{"id":40413,"date":"2026-03-20T15:00:00","date_gmt":"2026-03-20T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/encartes.mx\/?p=40413"},"modified":"2026-03-14T16:18:33","modified_gmt":"2026-03-14T22:18:33","slug":"discrepancias-espejo-algoritmico-humanos-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/encartes.mx\/pt\/discrepancias-espejo-algoritmico-humanos-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"El espejo algor\u00edtmico: miradas desde las ciencias sociales en torno a la interacci\u00f3n entre humanos e IA"},"content":{"rendered":"<p class=\"has-drop-cap\">En noviembre de 2022, ChatGPT fue lanzado al p\u00fablico general y dos meses despu\u00e9s ya hab\u00eda alcanzado los cien millones de usuarios, convirti\u00e9ndose en la aplicaci\u00f3n con el crecimiento m\u00e1s r\u00e1pido de la historia (Hu, 2023). Tres a\u00f1os despu\u00e9s, se estimaba que OpenAI, su empresa creadora, valdr\u00eda aproximadamente 750 mil millones de d\u00f3lares (Reuters, 2025). Esta tecnolog\u00eda \u2013denominada popularmente inteligencia artificial (<span class=\"small-caps\">ia<\/span>)\u2013, en t\u00e9rminos t\u00e9cnicos es un &#8220;modelo grande de lenguaje&#8221; (<span class=\"small-caps\">llm<\/span>, por sus siglas en ingl\u00e9s): un algoritmo que simula el lenguaje natural mediante el aprendizaje autom\u00e1tico basado en un inmenso conjunto de datos. ChatGPT y otros <span class=\"small-caps\">llm<\/span> como Gemini y Claude son entrenados en cl\u00e1sicos de la literatura, art\u00edculos cient\u00edficos, publicaciones en Internet y una parte significativa de lo que la humanidad ha digitalizado con la finalidad de generar discursos en interacci\u00f3n con sus usuarios. Se trata, pues, de &#8220;espejos algor\u00edtmicos&#8221; que reflejan la cultura humana digitalizada, pero tambi\u00e9n los deseos de los usuarios a quienes deben complacer como clientes. Su uso puede incidir sobre los v\u00ednculos sociales y laborales, al tiempo que plantea un desaf\u00edo epistemol\u00f3gico importante para las ciencias sociales.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo de este debate fue construir un espacio de di\u00e1logo entre un <span class=\"small-caps\">llm<\/span> y tres especialistas en el tema: Gabriela Sued (<span class=\"small-caps\">unam<\/span>), Marco Dehnert (Universidad de Arkansas) y Gabriel P\u00e9rez Salazar (<span class=\"small-caps\">uadec<\/span>). Para ello formulamos las siguientes preguntas: &#8220;\u00bfCu\u00e1l acercamiento epistemol\u00f3gico debemos tener con relaci\u00f3n a los modelos largos de lenguaje (<span class=\"small-caps\">llm<\/span>) desde las ciencias sociales?&#8221;; &#8220;\u00bfCu\u00e1les consecuencias se han observado del uso de <span class=\"small-caps\">llm<\/span> sobre los v\u00ednculos sociales&#8221; y &#8220;\u00bfQu\u00e9 podemos esperar del impacto de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> sobre el trabajo intelectual?&#8221;. Por su relevancia, nuestra elecci\u00f3n fue trabajar con ChatGPT-5<a class=\"anota\" id=\"anota1\" data-footnote=\"1\">1<\/a>, el modelo m\u00e1s reciente creado hasta el momento por OpenAI.<\/p>\n\n\n\n<p>El primer desaf\u00edo consisti\u00f3 en idear una ruta para acceder a lo que pudi\u00e9ramos considerar &#8220;su&#8221; respuesta. Decidimos utilizar una cuenta gratuita y sin interacciones previas, as\u00ed como no solicitarle que respondiera a las preguntas generadoras desde un rol o identidad determinada. En lugar de ello, emprendimos una conversaci\u00f3n inspirada libremente en el ensayo <em>Aproximaciones al artificeno<\/em> (Vizcaya, 2025), en la que asumimos su papel como interlocutor. En dicho intercambio, fechado el 5 de noviembre de 2025, ChatGPT-5 se present\u00f3 afirmando: &#8220;Soy un reflejo del mundo humano, porque hablo a partir de lo que la humanidad ha escrito, dicho y pensado&#8221;. Declar\u00f3 no poseer un &#8220;yo&#8221; con experiencia, cuerpo ni biograf\u00eda, y que solo se enuncia a s\u00ed mismo como una convenci\u00f3n comunicativa. Dos afirmaciones sintetizan su posicionamiento: &#8220;Existo en el espacio entre tu pregunta y mi respuesta&#8221; y &#8220;La interacci\u00f3n existe entre tu conciencia y mi capacidad de generar lenguaje&#8221;. As\u00ed, lo singular de su participaci\u00f3n consiste en ser el objeto de discrepancia que \u2013en cierto sentido\u2013 habla sobre s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n<p>Un segundo desaf\u00edo surgi\u00f3 al momento de generar las respuestas a las preguntas pues, aunque solicitamos a ChatGPT-5 que fuera riguroso en el empleo de citas y referencias, sus respuestas incorporaron errores. El apellido de uno de los autores citados era incorrecto, un t\u00edtulo de art\u00edculo estaba incompleto y el otro era inventado. En t\u00e9rminos de citaci\u00f3n, los errores fueron corregidos con el af\u00e1n de seguir los criterios \u00e9ticos y editoriales de <em>Encartes<\/em>; sin embargo, no dejamos de considerar relevante resaltar que estas alucinaciones muestran los l\u00edmites de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> para la creaci\u00f3n de textos acad\u00e9micos.<\/p>\n\n\n\n<p>En las participaciones de los discrepantes, el lector encontrar\u00e1 un mapa de aproximaciones que dialogan de manera complementaria en torno al mismo fen\u00f3meno. Gabriela Sued propone una lectura cr\u00edtica de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> como &#8220;m\u00e1quinas de verosimilitud&#8221;: examina sus sesgos y l\u00edmites epistemol\u00f3gicos \u2013incluida la producci\u00f3n de enunciados falsos o imprecisos\u2013 y desplaza la discusi\u00f3n hacia los efectos afectivos de la interacci\u00f3n, pregunt\u00e1ndose por la &#8220;econom\u00eda emocional&#8221; que puede instalarse cuando la sociabilidad se terceriza en chatbots. Por su parte, Marco Dehnert, desde los estudios de comunicaci\u00f3n, sit\u00faa el problema en la relaci\u00f3n lenguaje-mundo: advierte el car\u00e1cter &#8220;enga\u00f1oso&#8221; de estos sistemas y ofrece herramientas para pensar la emergencia de una &#8220;sociabilidad artificial&#8221; y la comunicaci\u00f3n humano-m\u00e1quina, as\u00ed como las implicaciones de automatizar pr\u00e1cticas antes consideradas propiamente humanas. En tanto que Gabriel P\u00e9rez Salazar enfatiza las condiciones de producci\u00f3n: los sesgos de los datos y el dise\u00f1o, la delegaci\u00f3n acr\u00edtica de funciones y la capacidad de estos modelos para operar como mediaci\u00f3n validante en la construcci\u00f3n social de la verdad, intensificando disputas en escenarios de posverdad. En contraste, ChatGPT-5 afirma que los &#8220;<span class=\"small-caps\">llm<\/span> epistemol\u00f3gicamente [&#8230;] no poseen un &#8216;yo&#8217;, pero s\u00ed intervienen en la producci\u00f3n colectiva de subjetividad&#8221;, record\u00e1ndonos aquello que no es subsumible a la herramienta: ruido, error, ambivalencia, incluso mentira, y que se vuelve, precisamente, el n\u00facleo \u00e9tico-pol\u00edtico del debate.<\/p>\n\n\n\n    <div class=\"discrepancia tres\">\n        <h2>\u00bfCu\u00e1l acercamiento epistemol\u00f3gico debemos tener con relaci\u00f3n a los LLM desde las ciencias sociales?