Según la mayoría de las cuentas, soy una persona razonable y sensata. Pero algunos días, mi teléfono me da ganas de tirarlo por la habitación. El problema es la autocorrección, o más bien la autocorrección que salió mal: ese hábito de tomar lo que estoy escribiendo y convertirlo en algo que no pretendía. Te lo prometo, querido iPhone, sé la diferencia entre es y esy si pudieras dejar de cambiar Bueno a Bueno, eso sería genial. Y no puedo creer que tenga que decir esto, pero no tengo ningún deseo de llamar a mi prometido “babuino”.
Es cierto, tal vez, que solo soy torpe y escribo tan mal las palabras que mi teléfono no puede descifrarlas correctamente. Pero la autocorrección es una molestia para muchos de nosotros. ¿Tengo que pasar por la letanía de errores, correcciones involuntarias y frustraciones cotidianas que pueden hacer que la función sea tan increíblemente molesta? Los “fallos de autocorrección” son tan comunes que han surgido chistes interminables de internet. querido esposo siendo autocorregido a esposo muerto es hilarante, al menos hasta que hayas visto un millón de publicaciones en Facebook al respecto.
A pesar de que prácticamente todos los aspectos de los teléfonos inteligentes han mejorado al menos gradualmente a lo largo de los años, la autocorrección parece estancada. Un iPhone 6 lanzado hace casi una década carece de funciones como Face ID y modo retrato, pero su teclado virtual básico no es claramente diferente del que usa hoy. Esto tampoco parece ser un problema específico de Apple: los teclados de terceros se pueden instalar en ambos iOS y Androide que afirman ser mejores en la autocorrección. Es posible deshabilitar la función por completo, aunque rara vez mejora la experiencia. Los problemas persistentes de la autocorrección son especialmente extraños ahora que tenemos chatbots que son inquietantemente buenos para predecir lo que queremos o necesitamos. ChatGPT puede escupir un ensayo aceptable de la escuela secundaria, mientras que la autocorrección todavía parece no poder darse cuenta de manera consistente cuando está estropeando mis palabras. Si todo en tecnología se interrumpe tarde o temprano, ¿por qué no autocorregir?
Al principio, la autocorrección, tal como la conocemos ahora, fue un gran disruptor en sí misma. Aunque la corrección de texto existía en los teléfonos plegables, la llegada de dispositivos sin teclado físico requería un nuevo enfoque. En 2007, cuando se lanzó el primer iPhone, la gente no estaba acostumbrada a enviar mensajes en pantallas táctiles, y mucho menos en una pantalla de 3,5 pulgadas donde los dedos cubrían las mismas letras que intentaba presionar. El trabajo del ingeniero Ken Kocienda era crear software para ayudar a los propietarios de iPhone a lidiar con los inevitables errores de escritura; en el sentido bastante literal, él es el inventor de de manzana autocorrección. (Sin embargo, se retiró de la compañía en 2017, por lo que si todavía está enojado con la autocorrección, solo puede culparlo en parte).
Kocienda creó un sistema que haría todo lo posible para adivinar lo que querías decir pensando en las palabras no como unidades de significado sino como patrones. La autocorrección esencialmente recrea cada palabra como una forma y una secuencia, de modo que la palabra Hola se registra como cinco letras, pero también como el diseño real y el flujo de esas letras cuando las escribe una por una. “Tomamos cada palabra del diccionario y le dimos una pequeña constelación representativa”, me dijo, “y la autocorrección hizo esta pequeña geometría que decía: ‘Aquí está el patrón que creaste; ¿Cuál es el aspecto más cercano? [word] ¿a ese?'”
Así es como corrige: Adivina qué palabra quiso decir juzgando cuándo presionó letras cercanas a ese patrón físico en el teclado. Por eso, al menos idealmente, un teléfono corregirá el o thr a el. Se trata de probabilidades. Cuando las personas califican a ChatGPT como un “autocorrector súper poderoso”, esto es lo que quieren decir: los llamados modelos de lenguaje extenso funcionan de manera similar, adivinando qué palabra o frase viene después de la anterior.
Cuando se lanzaron los primeros teléfonos inteligentes Android de Samsung, Google y otras compañías, también incluyeron funciones de autocorrección que funcionan de manera muy similar al sistema de Apple: usan el contexto y la geometría para adivinar lo que querías escribir. Y eso hace trabajar. Si tomara su teléfono ahora mismo y escribiera cualquier tontería antigua, seguramente terminaría con palabras reales. Cuando lo piensas, es algo increíble. La autocorrección está tan ansiosa por descifrar las letras que, por tonterías, todavía obtienes algo así como el significado.
La tecnología de Apple también ha cambiado bastante desde 2007, aunque no siempre se sienta así. A medida que el procesamiento del lenguaje ha evolucionado y los chips se han vuelto más potentes, la tecnología ha mejorado no solo para corregir errores de escritura, sino también para hacerlo en función de la oración que cree que estamos tratando de escribir. En un correo electrónico, un vocero de Apple dijo que la combinación básica de sintaxis y geometría aún tiene en cuenta la autocorrección, pero el sistema ahora también tiene en cuenta el contexto y el hábito del usuario.
