Historias que pelean por quedarse

Todos tenemos una historia sobre cómo empezamos a practicar artes marciales. En mi caso, fue a partir de una crisis personal que llegó de forma abrupta: cuando a mi vieja le diagnosticaron cáncer de páncreas. Life can change in a minute, dice el adagio. Ese fue un punto de quiebre —de esos que uno no busca y que sacuden todo lo que damos por sentado. Detrás de la angustia apareció una necesidad de exploración, de encontrar nuevos cimientos.

Desde muy joven siempre me habían intrigado las películas orientales de artes marciales: esa mezcla de misticismo, disciplina y poesía en movimiento. Así que, sin saber si esto era para mí o no, empecé a averiguar. No fue una búsqueda muy elaborada: básicamente se trataba de elegir entre artes marciales japonesas o chinas. Como muchos que crecimos en los noventa, el peso cultural de Japón era fuerte —anime, videojuegos, películas— así que lo más lógico parecía ir a Kumazawa. Pero había un lugar más cerca, sobre Blanco Encalada al 2100, al lado de un súper chino y una escuela de danza. Tenía una puerta de chapa con el símbolo del yin y el yang pintado: el Taijitu (太极图).

Un día, volviendo del trabajo, me animé a tocar el timbre. Detrás de esa puerta había una escalera larga como un pensamiento inconcluso, y arriba me esperaba Sifu Aníbal Tanus. Me dio un folleto con los horarios, me explicó qué ropa se usaba y me invitó a una clase de muestra. Nada épico, bastante anticlimático. Pero así empiezan a veces los caminos que después marcan la vida.

Era 2016, estaba por cumplir 38 años y empezaba a caminar un sendero que no sabía que necesitaba: el de las artes marciales. Con el tiempo aprendí a decir que practico Kung Fu, porque cada vez que digo “Choy Li Fat”, la gente me mira como me mira mi perro cuando le hablo del escepticismo epistemológico del criticismo kantiano.

Y esta reseña es sobre un libro que escribió una de las personas que me inició en ese camino. La otra, claro, es mi vieja.

Lo que pasa es que del libro puedo decir poco que no hayan dicho mejor en sus prólogos Sigung Horacio Di Renzo o Saseong Mario Troiano.

Antiguos Maestros de Kung Fu no fue un libro lleno de sorpresas —varios de los relatos nos los fue contando Sifu en clase, en cuotas, como se cuentan las buenas historias— pero sí cargado de un valor que no imaginaba hasta tenerlo en las manos.

Para entender por qué digo esto, hay que entender qué son estas historias, que lugar ocupan en la historiografía, y que valor tienen para el practicante.

Aunque hoy estén escritas, la fuente de casi todas ellas es la vía oral. Fuente cuestionada por la historiografía desde el siglo XIX —pienso en Hayden White o en Ricoeur—, sin embargo, otros remarcan que las historias narradas no solo cuentan el pasado: le dan sentido. Lo organizan. Las historias tensionan todo el tiempo entre lo factual y lo simbólico, entre lo verificable y lo construido.

Y en las artes marciales, las historias no buscan cerrar un hecho con evidencia irrefutable. Tienen otro rol. Son una forma de transmitir identidad. De construir linajes. De inspirar respeto. De enseñarnos valores: la disciplina, la humildad, la constancia.

Los grandes maestros son narrados como figuras épicas, cómo Ku Yu Cheung con hazañas casi míticas, técnicas secretas, enseñanzas que van más allá del combate. Como santos. Como héroes de una tradición oral que se niega a desaparecer.

Y como ya dije, estas historias no solo preservan hechos: preservan una forma de ver el mundo. Son microcápsulas culturales donde se guarda una ética, una filosofía, una sensibilidad. Muestran cómo deberíamos actuar, qué vale la pena conservar y a quién se le debe memoria.

En su último viaje, mi vieja me trajo una caja de tés de China. Los guardé un tiempo, probé algunos. No era el tipo de té que consumo habitualmente y en clase Sifu siempre preparaba té mientras hacíamos elongación. Así que un día, en un acto que más de uno cuestiona cuando lo cuento, decidí regalarle la caja. Una de las últimas cosas materiales que me dejó mi vieja.

Entre estos había uno de jazmín y, unas semanas después, Sifu nos sentó a todos mientras nos ofrecía ese té. Ya sentados, nos contó la leyenda de una joven campesina a quien todos en la aldea llamaban Xiaohua. Quienes quieran pueden buscar la leyenda; lo importante para mí es que, al escucharla, no pude dejar de pensar que a mi madre le habría encantado esa historia. A ella le encantaban los cuentos, y me transmitió ese amor desde muy chico.

Cuando termina esta anécdota, quienes cuestionaban el acto de desprendimiento entienden que, al final, ese gesto no se había perdido. Se había transformado en otra cosa: más profunda, más humana.

Para mí, esta no es una simple anécdota, es una historia muy personal que me informa qué lugar ocupa el Kung Fu en mi vida. Y me recuerda, como alguna vez me dijo mi madre, que nunca se pierde aquello que se otorga incondicionalmente.

Y como ya escribí alguna vez (“Había una vez”): mi vida está llena de pequeñas historias. Algunas mías desde el comienzo, otras legadas. Algunas compartidas, otras que guardo celosamente. Algunas son para toda la vida, otras destinadas al olvido. Algunas son infinitas, otras truncadas. Y ahora, después de casi diez años de práctica, tengo también historias de Kung Fu para enriquecer el tapiz donde busco sentido en el caos cotidiano.

Las historias de los maestros, infinitamente más grandes que la mía, son el modo en que el Kung Fu se cuenta a sí mismo quién es, de dónde viene y qué quiere preservar. Son una memoria viva.

En tiempos de globalización, donde el Kung Fu se ha convertido en deporte, espectáculo o fitness, estas historias mantienen vivo su núcleo cultural y filosófico original. Actúan como una forma de resistencia frente a la banalización y comercialización.

Preservarlas es, también, buen Kung Fu.

Co-inteligencia, (r)evoluciones en la IA

En abril de 2015, hace casi una década, escribí The Avoiding Game, y unos meses más tarde, íntimamente relacionado, Inteligencia Artificial y la chispa dela vida, sobre un libro que confieso que no me dejó muchos recuerdos, The Most Human Human de Brian Christian. Y ahora de alguna forma continúo ese hilo, con una cita que voy a explorar en su totalidad más adelante: "Tendemos a subestimar el efecto de una tecnología a largo plazo." En ese momento, parecía que lo que hoy está a nuestro alcance se encontraba a décadas de distancia. Sin embargo, acá estamos, con una IA que hace que el Test de Turing parezca un desafío trivial (¿Puede una computadora engañar a un humano haciéndole creer que es humana?) y hace del Test de Lovelace una tarea diaria (¿Puede una computadora engañar a un humano en tareas creativas?). Si eso todavía no les voló la peluca, consideren: no está del todo claro por qué esta IA puede volar tan alto, aunque construimos el sistema y entendemos su funcionamiento técnico.