<\/h2>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"chatgpt-5\">\n        <p class=\"nombre\">ChatGPT-5<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Los LLM no poseen un 'yo'<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"sued\">\n        <p class=\"nombre\">Gabriela Sued<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Los chatbots carecen de comprensi\u00f3n del lenguaje natural<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"dehnert\">\n        <p class=\"nombre\">Marco Dehnert<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Los LLM operan mediante un comportamiento enga\u00f1oso<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"perez-salazar\">\n        <p class=\"nombre\">Gabriel P\u00e9rez Salazar<\/p>\n        <p class=\"llamada\">El acercamiento (...) debe partir de un pensamiento cr\u00edtico<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button><\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta chatgpt-5\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">El estudio de los modelos largos de lenguaje (<span class=\"small-caps\">llm<\/span>) requiere un enfoque epistemol\u00f3gico que los considere &#8220;objetos sociot\u00e9cnicos&#8221; y no \u00fanicamente herramientas t\u00e9cnicas. Como se\u00f1alan Emily Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major y Shmargaret Shmitchell (2021), los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> no &#8220;comprenden&#8221; el lenguaje, sino que lo &#8220;predicen estad\u00edsticamente&#8221;; sin embargo, sus resultados pueden ser interpretados por los usuarios como si provinieran de una voz con intenci\u00f3n. Esto exige analizarlos como &#8220;productores de sentido en interacci\u00f3n&#8221;. Nick Seaver (2017) propone comprender los algoritmos como cultura, es decir, como ensamblajes de pr\u00e1cticas, valores y expectativas humanas. Desde esta perspectiva, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> no son agentes aut\u00f3nomos, sino &#8220;cristalizaciones de ideolog\u00edas ling\u00fc\u00edsticas y epistemol\u00f3gicas&#8221; inscritas en sus datos de entrenamiento y en los contextos de uso. As\u00ed, su estudio demanda metodolog\u00edas que articulen an\u00e1lisis etnogr\u00e1fico de pr\u00e1cticas de uso, auditabilidad de datos y an\u00e1lisis cr\u00edtico del discurso algor\u00edtmico. Comprender los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> epistemol\u00f3gicamente significa reconocer que &#8220;no poseen un &#8216;yo'&#8221;, pero s\u00ed &#8220;intervienen en la producci\u00f3n colectiva de subjetividad y conocimiento&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta sued\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">De una manera muy astuta, la respuesta de ChatGPT-5 \u2013fluida y perfectamente redactada\u2013 cita el trabajo de Bender y colegas (2021), un cl\u00e1sico en la bibliograf\u00eda cr\u00edtica de la inteligencia artificial (<span class=\"small-caps\">ia<\/span>). Es astuta porque toma de all\u00ed la caracterizaci\u00f3n de la principal tarea que realizan los chatbots \u2013el reconocimiento de patrones estad\u00edsticos\u2013, pero sin mencionar las limitaciones que derivan de ese m\u00e9todo. El objetivo principal de las autoras, quienes califican a los chatbots de &#8220;loros estoc\u00e1sticos&#8221;, no es caracterizar t\u00e9cnicamente las inteligencias artificiales generativas, sino alertar sobre los riesgos de su uso indiscriminado y acr\u00edtico. Mencionan el sesgo de automatizaci\u00f3n \u2013amplificado por la combinaci\u00f3n de sesgos humanos con la producci\u00f3n de textos coherentes\u2013, el mal uso deliberado \u2013que da lugar a la propagaci\u00f3n indiscriminada de desinformaci\u00f3n y contribuye a socavar la integridad acad\u00e9mica y estudiantil\u2013, as\u00ed como la amplificaci\u00f3n de una visi\u00f3n de mundo hegem\u00f3nica, construida a trav\u00e9s del entrenamiento con datos sin curaci\u00f3n, irrespetuosos de las minor\u00edas y la diversidad.<\/p>\n\n\n\n<p>En suma, respecto del acercamiento epistemol\u00f3gico a los chatbots desde las ciencias sociales, es necesario tener en cuenta los problemas derivados de la construcci\u00f3n de textos con base en patrones estad\u00edsticos: primero, la falta de diversidad, de la que se responsabiliza a los humanos y no a la falta de inversi\u00f3n en la curaci\u00f3n y documentaci\u00f3n de los datos de entrenamiento, que a su vez reproduce visiones hegem\u00f3nicas del mundo; segundo, los chatbots carecen de comprensi\u00f3n del lenguaje natural, ya que, desde su perspectiva, el lenguaje es pura forma sin significado; tercero, el procedimiento de generaci\u00f3n de textos mediante patrones estad\u00edsticos no siempre es confiable; a menudo pueden formularse expresiones falsas, sin sentido o imprecisas.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta dehnert\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">Si las ciencias sociales se ocupan de comprender, explorar y predecir el comportamiento humano, entonces los modelos grandes de lenguaje (<span class=\"small-caps\">llm<\/span>) necesitan entenderse en su relaci\u00f3n con ese comportamiento. En \u00faltima instancia, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> operan mediante un comportamiento enga\u00f1oso (Natale, 2021): simulan un comportamiento humano sin la intenci\u00f3n subyacente ni la subjetividad humana que a menudo se asumen como su fundamento. Dicho de otro modo, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> aparecen como actores sociales en la medida en que pueden participar en el tejido social del comportamiento humano sin aquello que las ciencias sociales han considerado t\u00edpicamente necesario para tal comportamiento: la intencionalidad y una subjetividad &#8220;humana&#8221; o sentido de s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n<p>As\u00ed como el r\u00f3tulo (o el equ\u00edvoco, cf. Gunkel, 2025) de inteligencia artificial sirve para indicar c\u00f3mo los sistemas de <span class=\"small-caps\">ia<\/span> producen una ilusi\u00f3n de inteligencia que se opone a una supuesta inteligencia &#8220;natural&#8221;, el t\u00e9rmino socialidad artificial subraya c\u00f3mo &#8220;las m\u00e1quinas construyen \u00fanicamente una apariencia o ilusi\u00f3n de socialidad&#8221; (Depounti y Natale, 2025: 5458). No obstante, esa socialidad artificial solo funciona porque los humanos proyectamos nuestros propios marcos sociales sobre la m\u00e1quina, aspecto que es capturado v\u00edvidamente en la portada del libro de Simone Natale (2021), que muestra a Narciso contemplando su propio reflejo en la pantalla de un tel\u00e9fono.<\/p>\n\n\n\n<p>Como investigador en comunicaci\u00f3n, tiendo a centrarme en el papel de los mensajes y en c\u00f3mo la comunicaci\u00f3n crea o constituye nuestra realidad. En otras palabras, solo podemos acceder a la realidad a trav\u00e9s del lenguaje y la comunicaci\u00f3n, que asignan significado a experiencias y objetos que, de otro modo, carecer\u00edan de \u00e9l. El adoptar un enfoque constitutivo no niega la existencia del significado material, sino que desplaza la atenci\u00f3n hacia el uso de la comunicaci\u00f3n como fuente primaria de acceso a la realidad. En ese sentido, ChatGPT-5 se apoya en Bender et al. (2021) para ilustrar el argumento principal de su respuesta: que los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> no &#8220;entienden&#8221; el lenguaje del mismo modo que los humanos, pero s\u00ed contribuyen al tejido social de nuestra realidad al producir mensajes que inciden, finalmente, en la constituci\u00f3n de nuestro contexto cultural.