El ingeniero Joshua Barretto propone en un ensayo que el lenguaje humano funciona como un espacio latente de alta entropía: una herramienta tecnológicamente moldeada durante milenios que facilita el razonamiento conceptual, del mismo modo que un sistema de tipos fuerte en lenguajes como Rust o Haskell restringe las transformaciones válidas a un conjunto concentrado de programas con sentido. Así, una vez aprendidas las reglas básicas de sintaxis, gramática y patrones semánticos, resulta más fácil producir enunciados inteligibles que sinsentidos, lo que explica por qué alguien articulado puede improvisar verborrea creíble en un campo que no domina.
El autor traslada esta idea a los modelos de lenguaje grandes (LLM): estas IAs manipulan símbolos dentro del espacio preexistente que la humanidad ha cartografiado, pero no pueden ampliarlo porque carecen de un modelo del mundo con el que indagar y verificar hipótesis en la realidad. De ahí que los LLM brillen en tareas como generar demostraciones matemáticas —meras manipulaciones en un espacio semántico ya mapeado— y en cambio fracasen en tareas como freír un huevo, que exigen razonar sobre un entorno ruidoso.
Barretto concluye que la inteligencia no debería confundirse con la fluidez lingüística: la primera requiere un modelo del mundo capaz de operar fuera del espacio latente del lenguaje, algo que las máquinas aún no han logrado. La separación creciente entre ambas capacidades anuncia, según el texto, una posible inercia cognitiva si los LLM se convierten en los principales usuarios del lenguaje.