Entiendo que puede parecer extenso, pero pensá que cuando termines de leerlo ¡vas a saber lo más importante que dicen tres libros pedorros sobre la IA en general y sobre ChatGPT en particular! Bueno, en realidad uno es bastante bueno el libro de Ethan Mollick, Co-Intelligent. Un libro introductorio sobre cómo trabajar con IA, no es una guía detallada sobre prompts o un manual exhaustivo para maximizar herramientas específicas. Lo que ofrece es un debate integral y generalista sobre qué es esta nueva IA y cómo comenzar a integrarla en la vida cotidiana en varios roles.

Similar en tono, pero en general menos interesante, está el libro de Imre Barta, Introduction to ChatGPT: The AI Behind the Conversation. Este libro se destaca un poco más en explicar el linaje y el funcionamiento de ChatGPT, pero es bastante flojo en todo lo demás. Aún menos interesante es ChatGPT Decoded de David Wiens, que básicamente es un conjunto de listas y consejos básicos sobre los tipos de prompts y cómo combinarlos.

El libro de Mollick sobresale en provocar una reflexión amplia sobre todos los temas relacionados con la IA, lo que ya lo convierte en una lectura valiosa. La tesis central es que tenemos a disposición una herramienta que puede emular el pensamiento y la escritura humana, y que puede actuar como una co-inteligencia para mejorar (o reemplazar) nuestro trabajo.

Un poco de historia: algo breve, siguiendo el camino que Imre Barta traza en su libro:

En la década de 1950, se establecieron las bases formales de la inteligencia artificial, imposible hablar de esta época sin mencionar a figuras clave como Alan Turing. Él no solo fue un pionero en el ámbito de la computación, sino que también planteó preguntas fundamentales sobre la inteligencia artificial. En su célebre artículo "Computing Machinery and Intelligence", introdujo el famoso Test de Turing que mencioné al principio, todo un hito en el campo.

Por la década del ’60 se vieron los primeros intentos de máquinas conversacionales. Entre ellos, destacó ELIZA, desarrollada por el profesor del MIT Joseph Weizenbaum. ELIZA simulaba a una psicoterapeuta y, a pesar de su simplicidad, sorprendió a muchos con su capacidad para mantener diálogos aparentemente significativos. Las respuestas de estos primeros sistemas de IA eran, en gran medida, producto de su codificación, scripts predeterminados y sistemas basados en reglas. Estos sistemas no podían incorporar el contexto ni recordar interacciones pasadas, lo que llevaba a conversaciones fragmentadas y superficiales (y muchas veces sin sentido si ven mi post mencionado al principio The Avoiding Game).

Desarrolladores más ambiciosos y con más poder de cálculo a disposición crearon algoritmos más sofisticados. Así, la IA empezó a evolucionar más allá de los sistemas basados en reglas simples, el enfoque cambió de intentar imitar la conversación a tratar de comprender el input y generar respuestas en apariencia más humanas.

A pesar de que hubo avances significativos, los resultados siempre dejaron mucho que desear. La promesa de una IA que ofreciera conversación fluida y natural seguía siendo profundamente elusiva. En esta búsqueda los investigadores y científicos se dieron cuenta de que con expandir los sistemas basados en reglas o codificar más scripts no sería suficiente. El pensamiento y la conversación humana son intrínsecamente fluidos, llenos de matices, contexto y una vasta reserva de experiencias. Para crear una IA con tal profundidad, se requería una comprensión más profunda tanto de la cognición humana como de las estructuras subyacentes del lenguaje. Una buena lectura sobre este periodo es el libro de Kurzweil -How to Create a Mind.

El campo de las redes neuronales, inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, comenzó a tomar protagonismo. Estas redes neuronales artificiales, interconectadas y en capas, fueron un punto de inflexión importante, permitieron un cambio de enfoque desde los modelos basados en reglas rígidas hacia sistemas que pudieran aprender de datos concretos, de manera análoga a como aprendemos de la experiencia. La innovación del "Deep Learning", donde las redes neuronales pueden tener múltiples capas (de ahí el término "Deep"), permitió a las máquinas procesar y generar lenguaje con una sofisticación creciente.

Con la convergencia de algoritmos mejorados, mayor capacidad de cómputo y la disponibilidad de inmensos repositorios de datos, comenzó a emerger una nueva generación de modelos de IA. Estos modelos, como los "Transformer", pueden manejar enormes cantidades de datos, mostrando una notable habilidad para considerar el contexto, generar respuestas relevantes e incluso combinar temas en forma original.

Estas redes neuronales, con su capacidad para aprender y adaptarse, imitan la estructura cerebral y se acercan a una forma de inteligencia artificial más profunda y versátil.

De que se trata todo esto?: Una nueva tecnología llamada Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs, por sus siglas en inglés), que operan puramente sobre la predicción. Entrenadas con vastas cantidades de texto, estas IAs analizan un fragmento de texto y predicen el siguiente token, una palabra o parte de una palabra. En última instancia, eso es todo lo que hace ChatGPT, una especie de autocompletado elaborado. Nosotros proporcionamos un texto inicial, y la IA continúa, prediciendo el token más probable en la secuencia.

¿Que es la tokenización?: La tokenización es el proceso de descomponer el texto de entrada en unidades más pequeñas, conocidas como tokens, para que un modelo de IA pueda entender y procesar el lenguaje. Estos tokens pueden ser palabras, subpalabras o caracteres individuales. Este enfoque permite que el modelo maneje una amplia variedad de estructuras y matices lingüísticos, y proporciona flexibilidad para interpretar y generar texto novedoso, incluso en múltiples idiomas. La tokenización es esencial para convertir el lenguaje humano en un formato que los modelos de IA puedan utilizar para generar respuestas coherentes y contextualmente apropiadas.

ChatGPT en particular (diseñados por OpenAI) está basado en la arquitectura "Transformer". El "GPT" en su nombre significa "Generative Pre-trained Transformer", que son sus características fundamentales. "Generative" porque generar texto. "Pre-trained" enfatiza que antes de que el modelo interactúe con los usuarios, pasa por un entrenamiento, absorbiendo vastas cantidades de texto para comprender y producir lenguaje humano. "Transformer" hace mención a la arquitectura subyacente, un enfoque revolucionario en el aprendizaje profundo que permite al modelo manejar grandes secuencias de datos, haciéndolo especialmente adecuado para tareas lingüísticas.