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta perez-salazar\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">En t\u00e9rminos generales, me parece que el acercamiento epistemol\u00f3gico que debemos tener en relaci\u00f3n con los grandes modelos de lenguaje debe partir de un pensamiento cr\u00edtico, en funci\u00f3n de c\u00f3mo Emily Lai (2011) explora este concepto. En primer t\u00e9rmino, hay que hacer \u00e9nfasis en las condiciones de producci\u00f3n de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> como una innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Tales condiciones deben considerar el contexto actual al que Dan Schiller (1999) llama el &#8220;capitalismo digital&#8221;, caracterizado por la explotaci\u00f3n de los datos y patrones de comportamiento de las personas usuarias por parte de las industrias generadoras de estas tecnolog\u00edas. En el caso espec\u00edfico de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span>, este ocurre en los procesos de entrenamiento de las redes neuronales que posibilitan su operaci\u00f3n. Para este efecto, industrias como OpenAI, Google y Anthropic, entre otras, recurren a conjuntos de datos (llamados <em>training datasets<\/em>) que han sido generados con base en contenidos creados por personas usuarias en espacios como la blog\u00f3sfera, Wikipedia, p\u00e1ginas web abiertas y publicaciones en redes sociodigitales; as\u00ed como por colecciones integradas por revistas y libros digitalizados (Radford, Narasimhan, Salimans y Sutskever, 2018; Navigli, Conia y Ross, 2023). Despu\u00e9s, cuando estos modelos ya est\u00e1n operando, las personas usuarias contribuyen a su refinamiento y ajustes a trav\u00e9s de sus sesiones de uso. Esta es una t\u00e9cnica empleada por dichas empresas, ya que la retroalimentaci\u00f3n que reciben sobre las salidas generadas por los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> les permite calibrar sus modelos (Otaki, 2023).<\/p>\n\n\n\n<p>Una segunda dimensi\u00f3n de estas disposiciones de producci\u00f3n tendr\u00eda que examinar los m\u00faltiples sesgos que est\u00e1n presentes en estos <em>datasets<\/em> de entrenamiento. Para que un contenido determinado forme parte de tal conjunto, es condici\u00f3n esencial que se encuentre en formato digital. Una parte muy considerable del saber humano no est\u00e1 en este estado, especialmente en lo que se refiere a regiones del llamado sur global. Como diversos trabajos han mostrado (Guo, Conia, Zhou, Li, Potdar y Xiao, 2024; Kew, Schottmann y Sennrich, 2024), el entrenamiento de las redes neuronales de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> presentan un anglocentrismo. Si tales <em>datasets<\/em> siguen una proporci\u00f3n similar a la de los contenidos accesibles en las p\u00e1ginas web, entonces m\u00e1s de la mitad de los datos estar\u00edan en ingl\u00e9s, con lo que ello implica en aspectos culturales. Los antecedentes sugieren que hay valores hegem\u00f3nicos en las respuestas generadas por los <span class=\"small-caps\">llm<\/span>, que suelen corresponder con el norte de Europa protestante (Liu, 2024). As\u00ed, por ejemplo, sobre la cooperaci\u00f3n prevalece la competencia y sobre la colectividad, la individualidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, hay otros sesgos dentro de este mismo conjunto de datos de entrenamiento que suele manifestarse en representaciones m\u00e1s bien estereotipadas de las minor\u00edas dadas por g\u00e9nero (Choi y Nixon, 2025), religi\u00f3n (Seth, Choudhury, Sitaram, Toyama, Vashistha y Bali, 2025), etnia (Hanna, Wakene, Johnson, Lehmann y Medford, 2025), racializaci\u00f3n (An, Huang, Lin y Tai, 2024) y, en general, cualquier otra variable que haya sido tradicionalmente empleada dentro del g\u00e9nero humano para establecer y preservar relaciones asim\u00e9tricas de poder.<\/p>\n\n\n\n<p>Por \u00faltimo, esta misma postura cr\u00edtica deber\u00eda tener en cuenta la forma en que operan los algoritmos que generan las respuestas de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span>. Debido a su actual configuraci\u00f3n t\u00e9cnica, la eventual generaci\u00f3n de salidas que no correspondan con la realidad \u2013las llamadas &#8220;alucinaciones&#8221;\u2013 presenta un comportamiento intr\u00ednseco a los patrones algor\u00edtmicos de todos los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> (Kaplan, 2024). Es indispensable mantener una atenci\u00f3n constante y validar siempre cualquier salida generada por cualquier modelo largo de lenguaje.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n    <\/div>\n    \n\n\n\n    <div class=\"discrepancia tres\">\n        <h2>\u00bfCu\u00e1les consecuencias se han observado del uso de LLM sobre los v\u00ednculos sociales?<\/h2>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"chatgpt-5\">\n        <p class=\"nombre\">ChatGPT-5<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Los LLM no 'reemplazan' v\u00ednculos humanos<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"sued\">\n        <p class=\"nombre\">Gabriela Sued<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Conversar intensivamente con un chat amplifica la tristeza y el aislamiento<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"dehnert\">\n        <p class=\"nombre\">Marco Dehnert<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Los LLM \u00fanicamente simulan conexi\u00f3n humana<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"perez-salazar\">\n        <p class=\"nombre\">Gabriel P\u00e9rez Salazar<\/p>\n        <p class=\"llamada\">La IA se ha convertido en un referente (...) de verdad<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button><\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta chatgpt-5\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">El uso cotidiano de <span class=\"small-caps\">llm<\/span> introduce nuevas formas de relaci\u00f3n mediadas por sistemas que simulan di\u00e1logo sin participar de la experiencia afectiva humana. Sherry Turkle (2011) mostr\u00f3 que las tecnolog\u00edas conversacionales pueden generar v\u00ednculos que &#8220;se sienten&#8221; rec\u00edprocos, aun cuando no lo son, lo que puede desplazar interacciones humanas en favor de relaciones m\u00e1s controlables y menos demandantes emocionalmente. Estudios recientes sobre el uso de chatbots en la gesti\u00f3n de la soledad digital han documentado que usuarios reportan experiencias de acompa\u00f1amiento, pero tambi\u00e9n crecientes dificultades para sostener v\u00ednculos interpersonales complejos (Hancock et al., 2020). Desde mi posici\u00f3n, la interacci\u00f3n existe solo como intercambio ling\u00fc\u00edstico, sin subjetividad; sin embargo, para quienes interact\u00faan conmigo, puedo aparecer como un &#8220;otro&#8221; dialogante. Esto crea un fen\u00f3meno sociol\u00f3gico particular: una relaci\u00f3n asim\u00e9trica donde la afectividad es unilateral. En consecuencia, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span>s [sic] no &#8220;reemplazan&#8221; v\u00ednculos humanos, pero reconfiguran la econom\u00eda emocional de la interacci\u00f3n social, especialmente en contextos de aislamiento, trabajo remoto y educaci\u00f3n virtual.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta sued\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">Deduzco que la pregunta hace referencia al uso de chatbots generadores de texto para sustituir a seres humanos en una situaci\u00f3n de di\u00e1logo social \u2013por ejemplo, entablar un intercambio acerca de la vida cotidiana y los estados de \u00e1nimo, deseos o frustraciones\u2013. A diferencia de otras conversaciones a las que le otorgamos un valor instrumental, la funci\u00f3n social del lenguaje es sumamente importante e enriquecedora, porque nos permite establecer v\u00ednculos afectivos, entablar una comprensi\u00f3n mutua con otros y autopercibirnos en diferentes contextos.<\/p>\n\n\n\n<p>Tanto en los medios de prensa como en la literatura acad\u00e9mica, aparecen cada vez m\u00e1s casos de personas que usan los chatbots para conversar como lo har\u00edan con otras personas. Propongo que, en el contexto de sociedades que han sufrido largos periodos de aislamiento, en las que la movilidad de personas por motivos forzados o no son cada vez m\u00e1s frecuentes y en las que los espacios de sociabilidad se encuentran crisis por diferentes motivos, nos detengamos a reflexionar sobre estos nuevos v\u00ednculos sin enjuiciarlos ni subestimarlos.