La herramienta NotebookLM de Google emerge como un potente aliado para historiadores y escritores, permitiéndoles navegar y sintetizar vastos volúmenes de texto a una velocidad sin precedentes. Pero, ¿está esta nueva era cambiando la esencia de la investigación y el arte de contar el pasado, planteando tanto oportunidades de negocio como dilemas éticos?
Durante siglos, la investigación histórica y la escritura de no ficción han sido sinónimo de horas interminables inmerso en archivos polvorientos, bibliotecas inmensas y pilas de documentos.
El trabajo de leer e investigar es un trabajo que exige paciencia, rigor y una capacidad casi hercúlea para procesar información. Sin embargo, la llegada de la Inteligencia Artificial (IA) y herramientas innovadoras está comenzando a redefinir este panorama, y Google se posiciona como un actor clave en esta transformación.
En el centro de esta evolución se encuentra NotebookLM, una aplicación desarrollada por Google Labs que, a diferencia de los grandes modelos de lenguaje generales como ChatGPT, basa sus respuestas y análisis únicamente en las fuentes que el usuario le proporciona.
Esta especificidad que comentamos acá la convierte en una herramienta potencialmente poderosa para investigadores y escritores que desean mantener el control sobre su material de origen.
Acelerando la Investigación: Casos Prácticos con IA
Steven Johnson, periodista, historiador y director editorial en Google Labs, es uno de los impulsores y usuarios tempranos de NotebookLM.
Recientemente, Johnson mostró cómo utilizaba la herramienta para iniciar la investigación de un posible libro sobre la Fiebre del Oro en California a mediados del siglo XIX. Cargó en NotebookLM extractos de obras clave sobre el tema y testimonios históricos, incluidos relatos desconocidos para los latinoamericanos sobre las poblaciones indígenas norteamericanas del Valle de Yosemite.
Al preguntar a la IA qué faltaba en algunas fuentes respecto a la experiencia indígena, NotebookLM señaló que un texto llamado «The Ahwahneechees» «ayuda a humanizar a las personas más allá de ser una masa tribal, algo que ‘The Age of Gold’ y el libro de Bunnell tienden a hacer».
La herramienta incluso listó nombres, como el de Maria Lebrado.
Intrigado, el muy letrado Johnson pidió más detalles, y la IA le devolvió casi 600 palabras de biografía sobre Lebrado, destacando que fue una de las 72 personas nativas forzadas a abandonar el valle en marzo de 1851 y que regresó casi al final de su vida, cercana a los 90 años. Este tipo de detalle y conexión rápida, según Johnson, es invaluable para encontrar un «giro» o un personaje central para una narrativa.
«Todo lo que les acabo de mostrar es, como, 30 minutos de trabajo», afirmó Johnson, comparado con el tiempo que llevaría un humano descubrir y sintetizar esa información. Incluso pudo usar la IA para esbozar estructuras narrativas complejas, como un «zoom largo» temporal que abarcara desde «Un millón de años antes» hasta «Un día antes» del conflicto en 1851.
Otros académicos también están experimentando con la IA.
Fred Turner, profesor en Stanford, ha utilizado ChatGPT para estructurar su trabajo. A partir de un esquema de investigación de unas 100 páginas, el chatbot generó una estructura de ocho capítulos plausible. Turner describe este proceso como si su trabajo académico «me fuera leído de vuelta a través de una voz de nivel medio», ofreciendo una perspectiva valiosa.
En la Universidad Wilfrid Laurier en Ontario, en Canadá, Mark Humphries utiliza IA para analizar conjuntos de datos históricos masivos, como decenas de miles de registros manuscritos de comercio de pieles de finales del siglo XVIII y principios del XIX. La capacidad de la IA para «rápidamente, no solo buscar por nombre sino hacer referencias cruzadas» y encontrar relaciones es notable. «Una IA tarda 20 segundos«, dijo Humphries, para una tarea que «a un estudiante de posgrado le podría llevar semanas«. Esta eficiencia abre nuevas vías de investigación sobre patrones y redes a gran escala.
Incluso tareas más sencillas como buscar títulos de libros se benefician. Ada Ferrer, profesora de Princeton y ganadora del Premio Pulitzer, confesó haber experimentado con ChatGPT para encontrar un título para su libro, obteniendo «unas 20 ideas«, aunque ninguna fue la definitiva.
Josh Woodward, jefe de Google Labs, ve la IA en la creatividad de dos maneras: puede «reducir la barrera«, facilitando que personas con menos recursos o formación aborden proyectos complejos, y puede «elevar el techo«, permitiendo a creadores establecidos llevar su trabajo a nuevos niveles, explorando «muchas más historias, muy rápido».
