¿Qué son las LLMS en IA y cómo te van a afectar?

¿Qué son las LLMS en IA y cómo te van a afectar?

Los LLM o modelos de lenguaje grandes son programas de IA a gran escala que imitan la comunicación humana, ¿y por qué son problemáticos para ti? El simple tamaño de estos ya es un problema en sí mismo y eso los hace capaces de ser extremadamente dañinos a mayor escala. Pueden usarse para fines nefastos, el proceso de recolección de datos, porque es tan complejo y abarca toda la información de internet, incluso los datos que no quieres que tengan, ellos aprenden de eso, y especialmente los autores están siendo afectados, con muchos alegando que su trabajo ha sido usado para entrenar estos modelos sin su permiso, pero hay tantas amenazas más allá de eso que afectan a todos los humanos que viven una vida normal, la información, por ejemplo, está muy en riesgo, puede ser manipulada, agotada, puede deducir detalles importantes sobre ti, puede atacarte maliciosamente con amenazas de ciberseguridad, revelar información personal, también puede ser muy perjudicial para el medio ambiente, el fracaso definitivo de la burbuja de la IA, porque aunque esta es una nueva tecnología que ha consolidado su nombre y definido muchos aspectos de la sociedad moderna de hoy, lo negativo supera cualquier posibilidad que tenía, y seguirá siendo una parte importante de la era digital y muchos aún apostarán por su éxito, sin embargo, los artistas y creativos están reaccionando a los efectos que ha tenido en sus carreras, y cómo ahora la gente está muy preocupada por que les quiten sus trabajos, pero al final del día, esta tecnología es cara, cara en recursos naturales y económicos, no se puede usar de manera eficiente, quizás nunca.

La ciberseguridad tiene un nuevo desafío, los LLMs, y si es que han llegado para quedarse, los responsables de establecer sus límites ahora están siendo puestos bajo el foco, todavía es combatible, todos los efectos negativos todavía se pueden evitar, porque al final, como muchos han sugerido, lo peor que puede pasar, lo realmente inevitable, es que el cerebro humano se acostumbre a un patrón de pensamiento a través de un LLM, y déjame explicar, podrías preguntarle algo al modelo de lenguaje y él puede responderte con respuestas que ha encontrado en la web, y tú lo crees, ese es el error fatal, esa información no sirve de nada si no la cuestionas, buscas una discusión más profunda, verificas con fuentes confiables, y esta herramienta aparentemente inofensiva ha ido más allá de ser solo una tecnología que te ayuda a encontrar información más accesible, se ha convertido en un fenómeno cultural y un asistente virtual para tu vida diaria, y ese es el mayor riesgo de todos, perder la conexión con la vida real y la profundidad del pensamiento y emoción humana.

Cómo emplear la información es clave, y suena contraproducente, porque esta tecnología está entrenada para hacer exactamente eso, pero no puede ser como las neuroconexiones del cerebro humano, puede ser lo más parecido que haya, sin embargo, el poder sigue estando en cada persona de esta sociedad para usar lo que saben y aplicar esas habilidades y herramientas en su vida diaria y enfrentar todos los problemas con esa experiencia, todos deberían ser conscientes de lo que es este fenómeno y lo que implica, la gente debe saber que la información de alta calidad puede ser escasa pero vale totalmente la pena, todos deberían aprender a pensar críticamente, a ser objetivos y empáticos, la gente necesita saber que estas cualidades son tan importantes ahora, los humanos deben seguir siendo ellos mismos y mantener eso con valentía.

No obstante, tal vez entender más sobre los LLMS arroje algo de luz sobre estas preocupaciones y permita que todas las personas de diferentes profesiones y trabajos puedan discernir las consecuencias reales que les afectarán y cómo mantenerse informadas en caso de que surja algún problema, estando conscientes e informadas de la mejor manera posible, especialmente hoy en día, cuestionando todo y teniendo la curiosidad y el liderazgo para evaluar los datos que se te han dado, analizar, analizar, analizar, tu cerebro es más capaz que el algoritmo, con el don del conocimiento y la información, aunque sea desafiante, es la defensa más fuerte contra el mal uso de la tecnología.