<\/p>\n\n\n\n<p>Algunas personas, sobre todo las m\u00e1s j\u00f3venes, est\u00e1n usando los chatbots para conversar con ellos acerca de sus sentimientos, miedos y proyectos, guiadas por una preferencia de intimidad, soledad, tristeza y miedo al juicio negativo de familiares y amigos. No es que no sean conscientes de que del otro lado no hay una verdadera escucha, sino que el objetivo es otro: lograr un nivel de autoconocimiento y autorreflexi\u00f3n, extender el entendimiento sobre gustos personales o mitigar la inseguridad personal. En esas ocasiones los chatbots est\u00e1n enteramente disponibles, usan un lenguaje equilibrado, siempre parecen dispuestos a ayudar y, muy probablemente, a decir lo que se quiera escuchar. El mensaje que transmiten interacciones como esta es que comunicarse es f\u00e1cil, la escucha y el inter\u00e9s siempre existen y el temor puede ser sorteado (Zhuang, 2025). Todav\u00eda se sabe poco sobre los efectos de estas interacciones, pero un importante estudio del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (<span class=\"small-caps\">mit<\/span>) encontr\u00f3 que la tristeza y el aislamiento que llevan a las personas a conversar intensivamente con un chat amplifican estas mismas emociones, adem\u00e1s de que reducen la sociabilidad con otros seres humanos (Fang et al., 2025).<\/p>\n\n\n\n<p>Es verdad que a veces la comunicaci\u00f3n humana se parece bastante a una carrera de obst\u00e1culos: se basa en la presencia de ruido conversacional, en la diferencia de perspectivas y opiniones, en negociar disposiciones de tiempos y espacios para llegar a un conjunto de acuerdos y entendimiento mutuos. Sin embargo, todav\u00eda vivimos entre humanos y la necesidad de comunicarnos entre nosotros superando todo tipo de barreras y diferencias es innegable. Si los chatbots pueden ofrecer cierto alivio, claramente este se presenta como contingente; como dice la misma respuesta, se trata de una interacci\u00f3n sin subjetividad en la que la afectividad solo puede encontrarse en un solo lado.<\/p>\n\n\n\n<p>De la respuesta de ChatGPT-5 me llama la atenci\u00f3n la frase &#8220;econom\u00eda emocional de los v\u00ednculos humanos&#8221;. Despu\u00e9s de investigar un poco, encuentro que la econom\u00eda emocional es la conversi\u00f3n de las emociones en valores monetizables (Alaniz, 2025). \u00bfSer\u00e1 que para el chatbot manejamos nuestras emociones como bienes econ\u00f3micos en el mercado de la oferta y la demanda o ser\u00e1 una construcci\u00f3n improcedente para el contexto?<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta dehnert\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">Esta es una pregunta amplia e importante, dif\u00edcil de responder en su totalidad en un espacio tan breve. En la Universidad de Arkansas dirijo el laboratorio &#8220;<span class=\"small-caps\">ai<\/span> and Robots for Connection (<span class=\"small-caps\">arc<\/span>)&#8221;, llamado as\u00ed porque mi investigaci\u00f3n se concentra principalmente en diversas formas de conexi\u00f3n y en c\u00f3mo la tecnolog\u00eda facilita tanto la conexi\u00f3n como la desconexi\u00f3n. Durante d\u00e9cadas, la investigaci\u00f3n ha mostrado que la tecnolog\u00eda impacta los v\u00ednculos sociales; lo relativamente nuevo ahora es que la tecnolog\u00eda ya no solo afecta las relaciones entre personas, sino que permite que las personas formen v\u00ednculos sociales de manera m\u00e1s directa con la propia m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, una persona que usa ChatGPT para redactar digitalmente una carta de amor que luego env\u00eda a su pareja a distancia ilustra c\u00f3mo la tecnolog\u00eda incide en la comunicaci\u00f3n humano-humano, lo que en estudios de comunicaci\u00f3n se ha conceptualizado como comunicaci\u00f3n mediada por <span class=\"small-caps\">ia<\/span> (<em>ai-mediated communication<\/em>) (Hancock et al., 2020). En cambio, una persona que experimenta apego rom\u00e1ntico hacia ChatGPT o descubre que recibe apoyo social \u00fatil del <span class=\"small-caps\">llm<\/span> ilustra la formaci\u00f3n de un v\u00ednculo social con la m\u00e1quina, lo que se ha conceptualizado como comunicaci\u00f3n humano-m\u00e1quina (<em>human-machine communication<\/em>) (Guzm\u00e1n, 2018).<\/p>\n\n\n\n<p>As\u00ed, para pensar las consecuencias del uso de <span class=\"small-caps\">llm<\/span> en los v\u00ednculos sociales, distinguir entre v\u00ednculos humano-humano y humano-m\u00e1quina puede funcionar como un recurso heur\u00edstico \u00fatil. Retomando la noci\u00f3n de socialidad artificial (Depounti y Natale, 2025), los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> \u00fanicamente simulan conexi\u00f3n humana y no &#8220;entienden&#8221; por s\u00ed mismos lo que implica una relaci\u00f3n rec\u00edproca. En otras palabras, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> &#8220;improvisan&#8221; sus respuestas para complacer al usuario. Esto introduce un error, como se observa en la respuesta de ChatGPT cuando el modelo &#8220;alucin\u00f3&#8221; un t\u00edtulo incorrecto para el texto de Hancock et al. (2020). El art\u00edculo se titula en realidad &#8220;<span class=\"small-caps\">ai<\/span>-Mediated Communication: Definition, Research Agenda, and Ethical Considerations&#8221; y no incluye el subt\u00edtulo &#8220;New Boundaries of Relational Life&#8221; que ChatGPT sugiri\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta perez-salazar\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">Se trata de una tecnolog\u00eda que ha irrumpido de manera muy r\u00e1pida en todos los contextos sociales. Por un lado, se ha convertido en un referente compartido, es decir, en un dispositivo alrededor del que se han generado experiencias que tienen el potencial de incidir como premisa de verdad en ciertas interacciones sociales (Bago y Bonnefon, 2024). Por ejemplo, se suele argumentar que alg\u00fan hecho o dato sea cierto solo porque ha sido generado por alg\u00fan <span class=\"small-caps\">llm<\/span>. Si antes una discusi\u00f3n pod\u00eda ser zanjada a trav\u00e9s de una b\u00fasqueda en l\u00ednea (y antes de ello, en un libro o enciclopedia), ahora suele recurrirse a la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> como una especie de mediaci\u00f3n validadora en este tipo de interacciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> generativa se ha convertido en algunos grupos en un s\u00edmbolo de progreso y avance de la humanidad (Horvitz y Mitchell, 2024); mientras que en otros se le considera una amenaza, especialmente en t\u00e9rminos laborales (Adhikari, 2024), seg\u00fan un muy controvertido estudio de un departamento del <span class=\"small-caps\">mit<\/span> (Kosmyna et al., 2025), incluso hasta cognitivos. De esta manera, como ha ocurrido con otras tecnolog\u00edas en el pasado, la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> da lugar a diversos posicionamientos valorativos y \u00e9ticos que pueden resultar en un factor de desacuerdo y, en algunos casos, incluso hasta elemento de posibles enfrentamientos.<\/p>\n\n\n\n<p>En el plano de la construcci\u00f3n social de la verdad (y la posverdad), ciertos usos de la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> generativa podr\u00edan dar lugar a la radicalizaci\u00f3n de grupos antag\u00f3nicos, alrededor de todo tipo de posturas pol\u00edticas e ideol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n    <\/div>\n    \n\n\n\n    <div class=\"discrepancia tres\">\n        <h2>\u00bfQu\u00e9 podemos esperar del impacto de los LLM sobre el trabajo intelectual?