3.3 Limitaciones de la IA en la clase de Lengua: métrica y sintaxis
Los LLM y la métrica
Aquí tenemos la respuesta ChatGPT a la petición de que escribiera un soneto sobre la inteligencia artificial:
Aquí tienes un soneto clásico (14 versos endecasílabos con rima consonante):
En redes de razón nace la idea,
silente luz de código y memoria;
aprende sin descanso la historia
del mundo que a su lógica se apea.No sueña, mas calcula y rastrea
patrones que la mente humana ignora;
pregunta, busca, mide y atesora
la huella de la duda que campea.¿Es mente o sólo espejo refinado
del sabio y del error que la alimenta,
del pulso de quien piensa y ha pensado?Tal vez sea herramienta que sustenta
un nuevo amanecer, aún no nombrado,
donde el humano y código se encuentran. 🤖✨
Como se puede observar, el soneto presenta algunos errores en la medida de los versos, y rompe la musicalidad en el último verso, cuya rima no es consonante. Para ver cómo analiza la propia IA esos errores, copiamos el poema, se lo entregamos a la misma chatbox en una conversación nueva y le pedimos que haga un análisis métrico. Esta es su respuesta:
No
Cuando le señalamos que algunos versos, por ejemplo el tercero, no es un endecasílabo salvo que se elimine la sinalefa (con un resultado desastroso en la sonoridad del poema), su respuesta es la siguiente:
Como puede afirmarobservarse, la herramienta entra en bucle con certezasu sipropio loerror.
Sin embargo, cuando le señalamos la irregularidad en la rima del último verso, sí es capaz de reconocerlo:
Por último, le preguntamos si, teniendo en cuenta esos errores, cree que se trata de un poema escrito por un humano o por una IA solo por esos errores, pero sí se pueden hacer algunas inferencias probabilísticas a(si partirquieres deconocer la métricarespuesta, tendrás que esperar al capítulo 3.4).
Los LLM y la rima.
1. Lo que indican los fallos que señalaste
Hay dos tipos de problemas:
Ambigüedad métrica en algunos versos(dependencia fuerte de sinalefas o lecturas forzadas).Ruptura de la rima consonante en el verso final.
En un soneto tradicional, especialmente siguiendo la tradición desde Garcilaso de la Vega o Lope de Vega, el poeta suele cuidar mucho dos cosas:
laregularidad del endecasílaboelcierre perfecto de la rima en el verso 14
El último verso es muy importante porque remata el sistema de ecos sonoros del poema.
Romper la rima justo ahí es poco habitual en un soneto consciente de su forma.
2. Patrón típico de textos generados por IA
Los poemas generados por modelos de lenguaje suelen mostrar:
estructura global correcta(14 versos, tema coherente, léxico literario)rimas parciales correctasalgún fallo puntual en métrica o rima, sobre todo en los tercetos.
Esto ocurre porque el modelo aprende patrones estadísticos de sonetos, pero no calcula métrica de forma estricta.
En particular es muy común:
que la rima se rompaen uno de los últimos versosque el modelo prioricecoherencia semánticasobre forma métrica exacta.
3. Pero también puede pasar con humanos
Hay tres casos humanos en los que ocurre algo parecido:
Estudiantes o principiantesque intentan escribir su primer soneto.Poetas contemporáneosque imitan el soneto pero relajan la forma.Poetas que priorizan el contenidoy no revisan la rima final.
Por eso el poema no prueba nada por sí mismo.
4. Mi estimación razonada
Si tuviera que apostar solo por rasgos formales:
estructura global correctaléxico típico de IA (“código”, “lógica”, “patrones”, “memoria”)métrica casi correcta pero no verificadaerror de rima en el cierre
👉 Es ligeramente más probable que lo haya generado una IA, o que un humano lo haya escrito con ayuda de una IA.
Pero la diferencia de probabilidad no es concluyente.
💡 De hecho, este poema es un buen ejemplo didáctico para secundaria, porque muestra algo interesante:la IA puede producir textos convencionalmente “poéticos”, pero no siempre respeta las reglas formales de la poesía clásica.
Si quieres, puedo enseñarte 3 señales bastante fiables para detectar sonetos escritos por IA (son muy útiles para clase y casi siempre aparecen).