Primero enseñamos a las máquinas a reproducir nuestras formas de excelencia. Después comenzamos a utilizar esas mismas formas para decidir si un texto podía seguir siendo nuestro.

En determinados textos, la búsqueda de precisión conduce a retirar progresivamente aquello que puede considerarse ruido: la anécdota innecesaria, las marcas del ego del autor, el adjetivo que anticipa al lector qué emoción debe sentir o la frase que vuelve a explicar aquello que ya debería haber quedado claro. El resultado obtenido tras ese pulido, es una prosa más objetiva y analítica, donde el autor se retira hasta dejar una estructura sobre la que el lector pueda trabajar su propia realidad.

Es un tipo de escritura que busca deliberadamente una pauta: frases que introducen otras frases, conceptos que aparecen en su momento preciso y una cadencia sostenida, casi musical, capaz de mantener la atención sin necesidad de quiebros disruptivos. Una escritura limpia, regular, geométrica; predecible incluso, no porque el lector conozca de antemano la frase siguiente, sino porque comienza a reconocer el destino de un razonamiento que terminará entregándole una certeza.

No es una prosa de velocidad de 280 caracteres; es una prosa de resistencia que no pretende sorprender en cada párrafo ni competir por la atención mediante golpes sucesivos, sino completar una carrera, construir poco a poco un dispositivo que pueda sostenerse hasta el final y continuar vida en la mente del lector; busca ser una herramienta lo suficientemente precisa para que pueda tomarla y aplicarla después sobre su propio partido, su universidad, su sindicato, su empresa o cualquier otra parcela de la realidad sobre la que sostiene su vida.

Foucault llegó a describir sus textos como cajas de herramientas; esta imagen sintetiza esa aspiración. El uso de prosa aséptica, geométrica y sin anécdotas no debe tener por objeto seducir con el carisma del autor —para eso están otros géneros como la novela o la poesía—, sino ofrecer un andamiaje analítico puro para que el lector lo aplique desde su propia experiencia.

Hace unos días apareció en mi blog una nueva función: “Analizar texto de IA”. El sistema enviaba el artículo a Pangram y devolvía un veredicto sobre su autoría: humano, asistido por inteligencia artificial o generado por completo por una máquina.

Decidí probarlo con la última entrada que había escrito, sobre la que había trabajado durante más de diez horas, revisando argumentos, eliminando redundancias, ajustando el ritmo y buscando exactamente esa limpieza formal casi quirúrgica. Su veredicto fue rotundo: 100 % inteligencia artificial, y las razones que justificaban la sospecha eran precisamente los rasgos que había trabajado de manera deliberada: la regularidad, la coherencia, una estructura limpia y una cadencia homogénea. Perfección.

El hecho no deja de ser contradictorio, porque tanto los grandes modelos de lenguaje como los sistemas que hoy pretenden reconocer su huella operan sobre las regularidades estadísticas de nuestra escritura. Los primeros aprendieron, a partir de cantidades ingentes de textos humanos, cómo ordenamos el lenguaje cuando intentamos explicar algo con claridad, cuándo introducimos una objeción, cómo sostenemos una tesis o de qué manera conducimos al lector hacia una conclusión. Los segundos observan esas mismas regularidades para concluir cuándo una escritura empieza a parecer propia de una máquina que escribe precisamente como la mejor de nuestras versiones.

Y aquí surge la paradoja: primero entregamos a la inteligencia artificial siglos de escritura y conocimiento humanos para que aprenda a reproducir nuestra excelencia y después permitimos que esas mismas cualidades: la precisión, la coherencia, la limpieza, el orden, se conviertan en indicios de que un texto ya no puede pertenecernos. Una escritura demasiado pulida, demasiado precisa o demasiado predecible se convierte en sospechosa, mientras que, por contraposición, la imperfección, una mala conjugación, un adjetivo redundante, el abuso de subordinadas o una puntuación descuidada termina convirtiéndose, absurdamente, en una especie de certificado de humanidad.

Pero todavía hay una confusión mayor porque escribir con ayuda de una herramienta no significa necesariamente delegar en ella el pensamiento ni la intención que sostiene el texto. La máquina puede redactar, sugerir relaciones u ordenar un argumento; pero decidir qué merece ser incorporado, qué debe descartarse, qué resiste el contraste y qué se afirma finalmente constituye el núcleo del trabajo intelectual y de la autoría.

En los foros universitarios no es difícil encontrar quejas de estudiantes sancionados por plagio; no porque hayan copiado un texto ni porque su argumento sea ajeno, sino porque su prosa resultó “demasiado elaborada”, su estructura “demasiado perfecta” y su desarrollo “demasiado pulcro”. No se ha encontrado necesariamente una fuente copiada o no citada; se ha encontrado un nivel de elaboración que un sistema estadístico considera improbable en quien firma el trabajo.

Este veredicto no establece ni verifica si el alumno distingue correctamente signo de síntoma, si el diagnóstico clínico que propone frente a un caso práctico resiste el contraste con lo estudiado o si el razonamiento que sigue sostiene sus propias conclusiones. La hipótesis de partida es otra, y más peligrosa: si la respuesta es lo bastante buena como para que una máquina hubiese podido darla. Llegados a este punto, cualquier proceso de evaluación no puede ser bueno cuando la calidad de una respuesta deja de funcionar como prueba de aprendizaje y comienza a funcionar como indicio de fraude.

