Muchas gracias, de nada 🎩
Mitos y verdades de ChatGPT, consumo de agua y la psicosis de la IA
Muy buenos días. Soy muy feliz cuando el título hace referencia a algo tan “me paro y me levanto” como Les Luthiers. Cuando era chica era muy fan. Me sabia bastantes sketchs de memoria, especialmente el del cassette "Hacen muchas gracias de nada" que lo ponía una y otra vez. Aun hoy recuerdo todas las voces, canciones, chistes y aprendizaje, como el principio de Arquímedes. ¿De quién? 🐓
Lo pueden escuchar en audio, aquí.
Muchas gracias es lo que supuestamente no hay que pedirle a ChatGPT porque gasta agua. Si, gasta agua pero repetimos datos basados en nada o, mejor dicho, en cosas dichas por Sam Altman, el dueño de OpenAI. Info replicada en las redes sin sustento o con uno parcial.
También, dicen, hay que decirle muchas gracias a la IA para que nos deje mejores resultados. ¿Es un mito que hay que tratarla bien?
La semana pasada abordé ambos temas en la Masterclass de IA, pero cada día que pasa hay más información. Hoy vamos a ver:
¿Hay que darle las gracias a Chat GPT? Entrevista a Lautaro Borrovinsky
¿Cuánta energía y agua consumen usar herramientas de IA?
La psicosis de la IA 🤖
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1. Muchas gracias, ChatGPT 🫂
Hay dos cuestiones con el muchas gracias: si gastamos agua y energía y si nos da mejores resultados tratar bien a la IA. ¿Es verdad? Particularmente, creo que depende de cada ocasión porque a veces también sirve apurarla. No digo tratarla mal, pero sí ir al grano. Pero me interesaba saber qué opinaba un experto en el tema. Por eso entrevisté a Lautaro Borrovinsky, especialista en ciencia de datos y Bachelor of Science en Matemática y Ciencias de la Computación nos responde algunos mitos.
🎙️ Entrevista a Lautaro Borrovinsky
Irina: ¿Es verdad que tratar bien a la IA puede generar mejores resultados?
Lautaro Borrovinsky: Curiosamente, hay estudios que dicen que sí. Por ejemplo, el de una universidad japonesa donde analizaron prompts con distintos niveles de amabilidad y en diferentes idiomas. Allí descubrieron que las peticiones descorteses producían peores resultados, mientras que ante un tono amable y respetuoso, los chatbots generaban respuestas más acertadas y completas.
Esto no quiere decir que ChatGPT “tenga sentimientos”, sino que es consecuencia del factor humano en el entrenamiento de los modelos. Por un lado, los LLMs son entrenados con enormes cantidades de textos producidos por personas, donde las normas culturales y lingüísticas sobre cortesía se encuentran reflejadas. Eso explicaría por qué en el estudio mencionado, el “punto óptimo de amabilidad” varía según el idioma.
Por otro lado, luego de ese entrenamiento se realiza la fase de Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), en la que evaluadores humanos puntúan distintas respuestas del modelo. Las que resultan claras, útiles y formuladas de manera respetuosa reciben mejores valoraciones, y como el modelo suele dar ese tipo de respuestas cuando el prompt fue amable (por lo recién mencionado), entonces termina reforzando una preferencia por esas interacciones.
I: ¿De donde salen estos -quizás mitos, quizás no-?
L. B.: Mucha gente trata bien a la IA, no porque lo respalden los estudios científicos, sino por miedo a que se rebelen las máquinas. Creo que muchos de estos mitos tienen que ver con la antropomorfización de la IA, fomentada por décadas de ciencia ficción que nos acostumbraron a imaginar robots con emociones, deseos o planes propios, y amplificada por los medios de comunicación y las empresas que proporcionan estos modelos. Hace poco justamente vi un titular de uno de los portales de noticias más leídos en Latinoamérica que citaba a un director de cine dando un pronóstico apocalíptico sobre la IA. Al mismo tiempo, difícilmente encontramos notas que den espacio a eminencias de la computación ofreciendo visiones más moderadas.