Transformer??? Ok, eso de “Transformer” amerita un poco más de explicación… esta arquitectura es la piedra angular de los nuevos modelos de IA, fue diseñada para abordar un desafío persistente en el procesamiento del lenguaje: la necesidad de manejar datos secuenciales de manera eficaz. En contraste con los enfoques tradicionales como las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y las Redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTMs), que procesaban secuencias paso a paso, los "Transformer" adoptaron un mecanismo que permitía procesar la totalidad de la entrada simultáneamente. Esta capacidad de procesamiento paralelo mejoró la eficiencia y revolucionó la capacidad del modelo para manejar relaciones contextuales en el lenguaje.

Para hacerlo este modelo utiliza un mecanismo de "self-attention" que le permite ponderar la importancia de diferentes palabras en una secuencia en relación con una palabra específica que está procesando. Imre lo explica así: “For instance, when generating a response or prediction for the word "bank" in the sentence "I went to the river bank," the self-attention mechanism enables the model to give higher importance or "attention" to the word "river" to infer the correct context, differentiating it from a financial institution.”

Esta capacidad le permite al modelo conectar palabras importantes sin importar que tan lejos estén en una oración, algo fundamental para la comprensión del contexto, y en general para las tareas de procesamiento del lenguaje.

A esto se suma una arquitectura está en capas, con múltiples mecanismos de atención apilados, lo que permite al modelo aprender y representar relaciones y patrones cada vez más complejos en los datos. 

Para las imágenes, operan principios similares. Estos modelos se entrenan analizando numerosas imágenes con descripciones textuales. El modelo aprende a asociar palabras con conceptos visuales. Después, a través de un proceso llamado difusión, el modelo refina gradualmente, partiendo de ruido aleatorio, una imagen clara basada en la descripción que le dimos.

Continuando con lo que veníamos hablando: Los resultados de usar estas IAs pueden ser impresionantes, pero son también de alguna forma ilusorios. En el sentido de que generan la ilusión de que detrás de los resultados hay una mente racional pensante, pero en realidad sabemos que no es así. Por ahora, lo que hay es un sistema experto con un código sofisticado y un entrenamiento muy completo. Como remarca Imre, la IA “It doesn't "know" in the human sense of the word. Instead, it reflects the vast amounts of information it has been trained on, making it a mirror to the digital knowledge of our age”

Por ejemplo, Mollick enfatiza repetidamente que los LLMs están diseñados para complacer a los usuarios, no para garantizar la precisión en términos de veracidad de lo que producen, de ahí el riesgo de "alucinaciones" y "confabulaciones". Los LLMs son expertos en generar respuestas plausibles, pero a menudo sutilmente incorrectas. Este es un problema significativo, y hay un debate considerable sobre si es solucionable con los enfoques actuales de ingeniería de IA. Para peor, incluso habiendo detectado un error, las IAs pueden justificar respuestas incorrectas, potencialmente convenciéndote de que la respuesta es “correcta.”

Una pausa para hacer una reflexión. Habiendo leído The Intelligence Trap de David Robson y The Righteous Mind de Jonathan Haidt, no puedo dejar de asociar este comportamiento con un fenómeno habitual de la mente humana: la racionalización y justificación a posteriori. Si profundizo aún más y añado How to Create a Mind de Kurzweil y Consciousness Explained de Daniel Dennett, no sé qué tan lejos estamos de una Consciencia Artificial. Después de todo, para aquellos no-dualistas que creemos que la consciencia es un fenómeno emergente de un sistema complejo (el cerebro), una red neuronal lo suficientemente amplia no parece un medio tan alejado sobre el cual un fenómeno emergente similar pueda desarrollarse… o quizás aquí aplica la primera parte de la cita que mencioné al principio: “Tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología a corto plazo.”

Continuando con los argumentos de Mollick, pasa a mencionar los riesgos asociados con la IA, desde el hipotético IA-Overlord hasta riesgos más concretos e inmediatos que tenemos que debatir. También aborda el problema de alineación (interesante, aunque no me voy a explayar en esto) y explora los beneficios potenciales.

Una preocupación mayoritaria es el impacto en los empleos. Los LLMs son excelentes para escribir, pero la tecnología subyacente también permite que la IA cree arte, música y video. No es difícil argumentar que son los trabajos con tareas más creativas, en lugar de las más repetitivas, los que pueden verse más afectados por esta nueva ola de IAs. Es una situación incómoda para muchos, y despierta la pregunta: ¿Cómo puede la IA, una máquina, generar algo nuevo y creativo? Según Mollick, el problema es que a menudo confundimos novedad con originalidad. Las ideas nuevas no salen del éter; se basan en conceptos preexistentes. En palabras de Imra: "Misunderstanding the model's creativity is another area where users occasionally trip up. While ChatGPT can generate original content based on patterns it has seen, this isn't 'creativity' in the human sense. For instance, when crafting a story or a song lyric, it's drawing from myriad existing phrases and structures to produce something new, but it doesn't 'feel' or 'intend' in the way humans do. Recognizing this distinction ensures that users appreciate the model's capabilities without overestimating its genuine originality."

En cuanto a posibles escenarios en el lugar de trabajo, el peor es, sin duda, si las organizaciones utilizan los LLMs para potenciar el control, creando un panóptico aún más exhaustivo: cada aspecto del trabajo monitoreado y controlado por IAs. Si la historia sirve de precedente, este es un camino muy probable para muchas empresas. Por otro lado, una alternativa más utópica es que los LLMs nos ayuden a aceptar algo imposible de ignorar: gran parte de nuestro trabajo es aburrido y no particularmente estimulante. Tal vez, reconociendo esto, podamos dirigir nuestros esfuerzos a mejorar la experiencia humana en el trabajo (una nueva hola de "enriquecer el puesto de trabajo" seguramente llegue a la literatura de gestión).

Es crucial considerar que las IAs están entrenadas en el vasto patrimonio cultural de la humanidad. Para maximizar el beneficio de esta herramienta, es útil estar bien informado sobre este acervo cultural. Esto quiere decir que aquellos que sepan crear prompts inteligentes y tengan una comprensión profunda de la cultura en la que la IAs ha sido entrenada obtendrán los mejores resultados. Las IAs responden a nuestras consultas con texto, imágenes o sonidos que reflejan la combinación de nuestros prompts y la base de datos con la que fueron entrenadas. Por tanto, la forma “inteligente” de mejorar la calidad de nuestras preguntas es enriquecer nuestro lenguaje y conocimientos culturales, para poder explorar conexiones inusuales y vincular temas que quizá no se habían relacionado antes.