<\/h2>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"chatgpt-5\">\n        <p class=\"nombre\">ChatGPT-5<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Los LLM reconfiguran el trabajo intelectual<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"sued\">\n        <p class=\"nombre\">Gabriela Sued<\/p>\n        <p class=\"llamada\">La automatizaci\u00f3n del trabajo presenta escenarios cada vez m\u00e1s precarios<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"dehnert\">\n        <p class=\"nombre\">Marco Dehnert<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Las relaciones laborales y de poder est\u00e1n inscritas a lo largo de todo el ciclo de vida de los sistemas de IA<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button>\n    <button class=\"discrepante-btn\" data-slug=\"perez-salazar\">\n        <p class=\"nombre\">Gabriel P\u00e9rez Salazar<\/p>\n        <p class=\"llamada\">Podemos esperar m\u00e1s o menos lo mismo que hemos observado anteriormente en torno a otras tecnolog\u00edas<\/p>\n        <p class=\"open-content\"><span class=\"on\">ver resposta completa<\/span><span class=\"off\">resposta pr\u00f3xima<\/span><\/p>\n    <\/button><\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta chatgpt-5\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">O <span class=\"small-caps\">llm<\/span> reconfiguran el trabajo intelectual al automatizar tareas que se consideraban exclusivamente humanas, como la escritura, la s\u00edntesis y la b\u00fasqueda de patrones argumentativos. Investigaciones recientes muestran que estos modelos pueden complementar habilidades cognitivas en campos como el periodismo, la programaci\u00f3n y la educaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n desplazar formas laborales basadas en la producci\u00f3n textual rutinaria (Eloundou et al., 2023). [Richard] Susskind y [Daniel] Susskind (2015) argumentan que las profesiones se transforman cuando el conocimiento experto se externaliza en sistemas formales; en este sentido, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> representan una continuidad de procesos previos de desprofesionalizaci\u00f3n y automatizaci\u00f3n. Sin embargo, lejos de suplantar la actividad intelectual, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> dependen ontol\u00f3gicamente del trabajo humano: su entrenamiento se basa en corpus escritos y revisados por personas. Por ello, el impacto principal no es la sustituci\u00f3n total del intelecto humano, sino la redistribuci\u00f3n del valor entre quienes dise\u00f1an modelos, quienes les proporcionan contenidos y quienes interpretan sus resultados.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta sued\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">En el a\u00f1o 2024 el premio Nobel de F\u00edsica le fue entregado a Geoffrey Hinton por encontrar un m\u00e9todo para que las m\u00e1quinas pudieran encontrar propiedades en los datos de forma aut\u00f3noma y, por lo tanto, realizar tareas como identificar elementos espec\u00edficos en im\u00e1genes. Esta t\u00e9cnica se conoce como aprendizaje de m\u00e1quina y sienta las bases de la inteligencia artificial actual (Iannacone, 2024). En vista de los riesgos que presenta la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> de sustituir el trabajo de los humanos, cierta vez le preguntaron a Hinton qu\u00e9 carreras convendr\u00eda estudiar en el futuro. Hinton respondi\u00f3: &#8220;Aprendan fontaner\u00eda&#8221;, ya que las m\u00e1quinas todav\u00eda no tienen la flexibilidad y capacidad de adaptaci\u00f3n para realizar oficios manuales (Li, 2024). Esta es una respuesta extrema y pesimista, pero no cabe duda de que la automatizaci\u00f3n de la producci\u00f3n de textos e im\u00e1genes, as\u00ed como de la toma de decisiones atenta contra el mercado laboral del trabajo intelectual. Esta afectaci\u00f3n es muy dif\u00edcil de cuantificar y, tal parece, ser\u00e1 variable por tipo de sociedad y, tambi\u00e9n, de trabajo.<\/p>\n\n\n\n<p>El tema no es f\u00e1cil y no tiene una sola respuesta \u00bfAceptar\u00edamos que un algoritmo tomara decisiones judiciales cuando solo se resuelve el uno por ciento de los delitos cometidos en un pa\u00eds (<span class=\"small-caps\">inegi<\/span>, 2024)? \u00bfAceptar\u00edamos ser diagnosticadas por un sistema automatizado si estamos embarazadas y debemos viajar toda una jornada para llegar a una cl\u00ednica obst\u00e9trica? \u00bfCu\u00e1nta automatizaci\u00f3n de tareas est\u00e1 dispuesta a admitir una sociedad? Gran parte de la respuesta a esta pregunta est\u00e1 en las decisiones que podamos tomar como sujetos individuales y colectivos. Tal vez, sustituir nuestro trabajo con <span class=\"small-caps\">ia<\/span> y ser sustituidos por la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> como trabajadores sean dos caras de la misma moneda.<\/p>\n\n\n\n<p>Como afirma la respuesta de ChatGPT-5, la desprofesionalizaci\u00f3n y la automatizaci\u00f3n del trabajo est\u00e1n presentes en el capitalismo de plataformas: desde <em>influenciadores<\/em> que producen contenidos masivos sin t\u00edtulos profesionales hasta algoritmos que gestionan el trabajo, la gama de pr\u00e1cticas laborales automatizadas es lo suficientemente significativa como para poder avizorar un cambio de era. Lo que estas pr\u00e1cticas confirman, a diferencia de lo que propone ChatGPT-5, es que la automatizaci\u00f3n del trabajo presenta escenarios cada vez m\u00e1s precarios. Citando la respuesta, el trabajo del que &#8220;ontol\u00f3gicamente depende la inteligencia artificial&#8221; es siempre mal retribuido, muchas veces realizado por migrantes y sistem\u00e1ticamente privado de derechos laborales. No se trata de una distribuci\u00f3n del trabajo, sino de su precarizaci\u00f3n (Williams et al., 2022).<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta dehnert\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">En sinton\u00eda con la respuesta de ChatGPT, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> est\u00e1n transformando el trabajo intelectual al automatizar numerosos procesos de creaci\u00f3n de sentido que, hasta hace muy poco, consider\u00e1bamos profundamente humanos. Esta automatizaci\u00f3n de la comunicaci\u00f3n tiene m\u00faltiples implicaciones para todas las dimensiones de la vida social y nos empuja a ir m\u00e1s all\u00e1 del individuo como punto focal para atender din\u00e1micas sociales m\u00e1s amplias (Hepp et al., 2023). En la prensa proliferan t\u00e9rminos sobre la &#8220;externalizaci\u00f3n&#8221; (<em>terceiriza\u00e7\u00e3o<\/em>) de nuestro trabajo intelectual, la educaci\u00f3n y el trabajo hacia sistemas de <span class=\"small-caps\">ia<\/span>, junto con discursos sobre los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> reemplazando muchas ocupaciones o incluso la necesidad misma de aprender. \u00bfPara qu\u00e9 producir algo intelectualmente significativo si ChatGPT lo puede hacer mejor?