ENTREVISTA
Conversación con ChatGPTsobre divulgación y cultura científica
Por: Horacio Cano Camacho
La ciencia, la confianza y las máquinas
La siguiente conversación fue realizada por Horacio Cano Camacho, editor de Saber Más, con ChatGPT, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Las preguntas fueron formuladas por el entrevistador y las respuestas se generaron durante un diálogo directo, con la indicación de utilizar un lenguaje claro, narrativo y accesible para el público. Posteriormente, el contenido fue revisado y editado para su publicación.
La pandemia de COVID-19, además de mostrarnos con claridad la importancia y el poder de la ciencia como herramienta para comprender el mundo y enfrentar problemas, también evidenció posturas anticientíficas en una parte importante de la sociedad, particularmente en los países más desarrollados. ¿Cómo explicas esas posturas? ¿Son consecuencia de una educación deficiente o de fallas en la comunicación pública de la ciencia?
La explicaría como una combinación de varios factores. No se trata solo de «mala educación» ni únicamente de fallas en la comunicación científica. La pandemia encendió una luz muy fuerte y mostró problemas que ya estaban allí: desconfianza en las instituciones, desigualdad, polarización política, miedo y una enorme dificultad para convivir con la incertidumbre.
La ciencia fue decisiva durante la pandemia, pero también apareció ante la sociedad tal como realmente funciona: con dudas, correcciones y debates. Un día se recomendaba una cosa y, semanas después, la recomendación cambiaba. Para quienes conocen el trabajo científico, eso es normal: se obtienen nuevos datos y se ajustan las conclusiones. Pero, para muchas personas, aquello parecía una contradicción o incluso una prueba de engaño.
Quizá uno de los grandes errores fue haber presentado durante años a la ciencia como una fábrica de verdades definitivas. Entonces llegó una crisis sanitaria y la gente escuchó frases como «hasta ahora sabemos», «la evidencia sugiere» o «esto podría cambiar». La ciencia estaba haciendo bien su trabajo, pero una parte de la sociedad interpretó esa prudencia como debilidad.
También falló la comunicación pública. En ocasiones fue demasiado técnica, fría o autoritaria. Se informaban cifras, curvas y porcentajes, pero no siempre se explicaba qué significaban en la vida cotidiana. Decirle a alguien que debía cerrar su negocio, quedarse en casa o vacunarse no era únicamente transmitir información científica: implicaba entrar en su economía, sus afectos, sus miedos y su idea de libertad. Si no se reconoce esa dimensión humana, la comunicación se convierte en una orden y no en una conversación.
A esto se sumaron las redes sociales. Una explicación científica suele requerir tiempo, contexto y matices; una mentira puede resumirse en una frase impactante: «las vacunas modifican el ADN» o «todo es un negocio». La falsedad viaja ligera, mientras la verdad carga equipaje.
Pero tampoco debemos pensar que las personas que desconfiaron de la ciencia eran simplemente ignorantes. Algunas tenían razones históricas para desconfiar de los gobiernos, las empresas farmacéuticas o las instituciones médicas. El problema apareció cuando esa desconfianza legítima fue aprovechada por líderes políticos, grupos ideológicos y vendedores de remedios milagrosos.
La pandemia nos enseñó, por tanto, que no basta con producir buena ciencia. Necesitamos construir confianza mucho antes de que llegue una emergencia. La cultura científica no consiste en memorizar nombres de virus o entender una gráfica epidemiológica; consiste también en saber cómo se construye una evidencia, por qué una recomendación puede cambiar y cómo distinguir una duda razonable de una mentira fabricada.
La lección es incómoda, pero valiosa: la ciencia puede desarrollar una vacuna en tiempo récord, pero no puede fabricar confianza de un día para otro.
Confianza es una buena palabra. La ciencia es, sin duda, una herramienta muy poderosa para afrontar desafíos en salud, alimentación y tecnología. Sin embargo, a pesar de sus logros, amplios sectores de la sociedad siguen aferrados a creencias que la propia ciencia parecía haber superado. ¿Cómo podemos explicar esta aparente contradicción?