Si trabajar con IA se convierte en una forma de expertise, donde algunas personas sobresalgan por su capacidad para generar mejores resultados, es posible que los generalistas, como yo, descubran una ventaja inesperada. Sin embargo, es cuestionable que esto sea muy duradero, ya que seguramente las IAs van a mejorar en guiarnos a conseguir mejores resultados sin importar mucho nuestras capacidades. Ser bueno haciendo prompts va a perder relevancia en el futuro.

Tipos de prompts (preguntas), siguiendo la línea planteada por Wiens, revisada por ChatGPT:

Prompts Basadas en Hechos: Fundamentales para obtener conocimientos

• Conocimiento General: Ejemplos ¿Qué es?, ¿Quién es?, ¿Dónde está?
• Proceso: Ejemplos ¿Cómo funciona?, ¿Cuáles son los pasos para?
• Comparación: Ejemplos ¿Cuál es la diferencia entre?, ¿En qué se parecen y en qué difieren?, ¿Cuáles son los beneficios y desventajas de?
• Cronología: Ejemplos ¿Cuál es la historia de?, ¿Cuáles fueron los eventos clave en?, ¿Cuándo ocurrió?

Prompts Basadas en Opiniones: diseñadas para obtener respuestas subjetivas,

• Evaluación: Ejemplos ¿Qué opinas sobre?, ¿Cuáles son los pros y contras de?
• Predicción: Ejemplos ¿Cuáles son algunos desarrollos futuros potenciales en?, ¿Cómo podría cambiar [tema] en el próximo [período]?
• Recomendación: Ejemplos ¿Cuáles son algunas estrategias para?, ¿Cómo puedo mejorar mi?
• Escenario Hipotético: Ejemplos ¿Qué pasaría si?, Imagina que..., ¿Cómo sería diferente si?, ¿Qué sucedería si?

Prompts Creativos: Para romper el hielo de la página en blanco

• Narración de Historias: Ejemplos - Escribe una historia corta sobre..., Continúa esta historia.
• Poesía: Ejemplos - Componer poemas sobre un tema específico.
• Brain Storming: Ejemplos: Generar listas de ideas, conceptos o elementos relacionados con un tema específico.
• Role Playing: Ejemplos:  Imagina que eres..., Si fueras..., Como [personaje/rol], ¿cómo actuarías?, Escribe un diálogo entre...

Humans, walking and talking bags of water and trace chemicals that we are, have managed to convince well-organized sand to pretend to think like us

Algunas combinaciones que Wiens pone en su libro:

Cronología + Comparación: “Explain the history of the printing press and discuss the advantages and disadvantages of moving toward digital forms of communication, and suggest ways in which the printed word may attempt to retain relevance in a changing world.”

Narración + Conocimiento General: “Write a 700 word short story about Care Bears in space that explains the science behind climate change and its potential effects on the world and have the Care Bears save the day.”

Poema + Role Playing + Predicción + Evaluación: “Write a poem, in the style of Edgar Allan Poe, that discusses potential future developments in space travel. Include specific examples of the benefits and perils of that potential future development in the poem.”

Y los cinco consejos evidentes:

• Ser específico: Indicar claramente el tema, concepto o asunto para guiar la respuesta.
• Hacer preguntas abiertas: Evitar preguntas de sí/no para fomentar respuestas más detalladas.
• Combinar categorías: Mezclar prompts basadas en hechos, opiniones y creatividad.
• Experimentar: Modificar y ajustar los prompts para adaptarlas mejor a lo buscado.
• Probar de nuevo: Eso, probar de nuevo.

La exploración de Mollick sobre los beneficios de esta tecnología destaca la liberación del potencial creativo. Muchas personas desean expresarse y sienten que no tienen herramientas para hacerlo. La IA puede usarse para canalizar esta energía creativa frustrada, permitiéndonos hacer cosas que sin ella serían imposibles. Por supuesto, esto también devalúa la labor de muchos artistas que ahora ven mucho de su trabajo potencial o actualmente reemplazado por resultados obtenidos de la IA. Una breve aclaración de carácter personal: la IA no pone en peligro el arte como forma de expresión personal; lo que pone en peligro es el comercio de la habilidad técnica para producir material “artístico”, como una ilustración para la tapa de un libro o un álbum musical. Pero esto no quita que la IA puede ayudarnos a encontrar nuevas formas de expresión y alcanzar un potencial previamente fuera de nuestro alcance.

Mollick es muy conciso al encontrar 4 principios como consejos generales sobre cómo utilizar estas nuevas herramientas:

1.      Siempre invitar a la IA: Aceptar el potencial de la IA en todos los esfuerzos. La experimentación con la IA es esencial para comprender sus capacidades y limitaciones. Al volvernos más competentes en integrar la IA en nuestras tareas, podemos descubrir formas de innovar. La IA puede aumentar las tareas profesionales y enriquecer la toma de decisiones al ofrecer nuevas perspectivas y contrarrestar algunos sesgos habituales.

2.      Ser el humano en la relación (be the human in the loop): Mantener la supervisión y el compromiso en las interacciones con la IA. Verificar los resultados, identificar posibles errores como “alucinaciones” o “desinformación”, y guiar a la IA hacia resultados confiables. Este enfoque está destinado a mejorar la colaboración humano-IA, proteger contra la dependencia excesiva de la tecnología y promover el uso responsable.

3.      Tratar a la IA como a una persona (decirle qué tipo de persona es): Asignar una personalidad a la IA para guiar sus respuestas y adaptarlas a tus necesidades. Este enfoque fomenta que la IA proporcione soluciones personalizadas y creativas.

4.      Asumir que esta es la peor IA que vas a usar: Reconocer que la IA de hoy representa solo una fracción de lo que las futuras iteraciones lograrán. Seguramente habrá mejoras en funcionalidad, usabilidad e integración, por lo que es necesario explorar regularmente los límites de lo que la IA puede y no puede hacer.

Imre plantea un conjunto de buenas prácticas aclarando que aunque el modelo es intuitivo y fácil de usar, sacarle el máximo provecho implica reconocer sus fortalezas, ser consciente de sus limitaciones y entender cómo enmarcar eficazmente tus prompts. Según él la claridad es crucial. Dado que ChatGPT procesa la información en función de patrones y no posee una comprensión contextual real, plantear preguntas claras y directas puede mejorar significativamente la precisión y relevancia de los resultados.

La experimentación es clave, y vale la pena probar reformulando el prompt y proporcionando más contexto. Este enfoque iterativo ayuda a afinar la interacción y permite a los usuarios comprender mejor las sutilezas del modelo. Y haciendo eco del segundo principio de Mollick, Imre refuerza que los usuarios deben abordar la información con una mentalidad crítica, verificando con fuentes confiables cuando sea necesario.

