Qué nos puede enseñar la hipótesis de Sapir-Whorf sobre el lenguaje de las inteligencias artificiales

¿Y si nuestra forma de pensar estuviera marcada por la lengua que hablamos? Ese es el núcleo de la hipótesis de Sapir-Whorf, formulada en el siglo XX por los lingüistas Edward Sapir y Benjamin Lee Whorf. «El mundo real es en gran parte inconsciente, y descansa sobre la lengua de la comunidad», escribía Whorf en 1940.

En la era de la IA generativa, la pregunta resulta de una actualidad singular: ¿qué ocurre cuando las máquinas piensan a partir del lenguaje?

1. ¿Piensa en lenguaje la IA generativa?

Modelos como GPT, LLaMA o Claude no son simples máquinas de repetir. Predicen, extrapolan, generan. Su «comprensión» del mundo procede por entero del lenguaje, sin acceso directo a la realidad sensorial.

Como explica Emily M. Bender, los LLM no comprenden el lenguaje: lo simulan. Y, aun así, su funcionamiento los acerca de una forma extraña a la hipótesis de Sapir-Whorf.

2. Un pensamiento que cambia con la lengua

Las investigaciones sobre las IA multilingües muestran que las respuestas varían según la lengua que se use. Hay estudios que han comprobado que los modelos multilingües dan respuestas distintas a una misma pregunta según el idioma.

La respuesta al «dilema del tranvía», por ejemplo, cambiaba de forma apreciable entre las versiones inglesa, alemana y japonesa.

Esas variaciones lingüísticas producen, por tanto, diferencias cognitivas en la manera en que la IA trata la información.

3. Una relatividad lingüística artificial

¿Habría entonces que hablar de «relatividad lingüística computacional»? Eso abre preguntas de fondo. ¿Se puede confiar en que un modelo produzca un contenido coherente, en líneas generales, en todas las lenguas?

¿Qué implica esto para las marcas?

La hipótesis de Sapir-Whorf se convierte en una lente imprescindible para entender los límites de la IA generativa, sobre todo en lo que toca a la traducción. El problema es una cuestión de visión del mundo...