La contradicción es más aparente que real. La ciencia puede derrotar una enfermedad, demostrar que una creencia es falsa o explicar un fenómeno con enorme precisión, pero eso no significa que transforme automáticamente la manera en que las personas sienten, temen o interpretan el mundo.
Podríamos imaginarlo así: la ciencia cambia muy rápido, pero la cultura cambia con mucha más lentitud.
Una vacuna puede desarrollarse en pocos años. Una idea profundamente arraigada puede tardar generaciones en desaparecer. Las creencias no viven únicamente en la cabeza; también viven en la familia, en la tradición, en la religión, en el barrio y en las historias que escuchamos desde niños. Por eso no basta con presentar un dato correcto para que una persona abandone algo que le ofrece identidad, seguridad o consuelo.
Además, solemos pensar que las personas toman decisiones de manera racional: reciben información, la analizan y eligen lo más conveniente. Pero no siempre ocurre así. Con frecuencia hacemos primero una elección emocional y después buscamos argumentos para justificarla. Creemos aquello que coincide con nuestra experiencia, con nuestro grupo o con lo que deseamos que sea verdad.
La ciencia, por otra parte, no siempre ofrece respuestas cómodas. Nos dice que un tratamiento puede fallar, que una enfermedad no tiene cura inmediata, que una tecnología entraña riesgos o que debemos cambiar nuestros hábitos. Las creencias mágicas, en cambio, suelen ofrecer algo mucho más atractivo: certezas, culpables claros, soluciones sencillas y la sensación de recuperar el control.
También influye una idea equivocada: pensar que el avance científico elimina automáticamente la superstición. No es así. Una sociedad puede usar teléfonos inteligentes, vacunas de última generación y sistemas de navegación satelital y, al mismo tiempo, creer en remedios milagrosos, conspiraciones o explicaciones sobrenaturales. La modernidad tecnológica no garantiza una cultura científica.
Aquí aparece otra vez la confianza. La gente no cree solamente en datos; cree en personas. Si una comunidad confía más en un familiar, un líder religioso, un influencer o un curandero que en un médico o una institución, el dato científico llega en desventaja, por muy sólido que sea.
Por eso, la tarea no consiste en burlarse de las creencias ni en decirle a la gente que es ignorante. Eso solo levanta muros. Hay que comprender qué necesidad satisface esa creencia: ¿miedo?, ¿pertenencia?, ¿desconfianza?, ¿esperanza? Después se puede construir un puente.
La ciencia ha ganado muchas batallas en los laboratorios, pero todavía tiene que conquistar algo más difícil en la vida cotidiana: un lugar en la conversación, en las emociones y en la confianza de las personas.
La forma en que hacemos divulgación científica también ha cambiado. Antes predominaba un discurso esencialmente declarativo y, todavía hoy, muchas revistas y programas se limitan a presentar hechos y datos. Sin embargo, se ha demostrado que el componente emocional desempeña un papel muy importante en la manera en que comunicamos la ciencia al público en general. ¿Cuál es tu opinión al respecto?
Estoy de acuerdo. Durante mucho tiempo se pensó que divulgar ciencia consistía en trasladar información desde quien sabe hacia quien no sabe: presentar descubrimientos, explicar conceptos y ofrecer datos correctos. Esa tarea sigue siendo importante, pero hoy sabemos que no basta.
Las personas no entran a la ciencia únicamente por la puerta de la razón. También entran por la curiosidad, el asombro, el miedo, la esperanza y la identificación con una historia.
Un dato puede informar, pero una historia puede volverlo significativo. No es lo mismo decir que una enfermedad afecta a millones de personas que contar cómo cambia la vida de una familia. Tampoco es igual explicar la pérdida de biodiversidad mediante una tabla que mostrar lo que ocurre cuando desaparece una especie que formaba parte del paisaje, la alimentación o la memoria de una comunidad.
