No le pedí que resolviera una paradoja imposible. Le mostré dos cortometrajes de los años cincuenta. Frente al mar, los gritos de unos pescadores y el ritmo de una fábrica de vidrio, la máquina perdió pie. El episodio reveló la distancia entre procesar datos y comprender una experiencia humana.
No la insulté ni intenté engañarla con una orden tramposa. Puse a una inteligencia artificial frente a dos obras que llevan más de medio siglo interpelando a quienes las miran. Una fue Lu tempu di li pisci spata, nombre original de la obra del realizador Vittorio De Seta sobre la pesca artesanal del pez espada en el estrecho de Mesina. La otra, Glas, de Bert Haanstra, que contrapone la respiración de los sopladores de vidrio con la fabricación mecánica de botellas. Mi pregunta era directa: ¿qué ocurre cuando un sistema diseñado para reconocer patrones se encuentra con imágenes, sonidos y emociones que no se dejan reducir a una respuesta previsible?
El experimento formó parte de una investigación cualitativa, crítica y hermenéutica sobre la digitalización de la memoria cultural. Trabajé con ChatGPT, versión GPT-4o, mediante una interacción controlada. El sistema mostró dos fallas centrales. Una fue de “distribución fonética”: no lograba separar los dialectos locales de los gritos y el oleaje. La otra fue una “corrupción semántica”: al no encontrar estructuras semejantes a las de su entrenamiento, entraba en bucles de números y caracteres aleatorios, como si la obra estuviera dañada.
Ahí empezó la locura. En El tiempo del pez espada, la IA oyó el mar como un caos de portugués, gallego y tailandés. Los cantos de los pescadores, las voces que organizan la maniobra, el esfuerzo de los brazos y el peligro se convirtieron en un problema de reconocimiento de audio. El sistema llamó a esa experiencia “pánico predictivo”. Cuando no pudo anticipar qué venía después, fragmentó aquello que no comprendía. Aun dentro del error, reconoció cierta métrica en la remada y conservó palabras como “forza” o “prepara o gancho”. Le sonaron, probablemente, a restos de humanidad que a duras penas podía procesar.
El límite apareció al final del documental. Un “no” queda suspendido sobre la escena. Para una persona puede contener tragedia, frustración, agotamiento o alivio. ¿Se perdió la presa? ¿Terminó la maniobra? La IA no pudo decidirlo. Y ese no saber no era un simple defecto de subtitulado. Más bien exponía su incapacidad para reconstruir la densidad histórica y corporal de una práctica en la que los protagonistas arriesgan la vida. La máquina detectaba volumen, frecuencia y repetición. No podía sentir qué estaba en juego.
Con Glas ocurrió algo todavía más extraño. Allí donde el espectador percibe respiración y calor, la IA encontró bytes desalineados, caracteres tailandeses y progresiones numéricas que saltaban del 432 al 5344. Se obsesionó con el número 5336 como si fuera un “fallo de página”. También leyó el comando 52 (la letra R en hexadecimal) como un grito de auxilio antes del reinicio. En lugar de una película, veía “el cadáver de los datos”. Las capturas del estudio registran esa autopsia digital. Como una obra descompuesta sin que la máquina llegase a tomarle el pulso.
“Volví loca a la inteligencia artificial” es, por supuesto, una metáfora. La máquina no tiene conciencia, miedo ni sufrimiento. Pero sus respuestas permiten observar algo real: ante una obra cuyo significado depende de la ambigüedad, el contexto y la sensibilidad, el sistema busca regularidades. Cuando no las encuentra, convierte la opacidad en error. Lo que no encaja aparece como ruido, como archivo corrupto o como dato inútil. Esa operación no es neutral, porque digitalizar también significa seleccionar y decidir qué merece ser legible.
Walter Benjamin advirtió que la reproducción técnica modificaba la relación con la obra y debilitaba su “aura”, ligada a una historia singular. En la era digital ya no sólo reproducimos imágenes. Delegamos en sistemas automáticos su descripción, clasificación e interpretación. El riesgo es que la memoria quede organizada por una lógica que confunde lo que no entiende con lo que no vale. El archivo puede estar preservado y haber perdido, sin embargo, su espesor.
Jacques Rancière ofrece otra clave. Habla de la “imagen pensativa”. Una imagen no entrega todo su sentido ni pertenece por completo a quien la produjo. Guarda un pensamiento no pensado, una indeterminación que se activa en la mirada del espectador. Por eso el arte requiere un observador emancipado, capaz de relacionar, discrepar y elaborar una lectura propia. La IA, en cambio, está entrenada para producir una salida probable. Quiere cerrar aquello que el arte mantiene abierto. Donde la máquina busca una etiqueta, la imagen plantea una pregunta.
La experiencia también puede pensarse mediante la alegoría del puente y la muralla de Ricardo Maliandi. El puente representa el impulso técnico que atraviesa fronteras. La muralla protege aquello que una cultura considera digno de conservación. No se trata de elegir uno y destruir la otra. La IA puede ser un puente formidable. Facilita accesos y conecta públicos. Pero el arte debe funcionar también como muralla frente a la estandarización, porque resguarda la memoria, donde se alojan la diferencia y lo que no puede traducirse sin pérdida.
Ticio Escobar llama “política de la mirada” a la resistencia frente al uso instrumental de las imágenes por el tecnomercado. Mirar es decidir desde dónde se interpreta, qué voces se reconocen y qué memorias quedan afuera. Un algoritmo entrenado con patrones dominantes puede convertir un dialecto en ruido y una ceremonia del trabajo en una secuencia defectuosa. La mirada humana no garantiza por sí sola la verdad, pero conserva la capacidad de dudar, contextualizar y asumir responsabilidad.
¿Qué aprendí al volver “loca” a la inteligencia artificial? Que su potencia no elimina sus límites. Puede detectar el ritmo de una remada, pero no conocer el peso del cansancio. Puede medir la repetición de una máquina, pero no escuchar en ella la deshumanización del trabajo. Puede describir una imagen, pero no reemplazar la experiencia del espectador ni la memoria de una comunidad. La razón humana está hecha de emoción, cuerpo, historia y conflicto. Por eso la interpretación cultural no puede entregarse por completo a una tecnología cuyo criterio básico es la probabilidad.
No propongo rechazar la inteligencia artificial. Sólo dejar de tratarla como una conciencia omnisciente. Debemos usarla, interrogarla, exigir transparencia y mantener la decisión humana allí donde están en juego el arte, la historia y la memoria. La máquina puede ayudarnos a cruzar el puente, pero no debe decidir qué queda detrás de la muralla.
Aquellos cortometrajes no estaban corruptos ni eran ilegibles. Seguían vivos. La que había perdido el rumbo era la herramienta empeñada en volverlos previsibles. Tal vez por eso logré volver loca a la inteligencia artificial: porque el arte se negó, una vez más, a convertirse en un dato obediente.