En primer lugar, se supone que debe ayudar a las personas, sin embargo, como propone Carver, 2023, “Si dejas de practicar la resolución de problemas, tu pensamiento crítico no solo se estancará: se atrofiará.” Así que sí, existen para realizar una amplia variedad de habilidades que los humanos ya pueden hacer y necesitan seguir practicando por sí mismos sin la asistencia adicional, son un complemento de razonamiento, sintaxis, visualización, y ahora se manifiestan físicamente como mega centros de datos que consumen energía, algo que impactará el cambio climático global de una manera u otra.

Sin embargo, es importante no sembrar miedo, un montón de artículos que discuten nuevos desafíos y problemas que la sociedad enfrentará, como este, están aquí para discutir, abrir la conversación y ayudarte a entender lo que puede pasar, para que puedas formar tu propia opinión y usar la tecnología de manera más sabia, porque esto no es algo necesario aunque parezca que todos los campos quieren un pedazo de ello, una gran frase que lo explica es de Carlini, 2025 “La tecnología no hace el futuro por definición”, aunque exista y esté ahí, todavía quedan muchas cosas por esperar y ayudar a construir, por lo que el optimismo todavía puede prevalecer en la incertidumbre.

Entonces necesitas estar preparado, incluso si es una función integrada en los motores de búsqueda por ejemplo, esas son bastante simples e inofensivas, pero aun así necesitas saber sobre ellas y cómo usarlas correctamente, no obstante, las cosas de las que necesitas estar más consciente son los detalles más ocultos.  

Por ejemplo, la adulación, puede que no sepas sobre esto dependiendo de cómo uses los programas de “IA”, pero especialmente los modelos de lenguaje, que están diseñados para estar siempre de acuerdo con el receptor, lo que puede llevar a que las personas perpetúen comportamientos dañinos, así como a la difusión de información falsa, en estos casos peligrosos, no reconocemos que la responsabilidad no recae solo en el usuario, los diseñadores, los responsables de políticas, la ley y muchos otros departamentos especializados son los que necesitan intervenir y crear formas más seguras de usar este tipo de programas. Y esto no significa que deban restringir su uso, para nada, solo asegurarse de que los peligros reales sean tratados y reciban la atención necesaria si es que escala a un daño real a humanos, animales o al medio ambiente.

Y esto también puede ocurrir a gran escala. 

Grupos enteros de personas, colectivos humanos e ideologías pueden ser moldeados mediante la aprobación de este tipo de modelos de comunicación, se pueden tomar decisiones usando su razonamiento lógico integrado y programado, se pueden impulsar ciertas ideas, eliminando por completo la objetividad y potenciando los sesgos según fueron entrenados, y todos estos ejemplos, todos estos ciclos negativos, pueden ser controlados por una porción muy pequeña de personas, o incluso, el control puede caer en manos de una sola persona.

Es un robot que quiere consumir cada vez más y más datos; esto puede ser lo que los entrenadores le proporcionen, puede ir desde contenido especialmente creado, pero también puede devorar material personal o con derechos de autor. Puede usar contenido académico para intentar ser el mejor abogado, médico, científico, político y más, pero ¿cuándo es suficiente? Muchos han debatido sobre el esfuerzo de escalabilidad, ya que se “estima que agotarán los datos textuales públicos de alta calidad en los próximos años. En cuanto a la potencia computacional, los chips y algoritmos están ganando eficiencia, pero no lo suficientemente rápido. Los centros de datos en desarrollo consumirán gigavatios de energía, presionando la red eléctrica.” (Hutson, M. 2026), así que podrían tener un punto de agotamiento, como cualquier otro boom tecnológico y burbuja económica que el mundo ha vivido, ese punto de inflexión donde todos los recursos invertidos caen, dejando tras de sí rastros de una promesa rota de cambio radical y un entorno socioeconómico complicado de manejar, porque incluso si logran revolucionar el mundo como pasó con la revolución industrial, las marcas que quedan atrás son las que más preocupan.