El Lado Oscuro: Inexactitud y el Debate sobre el Rigor
A pesar de las prometedoras aplicaciones, la integración de la IA en la investigación y la escritura no está exenta de controversia y preocupación. La más apremiante es la precisión. Charles C. Mann, autor de obras reconocidas, experimentó con modelos de IA y se alarmó por la facilidad con la que regurgitaban información incorrecta. Mann compara esto con el rigor editorial humano: «Eso es lo que la IA no puede hacer. No tiene detector de mentiras».
Darse cuenta que la IA está dando un dato falso no es solo para legos, a veces son tan evidentes que hacen que al lector comiencen a darle dudas sobre absolutamente todo lo que escribió. Claro, eso suele suceder también con libros de «historiadores» muy populares con mecenas políticamente muy exigentes. En la Argentina sucede a menudo.
Los datos recientes respaldan esta inquietud. En mayo de este año, un test de referencia mostró que un nuevo modelo de OpenAI arrojaba inexactitudes el 33% del tiempo, «más del doble» que su predecesor. Si bien NotebookLM busca mitigar esto limitándose a las fuentes proporcionadas, aún puede propagar errores existentes en esos documentos.
La historiadora Lara Putnam de la Universidad de Pittsburgh ha reflexionado sobre cómo las herramientas digitales, y presumiblemente la IA de forma ampliada, cambian la investigación. Si bien permiten «encontrar sin saber dónde buscar», también pueden llevar a «errores de novato» al disminuir la necesidad de comprender profundamente el contexto local de las fuentes. Además, el vasto corpus de textos digitalizados, aunque creciente, está sesgado hacia el inglés, las naciones ricas y las fuentes «oficiales», lo que significa que «mirar el pasado a través del prisma de lo digitalizable… hace que ciertos fenómenos destaquen y otros menos».
La IA podría exacerbar estos sesgos lógicos mientras que en países como la Argentina es más difícil lograr fondos para este tipo de investigación más allá de los sesgos políticos en los que suelen incurrir algunos «científicos de la historia».
Para algunos puristas, depender de la IA para tareas creativas fundamentales es impensable. Stacy Schiff, biógrafa aclamada, comparó usar IA para estructurar una obra con «enlistar a alguien para que se coma tu helado de chocolate caliente por ti», viéndolo como una «privación» más que una ayuda. Profesores como Jefferson Cowie, ganador del Pulitzer en 2023, se sienten «atormentados» por la hipocresía de usar IA dada su preocupación por el «uso de la misma» por parte de sus estudiantes para hacer trampa, aunque reconoce que «algunas personas le darán un uso asombrosamente creativo».
El debate se reduce a si la IA reemplazará o potenciará al investigador y escritor humano, si el cuento de Jorge Luis Borges, «Tlön, Uqbar, Orbis Tertius» -una ficción sobre un experimento científico- se convertirá en una realidad multiplicada por mil.
La eficiencia sin precedentes de la IA podría hacer que el trabajo manual y minucioso de décadas, como el de Robert Caro (cuya biografía de Lyndon Johnson le ha llevado 50 años y ha generado 150 pies lineales de archivos), parezca «profesionalmente costoso» en comparación.
La Visión Futura: Libros Interactivos Mejorados con IA
A pesar de las complejidades, la visión de un futuro donde la IA sea una colaboradora constante es intrigante. Steven Johnson imagina un escenario donde los libros electrónicos de no ficción vengan «mejorados» con una interfaz similar a NotebookLM. En esta visión, «en lugar de una simple bibliografía, tienes una colección viva de todas las fuentes originales» utilizadas por el autor, permitiendo al lector explorar en profundidad, generar resúmenes, líneas de tiempo o «mapas mentales» a demanda.
Esta perspectiva plantea un futuro fascinante para la difusión del conocimiento histórico, donde la IA no solo ayuda a escribir el libro, sino que también permanece «conectada» a él indefinidamente, actuando como un guía inteligente para la audiencia. Desde la perspectiva del conocimiento humano y, por ende, del negocio editorial y de la investigación, ¿es esta visión una utopía o una distopía?
Como señala el artículo original del The New York Times, ¿quién puede decirlo? La IA de Google y otras compañías ya está aquí, y su impacto en cómo descubrimos, procesamos y contamos nuestras historias apenas comienza a desplegarse.
Fuente: The New York Times