Una relación entre la inteligencia artificial y la semiótica (1)

La relación entre inteligencia artificial y semiótica, en términos del signo sintético, es un aspecto muy interesante y tal vez una de las áreas más fértiles y problemáticas del debate contemporáneo. No se trata simplemente de una aplicación de la semiótica al análisis de la IA, sino de una reconfiguración profunda de lo que entendemos por signo, significado y semiosis cuando el intérprete ya no es necesariamente humano.

Podemos comenzar revisando la idea signo sintético, que es una simulación sin anclaje referencial. No olvidemos que un signo es un objeto o hecho que sustituye a otro, una cosa que está en lugar de otra, bien sea por relación o por convención, como ente de significación. Pero la noción de "signo sintético" alude a las unidades significantes generadas por sistemas de IA, particularmente en lo que se refiere a los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, que exhiben todas las propiedades formales del signo lingüístico humano (coherencia, gramaticalidad, pertinencia contextual) pero carecen de su función representacional originaria. El signo deja de ser puente entre palabra y experiencia, entre concepto y mundo, para convertirse en simulación de su propia función representacional. Lo que emerge es una hiperrealidad discursiva, un lenguaje que funciona perfectamente pero sin ancla en ninguna experiencia del mundo.

Esta caracterización no implica que los signos generados por IA sean "falsos" o "vacíos" en un sentido trivial. Son signos operativos, dado que producen efectos, generan interpretaciones, movilizan respuestas. Pero su semiosis opera en un registro distinto al de la semiosis humana, porque provienen de un sistema informático de big data y modelos de aprendizaje en gran escala.

Un aspecto central de la semiótica del signo sintético es la cuestión de la enunciación. ¿Hay un sujeto que enuncia cuando ChatGPT produce un texto? La respuesta, desde una perspectiva semiótica rigurosa, es negativa. Lo que ocurre es un proceso de tokenización, embedding y sampling, en el que el texto se convierte en números, se organiza en vectores semánticos de alta dimensionalidad, y se genera una respuesta calculando las palabras más probables en función de patrones previos. 

Se podría hablar de una "enunciación maquínica" , pero debe distinguirse claramente de la enunciación humana. Aquí no hay posición ideológica, no hay intención comunicativa, no hay un "yo" que impulse la interpretación. La IA no razona respecto de un yo que guía la relación del texto; opera mediante sistemas algorítmicos que simulan constantemente y con los cuales "aprenden" a establecer inferencias parciales que le sirven para realizar su semiosis maquínica. Este tema puede complejizarse si lo revisamos a la luz de una idea fundamental propuesta por el filósofo estadounidense Charles Sanders Peirce, la tríada sígnica, que veremos en la siguiente publicación.