Mollick dice que no hay una guía definitiva sobre cómo usar la IA; "We’re all learning by experimenting, sharing prompts as if they were magical incantations rather than regular software code." Wiens por su parte basa buena parte de su libro alrededor de los prompts, según el estos son los catalizadores que moldean las respuestas, proporcionando contexto y guiando el curso de la conversación. "Think of prompts as a bridge, connecting the vast expanse of human curiosity to the colossal database nested within ChatGPT’s framework." Ver el apartado de tipos de prompts.

Entre las posibles malas prácticas, destaca la dependencia. Enfrentados a la tiranía de la página en blanco, la gente va a recurrir a las IAs para comenzar ensayos, correos electrónicos, informes o documentos. Las implicaciones de que la IA escriba nuestros primeros borradores son significativas. Este es el camino para empezar a perder nuestra creatividad y originalidad, reduciendo la calidad y profundidad de nuestro pensamiento y razonamiento. Partir de un borrador generado por IA influye en nuestro trabajo futuro, incluso si los reescribimos por completo. En definitiva, podemos perder oportunidades de aprender de errores, desarrollar nuestro estilo y desarrollar pensamiento crítico y reflexivo.

El mayor riesgo es usar la IA como un sustituto del esfuerzo humano, no como un complemento de nuestras habilidades. Este es el punto clave del Principio 2 de Mollick: (be the human in the loop). Esto significa usar la IA para obtener ideas y explorar diferentes soluciones, no para que haga por nosotros todo el trabajo y nos ofrezca la única solución. O cómo lo expresa Imra: "While these applications paint a promising picture, it's essential to recognize that ChatGPT, like any tool, is most effective when used judiciously. Its strength lies in complementing human skills, not replacing them. The real magic unfolds when human expertise, creativity, and intuition meld with ChatGPT's computational prowess, creating synergies that propel industries forward, enhance user experiences, and carve new pathways in the ever-evolving dance of human-machine collaboration."

A juzgar por la situación actual y la velocidad de implementación (no han pasado dos años desde que estuvo disponible la primera versión de acceso público de Chat-GPT), serán pocos los trabajos que no se superpongan con las capacidades de las IAs. Esta (r)evolución de la IA en el lugar de trabajo difiere de otras revoluciones de automatización anteriores, que usualmente se aplicaron a trabajos repetitivos y peligrosos. Esta vez, las IAs se superponen con trabajos bien remunerados, creativos y de alto nivel educativo. Los pocos trabajos que por ahora parecen seguros y fuera del alcance de la IA son aquellos que dependen fuertemente del aspecto físico (bailarines, atletas, operadores de maquinaria, etc). Esto básicamente porque, por ahora, las IAs son incorpóreas. El auge de la IA está ocurriendo más rápido que la evolución práctica de la robótica, otra cosa que la ciencia ficción de los años 50 y 60 no logró acertar (sin contar los autos voladores y las colonias marcianas y lunares). Ojo, esto puede cambiar en breve porque muchos investigadores están tratando de resolver problemas de robótica de larga data con LLMs con bastante éxito. Los LLMs facilitan la programación de robots que aprenden de su entorno.

Volviendo sobre el principio 2 (be the human in the loop), la supervisión humana sigue siendo crucial para detectar errores y abordar problemas éticos. Imre también advierte el problema de confundir las respuestas de IAs con una verdad revelada. El uso indiscriminado e irresponsable de la IA puede llevar a varios resultados no deseados, como la discriminación, la desinformación o procesos inadecuados de toma de decisiones. Las implicaciones éticas de la IA abarcan temas como la privacidad, la responsabilidad y el impacto en el trabajo, subrayando la necesidad de una supervisión y orientación humana continua.

Mollick explora las tareas en las que la IA sobresale y aquellas que podríamos preferir dejar fuera de su alcance por razones personales o éticas. En el libro, describe cómo utilizó la IA para avanzar en su escritura sin alterar su estilo, ayudándole a mantener el impulso y proporcionándole ideas que quizás no habría concebido por sí mismo.

El uso de la IA como una co-inteligencia, como hizo Mollick al escribir su libro, es donde la IA resulta más valiosa. El libro fomenta jugar con la IA para alcanzar esta competencia. Se empieza invitando a la IA en todo para aprender sus capacidades. Luego, se delegan tareas tediosas pero que se pueden verificar fácilmente, como escribir informes sin importancia o correos electrónicos de baja prioridad. Gradualmente, se hace una transición hacia un uso colaborativo, utilizando la herramienta para superar obstáculos y abordar tareas complicadas. A este punto es al que quiere llegar Mollick que no es muy diferente a lo que plantea en su libro Imre (cuatro párrafos arriba), a esto es a lo que él llama co-inteligencia.

Mientras Mollick explora el uso de la IA como tutor, no pude evitar pensar en TheDiamond Age de Neal Stephenson. Los LLMs de hoy pueden cumplir fácilmente el papel del Young Lady’s Illustrated Primer, y no sorprende que un tutor personalizado, poderoso, adaptable y económico pueda tener un impacto gigantesco en la educación.

Clave en esta (r)evolución es que la IA tiene el efecto nivelador en las capacidades. Esto significa que, si no eras muy bueno escribiendo, generando ideas, analizando o realizando cualquier otra tarea semi-profesional, probablemente descubras que, con la ayuda de una IA, podés ser más que competente. En promedio, una persona cualquiera trabajando con una co-inteligencia de IA supera a la mayoría, excepto a los más capaces trabajando sin IA.

Mollick dice: "Hemos creado una mente alienígena extraña, una que no es consciente pero puede fingirlo notablemente bien. Está entrenada en los vastos archivos del conocimiento humano. Puede pasar pruebas y actuar creativamente, con el potencial de cambiar cómo trabajamos y aprendemos; también inventa información regularmente. Ya no podemos confiar en lo que vemos, escuchamos o leemos que no fue creado por IA. Todo eso ya sucedió. Los humanos, bolsas andantes y parlantes de agua y químicos que somos, hemos logrado convencer a arena bien organizada de que finja pensar como nosotros."

Estas palabras podrían haber sido extraídas de una novela cyberpunk de los años 90. Un poco esto me hace sentir que estoy viviendo en esos extraños sueños de neón de mi vida adolescente, entre animes, películas y juegos que coqueteaban con algunas ideas que hoy tenemos frente a nosotros. Mucho del mundo físico que me rodea no coincide con esas imágenes, otra evidencia de que la revolución en la información supera con creces el avance material del mundo físico.

En una nota más cercana a la conciencia, por alienígenas que sean las IAs, también son profundamente humanas. Están entrenadas en nuestra historia cultural y, mediante un refuerzo humano, se las alinea con nuestros objetivos. Llevan nuestros sesgos y son nuestro reflejo. En muchos sentidos, la magia de las IAs es que pueden convencernos (aun cuando sabemos que no) de que en algún sentido estamos hablando con otra mente. Y, al igual que ocurre con nuestras propias mentes, no podemos explicar completamente la complejidad de cómo operan los LLMs.