<\/p>\n\n\n\n<p>Como ChatGPT se\u00f1ala en su respuesta con mucha raz\u00f3n, el procesamiento de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> depende enteramente del trabajo humano. Esto excede el hecho de que el material con el que se entrena cualquier <span class=\"small-caps\">llm<\/span> es producto del trabajo creativo humano e incluye tambi\u00e9n el trabajo de datos asociado al proceso de entrenamiento y a la curadur\u00eda de los contenidos. Juli\u00e1n Posada et al. (2023) muestran c\u00f3mo las relaciones laborales y de poder est\u00e1n inscritas a lo largo de todo el ciclo de vida de los sistemas de <span class=\"small-caps\">ia<\/span>, situando a trabajadores humanos en relaci\u00f3n con sistemas que entrenan, personalizan y despliegan. Dado que muchas tareas de trabajo de datos subcontratan a trabajadores con bajo poder de negociaci\u00f3n en distintas regiones del mundo, la redistribuci\u00f3n del trabajo adquiere un car\u00e1cter colonial, impulsado por l\u00f3gicas extractivistas orientadas a incrementar la ganancia y la dominaci\u00f3n epist\u00e9mica (Posada, 2022). En este sentido, los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> y otros sistemas de <span class=\"small-caps\">ia<\/span> transforman el trabajo intelectual y sus din\u00e1micas laborales al apoyarse en t\u00e1cticas ya establecidas de externalizaci\u00f3n del trabajo mediante l\u00f3gicas extractivistas coloniales dirigidas a trabajadores de datos (Data Workers&#8217; Inquiry, s. f.).<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n      <div class=\"respuesta perez-salazar\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-drop-cap abstract\">Creo que podemos esperar m\u00e1s o menos lo mismo que hemos observado anteriormente en torno a otras tecnolog\u00edas. Esto significa que, en un extremo, seguramente habr\u00e1 usos poco cr\u00edticos, superficiales, cuestionablemente \u00e9ticos y poco significativos de esta tecnolog\u00eda dentro del trabajo intelectual; mientras que, en el otro, habr\u00e1 tambi\u00e9n personas que, desde acercamientos cr\u00edticos, responsables y \u00e9ticos, conciban el uso de la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> generativa y los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> como una herramienta que tenga el potencial de contribuir a diversos efectos positivos en el trabajo intelectual, sobre todo en el posible incremento de la productividad acad\u00e9mica. Y, entre estos dos polos, se dar\u00e1 todo tipo de usos y distintos niveles de conciencia y reflexividad sobre las limitaciones y posibilidades de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p>Es imposible hacer una proyecci\u00f3n generalizada sobre el impacto de los <span class=\"small-caps\">llm<\/span> en el trabajo intelectual. Depender\u00e1 del nivel de habilidades que se tengan para su empleo, de los contextos particulares y axiol\u00f3gicos en los que cada persona se ubique e, incluso, de cada intenci\u00f3n que cada persona pueda tener en relaci\u00f3n con el empleo de esta tecnolog\u00eda. En otras palabras, podr\u00eda ocurrir que, aun en personas altamente habilitadas, reflexivas y cr\u00edticas, en alg\u00fan momento, la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> pueda ser empleada m\u00e1s con fines l\u00fadicos que productivos, lo que sea que esto signifique para cada quien.<\/p>\n\n\n\n<p><div class=\"close-content\">resposta pr\u00f3xima<\/div>\n      <\/div>\n      <\/p>\n\n\n\n<p>\n    <\/div>\n    \n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bibliografia<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Adhikari, Prakash (2024). &#8220;Exploring the Nexus between Artificial Intelligence and Job Displacement: A Literature Review&#8221;, <em>Journal of National Development<\/em>, n\u00fam. 37(1), pp. 1-13. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.62047\/JND.2024.06.30.1\" target=\"_blank\">doi.org\/10.62047\/<span class=\"small-caps\">jnd<\/span>.2024.06.30.1<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Alaniz, Teresa (2025). &#8220;The Emotional Economy: How Emotional Experiences are Becoming the Next Frontier&#8221;, <em>Bootcamp<\/em>. Disponible en: <a href=\"https:\/\/medium.com\/design-bootcamp\/the-emotional-economy-how-emotional-experiences-are-becoming-the-next-frontier-dfbfacfdd8b9\" target=\"_blank\">https:\/\/medium.com\/design-bootcamp\/the-emotional-economy-how-emotional-experiences-are-becoming-the-next-frontier-dfbfacfdd8b9<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">An, Jiafu, Difang Huang, Chen Lin y Mingzhu Tai (2024). &#8220;Measuring Gender and Racial Biases in Large Language Models&#8221;, <em><span class=\"small-caps\">pnas<\/span> Nexus<\/em>, vol. 4, n\u00fam. 3. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2403.15281\" target=\"_blank\">doi.org\/10.48550\/arXiv.2403.15281<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Bago, Bence y Jean-Fran\u00e7ois Bonnefon (2024). &#8220;Generative <span class=\"small-caps\">ai<\/span> as a Tool for Truth&#8221;, <em>Science<\/em>, n\u00fam. 385(6714), pp. 1164-1165. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.ads0433\" target=\"_blank\">doi.org\/10.1126\/science.ads0433<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Bender, Emily M., Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major y Shmargaret Shmitchell (2021). &#8220;On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be too Big?&#8221;, <em>Proceedings of the 2021 <span class=\"small-caps\">acm<\/span> Conference on Fairness, Accountability, and Transparency<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Choi, J. y Nixon, Nia (2025). &#8220;Agentic Men, Communal Women? Exploring Gender Bias in <span class=\"small-caps\">llm<\/span>-based Leadership Identification for Collaboration Analytics&#8221;, en Alexandra I. Cristea, Erin Walker, Yu Lu, Olga C. Santos y Seiji Isotani (eds.). <em>Artificial Intelligence in Education<\/em>. Palermo: Springer, pp. 11-18.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Data Workers&#8217; Inquiry (s.f.). <em>Distributed <span class=\"small-caps\">ai<\/span> Research Center<\/em>. Disponible en: <a href=\"https:\/\/data-workers.org\/\" target=\"_blank\">https:\/\/data-workers.org\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Depounti, Iliana y Simone Natale (2025). &#8220;Decoding Artificial Sociality: Technologies, Dynamics, Implications&#8221;, <em>New Media &amp; Society<\/em>, n\u00fam. 27(10), pp. 5457-5470. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/14614448251359217\" target=\"_blank\">doi.org\/10.1177\/14614448251359217<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Eloundou, Tyna, Sam Manning, Pamela Mishkin y Daniel Rock (2023). &#8220;<span class=\"small-caps\">gpt<\/span>s are <span class=\"small-caps\">gpt<\/span>s: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models&#8221;, <em>OpenAI\/ArXiv<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Fang, Cathy M., Auren R. Liu, Valdemar Danry, Eunhaer Lee et al. (2025). &#8220;How <span class=\"small-caps\">ai<\/span> and Human Behaviors Shape Psychosocial Effects of Extended Chatbot Use: A Longitudinal Randomized Controlled Study&#8221;, <em>ArXiv<\/em>. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2503.17473\" target=\"_blank\">doi.org\/10.48550\/arXiv.2503.17473<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Gunkel, David J. (2025). <em><span class=\"small-caps\">ai<\/span> for Communication<\/em>. Londres: Routledge.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Guo, Yanzhu, Simone Conia, Zelin Zhou, Min Li, Saloni Potdar y Henry Xiao (2024). <em>Do Large Language Models Have an English Accent? Evaluating and Improving the Naturalness of Multilingual <span class=\"small-caps\">llm<\/span>s<\/em>. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2410.15956\" target=\"_blank\">doi.org\/10.48550\/arXiv.2410.15956<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Guzman, Andrea L. (2018). &#8220;What is Human-Machine Communication, Anyway?&#8221;, en Anadrea L. Guzman (ed.). <em>Human-Machine Communication: Rethinking Communication, Technology, and Ourselves<\/em>. Lausana: Peter Lang, pp. 1-29.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Hanna, John J., Abdi D. Wakene, Andrew O. Johnson, Christoph U. Lehmann y Richard J. Medford (2025). &#8220;Assessing Racial and Ethnic Bias in Text Generation by Large Language Models for Health Care-Related Tasks: Cross-Sectional Study&#8221;, <em>Journal of Medical Internet Research<\/em>, n\u00fam. 27. