Chris Best (Substack) sobre el 'AI slop', su detección y qué sigue contando como pensar

Por Nate from Nate's Substack · 22 de julio de 2026.

Nate arranca el artículo con una reflexión personal: tras ver 'The Odyssey' de Christopher Nolan, observó cómo la gente seguía discutiendo en X sobre el significado de la historia casi tres mil años después de que el poema tomara forma. Para él, que las historias sigan sin asentarse en un único significado, y que cada generación encuentre algo distinto en ellas, es la marca de una escritura que perdura. Conecta esto con su propia experiencia: haber crecido en el extranjero, incluso en zonas de conflicto, hace que la historia de alguien que vuelve de la guerra buscando su hogar le resulte cercana.

A partir de ahí, Nate reivindica que las piezas de las que más orgulloso se siente son las que iniciaron una conversación que no podría haber tenido solo, más que las que simplemente 'acertaron'. Pone como ejemplo su pieza 'Open Brain', que publicó con la intención de que la gente pudiera construirse un sistema de memoria propio con IA, y que generó una conversación mayor de la esperada sobre si esa memoria creada con IA debería pertenecer a la persona o al proveedor que la almacena.

El núcleo del artículo es su defensa de que la IA puede ayudar a la gente a 'decir lo que realmente quiere decir', y que embellecer las palabras es lo menos interesante que hace. Describe su propio flujo de trabajo: a veces parte de una tesis que ya tiene clara, habla sobre ella durante diez o quince minutos, entrega la transcripción a un modelo y trabaja con él para convertir el habla en prosa sin perder la idea, pudiendo detectar cuándo el modelo empeora el pensamiento porque él ya sabe qué quería decir. Otras veces tiene varios hilos sueltos sin una tesis terminada, y le pide a Codex que dialogue con él —como pelotear contra una pared— señalando las incertidumbres, de modo que lo que le devuelve el modelo le da algo contra lo que resistir: una interpretación que parece demasiado fácil, dos afirmaciones que no encajan, o una parte del argumento que casi había ignorado y que resulta ser la que más le importa.

Cita dos referencias para respaldar la idea de que la IA puede añadir valor real al pensamiento humano en grupo o individual: un experimento de campo con 791 profesionales en Procter & Gamble, en el que personas usando IA igualaron el rendimiento de equipos de dos personas sin IA, y donde tanto especialistas de I+D como comerciales produjeron propuestas más equilibradas entre lo técnico y lo comercial. También menciona los experimentos de la 'Habermas Machine', en los que miembros de pequeños grupos primero exponían sus propias opiniones, luego leían y criticaban una síntesis generada por un modelo antes de que este la revisara, y los participantes en general prefirieron el resultado frente a síntesis hechas por mediadores humanos no profesionales. Para Nate, lo relevante es el orden: la gente forma su propia opinión antes de que hable el modelo, y luego tiene otra oportunidad para cuestionar lo que este produce, aunque reconoce que ese orden no garantiza una comprensión más profunda, ya que una propuesta equilibrada puede ser insulsa y una síntesis fluida puede hacer parecer resuelto un desacuerdo real.

A partir de ahí introduce el problema central del artículo: la prosa fluida no permite distinguir si detrás hubo verdaderamente un proceso de pensamiento. Aquí trae la conversación que mantuvo con Chris Best, cofundador de Substack, quien plantea el otro extremo del espectro: pedirle a Claude mil publicaciones virales, sin errores, y publicar lo que salga. Puede que una de ellas contenga una buena idea o incluso inicie una conversación valiosa, pero el editor habría delegado en los demás los primeros actos de lectura e interpretación. Por eso Chris describe el lenguaje generado a esa escala como un 'ataque de denegación de servicio' contra la plaza pública: el lector tiene que hacer todo el trabajo que el publicador se saltó, decidiendo si hay una idea real, si es cierta, y si habrá alguien presente para responder si él contesta.

Para Nate, el 'slop' (contenido basura generado masivamente) comienza precisamente ahí: pedir la atención de otra persona sin haberte enfrentado tú mismo antes al material. Argumenta que el número de horas invertidas no puede medir si alguien realmente 'se presentó' ante la idea: un buen editor puede transformar una pieza con una sola pregunta, mientras que un mal argumento puede sobrevivir a un mes de retoques con prompts. Lo que importa, dice, es si alguien eligió el pensamiento y está dispuesto a responder por él una vez entra en el mundo.

Menciona la nueva integración de Substack con Pangram, que permite a los lectores comprobar cuánto de un post o Nota elegible parece escrito por humanos o asistido por IA. Reconoce su utilidad en hilos de comentarios, donde puede importar mucho saber si se está discutiendo con una persona o con un texto generado que el propio autor de la cuenta nunca llegó a leer. Pero subraya el límite de la herramienta: Pangram no puede saber si alguien quiso decir de verdad lo que el texto afirma, porque escribir ya no es señal de esfuerzo (y nunca fue una señal fiable de pensamiento). Cierra con una nota personal: si se pasara Pangram sobre su propio artículo, lo marcaría como 'asistido por IA', algo que no debería sorprender a nadie, pero insiste en que los pensamientos, los argumentos y el significado son suyos; la IA solo le ayuda a sacarlos afuera, normalmente tras pelear bastante con ella.