La influencia de la inteligencia artificial en la escritura está en constante crecimiento. Actualmente, presenciamos correcciones ortográficas, sugerencias gramaticales, mejoras en el estilo y hasta la generación de contenido o libros por parte de las máquinas.

El como IA ha transformado la forma en que interactuamos con el lenguaje natural. Ahora, traducimos entre múltiples idiomas, generamos resúmenes automáticos de documentos extensos y gestionamos nuestro correo electrónico con filtros antispam.

Incluso, mantenemos conversaciones por voz con asistentes digitales, facilitando el acceso a contenido digital a personas con discapacidades o analfabetismo.

¿Cómo es posible que las máquinas realicen tareas que anteriormente requerían habilidades humanas?

El procesamiento de lenguaje natural se apoya en el aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para identificar patrones estadísticos complejos. Estos modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos, permitiéndoles predecir palabras y frases con precisión. Un ejemplo destacado es GPT-3 de OpenAI.

Antes, se usaban métodos basados en reglas gramaticales, donde las frases se descomponen en componentes comprensibles. Estos modelos eran más transparentes para los humanos, ya que seguían reglas bien definidas.

El gran avance reciente en IA se debe al aprendizaje profundo, que permite una versatilidad sin igual una vez que el modelo está entrenado. Aunque las técnicas tradicionales aún son valiosas, requieren más trabajo manual y mantenimiento. Por lo tanto, hoy en día se promueve la combinación de ambas tecnologías en modelos híbridos.

Además de la escritura práctica, el aprendizaje automático se aplica a la creación de noticias, literatura, música clásica e incluso pintura. Estos modelos también pueden estimar la autoría de obras clásicas cuyos autores son desconocidos.

El proyecto LEIA y el futuro de Inteligencia artificial y la escritura

Su principal objetivo es mitigar los riesgos asociados al uso del español en el mundo digital. Desde su fundación en 2019, ha sumado como socios a gigantes tecnológicos como Microsoft, Google, Amazon, Twitter y Meta (anteriormente Facebook).

Este proyecto busca que las máquinas hablen un español correcto y que las herramientas de apoyo a la escritura respeten las normas de la Real Academia Española ( RAE ) a través de la inteligencia artificial. Esto contribuye a la unidad del español en el entorno digital.

En el futuro, se espera la creación de un sello que promueva el uso correcto del español en línea, emitido por la RAE.

¿Qué ejemplos benéficos podemos encontrar con LEIA?

Ejemplos concretos de los beneficios del proyecto LEIA ya están disponibles. Por ejemplo, el asistente digital de Telefónica, Aura, genera frases que cumplen con los criterios de la RAE. Además, se puede interactuar por voz con el diccionario de la RAE a través del mando de Movistar+.

Microsoft ha integrado los recursos lingüísticos de la RAE en su buscador Bing y está trabajando en incorporarlos en sus herramientas editoriales, como el corrector en Word.

Google ha mejorado su teclado Gboard en los móviles Android gracias a los recursos de la RAE, añadiendo 200,000 palabras españolas al corrector. Además, se espera que el buscador de Google consulte el diccionario de la RAE en lugar de uno no oficial.

Amazon hace referencia a la RAE cuando se le pregunta a Alexa por el significado de una palabra en español y trabaja en que todo lo dicho por Alexa respete las normas oficiales del español.

Twitter se utiliza en todas las geografías hispanohablantes, lo que lo convierte en un buen punto de investigación para la evolución del español en términos de neologismos y anglicismos.

Meta, con su apuesta por el metaverso, podría llevar el diccionario de la RAE a esta nueva realidad virtual.

Estas iniciativas dentro del proyecto LEIA permiten monitorear la evolución del español a nivel global y mitigar los riesgos previamente identificados. Sin embargo, es crucial que las empresas e instituciones hispanohablantes asuman un liderazgo proactivo en el desarrollo y la evolución de la inteligencia artificial en español, dado que las empresas estadounidenses suelen priorizar el inglés como primera lengua.