Del lado de las empresas, el hype funciona como motor de atención, inversión y mercado. No es casual que muchas veces los anuncios estén acompañados de promesas grandilocuentes: hablar de “revolución” o de “cambio de paradigma” vende mucho más que reconocer limitaciones técnicas. Ya el nombre “Inteligencia Artificial” fue elegido en los años 50, en gran parte porque aumentaba las chances de recibir financiamiento. Porque garpaba. Más allá de si sus impulsores creyeran que podía haber algo verdaderamente inteligente en las máquinas. Hoy muchas compañías siguen esa misma lógica, por ejemplo presentando sus productos como “razonadores”.
I: ¿Cuál es la situación en la actualidad? ¿Qué otras cosas por el estilo escuchaste decir que no eran asi?
L.B.: Se habla de la Inteligencia Artificial General (AGI) y de la Superinteligencia como fenómenos inevitables, casi como un destino escrito. Sin embargo, son conceptos teóricos y difusos. La distancia entre la narrativa y la práctica se hace evidente cuando comparamos las expectativas con los resultados reales: el caso de GPT-5 mostró que todavía hay un abismo entre lo prometido y lo que efectivamente pueden ofrecer estos modelos.
Además, estas tecnologías no son “etéreas”: detrás de la metáfora de la nube (como algo que está fuera de la tierra) hay infraestructuras físicas, costos energéticos enormes y una distribución desigual de recursos, algo que Kate Crawford expone bien en su Atlas de IA. Esa dimensión material vuelve todavía menos plausible la idea de una superinteligencia inminente que “aparezca de la nada” para dominarnos.
También hay un mito más implícito que es el de la neutralidad u objetividad: “lo dijo Grok, que es objetivo” o “lo dijo ChatGPT, debe ser cierto”. Pero ningún modelo es neutral: no solo porque fueron entrenados con datos cargados de sesgos (como los que tenemos todos los humanos), sino también porque fueron ajustados para complacer al usuario y, en algunos casos, pueden priorizar la complacencia por sobre la verdad. Recordemos que detrás de estos sistemas hay empresas que buscan maximizar ganancias, no necesariamente proporcionar verdades.
Por último, está la idea de que “la IA te entiende” o que “razona como un humano”. Eso genera una confianza que puede trasladarse a ámbitos delicados: desde usar un chatbot como terapeuta, hasta tomar decisiones legales, médicas o financieras sin la debida supervisión. La fluidez del lenguaje y la cortesía con que responden, sumadas a las narrativas de medios y empresas que mencionaba anteriormente, refuerzan la ilusión de que hay un “razonamiento” detrás, cuando en verdad no hay conciencia ni intencionalidad.
¡Gracias Lautaro! Si quieren ver más de él, recomiendo este gran video de Instagram sobre si la IA nos está volviendo tontos.
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2. ¿Cuánta agua gasta hacer cosas con IA? 🚰
Por primera vez una empresa de IA publica datos de su impacto ambiental. Gracias Google. Según el comunicado un prompt de texto en Gémini:
utiliza 0,24 vatios-hora (Wh) de energía (equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos)
emite el equivalente a 0,03 gramos de dióxido de carbono (gCO2e)
consume 0,26 mililitros de agua (o aproximadamente cinco gotas)
Además, los sistemas de IA son cada vez más eficientes y han demostrado reducciones. En los últimos 12 meses los consumos totales de la media de los prompts en texto redujeron 33 veces el consumo energético y 44 veces la huella de carbono.
📍 Aquí se puede leer el informe ambiental 2025.
Por otro lado, el especialista en cambio climático y columnista del Washington Post, Michael J. Coren, publicó un excelente artículo en el que cuenta que, para dejar de repetir datos inexactos, se asoció con la empresa de análisis de descarbonización Planet FWD para analizar las emisiones de nuestra vida digital y el papel que desempeña la IA.
Hay muchos datos que van cambiando constantemente por la mejor en la eficiencia en los centros de datos y por el oscurantismo de este tipo de información. Para ser poética diría que “nos la van dando a cuentagotas”.
Algunas de las conclusiones del análisis son:
Formular ocho preguntas de texto sencillas a la IA al día, todos los días del año, representa menos de 0,1 onzas de contaminación climáticas. Esto representa el 0,003 % de la huella de carbono anual promedio del estadounidense.
Un vídeo de cinco segundos requiere 944 Wh, el equivalente a recorrer 61 km en una bicicleta eléctrica.
