Cinco años después de la publicación del artículo «On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?», su autora principal, Emily M. Bender, profesora de lingüística computacional en la Universidad de Washington, ha abordado en una entrada de blog y en una entrevista con IEEE Spectrum los malentendidos más frecuentes que ha arrastrado la famosa metáfora.
Bender subraya que la expresión se refiere exclusivamente a los grandes modelos de lenguaje (LLM), no a la inteligencia artificial en sentido amplio. El texto original, escrito a finales de 2020, apenas menciona la palabra «IA» y solo lo hace al final, al advertir del riesgo de crear sistemas que puedan confundirse con personas. Por ello, nunca planteó que un motor de ajedrez, AlphaFold o un sistema de etiquetado de imágenes sean «loros estocásticos»: la crítica atañe únicamente a los modelos que producen texto sintético.
Otro error habitual es leer la metáfora como un insulto. Bender insiste en que su intención fue descriptiva: ayudar a quienes no construyen tecnología lingüística a entender qué hacen realmente estos sistemas. Tampoco fue pensada como una minusvaloración y rechaza la idea de que insultar a un LLM tenga sentido, ya que ni puede ofenderse ni representa el ideal de inteligencia artificial que ella defiende.
La lingüista critica, además, el uso genérico del término «inteligencia artificial», que agrupa tecnologías dispares y exagera las capacidades de cada una, lo que dificulta el debate público y la regulación. Frente a ello, aboga por denominaciones precisas y por reconocer la tecnología lingüística como un campo valioso por sí mismo, independiente del proyecto de crear IA general. En la entrevista recuerda experimentos pedagógicos propios —el del pulpo, el de los loros— diseñados para hacer accesible al público el funcionamiento real de estos sistemas.