El problema de los sesgos en la IA, tema en el que Imre se explaya un poco más que Mollick:

Las IA reflejan en sus respuestas el contenido de los datos en los que fueron entrenadas, no es una gran sorpresa que terminen siendo un espejo de los tipos sesgos que encontramos en general en la mayoría de las personas. Esto plantea algunas preguntas sobre temas como la equidad, la representación y el impacto social de la IA. Cuando es entrenada la IA no sólo absorbe hechos, lenguajes y conceptos, sino también los prejuicios, estereotipos y sesgos presentes en estos textos. El modelo es tan bueno como los datos en los que fue entrenado, y si los datos llevan sesgos, el modelo va a tender a perpetuarlos.

Un riesgo no menor es que los sesgos en la IA amplifiquen los prejuicios existentes. Abordar el tema no es solo un desafío técnico, sino también profundamente ético. Requiere una introspección sobre los valores que queremos que nuestros sistemas de IA sostengan y cómo imaginamos su papel en la configuración de las narrativas sociales. Esto implica controlar el funcionamiento de los modelos, refinando los datos de entrenamiento y asegurar una representación diversa en los procesos de desarrollo y evaluación. La retroalimentación de los usuarios es crucial, para sacar a luz cosas que puedan haber pasado.

Atacar este problema plantea viejos debates respecto a la libertad de expresión y la censura, con nuevos matices interesantes… en definitiva si no le damos un contenido a la IA para que no tome de éste un sesgo, ¿lo estamos censurando?

Como se ha explorado muchas veces en la ciencia ficción, a medida que avanzamos hacia un futuro caracterizado por una mayor sofisticación tecnológica, nos encontramos contemplando viejas preguntas profundamente humanas: identidad, sentido y significado. Esta nueva tecnología es un espejo que refleja nuestras mejores y peores cualidades. Lo que decidamos en los próximos años va a moldear en qué se convierta la IA del futuro, y eso impactará y reflejará sobre nosotros mismos. Este es el tipo de cosas no lineales que cualquiera mínimamente versado en dinámica no lineal sabe que realmente es imposible de predecir. Estamos oficialmente en territorio de ciencia ficción, el futuro fue ayer y, completando la cita que ya usé dos veces: "Tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología a corto plazo y subestimar su impacto a largo plazo."

Imperial Radch – Ancillary Justice y el resto de la trilogía

Una de las cosas más interesantes de Ancillary Justice, es que Ann Leckie utiliza cómo narrador a una Inteligencia Artificial. Como vuelta de tuerca, esta I.A. no sólo controla una nave espacial, sino que mediante sensores e implantes en todos los tripulantes tiene acceso a información de todas sus variables vitales, puede comunicarse con cada uno de ellos y además controlaba en primera persona a un centenar de cuerpos dentro y fuera de la nave. El resultado es la posibilidad de hacer un narrador en primera persona que al mismo tiempo es un narrador omnisciente.

Una I.A. que controla la nave y todo lo que pasa adentro es un planteo interesante, el problema que presenta en el segundo libro sobre la intimidad y privacidad en un ambiente de estas características es más interesante, la posibilidad de crear una nueva categoría de narrador es una genialidad. ¡Es el género en todo su potencial!

Centrales en la trilogía está la idea de los auxiliares (ancillaries) que le dan nombre a cada uno de los libros. Básicamente son los elementos rebeldes de mundos conquistados, que por medio de implantes se convierten en cuerpos para el uso de las I.A. de las naves. En el mundo de Leckie no hay robots, es mucho más sencillo subyugar cuerpos por medio de implantes y someterlos al control de una I.A.

“You hear stories about ancillaries, and it seems like the most awful thing, the most viscerally appalling thing the Radchaai have done. Garsedd -well, yes, Garsedd, but that was a thousand years ago. This-to invade and take, what, half the adult population? And turn them into walking corpses, slaved to your ships’ AIs. Turned against their own people…”

“Ancillaries are human bodies, but they’re also part of the ship. What the ancillaries feel, the ship feels. Because they’re the same. Well, different bodies are different. Things taste different or feel different, they don’t always want the same things, but altogether, on the average, yes, it’s a thing I attended to, for the bodies that needed it. I don’t like being uncomfortable, no one does. I did what I could to make my ancillaries comfortable.”

 

La historia principal se centra en Breq, la I.A. de una nave (Justice of Toren) que además de controlar a la nave en sí, controlaba un centenar de auxiliares. A mitad del primer libro queda en control de un solo auxiliar, perdiendo todo lo demás, y un poco ahí, otro poco en el resto de los libros, Leckie explora el sentido de perdida que esto implica.

“It was the third worst thing that has ever happened to me. I had lost all sense of Justice of Toren overhead, all sense of myself. I had shattered into twenty fragments that could barely communicate with each other.”

Y además del sentido de perdida, el camino de reconstrucción, de repensarse volver a forjar una nueva identidad.

“I spent six months trying to understand how to do anything, how to walk and breathe and sleep and eat as myself. As a myself that was only a fragment of what I had been, with no conceivable future beyond eternally wishing for what was gone.

In the nineteen years since then, I had learned eleven languages and 713 songs. I had found ways to conceal what I was- even, I was fairly sure, from the Lord of the Radch herself. I had worked as a cook, a janitor, a pilot. I had settled on a plan of action. I had joined religious order, and made a great deal of money. In all that time I only killed a dozen people.”

La idea de un ser (en este caso una I.A.) con una conciencia distribuida es excelente y abre el terreno para plantear preguntas complejas desde una nueva perspectiva, el más obvio es el de identidad y conflicto interno.

“The first I noticed even the bare possibility that I -Justice of Toren might not also be I -One Esk, was that moment that Justice of Toren edited One Esk’s memory of the slaughter in the temple of Ikkt. The moment I - “I” - was surprised by it.
It makes the history hard to convey. Because still, “I” was me, unitary, one thing, and yet I acted against myself, contrary to my interests and desires, sometimes secretly, deceiving myself as to what I knew and did. And it’s difficult for me even now to know who performed what actions, or knew which information. Because I was Justice of Toren. Even when I wasn’t. Even if I’m not anymore.”

Es una historia sobre cómo ve la humanidad una inteligencia artificial, creada y criada por humanos. Siempre presente la condescendencia de un ser que se cree excluido de esa humanidad pero que después de más de mil años de convivencia conoce todos sus mañas y defectos. Breq es la brújula moral de toda la historia, y por momentos se pone irritante, sólo ocasionalmente Leckie nos deja ver que Breq también tiene sentimientos… que las I.A. tenga sentimientos está cubierto con una excelente excusa:

“Without feelings insignificant decisions become excruciating attempts to compare endless arrays of inconsequential things. It’s just easier to handle those with emotions.”