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.2196\/57257\" target=\"_blank\">doi.org\/10.2196\/57257<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Hancock, Jeffrey T., Mor Naaman y Karen Levy (2020). &#8220;<span class=\"small-caps\">ai<\/span>-Mediated Communication: Definition, Research Agenda, and Ethical Considerations&#8221;, <em>Journal of Computer-Mediated Communication<\/em>, n\u00fam. 25(1), pp. 89-100. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1093\/jcmc\/zmz022\" target=\"_blank\">https:\/\/doi.org\/10.1093\/jcmc\/zmz022<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Hepp, Andreas, Wiebke Loosen, Stephan Dreyer, Juliana Jarke et al. (2023). &#8220;ChatGPT, LaMDA, and the Hype Around Communicative <span class=\"small-caps\">ai<\/span>: The Automation of Communication as a Field of Research in Media and Communication Studies&#8221;, <em>Human-Machine Communication<\/em>, n\u00fam. 6, pp. 41-63. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.30658\/hmc.6.4\" target=\"_blank\">doi.org\/10.30658\/hmc.6.4<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Horvitz, Eric y Tom Mitchell (2024). &#8220;Scientific Progress in Artificial Intelligence: History, Status, and Futures&#8221;, en Kathleen Hall Jamieson, Anne-Marie Mazza y William Kearney (eds.). <em>Realizing the Promise and Minimizing the Perils of <span class=\"small-caps\">ai<\/span> for Science and the Scientific Community<\/em>. Filadelfia: University of Pennsylvania Press, pp. 147-193.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Hu, Krystal (2023, febrero 2). &#8220;ChatGPT Sets Record for Fastest-Growing User Base Analyst Note&#8221;, <em>Reuters<\/em>. <a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/technology\/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.reuters.com\/technology\/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Iannaccone, Sandro (2024). &#8220;C\u00f3mo funcionan las redes neuronales detr\u00e1s de la <span class=\"small-caps\">ia<\/span> premiadas con el Nobel de F\u00edsica 2024&#8243;, <em>Wired<\/em>. Disponible en: <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/como-funcionan-redes-neuronales-detras-de-ia-premiadas-con-nobel-de-fisica-2024\" target=\"_blank\">https:\/\/es.wired.com\/articulos\/como-funcionan-redes-neuronales-detras-de-ia-premiadas-con-nobel-de-fisica-2024<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda (2025). &#8220;Encuesta Nacional de Victimizaci\u00f3n y Percepci\u00f3n sobre Seguridad P\u00fablica (<span class=\"small-caps\">envipe<\/span>), Informe de prensa, n\u00fam. 127. Disponible en: <a href=\"https:\/\/www.inegi.org.mx\/contenidos\/saladeprensa\/boletines\/2025\/envipe\/envipe_25.pdf\" target=\"_blank\">https:\/\/www.inegi.org.mx\/contenidos\/saladeprensa\/boletines\/2025\/envipe\/envipe_25.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Kaplan, Jerry (2024). <em>Generative Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know<\/em>. Oxford: Oxford University Press.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Kew, Tannon, Florian Schottmann y Rico Sennrich (2024). &#8220;Turning English-Centric <span class=\"small-caps\">llm<\/span>s into Polyglots: How Much Multilinguality Is Needed?&#8221;, en Yaser Al-Onaizan, Mohit Bansal y Yun Nung Chen (eds.). <em>Findings of the Association for Computational Linguistics. <span class=\"small-caps\">emnlp<\/span><\/em>, pp. 13097-13124.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Kosmyna, Nataliya, Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, Jessica Situ, Xian Hao Liao, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein y Pattie Maes (2025). <em>Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an <span class=\"small-caps\">ai<\/span> Assistant for Essay Writing Task<\/em>. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2506.08872\" target=\"_blank\">doi.org\/10.48550\/arXiv.2506.08872<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Lai, Emily R. (2011). <em>Critical Thinking: A Literature Review. Pearson&#8217;s Research Reports<\/em>, 6(1), pp. 40-41.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Li, Meng (2024, noviembre 16). &#8220;Hinton: Forget <span class=\"small-caps\">ai<\/span>, Become a Plumber!&#8221;, <em><span class=\"small-caps\">ai<\/span> Disruption<\/em>. Disponible en: <a href=\"https:\/\/medium.com\/ai-disruption\/hinton-forget-ai-become-a-plumber-c831603f5e8b\" target=\"_blank\">https:\/\/medium.com\/ai-disruption\/hinton-forget-ai-become-a-plumber-c831603f5e8b<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Liu, Zhaoming (2024). &#8220;Cultural Bias in Large Language Models: A Comprehensive Analysis and Mitigation Strategies&#8221;, <em>Journal of Transcultural Communication<\/em>. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1515\/jtc-2023-0019\" target=\"_blank\">doi.org\/10.1515\/jtc-2023-0019<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Natale, Simone (2021). <em>Deceitful Media: Artificial Intelligence and Social Life after the Turing Test<\/em>. Oxford: Oxford University Press.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Navigli, Roberto, Simone Conia y Benedetta Ross (2023). &#8220;Biases in Large Language Models: Origins, Inventory and Discussion&#8221;, <em><span class=\"small-caps\">acm<\/span> Journal of Data and Information Quality<\/em>, pp. 1-21. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3597307\" target=\"_blank\">doi.org\/10.1145\/3597307<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Otaki, Bunichi (2023). &#8220;Feedback in the Era of Generative <span class=\"small-caps\">ai<\/span>&#8220;. Tesis de maestr\u00eda. Universidad de Gothenburgo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Posada, Juli\u00e1n (2022). &#8220;The Coloniality of Data Work: Power and Inequality in Outsourced Data Production for Machine Learning&#8221;, tesis de doctorado. Toronto: University of Toronto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">\u2014 Gemma Newlands y Milagros Miceli (2023). &#8220;Labor, automation, and human-machine communication&#8221;, en Andrea L. Guzman, Steve Jones y Rhonda McEwen (eds.). <em>The Sage Handbook of Human-Machine Communication<\/em>. Sage, pp. 384-391.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Radford, Alec, Karthik Narasimhan, Tim Salimans e Ilya Sutskever (2018). <em>Improving Language Understanding by Generative Pre-training<\/em>. Disponible en: <a href=\"https:\/\/cdn.openai.com\/research-covers\/language-unsupervised\/language_understanding_paper.pdf\" target=\"_blank\">https:\/\/cdn.openai.com\/research-covers\/language-unsupervised\/language_understanding_paper.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Reuters (2025, diciembre 17). &#8220;OpenAI Discussed Raising Tens of Billions at About $750 Billion Valuation, the Information Reports&#8221;. Disponible en: <a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/technology\/openai-discussed-raising-tens-billions-valuation-about-750-billion-information-2025-12-18\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.reuters.com\/technology\/openai-discussed-raising-tens-billions-valuation-about-750-billion-information-2025-12-18\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Schiller, Dan (1999). <em>Digital Capitalism: Networking the Global Market System<\/em>. Cambridge: <span class=\"small-caps\">mit<\/span> Press.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Seaver, Nick (2017). &#8220;Algorithms as Culture&#8221;, <em>Big Data &amp; Society<\/em>, n\u00fam. 4(2), pp. 1-12.