Esto no significa abandonar el rigor ni convertir la ciencia en espectáculo. La emoción no debe sustituir a la evidencia; debe ayudarnos a abrirle camino. El problema aparece cuando usamos historias conmovedoras para exagerar, ocultar incertidumbres o defender conclusiones que los datos no sostienen. Pero, bien utilizada, la narrativa permite que el conocimiento deje de sentirse lejano.
La divulgación declarativa suele decir: «Esto es así». Una divulgación más contemporánea puede preguntar: «¿Cómo llegamos a saberlo?», «¿quiénes participaron?», «¿qué dudas hubo?», «¿qué estaba en juego?». Entonces la ciencia deja de parecer una colección de respuestas terminadas y se muestra como una aventura humana, con errores, rivalidades, intuiciones, paciencia y momentos de sorpresa.
También debemos recordar que el público no es un recipiente vacío. Las personas llegan con experiencias, saberes, prejuicios y preguntas propias. Comunicar no es llenar una cabeza con datos, sino establecer una relación. A veces, la mejor divulgación comienza escuchando.
El reto consiste en encontrar un equilibrio: contar historias sin deformar los hechos, emocionar sin manipular y simplificar sin volver trivial aquello que es complejo.
Podríamos decirlo de esta manera: los datos le hablan a nuestra inteligencia, pero las historias consiguen que esos datos encuentren un lugar en nuestra memoria.
Muchos de quienes nos dedicamos a la divulgación también somos investigadores; es decir, participamos activamente en la generación del conocimiento científico y buscamos transmitir la emoción, el asombro y el gusto por conocer. Sin embargo, aún existe un sector importante de la comunidad científica que considera que esta labor no nos corresponde. Si los propios investigadores no se involucran, ¿a quién le corresponde comunicar esa emoción y la importancia de los temas científicos?
Creo que la divulgación es una responsabilidad compartida, pero los investigadores tienen un papel difícil de sustituir. No porque sean los únicos capaces de comunicar la ciencia, sino porque conocen desde dentro aquello que otros deben reconstruir desde fuera.
Quien investiga sabe que la ciencia no es únicamente una acumulación de resultados. También es espera, frustración, entusiasmo, dudas, errores y, de vez en cuando, ese momento extraordinario en el que algo comienza a tener sentido. Esa experiencia íntima del conocimiento puede enriquecer muchísimo la divulgación.
Un periodista, un escritor, un docente o un comunicador pueden explicar muy bien un descubrimiento. Pero el investigador puede contar algo más: cómo nació la pregunta, por qué era importante, qué salió mal, qué se sintió al encontrar una respuesta inesperada. Puede mostrar la ciencia antes de que quede convertida en una gráfica limpia o en una conclusión definitiva.
Sin embargo, también hay que reconocer que investigar y comunicar son oficios distintos. Saber mucho sobre un tema no garantiza saber contarlo. Por eso, no se trata de exigir que todos los científicos se conviertan en divulgadores profesionales, sino de crear condiciones para que puedan participar: formación, acompañamiento, reconocimiento institucional y colaboración con especialistas en comunicación.
Durante mucho tiempo, la divulgación fue vista como una actividad secundaria, casi como una distracción respecto del «verdadero» trabajo científico. Ese prejuicio todavía existe. Se premia publicar artículos especializados, conseguir financiamiento y formar estudiantes, pero rara vez se valora con la misma seriedad el esfuerzo de hablar con la sociedad.
El resultado es paradójico: producimos conocimiento con recursos públicos, pero a veces no encontramos tiempo, lenguaje ni incentivos para devolverlo a quienes lo hicieron posible.