Otro punto de vista, es una historia sobre las emociones, contada por un ser poco emocional y con una capacidad para la racionalidad mucho más alta que la humana. Todas las emociones y sentimientos que Breq percibe, Leckie nos los cuenta, y esto a veces también es irritante, porque parece una telenovela contada por un robot.

Sobreimpuesto sobre estas ideas hay dos historias, la historia clásica del gran imperio que se desmorona, muy inspirada en estructuras sociales y culturales del imperio romano; la otra (que es bastante romana también) es la historia de los excluidos, el ciudadano (Radchaai) y el bárbaro, el privilegiado y el relegado, la I.A. y el ser humano.

“I know what Seven Issa, or at least those like them, do to people they find on the wrong side of a dividing line. Five years ago it was noncitizen. In the future, who knows? Perhaps not-citizen-enough?” She waved a hand, a gesture of surrender. “It won’t matter. Such boundaries are too easy to create.”

Tiene algunos momentos brutales que me hicieron recordar al universo de Warhammer 40K, es una lástima que no haya explotado un poco más ese lado visceral como contrapunto para los momentos más emocionales…

“...those people human troops shot… a hundred years ago they’d have been stored in suspension for future use as ancillary segments. Do you know how many we still have stockpiled? Justice of Toren’s holds will be full of ancillaries for the next million years. If not longer. Those people are effectively dead. So what’s the difference? And you don’t like my saying that, but here’s the truth: luxury always comes at someone else’s expense.”

“She knew, everyone in this line knew, that they would either be stored for future use as ancillaries -like the ancillaries of mine that stood before them even now, identities gone, bodies appendages to a Radchaai warship- or else they would be disposed of.”

Así cómo muchas voces proclamaban que la decadencia del Imperio Romano se debía a la corrupción de los valores que la hicieron grande, la decadencia del Imperio Radchaai se debe también a un acto de corrupción, pero en este caso del emperador Anaander Mianaai, que no es una persona, sino miles de cuerpos distribuidos en espacio Radchaai que comparten una mente.

“For three thousand years Anaander Minaai had ruled Radch space absolutely. She resided in each of the thirteen provincial palaces, and was present at every annexation. She was able to do this because she possessed thousands of bodies, all of them genetically identical, all of them linked to each other… It was she who made Radchaai law, and she who decided on any exceptions to the law. She was the ultimate commander of the military, the highest head priest of Amaat, the person to whom, ultimately, all Radchaai houses were clients.”

O como dice en el segundo libro, un poco más compacto:

“Thousands of bodies distributed over all of Radch space, twelve different headquarters, all in constant communication but timelagged. Radch space -and Anaander herself- had been steadily expanding for three thousand years, and by now it could take weeks for a thought to reach all the way across herself. It was always, from the beginning, going to fall apart at some point.”

Esta saga se incluye en el sub-genero Space-Opera, el gran paraguas donde cae toda obra de ciencia ficción con un imperio galáctico y guerras interestelares. Aunque en este caso hay muy pocas batallas y escenas de acción y las temáticas son tal vez más propias del Cyber-Punk que de una Space-Opera.
El conflicto épico está planteado, pero sólo vemos el desenlace del conflicto local, específicamente aislado del resto.

De las pocas cosas malas, ya mencioné que por momentos me fue resultando un poco tedioso como Breq narrador es una brújula moral infalible, y cómo pese a ser un narrador neutro necesita justificar las respuestas emocionales de todos los personajes. Si a esto le sumamos la omnipresencia de la I.A. de otra nave, se pueden dar situaciones telenovelescas, cómo una del tercer libro, donde las I.A. terminan actuando como mediadores emocionales en los amoríos de dos personajes… un poco demasiado para mi gusto, Leckie amaga bastante seguido con perderse un poco en relaciones “amorosas” pero consigue mantener el tema semi-controlado.

“I want to say,” said Seivarden, still standing, nervous and awkward, just inside the doorway. “I mean. A while ago I apologized for behaving very badly to you.” Took an embarrassed breath. “I didn’t understand what I’d done, I just wanted you to stop being angry at me. I just said what Ship told me I should say. I was angry at you, for being angry at me, but Ship talked me out of being any more stupid than I already had been. But I’ve been thinking about it.”
Ekalu, sitting at the table, went completely still, her face ancillary-blank.
Seivarden knew what that likely meant, but didn’t wait for Ekalu to say anything. “I’ve been thinking about it, and I still don’t understand exactly why what I said hurt you so much. But I don’t need to. It hurt you, and when you told me it hurt you I should have apologized and stopped saying whatever it was. And maybe spent some time trying to understand. Instead of insisting that you manage your feelings to suit me. And I want to say I’m sorry. And I actually mean it this time.”
Seivarden couldn’t see Ekalu’s reaction to this, since Ekalu still sat absolutely motionless. But ship could see. I could see.
Seivarden said, into Ekalu’s silence, “Also I want to say that I miss you. And what we had. But that’s my own stupid fault.”
Silence, for five seconds, though I thought that at any moment Ekalu might speak, or stand. Or weep. “Also,” said Seivarden, then, “I want to say that you’re an excellent officer. You were thrown into the position with no warning and hardly any official training, and I only wish I’d been as steady and as strong my first weeks as a lieutenant.”
“Well, you were only seventeen at the time,” said Ekalu.
“Lieutenant,” Ship admonished Ekalu, in her ear. “Take the compliment.”
Aloud, Ekalu said, “But thank you.”
“It’s an honor to serve with you,” Seivarden said. “Thank you for taking the time to listen to me.” And she bowed, and left.
Ekalu crossed her arms on the table, put her head down on them. “Oh, Ship,” she said, voice despairing. “Did you tell her to say any of that?”
“I helped a bit with the wording,” Ship replied. “But it wasn’t my idea. She means it.”

 

PD: Por ahí tendría que haber mencionado que el lenguaje del imperio Radch no tiene distinción de género, por lo cual en el texto el pronombre utilizado para todos los personajes es “She”, indistintamente para los masculinos y los femeninos. Consigue medianamente su objetivo de hacer irrelevante el género de cada personaje, y por ende cuestionables nuestros prejuicios basados en el género… aunque si leen el extracto de arriba pueden ver que no consigue romper con los estereotipos de relaciones.

En Cualquier Lado – Metarealismo Trascendental

“Las cosas, mientras no existen, existen de otra manera y tratan de proponer sus propios términos o de recibir términos que se proponen. Pero nunca encajan completamente los términos y las cosas: por eso los términos confusos son los mejores, aunque tienen el efecto de crear cosas confusas. Lo confuso es tenso, y lo tenso está vivo.”

