Un estudio publicado en Nature Human Behaviour advierte de que el uso creciente de los grandes modelos de lenguaje (LLM) como asistentes de escritura está asociado a una pérdida de diversidad lingüística. Los autores analizaron más de 880.000 textos procedentes de siete conjuntos de datos —publicaciones de Reddit, artículos de Patch News, resúmenes de arXiv, discursos del Congreso de EE. UU., ensayos académicos y publicaciones en Facebook— y comprobaron que, cuando un LLM pule o reescribe un texto, el contenido esencial se mantiene, pero el estilo se homogeneiza. La varianza en la complejidad de la escritura se reduce entre un 21 % y un 50 %, una caída estadísticamente significativa (P ≤ 0,05), y se amplifican los patrones asociados a características dominantes mientras se suprimen los demás, favoreciendo la uniformidad frente a la individualidad. El fenómeno se reproduce con distintos LLM, instrucciones y contextos, lo que sugiere que no se trata de un comportamiento aislado de un modelo. Los investigadores, entre ellos equipos vinculados a la Universidad del Sur de California y la Universidad de Pensilvania, subrayan las posibles implicaciones para procesos diagnósticos —por ejemplo, en salud mental—, la personalización de servicios, la evaluación de candidatos en selección de personal y la preservación cultural. El lenguaje, recuerdan, codifica información sobre la identidad, el estado psicológico y el contexto social de quien escribe, por lo que su empobrecimiento puede limitar la información extraíble a partir de textos. El código del estudio está disponible en Zenodo bajo licencia MIT, y seis de los siete conjuntos de datos son públicos.
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