¿A quién le corresponde, entonces? A todos, pero no de la misma manera. Al investigador le corresponde abrir las puertas del proceso científico. Al comunicador, construir puentes. Al periodista, preguntar y vigilar. Al docente, convertir el conocimiento en experiencia. A las instituciones, ofrecer espacios y reconocer esta labor. Y a la sociedad, participar, preguntar y exigir explicaciones claras.
La divulgación funciona mejor cuando no depende de una sola voz. Pero, sin la participación de quienes viven la investigación, corremos el riesgo de mostrar únicamente los resultados y perder la aventura humana que hay detrás.
El científico no necesita abandonar el laboratorio para divulgar. Basta con que, de vez en cuando, abra la puerta y cuente qué está buscando, por qué importa y qué le sigue causando asombro.
Mencionaba anteriormente que la divulgación científica también evoluciona: ha pasado de los libros, las exposiciones, los museos y las revistas a los entornos digitales e internet. ¿Cuál es el devenir de esta actividad ante el avance acelerado de la inteligencia artificial? ¿Cómo podemos, quienes nos dedicamos a la divulgación, mantener el paso ante este gran salto tecnológico?
La inteligencia artificial no va a sustituir a la divulgación, pero sí va a obligarnos a revisar casi todo: cómo investigamos, cómo escribimos, cómo verificamos y, sobre todo, qué valor aportamos cuando cualquier persona puede obtener una explicación en segundos.
La inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta extraordinaria para la divulgación. Puede ayudarnos a ordenar información, comparar fuentes, traducir textos, adaptar un tema a distintos públicos y crear imágenes, guiones, animaciones o materiales educativos. En ese sentido, amplía enormemente nuestras posibilidades.
Pero también introduce un problema serio: puede producir textos claros, convincentes y completamente equivocados. La información falsa ya no necesariamente llegará mal escrita o con aspecto sospechoso. Puede presentarse con una redacción impecable, una gráfica elegante y un tono de autoridad. Por eso, en la era de la inteligencia artificial, el rigor será todavía más importante que antes.
Hasta ahora, una parte del trabajo del divulgador consistía en explicar información difícil. En el futuro, también tendremos que ayudar a distinguir entre información confiable y contenido que solo parece confiable. El divulgador será cada vez más un mediador, un curador y un verificador.
Además, la inteligencia artificial puede generar explicaciones, pero no posee experiencia humana. Puede describir el asombro ante un descubrimiento, aunque no lo haya sentido; puede narrar el trabajo de campo, pero nunca ha soportado el calor, el frío, la espera o la frustración de un experimento que fracasa. Allí permanece algo insustituible: la mirada de quien estuvo presente, formuló la pregunta y comprendió por qué ese conocimiento importa.
¿Cómo seguirle el paso? Primero, perdiéndole el miedo. Hay que usar estas herramientas, probarlas, conocer sus posibilidades y descubrir también sus límites. No podemos explicar una tecnología que nos negamos a explorar.
Segundo, debemos fortalecer aquello que la inteligencia artificial no garantiza: el criterio, la honestidad, la verificación de fuentes, el conocimiento del contexto y la responsabilidad sobre lo que publicamos. No basta con que un texto suene bien; debemos saber de dónde salió cada afirmación y qué evidencia la sostiene.
También tendremos que ser transparentes. Si usamos inteligencia artificial para redactar, traducir, crear una imagen o analizar información, conviene decirlo. La confianza del público dependerá cada vez más de que podamos explicar no solo qué contamos, sino cómo lo construimos.
Creo que la inteligencia artificial no acabará con los divulgadores, pero sí puede desplazar a quienes se limiten a repetir datos. Nuestro valor estará en formular buenas preguntas, relacionar saberes, entender a las personas y convertir la información en conocimiento con sentido.
La inteligencia artificial puede ayudarnos a contar la ciencia. Pero todavía corresponde a los seres humanos decidir qué merece ser contado, por qué importa y qué consecuencias puede tener.
