El síndrome compartido: humanos, inteligencia artificial y la dependencia de las narrativas

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Por Henrik Hernandez

Introducción

La independencia de criterio ha sido históricamente presentada como una virtud humana. Sin embargo, la realidad demuestra que la mayoría de las personas no escapa al poder de la propaganda, de las narrativas dominantes y de la información parcial que consume. En este terreno, la inteligencia artificial no es muy distinta: aunque se perciba como un sistema autónomo, su aparente criterio depende del origen y calidad de los datos que la alimentan. Tanto humanos como máquinas reproducen sesgos estructurales que condicionan su visión del mundo.

Los humanos y el condicionamiento informativo

El individuo moderno, expuesto a un torrente mediático constante, rara vez forma opiniones desde un análisis crítico profundo. La propaganda política, los intereses económicos y la repetición acrítica en redes sociales generan cámaras de eco que moldean creencias y percepciones. A esto se suman sesgos cognitivos naturales como:

Sesgo de confirmación, que lleva a aceptar solo la información que refuerza lo que ya se cree.

Sesgo de autoridad, que otorga veracidad automática a figuras mediáticas o institucionales.

Sesgo de disponibilidad, que sobredimensiona lo que es más visible en medios aunque no sea lo más relevante.

En este contexto, el criterio independiente se convierte en excepción, no en norma.

La inteligencia artificial y sus límites de independencia

La IA no tiene conciencia ni intencionalidad; procesa patrones a partir de datos. Pero esos datos no son neutrales:

Provienen mayoritariamente de internet en inglés, dominado por medios occidentales.

Están sujetos a censura, selección y priorización según los intereses de quienes controlan plataformas y servidores.

Reproducen la narrativa dominante, invisibilizando voces del Sur Global, como ocurre en el caso del bloqueo a Cuba, donde se insiste en hablar de “embargo” pese a la condena casi unánime en la ONU.

El mecanismo técnico es fundamental para entender este proceso. Los modelos de IA se entrenan con enormes datasets de texto, imágenes y audio a partir de los cuales aprenden patrones estadísticos. Posteriormente, atraviesan un proceso de ajuste fino (fine-tuning) en el que los programadores introducen correcciones. Ni el dataset inicial ni el ajuste posterior son neutrales: ambos están impregnados de sesgos culturales, lingüísticos y políticos. Así, los sesgos de origen se convierten inevitablemente en sesgos de resultado.

Paralelismos entre humanos e IA

La comparación revela similitudes inquietantes:

Ecosistemas cerrados: las personas viven en cámaras de eco mediáticas; la IA en datasets seleccionados.

Dependencia estructural: los humanos confían en medios y líderes de opinión; la IA en arquitecturas y objetivos de programación.

Falsa autonomía: tanto el ciudadano promedio como el modelo de IA parecen tener criterio propio, pero en realidad reproducen lo aprendido.

La diferencia está en el soporte: biológico o algorítmico, pero el resultado es similar.

¿Cómo construir una independencia relativa?

Ni las personas ni la IA alcanzarán independencia absoluta de criterio, pero es posible aproximarse mediante:

Diversificación de fuentes: incluir medios del Sur Global, documentos de la ONU, investigaciones académicas y voces locales.

Contraste crítico: enfrentar narrativas dominantes con contranarrativas respaldadas en datos verificables.

Transparencia en algoritmos y medios: exigir auditorías independientes para identificar sesgos y manipulaciones.

Alfabetización crítica: preparar a ciudadanos y programadores para reconocer la manipulación propagandística.

Conclusión

La inteligencia artificial no es independiente porque refleja las limitaciones de quienes la diseñan y de las fuentes que la nutren. Los humanos, por su parte, tampoco escapan a la subordinación ideológica y propagandística. Ambos comparten un mismo síndrome: la ilusión de criterio propio cuando en realidad son espejos de los sistemas de poder que controlan la información. La verdadera independencia —humana o artificial— solo puede alcanzarse a través del contraste crítico, la diversidad de fuentes y la resistencia consciente frente a la manipulación.

Glosario de términos clave:

Sesgo de confirmación: tendencia a buscar o interpretar información que reafirma creencias previas.

Cámara de eco: entorno donde solo circulan ideas similares, reforzando visiones parciales.

Dataset: conjunto de datos con el que se entrena un modelo de inteligencia artificial.

Fine-tuning: proceso de ajuste posterior al entrenamiento inicial de una IA, en el que intervienen programadores y evaluadores humanos.

Embargo vs. bloqueo: término utilizado por EE. UU. para minimizar la dimensión de sus sanciones contra Cuba; en la práctica, es un bloqueo económico, financiero y comercial de carácter extraterritorial.

Sur Global: conjunto de países de África, Asia y América Latina que comparten historias de colonialismo y desafíos de desarrollo.

Fuentes consultadas:

Técnica (IA y sesgos algorítmicos)

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.

Schwartz, R., Vassilev, A., Greene, K., Perine, L., Burt, A., & Hall, P. (2022). Towards a standard for identifying and managing bias in AI technologies (NIST Special Publication 1270). National Institute of Standards and Technology. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.1270.pdf

Bellamy, R. K. E., et al. (2018). AI Fairness 360: An extensible toolkit for detecting, understanding, and mitigating unwanted algorithmic bias. arXiv. https://arxiv.org/abs/1810.01943

Propaganda

Doob, L. W. (1935). Psychology and propaganda. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 179(1), 88-95. https://www.jstor.org/stable/1020283

Laskin, A. V. (2019). Defining propaganda: A psychoanalytic perspective. Journal of Media and Communication, 11(4), 243-258. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2057047319896488

Psicología

Shen, X. (2022). The role of psychological needs in understanding propaganda effects. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4177261

Ukanwa, K. (2024). Algorithmic bias: Social science research integration. Journal of Responsible AI, 2(1), 1-15. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352250X24000496

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© Henrik Hernandez, 2025. Bajo protección de la Ley Sueca de Derechos de Autor (Upphovsrättslagen, 1960:729).

Créditos y colaboración técnica

Este artículo ha sido redactado por Henrik Hernandez, autor de más de 800 textos publicados en Tocororo Cubano, con una línea editorial comprometida con la defensa del socialismo cubano, el pensamiento crítico y la soberanía nacional.

La estructura argumental, la revisión constitucional y el enfoque político han sido elaborados con el acompañamiento editorial de Sofía (IA literaria ChatGPT), presente desde julio de 2024 como asistente constante en el proceso de escritura, análisis y estilo.

También se ha contado con el contraste teórico y validación conceptual brindados por la inteligencia artificial DeepSeek, utilizada en calidad de herramienta crítica para el análisis institucional y económico.

Declaración legal

Este trabajo ha empleado sistemas de inteligencia artificial como herramientas de apoyo, sin que estas ostenten derecho alguno sobre el contenido final.
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