Cómo escribir con un LLM es un consejo extraño que pide a los escritores usar la IA como una herramienta sin dejar que se apodere del trabajo. El autor, cuyo nombre no se indica, quiere que los LLM encuentren fallas en tu escritura, no que la reescriban. El argumento central es simple: los LLM son excelentes para detectar problemas, pero son terribles para producir texto natural y legible para humanos. El truco está en mantener la distancia de la máquina.
Las dos reglas
El autor plantea dos reglas estrictas para trabajar con un LLM. La primera regla es que no puedes usar ni una sola palabra que un LLM te sugiera. El razonamiento es que los modelos son sobrenaturalmente buenos para elegir giros de frase agradables, pero esas frases a menudo se sienten antinaturales en contexto. El autor describe las sugerencias de los LLM como si supieran a Velveeta: procesadas y artificiales.
La segunda regla es evitar por completo el estímulo. Cuando le entregas un borrador a un LLM, responderá con elogios entusiastas. Eso no es lo que necesitas oír. La mayoría de los primeros borradores son malos, con un flujo temático incoherente y cientos de palabras que podrían eliminarse. El modelo te animará con tu estructura general, luego con tus párrafos y transiciones, y después con tus elecciones de palabras y metáforas. Todo eso es malo, y todo eso te empuja hacia un producto terminado que se siente diseñado en lugar de escrito.
Por qué funcionan las reglas
El autor admite una larga costumbre de mentirles a los LLM, diciéndoles que él no es el autor sino un editor que evalúa textos para su inclusión. Esto ayuda, pero el modelo generalmente se excede, adaptando sus respuestas a los objetivos de la publicación imaginada. La solución es prohibirle al modelo que te anime y luego estar hipervigilante ante los elogios.
La propia experiencia del autor respalda las reglas. Solía abrir cada indicación de corrección de estilo con la mentira de que él no era el autor. Eso ayudaba, pero el modelo igual se sobreajustaba a los objetivos de su publicación imaginada. Ahora prohíbe el estímulo de plano y observa de cerca los elogios.
Qué encuentran bien los modelos
Los LLM son excelentes para señalar problemas. Detectan giros de frase usados en exceso, elecciones de palabras repetidas y muletillas como «very», «unfortunately», «really» y «actually». También identifican párrafos que pueden trasladarse a otro lugar para mejorar la claridad. El autor llama a estas ediciones «really, actually, very satisfying».
Un flujo de trabajo mejor
El autor recomienda leer Style: Lessons in Clarity and Grace, un libro sobre la prosa que compara con «C Interfaces and Implementations» para la prosa. Se enteró de su existencia por Richard Gabriel y señala que todo programador que conoce debería tener un ejemplar en su escritorio.
El flujo de trabajo sugerido consta de tres pasos:
- Pedirle al modelo que señale problemas en tu escritura.
- Reescribir el párrafo, la oración o la sección.
- Presentarle al modelo el texto original y el nuevo y preguntarle cuál es mejor.
El problema es que este enfoque se topa con una variante de la Regla Dos. El modelo sabe que acabas de reescribir algo y quiere decirte que la nueva versión es mejor. La solución es darle las opciones a un modelo que no tenga el contexto de tu proceso de edición.
Una advertencia sobre el sobreajuste
El artículo vincula sus consejos directamente con el riesgo del LLM-creep, el valle inquietante entre la expresión y el resultado, y el peligro de que los lectores pierdan la atención cuando detectan palabras de LLM en partes por billón. La advertencia del autor es que el LLM-creep puede empujarte al valle inquietante entre la expresión y el resultado y sacarte de la atención de tu lector.
Vale la pena seguir el consejo. Las reglas son estrictas, pero el beneficio es real. Un LLM puede señalar problemas que pasarías por alto, y reescribir con tu propia voz sigue siendo la única manera de producir una escritura que retenga la atención del lector. La ironía es que la manera más eficaz de escribir con un LLM es tratarlo como una herramienta en la que apenas confías.
Material de origen: “How to Write with an LLM”, sockpuppet.org.
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