Modelos de Lenguaje de Gran Escala y el problema de la comunicabilidad algorítmica

Resumen

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) no solo automatizan la producción textual, sino que reconfiguran los propios regímenes de comunicabilidad en la cultura digital. Al generar textos coherentes y contextualmente apropiados, estos modelos simulan comprensión e intencionalidad, tensionando las fronteras entre la cognición humana y la predicción estadística. A partir de los avances en aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, este artículo propone una lectura crítica de los LLMs en tres ejes: los fundamentos técnicos que sustentan su funcionamiento; los desplazamientos socioculturales que provocan en las nociones de lenguaje, autoría e inteligencia; y los dilemas éticos relacionados con el sesgo algorítmico, las alucinaciones y la opacidad de los sistemas. Lejos de constituir herramientas neutras, los LLMs operan como infraestructuras discursivas que condensan disputas de poder, reproducen desigualdades epistémicas y desafían modelos clásicos de subjetividad. El análisis sugiere que, aunque inmersos en la lógica del extractivismo cognitivo, estos modelos también abren grietas para prácticas de resistencia y reinvención simbólica.