Del hablante ideal al hablante inexistente

Imagina recibir un mensaje perfecto. Sin errores, sin titubeos, sin silencios incómodos. Un texto pulido, correcto, impecable. Podría haberlo escrito una inteligencia artificial. Y, sin embargo, algo falta. No hay riesgo, no hay duda, no hay vida.

Porque hablar no es solo acertar palabras. Hablar es equivocarse, corregirse, pensar mientras se dice. Es probar una frase y retirarla a medio camino. Es ese temblor mínimo que delata que hay alguien del otro lado.

Durante mucho tiempo, la lingüística también imaginó un hablante perfecto. No como un ideal humano, sino como una herramienta teórica. Noam Chomsky habló del hablante-oyente ideal: una figura abstracta que conoce su lengua a la perfección y no se equivoca nunca. No existe en la realidad. Sirve únicamente para estudiar cómo funciona el lenguaje cuando dejamos fuera el ruido, los errores y las distracciones.

El problema empieza cuando olvidamos que era una ficción metodológica.

Hoy, ese hablante ideal parece haber cobrado cuerpo en la inteligencia artificial. Se la presenta como si supiera hablar mejor que nosotros: sin faltas, sin vacilaciones, sin cansancio. Pero la IA no entiende lo que dice. Acierta por cálculo, no por experiencia. Cuando se equivoca —y lo hace a menudo— no lo hace como un humano: no aprende, no duda, no corrige por comprensión. Simplemente vuelve a calcular.

Sus fallos no son torpezas humanas, son fallos estructurales. Puede inventar datos con total seguridad, confundir contextos sin darse cuenta o sostener contradicciones sin incomodidad alguna. No hay ahí conciencia del error, porque tampoco hay intención, ni sentido, ni mundo vivido.

Por eso confundir a la IA con el hablante ideal de Chomsky es un error doble: se malinterpreta la teoría y se empobrece nuestra idea de lenguaje. Hablar no es producir frases correctas. Es exponerse. Es decir algo sin saber del todo cómo va a caer. Es rectificar porque entendemos que hemos dicho algo mal.

La riqueza del lenguaje está precisamente en lo que la máquina no puede hacer: dudar, emocionarse, cambiar de idea a mitad de frase. El problema no es que la IA hable “demasiado bien”. El problema es olvidar que nunca quisimos hablar como máquinas. Hablamos para expresar, para equivocarnos, para entendernos. Hablamos, en definitiva, porque somos humanos.

Imagina recibir un mensaje perfecto. Sin errores, sin titubeos, sin silencios incómodos. Un texto pulido, correcto, impecable. Podría haberlo escrito una inteligencia artificial. Y, sin embargo, algo falta. No hay riesgo, no hay duda, no hay vida.

Porque hablar no es solo acertar palabras. Hablar es equivocarse, corregirse, pensar mientras se dice. Es probar una frase y retirarla a medio camino. Es ese temblor mínimo que delata que hay alguien del otro lado.

Durante mucho tiempo, la lingüística también imaginó un hablante perfecto. No como un ideal humano, sino como una herramienta teórica. Noam Chomsky habló del hablante-oyente ideal: una figura abstracta que conoce su lengua a la perfección y no se equivoca nunca. No existe en la realidad. Sirve únicamente para estudiar cómo funciona el lenguaje cuando dejamos fuera el ruido, los errores y las distracciones.

El problema empieza cuando olvidamos que era una ficción metodológica.

Hoy, ese hablante ideal parece haber cobrado cuerpo en la inteligencia artificial. Se la presenta como si supiera hablar mejor que nosotros: sin faltas, sin vacilaciones, sin cansancio. Pero la IA no entiende lo que dice. Acierta por cálculo, no por experiencia. Cuando se equivoca —y lo hace a menudo— no lo hace como un humano: no aprende, no duda, no corrige por comprensión. Simplemente vuelve a calcular.

Sus fallos no son torpezas humanas, son fallos estructurales. Puede inventar datos con total seguridad, confundir contextos sin darse cuenta o sostener contradicciones sin incomodidad alguna. No hay ahí conciencia del error, porque tampoco hay intención, ni sentido, ni mundo vivido.

Por eso confundir a la IA con el hablante ideal de Chomsky es un error doble: se malinterpreta la teoría y se empobrece nuestra idea de lenguaje. Hablar no es producir frases correctas. Es exponerse. Es decir algo sin saber del todo cómo va a caer. Es rectificar porque entendemos que hemos dicho algo mal.

La riqueza del lenguaje está precisamente en lo que la máquina no puede hacer: dudar, emocionarse, cambiar de idea a mitad de frase. El problema no es que la IA hable “demasiado bien”. El problema es olvidar que nunca quisimos hablar como máquinas. Hablamos para expresar, para equivocarnos, para entendernos. Hablamos, en definitiva, porque somos humanos.