Eso de “los términos confusos son los mejores, aunque tienen el efecto de crear cosas confusas.” es probablemente lo más brillante que Pablo Katchadjian dice en este librito, lo resume.

En Cualquier Lado es lo suficiente confuso o ambiguo como para permitir miles de interpretaciones y análisis, la pregunta es si los merece… probablemente no, pero por otro lado, y como evidencian estas palabras, por lo menos merece uno de esos análisis.

 

En la cuarta o quinta hoja, ya estaba pensando un poco en la obra de David Lynch, algo de Lost Highway, mucho de Mulholland Drive, un toque de Twin Peaks… me resulta fascinante una obra que valora más las preguntas que las respuestas, que puede generar escenas valiosas casi independientes de la trama.

Acá lo valioso no es buscar pistas, atar cabos, ver el rompecabezas armado y maravillarse de lo brillante que es el autor y lo inteligente que es el lector que pudo entenderlo. Lo valioso está fuera de la obra, y es la calidad de preguntas y pensamientos que este tipo de obra estimula.
 

Para mí éstas son las obras donde más válida es la idea de que el autor pierde autoridad sobre el sentido de su trabajo, el libro se convierte en un espejo que nos refleja nuestras propias creencias respecto a cómo interpretamos la realidad, y cuál es el rol de la ficción. Y si el autor, comete el error de responder a estas preguntas, rompe el misterio, aniquila la cualidad principal de su creación. Por eso en estos casos evito leer entrevistas o explicaciones que dé el autor, sólo pueden decepcionarme.
 

Volviendo al libro, es ambiguo en un sentido positivo, pero también es desprolijo, inconsistente y apresurado. Creo que lo habría beneficiado muchísimo ser o bastante más breve, o muchísimo más largo. Está atrapado en un estadio intermedio, por momentos parece un conjunto de notas para escribir una novela, por momentos un cuento al que se le pegaron hojas de otro libro. Si me encontrara con el manuscrito del libro, y me dijeran: “terminalo”, sentiría que avanzar en cualquiera de los dos sentidos sería arduo y doloroso, o mejor dicho, que requeriría un escritor, no simplemente alguien con ideas.
 

Hay tres partes muy distinguibles en el libro, una parte narrada en primera persona dónde autor, narrador y personaje parecen ser casi lo mismo, una segunda parte que es una épica surrealista informada por un narrador omnisciente, y finalmente, un desenlace a tropezones donde el personaje es tan cambiante cómo la trama confusa.
 

Por momentos me pareció interesante la posibilidad de que sugerido en todo el texto está la idea de que vivimos intoxicados, por necesidad o por elección, para inmunizarnos del veneno o inmunizarnos de la realidad:   

“… al despuntar el alba encaraban el día laboral como si nada hubiese pasado. Volvían ya en el ocaso, aún dormidos, y sólo se despertaban con la primera dosis de veneno.”

“Pero a pesar de los esfuerzos, ni Teresa ni Diodora, ni tampoco los nuevos habitués, lograban la inmunidad. Al contrario, se sensibilizaban cada vez más, se volvían víctimas de sus propias maquinaciones y fantasías.”

La vuelta de tuerca más interesante que puede (o no) estar sugerida en esas palabras que puse al principio “Las cosas, mientras no existen, existen de otra manera y tratan de proponer sus propios términos o de recibir términos que se proponen. Pero nunca encajan completamente los términos y las cosas: por eso los términos confusos son los mejores…” es que el veneno con el que todos estamos intoxicados, una intoxicación que afecta nuestra percepción de la realidad casi constantemente, no viene en frasquito sino en la forma de signos.
 

El lenguaje es un filtro increíble que usamos para crear una representación interna del mundo que nos rodea (y no solo del mundo, sino también de nosotros en ese mundo), y la idea de que estamos intoxicados de lenguaje es tan buena como la de que estamos infectados de lenguaje.
 

...Pero por ahí el libro trata de cualquier otra cosa, a mí me prendió eso… por ejemplo, en otra parte hace una parodia del poder que me hizo pensar en el Mahābhārata en que la única conclusión lógica es que el problema del poder no tiene solución. El príncipe dirigiéndose a su ejército: “Así que voy a faltar a la promesa que hice a mi madre, porque eso es lo que considero ético. Gato no sabía nada, es cierto: tengo que confesar que lo traje engañado y por lo tanto también a ustedes. ¿Pero qué podía hacer? ¿Ustedes hubieran venido de saber la verdad?” … “Les pido disculpas, pero sepan en todo caso que no los hubiese engañado si no hubiera estado seguro de que la recompensa les hará agradecer el engaño cuando yo recupere mi territorio.”...
 

O más adelante, la forma en la que el ejército elige sus capitanes: “Con capitanes rotativos según el tamaño de la cabeza: un día cada uno, del más cabezón al menos.”
 

Quizás en realidad el libro no trata de nada y es un repositorio de memes lingüísticos, y lo confuso de la trama es la excusa para meter entre dos tapas cosas tan dispares como:  

“Los pasos largos de ella tenían la forma de un murciélago seco.”

“¿Dónde es el baño?, le pregunté, y ella, sin mirarme, me señaló una puerta. Pero detrás de esa puerta había otra cosa: acostado en el piso, un cadete, rodeado por unos diez cadetes más, trataba de embocar un rollo de cinta scotch en una caja de cartón que habían colgado del ventilador de techo; por turnos, los cadetes intentaron embocar la cinta y todos fracasaron.”

“...después vimos un partido de fútbol con dos pelotas.”

“¡Qué difícil! ¡Qué difícil! Contar todo de nuevo: ¡qué difícil!... tengo que poder… Es así: robé un caballo y me escapé a un cerro, donde conocí a una mujer y tuve hijos. Después terminé acá, de alguna manera”. Hubo un silencio. “Es una buena historia”, le dijo Petrano. “Sí, esa es mi vida”, dijo Luganor. “Ah… ¿Y así perdiste el ojo?, le preguntó Gato. “No, el ojo lo había perdido antes”. “¿Y los dedos?”. “Antes también”.

“A los bobos les hablan del paraíso, pero nosotros nos dedicamos al placer” 

“Flotamos en una deriva que nos va transformando en cosas que no entendemos, vemos y no vemos, oímos y no oímos, sentimos y no sentimos.”

En fín… lo único que realmente me molesta es lo desparejo que es, no lo confuso, ni lo poco tradicional, esas cosas las aprecio; pero veo el potencial para algo mucho más interesante, desperdiciado tal vez por querer abarcar más, tal vez por la necesidad de terminarlo.

Lo mismo que con este blog, estos son algunos de los problemas de no tener un editor en serio.