Y, sin embargo, a pesar de todos los ajustes y la evolución, la autocorrección aún está lejos, lejos de ser perfecta. Examinar detenidamente Reddit o Twitter y abundan las frustraciones con el sistema. Tal vez su teclado ahora reconozca algunas de las peculiaridades de su escritura; afortunadamente, el mío finalmente se vuelve Navneet correcto, pero los avances en autocorrección también explican en parte por qué la tecnología sigue siendo tan molesta. La confianza en el contexto y el hábito del usuario es realmente útil la mayor parte del tiempo, pero también es la razón por la que nuestros teléfonos a veces hacen esa cosa enloquecedora en la que cambian no solo la palabra que querías escribir, sino también la que habías escrito antes. .
En algunos casos, la autocorrección tiene problemas porque intenta hacer coincidir nuestra singularidad con diccionarios o patrones que ha elegido en el pasado. Al intentar aprender y recordar patrones, también puede aprender de nuestros errores. Si accidentalmente escribe thr demasiadas veces, el sistema podría dejarlo como está, precisamente porque está tratando de aprender. Pero lo que también parece irritar a la gente es que la autocorrección todavía tropieza con los conceptos básicos: puede ser útil cuando Identificación cambios a Identificación o Es a Es al comienzo de una oración, pero exasperante cuando la autocorrección hace eso cuando no lo quieres ni lo necesitas.
Eso es lo que pasa con la autocorrección: anticipar lo que querías decir es complicado, porque la forma en que usamos el lenguaje es impredecible e idiosincrásica. Las peculiaridades del idioma, la jerga, las faltas de ortografía deliberadas: toda la diversidad masiva del lenguaje es difícil de entender para estos sistemas. La forma en que enviamos mensajes de texto a nuestras familias o socios puede ser diferente de cómo escribimos notas o escribimos cosas en Google. En un correo electrónico de trabajo serio, la autocorrección puede estar haciéndonos un favor al cambiar notario público a Nopero es un fastidio cuando quisimos decir “no hay problema” en un chat grupal con amigos.
La autocorrección está limitada por la realidad de que el lenguaje humano se encuentra en este extraño lugar donde es a la vez universal e increíblemente específico, dice Allison Parrish, experta en lenguaje y computación en la Universidad de Nueva York. A pesar de que la autocorrección aprende un poco sobre las palabras que usamos, debe, por necesidad, predeterminar lo que es más común y popular: los diccionarios y patrones geométricos acumulados por Apple y Google a lo largo de los años reflejan una media, una norma agregada. “En el caso de la autocorrección, tiene una fuerza normativa”, me dijo Parrish, “porque está construido como un sistema para decirte en qué idioma debería ser.”
Ella me señaló el ejemplo de twerking. La palabra solía autocorregirse porque no era un término reconocido. Mi iPhone ahora no se mete con me encanta hacer twerkpero no reconoce muchos otros ejemplos de jerga negra común, como bobo o encontrar. Los teclados están haciendo todo lo posible para adherirse a la forma en que habla “la mayoría de la gente”, pero ese concepto es una especie de ficción, una idea abstracta en lugar de algo real. Se convierte en un problema técnico diabólicamente difícil. Tuve que desactivar la autocorrección en los teléfonos de mis padres porque su hábito muy común de cambiar entre inglés, punjabi e hindi sobre la marcha es algo que la autocorrección simplemente no puede manejar.
Eso no significa que la autocorrección esté condenada a ser así para siempre. En este momento, puede pedirle a ChatGPT que escriba un poema sobre automóviles al estilo de Shakespeare y obtener algo que sea precisamente eso: “Oh, bellas máquinas que aceleran en la carretera, / Con ruedas que giran y motores que explotan”. Otras herramientas tienen usó los mensajes de texto de un ser querido fallecido para crear un chatbot que puede parecer inquietantemente real. Sí, somos únicos e irreductibles, pero existen patrones en la forma en que enviamos mensajes de texto, y aprender patrones es precisamente en lo que las máquinas son buenas. En cierto sentido, la repentina explosión de los chatbots significa que la autocorrección ha ganado: se está trasladando de nuestros teléfonos a todos los textos e ideas de Internet.
Pero cómo escribimos es un proceso eternamente inacabado de una manera que no lo son las obras de Shakespeare. Ningún nivel de autocorrección puede descubrir cómo escribimos antes de que nosotros mismos lo hayamos decidido por completo, incluso si cumplir ese deseo terminaría con nuestra constante frustración. El futuro de la autocorrección será un reflejo de quién o qué está mejorando. Quizás podría mejorar aprendiendo de alguna manera a tratarnos como únicos. O podría continuar por el camino de por qué falla tan a menudo ahora: piensa en nosotros como en todos los demás.