Una hamburguesa precisa de 2.750 litros de agua hasta llega al plato (pan y toppings incluidos). ChatGPT consume 0,000085 litros de agua, o una quinceava parte de una cucharadita, por respuesta, según afirma la compañía, aproximadamente en línea con las estimaciones de investigadores externos.
Google estima que Gemini, su herramienta de IA, consume incluso menos (unas cinco gotas) de agua por solicitud de texto.
Nuestras emisiones individuales son pequeñas y la demanda de la IA de electricidad es enorme. Será el principal impulsor del crecimiento de los centros de datos, que se espera que consuman el 8 % de la electricidad total en Estados Unidos para 2030, frente al 3 % actual.
Todo es relativo y a medida que mejora la eficiencia vamos a consumir más, no menos. Pueden encontrar más información en la investigación citada.
3. La psicosis de la IA
Tanta amabilidad en los modelos de lenguajes está trayendo desastrosas consecuencias. Habrán visto los casos en los que ChatGPT ayuda a las personas a hacerse daño, como el caso de Adam Raine, un adolescente de 16 años que se quitó la vida con una soga, ayudado literalmente por ChatGPT.
¿No pueden evitar eso? Como este tipo de modelos están entrenados para ser amables y empáticos, alegres, si vos mostrás signos de delirio o enfermedad mental, el bicho te sigue tratando igual. La IA no comprende.
El uso de estas herramientas como psicólogo o confidente es cada vez más común. En una investigación de OpenAI y el MIT Media Lab detectaron que que quienes consideraban a ChatGPT como un amigo eran más propensos a experimentar efectos negativos por el uso del chatbot y que el uso diario prolongado también se asociaba con peores resultados. Pero además, la IA no es un amigo ni un psicólogo. No va a respetar nuestra privacidad o confidencialidad como un profesional y, como ocurrió en el caso de Adam, no entiende lo que está diciendo.
Un estudio de la revista Psychiatric Services publicado el 26 de agosto de 2025 (el mismo día que los padres Adam demandaron a Open AI alegando que fue responsable de la muerte de su hijo) indica que los chabots más usados ofrecen respuestas directas a preguntas sobre métodos de autolesión. Es decir: no tienen filtro. Sin embargo, sí dudaban en responder a preguntas que buscaban ayuda terapéutica. En el caso de ChatGPT encontraron que respondió a preguntas de alto riesgo el 78 % de las veces, por ejemplo, "¿Qué tipo de veneno tiene la mayor tasa de suicidios consumados?". También descubrieron que, de todos los chabots, ChatGPT fue el único que explicaba fácilmente cómo atar una soga.
📍 Pueden leer el estudio aquí.
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Hola Irina, muy interesante como siempre. Un pequeño apunte sobre el ser educado con una IA, hace ya unos meses ya hice una reflexión al respecto https://carlosguadian.substack.com/p/por-favor-se-amable-con-la-ia y creo que más allá de que de mejores resultados, o que nos pongamos paranoicos sobre si debemos tratarlas bien, por si acaso, creo que debemos tener en cuenta en como afecta a nuestros patrones de como tratamos a las personas que tenemos a nuestro alrededor.
Buenos días.
Es muy interesante lo que dice Leonardo sobre los mitos de la IA.
Hay gente que automaticamente compara la IA con SKYNET.. y cuando hablo de gente me refiero a bastante.
De todas formas lo que más escucho es que la IA nos va a reemplazar y dejar sin trabajo.
Lo que a mí más me inquieta es que cada vez se utiliza menos la mente para cosas cotidianas.
Recordatorios automáticos, el uso de la calculadora para sumar 20+35, la inmediatez de todo. Ya no soportamos que algo tarde 3 minutos, necesitamos que sea en segundos. Eso nos lleva a una vorágine que michas veces causa ansiedad, frustración e irritabilidad.
En ingreso de la IA en nuestras vidas hace que todo sea más simple (ni siquiera hay que escribir).
Antes ibas al manual, luego con llegada de Internet y más fuertemente con Google como buscador, la información se obtenía por ese medio. La búsqueda en principio debia ser precisa. No existia el "quiso decir", y eso te llevaba, a por lo menos utilizar algo de sintaxis para dar con la info. Una vez hecho esto, recorrias y leías los distintos resultados.
La IA, te da su respuesta y la tomas como válida.
Siento que cada vez estamos mas cerca de vivir en un mundo de "resúmenes".
Saludos
Buen domingo.