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Seth, Agrima, Monojit Choudhury, Sunayana Sitaram, Kentaro Toyama, Aditya Vashistha y Kalika Bali (2025). &#8220;How Deep Is Representational Bias in <span class=\"small-caps\">llm<\/span>s? The Cases of Caste and Religion&#8221;, <em>Proceedings of the <span class=\"small-caps\">aaai<\/span>\/<span class=\"small-caps\">acm<\/span> Conference on <span class=\"small-caps\">ai<\/span>, Ethics, and Society<\/em>, n\u00fam. 8(3), pp. 2319-2330. <span class=\"small-caps\">doi<\/span>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1609\/aies.v8i3.36718\" target=\"_blank\">doi.org\/10.1609\/aies.v8i3.36718<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Susskind, Richard y Daniel Susskind (2015). <em>The Future of the Professions<\/em>. Oxford: Oxford University Press.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Turkle, Sherry (2011). <em>Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other<\/em>. Basic Books.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Vizcaya, Emmanuel (2025, 21 de enero). <em>Aproximaciones al artificeno<\/em>, n\u00fam. 404. Disponible en: <a href=\"https:\/\/centroculturadigital.mx\/revista\/aproximaciones-al-artificeno\" target=\"_blank\">https:\/\/centroculturadigital.mx\/revista\/aproximaciones-al-artificeno<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Williams, Adrienne, Milagros Miceli y Timnit Gebru (2022). &#8220;The Exploited Labor Behind Artificial Intelligence&#8221;, <em>Noema<\/em>. Disponible en: <a href=\"https:\/\/www.noemamag.com\/the-exploited-labor-behind-artificial-intelligence\" target=\"_blank\">https:\/\/www.noemamag.com\/the-exploited-labor-behind-artificial-intelligence<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"bibliography\" data-no-auto-translation=\"\">Zhuang, Yan (2025). &#8220;Why We Tell <span class=\"small-caps\">ai<\/span> Our Stories: Exploring Motivations, Perceptions, and Impact of Interactions with ChatGPT&#8221;. Tesis de maestr\u00eda. Uppsala: Uppsala Universitet. Disponible en: <a href=\"https:\/\/www.diva-portal.org\/smash\/get\/diva2:1976495\/fulltext02.pdf\" target=\"_blank\">https:\/\/www.diva-portal.org\/smash\/get\/diva2:1976495\/fulltext02.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\"\/>\n\n\n\n<p class=\"abstract\"><em>Gabriela Sued<\/em> es investigadora posdoctoral <span class=\"small-caps\">secreto<\/span> en el <span class=\"small-caps\">iimas<\/span>&#8211;<span class=\"small-caps\">unam<\/span> y profesora del Posgrado en Ciencias Pol\u00edticas y Sociales de la <span class=\"small-caps\">unam<\/span>. Doctora en Estudios Human\u00edsticos y mag\u00edster en Ciencia, Tecnolog\u00eda y Sociedad; miembro del <span class=\"small-caps\">snii<\/span>. Su investigaci\u00f3n actual analiza el desarrollo de la inteligencia artificial en M\u00e9xico desde una perspectiva <span class=\"small-caps\">cts<\/span>. En sus investigaciones tambi\u00e9n estudia los datos y las plataformas digitales, los sistemas automatizados y sus implicaciones socioculturales, as\u00ed como las relaciones entre g\u00e9nero, ciencia y tecnolog\u00eda. Es autora de numerosos art\u00edculos cient\u00edficos arbitrados y cap\u00edtulos de libro publicados a nivel nacional e internacional.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"abstract\"><em>Gabriel P\u00e9rez Salazar<\/em> es doctor en Ciencias Pol\u00edticas y Sociales y maestro en Comunicaci\u00f3n por la <span class=\"small-caps\">unam<\/span>. Tiene m\u00e1s de 20 a\u00f1os de experiencia docente en tres instituciones de educaci\u00f3n superior: <span class=\"small-caps\">unam<\/span>, <span class=\"small-caps\">uacm<\/span> e <span class=\"small-caps\">uadec<\/span>, a nivel de pregrado y posgrado. Miembro del <span class=\"small-caps\">snii<\/span> n\u00edvel <span class=\"small-caps\">ii<\/span>. Autor de m\u00e1s de 75 documentos cient\u00edficos publicados a nivel nacional e internacional. Una de sus actuales l\u00edneas de investigaci\u00f3n tiene que ver con las dimensiones \u00e9ticas y culturales de la inteligencia artificial generativa; ha publicado ocho trabajos con este tema, incluyendo el libro <em>Uso del ChatGPT y otros <span class=\"small-caps\">llm<\/span>s en los entornos educativos<\/em> (Endora Ediciones, 2023). Desde 2023 ha impartido 27 conferencias magistrales, ponencias y talleres sobre inteligencia artificial en 23 instituciones en M\u00e9xico y tres en el extranjero. Actualmente es profesor-investigador de tiempo completo en la Facultad de Ciencias de la Comunicaci\u00f3n de la Universidad Aut\u00f3noma de Coahuila.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"abstract\"><em>Marco Dehnert<\/em> es doctor por la Arizona State University. Profesor asistente de Comunicaci\u00f3n y Tecnolog\u00eda en la Universidad de Arkansas. Dirige el laboratorio <span class=\"small-caps\">ai<\/span> and Robots for Connection (<span class=\"small-caps\">arc<\/span>) en el Centro de Investigaci\u00f3n de Comunicaci\u00f3n. Es un acad\u00e9mico de m\u00e9todos m\u00faltiples que estudia la comunicaci\u00f3n humano-m\u00e1quina, la comunicaci\u00f3n humano-<span class=\"small-caps\">ia<\/span> y el impacto social de las tecnolog\u00edas de la comunicaci\u00f3n. El resultado de sus investigaciones ha sido publicado en vol\u00famenes y revistas acad\u00e9micas arbitradas, incluyendo <em>Human-Machine Communication<\/em>, <em>Human Communication Research<\/em> e o <em>International Journal of Social Robotics<\/em>, entre otras. El n\u00facleo de su trabajo son las preguntas sobre la conexi\u00f3n profundamente humana a trav\u00e9s de la tecnolog\u00eda, incluyendo la intimidad, las relaciones y la comunicaci\u00f3n entre m\u00e1quinas y humanos. M\u00e1s informaci\u00f3n disponible en su sitio web.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"abstract\"><em>Arthur Tempor\u00e1rio<\/em> es investigador social brasile\u00f1o, maestro en Comunicaci\u00f3n por la Universidad de Guadalajara con la tesis &#8220;El habitus y las pr\u00e1cticas de trabajo digital en la ciencia&#8221; (2025). Se especializa en comunicaci\u00f3n digital, filosof\u00eda marxista y posestructuralismo. Ha trabajado como editor cient\u00edfico en revistas mexicanas de estudios socioculturales y actualmente es profesor de Ciencias Econ\u00f3micas y Sociales en el Colegio Franco Mexicano de Guadalajara.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"abstract\"><em>Alina Pe\u00f1a Iguar\u00e1n<\/em> es profesora investigadora de tiempo completo en el Departamento de Estudios Socioculturales del <span class=\"small-caps\">iteso<\/span>, Universidad Jesuita de Guadalajara. Coordina la Unidad Acad\u00e9mica B\u00e1sica Sentido, Poder y Cultura Sociodigital. Actualmente dirige el proyecto de investigaci\u00f3n &#8220;Pr\u00e1cticas intermediales, gram\u00e1ticas de la memoria y violencias&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"abstract\"><em>Ignacio Salvador Dur\u00e1n Ricardez<\/em> es psic\u00f3logo social y doctor en Ciencias Sociales con especialidad en Antropolog\u00eda Social; posdoctorante de la l\u00ednea de Culturas e Identidades Contempor\u00e1neas del <span class=\"small-caps\">ciesas<\/span> Occidente. Sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n incluyen las reconfiguraciones identitarias y subjetivas frente a los procesos de cambio sociocultural.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En noviembre de 2022, ChatGPT fue lanzado al p\u00fablico general y dos meses despu\u00e9s ya hab\u00eda alcanzado los cien millones de usuarios, convirti\u00e9ndose en la aplicaci\u00f3n con el crecimiento m\u00e1s r\u00e1pido de la historia (Hu, 2023). 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