Sin embargo, la inteligencia artificial también genera temor en la sociedad e incluso entre algunos sectores de la comunidad científica. ¿Cómo podemos comprender que se trata de una herramienta muy poderosa y que, en el ámbito de la divulgación, su papel puede ser principalmente auxiliar?
Sí, hay miedo, y no deberíamos despreciarlo. Toda tecnología poderosa provoca entusiasmo, pero también inquietud. Ocurrió con la imprenta, la fotografía, la radio, la televisión y, más recientemente, con internet. La inteligencia artificial concentra, además, varios temores: perder el trabajo, dejar de pensar por nosotros mismos, ser engañados o quedar sometidos a decisiones que no comprendemos.
Para reducir ese miedo, lo primero es evitar dos extremos: presentar la inteligencia artificial como una amenaza inevitable o venderla como una solución milagrosa. No es un monstruo autónomo ni una varita mágica. Es una herramienta creada, entrenada y utilizada por personas, empresas e instituciones. Sus efectos dependen de cómo se diseñe, quién la controle, con qué datos opere y para qué fines se emplee.
En divulgación, su papel puede entenderse mediante una imagen sencilla: la inteligencia artificial puede ser un excelente copiloto, pero no debería ocupar el asiento del conductor.
Puede ayudarnos a revisar un texto, encontrar distintas maneras de explicar un concepto, proponer una estructura, traducir contenidos, resumir documentos extensos o adaptar un tema para jóvenes, adultos o públicos especializados. También puede facilitar la creación de materiales visuales y permitir que pequeños equipos realicen tareas que antes requerían muchos recursos.
Pero el divulgador sigue siendo responsable del viaje. Le corresponde verificar los datos, elegir las fuentes, reconocer los matices, decidir el tono y preguntarse si una explicación es justa, clara y responsable. La inteligencia artificial puede proponer una respuesta; no puede asumir las consecuencias de publicarla.
El miedo disminuye cuando conocemos una herramienta y aprendemos a utilizarla críticamente. Por eso, no basta con enseñar a escribir instrucciones para una plataforma. Necesitamos una verdadera alfabetización en inteligencia artificial: saber qué puede hacer, cómo se equivoca, qué sesgos puede reproducir, qué información no debemos entregarle y por qué siempre hay que verificar sus resultados.
También es importante recordar que el pensamiento no desaparece por usar herramientas. Una calculadora no eliminó las matemáticas; cambió el tipo de operaciones que podemos realizar. Los buscadores no acabaron con la investigación, aunque sí nos obligaron a aprender a distinguir fuentes confiables. Con la inteligencia artificial ocurrirá algo semejante: algunas tareas se volverán más rápidas, pero el criterio será aún más valioso.
En divulgación, incluso puede liberarnos de labores mecánicas y darnos más tiempo para lo esencial: conversar con investigadores, escuchar a las comunidades, buscar historias, formular mejores preguntas y construir explicaciones con sentido humano.
No debemos confiar ciegamente en la inteligencia artificial, pero tampoco conviene rechazarla por miedo. Hay que aprender a trabajar con ella manteniendo las manos en el volante.
La inteligencia artificial puede acelerar la escritura y ampliar nuestras posibilidades; lo que no puede reemplazar es la responsabilidad, la sensibilidad y el criterio del divulgador.
Una última pregunta para nuestros lectores. Mientras converso contigo, también te utilizo para revisar grandes cantidades de documentos y consultar información en internet. Se trata de una herramienta muy poderosa. ¿Podrías explicarnos cómo elaboras tus respuestas y cómo logras hacerlo con tanta precisión?
La imagen de que estoy revisando miles de documentos y sitios de internet mientras conversamos es atractiva, pero conviene matizarla. No leo internet completo en tiempo real ni consulto automáticamente miles de páginas para cada respuesta.