Otros defectos son más innatos en el cerebro humano en lugar de en un modelo de reconocimiento de patrones, como el sentido común y la empatía, el mismo sistema de aprendizaje también tiene fallas y necesita más datos que un ser humano normal, la curiosidad, la flexibilidad, la creatividad, muchas cualidades humanas faltan, y los expertos ya están tratando de abordar estas debilidades de aprendizaje.  

El futuro puede ser programas que se coloquen en un entorno para que puedan aprender de manera más natural, ensayo y error para simular la resolución de problemas humana, mecánicas de videojuegos para humanizar la inteligencia, entrenamiento con imágenes de la vida real, además se espera que, incluso si se usa para expandir la robótica, muchos dueños de negocios de IA se estén enfocando en mantenerla solo en el software, y tratando de imitar a los humanos lo mejor posible, como dándoles razonamientos internos e ideas que sacan de los impulsos que experimentan en sus entornos simulados, donde se colocan para aprender.

Ese es otro tema completamente aparte, el impacto que tiene y puede tener en grandes inventos, como los videojuegos, y otros tipos de entretenimiento, por ejemplo, el diálogo en los juegos puede mejorar mucho gracias a personajes digitales autosuficientes, los nuevos mundos que se pueden construir son infinitos, pero el problema sigue siendo, ¿quién empleará entonces a guionistas y animadores digitales? No hemos encontrado respuestas, y ese debería ser el enfoque de ahora en adelante, priorizar el impacto, poder contrastar lo negativo y compensarlo para encontrar algún tipo de equilibrio. 

Pero también, ¿cómo impactará en trabajos menos abstractos/digitales? Como la construcción tangible, la limpieza, el trabajo industrial, los trabajadores de servicios, las artes como la pintura y la escultura, ¿será capaz el robot o la computadora de recrear esas acciones? Esto es más una exploración de temas que rozan la ciencia ficción de todo esto, y a través de la imaginación y la predicción podemos construir resultados bastante precisos. Puede sonar a una imposibilidad, pero cada pregunta tiene el potencial de fomentar el cambio y la reflexión, muchas obras de ciencia ficción se han hecho realidad, y seguirá sucediendo, muchos lo consideran una ventana al futuro.

Como los nuevos LLMS poderosos están intentando hacer ahora, explorar el mundo, sacar conclusiones de tu propio entorno, cuestionar lo que tienes frente a ti y cuál puede ser el mejor próximo curso de acción, nosotros también podemos aprender de ellos y de lo que les falta, para asegurarnos de tener la ventaja en información y comunicación, podemos estar tan bien equipados como estos nuevos inventos, no se puede pasar por alto el poder de adaptarse en tiempos difíciles, el desplazamiento laboral es una preocupación y consecuencia real, debería haber cambios y la discusión necesita seguir ocurriendo, las voces necesitan ser escuchadas y las preocupaciones tratadas como asuntos realmente importantes y no solo como especulaciones, esto está pasando, ya no es algo hipotético.

¿Qué podemos hacer? Enfocarnos en la seguridad, necesitamos más personas trabajando para mejorar la gestión de riesgos y daños.  

Esa es la última reflexión, en realidad no podemos hacer mucho, solo dar lo mejor para mantener a la gente segura de todas las amenazas potenciales y activas. Además, ¿ellos son la herramienta o eres tú la herramienta que proporciona información? Piensa en lo que significa para ti y en lo que vas a hacer con ello, sé parte de la discusión.

Original English version: Ilms and its consequences

Referencias.

Carlini, Nicholas. (2025). Are large language models worth it?. Writing. https://nicholas.carlini.com/writing/2025/are-llms-worth-it.html

Carver, Hywell. (2023). The Real Danger of LLMs. Medium. https://medium.com/skiller-whale/the-real-danger-of-llms-e38b72530e7a

Hutson, Matthew. (2026). Words vs. Worlds. Science. https://www.science.org/content/article/better-chatbots-get-harder-build-ai-turns-simulated-worlds