Demasiada torpeza en la redacción despierta sospechas; demasiada calidad, también. Entre ambos extremos queda un margen cada vez más estrecho para el reconocimiento: una mediocridad cuidadosamente calibrada, lo bastante irregular para parecer humana y lo bastante convencional para no resultar excepcional. Para ser, ya no reconocido, sino tan solo evaluado, no hace falta escribir mejor: basta con no escribir tan bien para que nadie tenga que preguntar a una máquina cómo lo hiciste ni reclame ella su autoría.

Pero sería un error pensar que este fenómeno termina en las puertas de la universidad. El estudiante es solo una de sus manifestaciones más visibles. La misma sospecha comienza a acompañar a quien escribe un blog, publica un artículo, presenta un informe, prepara una oposición, entrega una investigación o simplemente produce algo cuya calidad obliga a los demás a preguntarse cuánto de aquello le pertenece realmente.

Durante mucho tiempo, determinadas formas de escribir, razonar y expresarse funcionaron como credenciales silenciosas: dominar cierto vocabulario, estructurar correctamente una argumentación o saber situar una intuición dentro de una tradición teórica no solo demostraba competencia, sino también pertenencia.

La inteligencia artificial comienza a alterar ese mecanismo. No porque reparta inteligencia —lo que Salamanca no presta, tampoco lo da una IA—, sino porque abarata el acceso a algunas de las formas mediante las cuales la competencia consigue hacerse visible. Quien antes podía pasar horas intentando ordenar una idea encuentra ahora ayuda para estructurarla; quien comprendía una materia pero tropezaba con el lenguaje académico puede reducir la distancia entre lo que piensa y lo que consigue expresar; quien intuía una relación entre dos fenómenos pero desconocía el mecanismo que podía explicarla dispone de una vía para identificarlo, explorarlo y someterlo a contraste. Por primera vez, algunas personas no necesitan adaptar su manera de pensar a los códigos de una institución para demostrarle que saben pensar.

Y ahí aparece una alteración mucho más profunda que el fraude académico. Cuando el código deja de ser escaso, pierde parte de su capacidad para distinguir a quienes estaban dentro de quienes permanecían fuera. Alguien que ayer quedaba por debajo del umbral puede hoy cruzarlo, competir y, en determinadas tareas, producir incluso un resultado mejor que quien tradicionalmente ocupaba una posición superior. No porque la inteligencia artificial lo haya convertido repentinamente en otra persona, sino porque la herramienta allana parte de aquello que impedía que su capacidad pudiera ser reconocida. La amenaza, desde esta perspectiva, no recae necesariamente sobre el conocimiento, sino sobre las jerarquías construidas alrededor de su escasez.

Es en este punto cuando el detector adquiere una función distinta. Ya no opera únicamente como una herramienta orientada a descubrir un posible fraude; pasa a convertirse en un dispositivo de exclusión. Etiquetar la forma de un pensamiento como “generado por IA” no describe simplemente una característica del texto: introduce una sospecha sobre el derecho de quien lo firma a reclamarlo como propio. Antes de preguntarnos si el argumento es correcto, si aporta algo nuevo o si demuestra comprensión, empezamos a preguntarnos si aquella persona podría realmente haber producido algo semejante.

El resultado es una forma peculiar de desposesión. El texto permanece allí, la idea puede seguir siendo válida y el razonamiento puede continuar intacto, pero su autor pierde reconocimiento. Una estimación estadística sobre determinadas propiedades de la escritura termina convertida en un juicio sobre la competencia de quien escribe.

No hace falta imaginar una conspiración para que el mecanismo funcione. Las instituciones tienden a proteger las categorías con las que distribuyen reconocimiento, autoridad y prestigio. Cuando una tecnología erosiona uno de esos criterios de distinción, surge la necesidad de construir otros capaces de separar de nuevo lo legítimo de lo ilegítimo, al experto del profano, al autor de quien supuestamente solo ha utilizado una máquina.

Aquí se encuentra quizá una de las dimensiones políticas menos discutidas de la inteligencia artificial. Puede convertirse en una tecnología extraordinariamente democratizadora, no porque distribuya inteligencia, sino porque permite que capacidades que antes quedaban ocultas tras dificultades de expresión, formación, organización o acceso a determinados códigos y conocimiento, comiencen a manifestarse con una eficacia desconocida y, precisamente por eso, pone en jaque una parte del orden establecido.

Quizá el aspecto más disruptivo de la inteligencia artificial sea que permite que personas que siempre pudieron pensar empiecen también a producir resultados que las instituciones estaban acostumbradas a reservar para otros. Cuando esa frontera se disuelve, el detector opera como un nuevo muro. Ya no se excluye por incapacidad, sino por alcanzar el nivel exigido a través de vías que el sistema rehúsa legitimar. La excelencia deja entonces de abrir puertas y comienza a cerrarlas; una forma de preservar el orden y, con él, garantizar la dosis justa de mediocridad entre quienes llegan a ocupar los espacios de poder y liderazgo.