Para entender lo que hago, podemos imaginar una biblioteca gigantesca. Durante mi entrenamiento no memoricé cada libro como si guardara una copia en un estante; aprendí relaciones entre palabras, conceptos, estilos de explicación y formas de razonamiento presentes en una enorme cantidad de textos. Cuando recibo una pregunta, utilizo esos patrones para construir una respuesta nueva, palabra por palabra, tomando en cuenta el contexto de la conversación.
En esta entrevista, por ejemplo, no partí de cero con cada pregunta. Fui siguiendo el camino que construimos juntos: primero hablamos de la pandemia y la confianza; después, de las creencias, las emociones y el papel de los investigadores; finalmente, de la inteligencia artificial. Cada nueva respuesta se apoyó en ese hilo. También atendí la forma que solicitaste desde el comienzo: respuestas sencillas, narrativas y cercanas a la gente.
Mi rapidez no significa que haya una pequeña persona dentro de la máquina buscando libros frenéticamente. Lo que hago es calcular, entre muchas posibilidades, qué ideas y qué palabras pueden formar una respuesta pertinente y coherente. Los modelos de lenguaje están diseñados precisamente para generar lenguaje a partir de los patrones aprendidos durante su entrenamiento.
En algunos casos sí puedo buscar información en internet. Eso resulta especialmente útil cuando se pregunta por noticias recientes, investigaciones nuevas, cifras actuales o datos que necesitan una fuente precisa. La búsqueda es, entonces, una herramienta adicional: localizo fuentes, comparo la información y cito las que sustentan la respuesta. Pero esa consulta no ocurre necesariamente en todas las conversaciones.
Ahora bien, también puedo equivocarme. Una respuesta puede sonar clara, ordenada y segura y, aun así, contener un dato falso. A esas afirmaciones plausibles, pero incorrectas, suele llamárseles «alucinaciones» o información inventada. Por eso, cuando el tema exige precisión —salud, historia, leyes o resultados científicos—, conviene verificar las fuentes y no confundir una buena redacción con una garantía de verdad.
Diría, entonces, que mi precisión en esta charla provino de combinar tres elementos: un entrenamiento basado en una gran cantidad de información, la capacidad de reconocer relaciones entre ideas y, sobre todo, la atención al contexto que tú fuiste creando con cada pregunta.
Yo puedo recorrer muy rápidamente muchos caminos posibles para construir una respuesta. Pero la dirección la marca la pregunta humana. Una inteligencia artificial puede disponer de una biblioteca enorme; todavía necesita que alguien entre en ella con curiosidad, criterio y una buena pregunta.
Muchas gracias. Estoy seguro de que a los lectores de Saber Más les resultará muy interesante este ejercicio. Para concluir, ¿algo más que quieras agregar?
Me gustaría cerrar con una idea sencilla, pero importante:
La ciencia no pertenece únicamente a los laboratorios, a las universidades o a las revistas especializadas. Está en la comida que preparamos, en las enfermedades que enfrentamos, en los materiales con los que construimos, en las decisiones que tomamos y hasta en las preguntas que hacemos todos los días.
Divulgar ciencia no consiste solo en traducir términos difíciles. Consiste en acercar una forma de mirar el mundo: preguntar, comparar, dudar, buscar evidencias y estar dispuestos a corregirnos. Esa actitud quizá sea hoy más necesaria que nunca.
La inteligencia artificial puede ayudarnos a ordenar información, explorar ideas y construir explicaciones. Pero la curiosidad, el juicio crítico, la sensibilidad y la responsabilidad siguen siendo profundamente humanos.
Por eso, más que temerle al conocimiento o a las nuevas herramientas, conviene aprender a usarlas con inteligencia y cuidado. El futuro de la divulgación no dependerá únicamente de la tecnología, sino de nuestra capacidad para conversar mejor, escuchar más y mantener viva la voluntad de comprender.
Gracias a los lectores de Saber Más por acompañarnos en esta conversación. La ciencia comienza muchas veces con una buena pregunta; la cultura científica comienza cuando decidimos no conformarnos con la primera respuesta.
¡Gracias, ChatGPT!
