien puede considerarse la Rerum novarum del siglo XXI (n. 95).:  Aquí es necesario reconocer un aspecto decisivo, que ya he mencionado antes: en muchos casos, en el contexto digital, el control de las plataformas, las infraestructuras, los datos y la capacidad de cálculo no es prerrogativa de los estados, sino de grandes actores económicos y tecnológicos que, de hecho, determinan las condiciones de acceso, las reglas de visibilidad y las mismas posibilidades de participación. Cuando un poder de tal magnitud se concentra en pocas manos, tiende a hacerse opaco y a eludir el control público, y crece el riesgo de un desarrollo distorsionado que provoca nuevas dependencias, exclusiones, manipulaciones y desigualdades. Para tener una opinión más fundada sobre este tema hay que leerla y, si es posible, estudiarla.