Cómo aprendimos a hablar con las máquinas

Tyler Williams reflexiona sobre la evolución del lenguaje colaborativo en las interfaces de las máquinas, desde los mensajes tersos de los primeros sistemas hasta el uso de 'nosotros' en prompts de Unix y asistentes como Clippy. Argumenta que décadas de este diseño han condicionado a los usuarios para tratar a las máquinas como socios, preparando el terreno para los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT. Analiza el efecto Eliza, donde los humanos atribuyen agencia a respuestas lingüísticas, y advierte de riesgos como la sobreconfianza y la erosión de habilidades colaborativas humanas.