En este artículo quiero mezclar la genealogía con la inteligencia artificial, tan en boga actualmente. ¿Nos puede ayudar la inteligencia artificial con la genealogía? Le he preguntado a la propia inteligencia artificial, y me dice que ha transformado la genealogía, convirtiéndose en una herramienta clave para acelerar la búsqueda de antepasados, descifrar documentos históricos y organizar árboles familiares.
Sin embargo, los expertos recuerdan que la inteligencia artificial actúa como un asistente de investigación y no como un sustituto del análisis crítico, ya que los modelos de lenguaje generales pueden inventar datos si no se acotan correctamente.
A continuación se detallan las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en este campo y cómo se puede aprovechar de forma segura:
- Búsqueda en texto completo e indexación masiva. Grandes plataformas como FamilySearch utilizan sistemas de inteligencia artificial para transcribir millones de registros históricos digitalizados. La búsqueda inteligente permite rastrear nombres incluso cuando están ocultos en notas al margen o documentos antiguos mal conservados
- Traducción y contexto histórico. Permite traducir de forma automática diarios o actas eclesiásticas redactadas en idiomas antiguos, adaptando tecnicismos y expresiones al contexto cultural de la época
- Restauración y animación multimedia. Sitios web especializados emplean inteligencia artificial para enfocar imágenes borrosas, colorear retratos en blanco y negro y, mediante herramientas de animación profunda, dar movimiento o voz a rostros de antepasados
- Análisis de ADN. Los algoritmos avanzados refinan la precisión con la que se calculan los porcentajes étnicos y facilitan la detección de segmentos de ADN compartidos entre posibles parientes.
También la inteligencia artificial explica cómo crear un árbol genealógico. Los modelos de lenguaje como ChatGPT pueden estructurar bases de datos familiares de forma rápida. Un flujo de trabajo común incluye:
- Recopilación inicial. Hay que reunir los datos ciertos que ya se poseen (nombres completos, fechas y lugares de nacimiento o de defunción de padres y abuelos)
- Generación del prompt. Se suministra la información a la inteligencia artificial solicitando que organice las ramas familiares. Se le puede pedir de forma explícita: “Actúa como un genealogista experto. Con base de estos datos familiares, organiza mi árbol por líneas paternas y maternas”
- Exportación a código interactivo. Para ir más allá se le puede ordenar al modelo que convierta esa estructura en un archivo HTML interactivo; esto genera un mapa visual donde las ramas familiares se pueden desplegar o contraer con un clic directamente desde el navegador de internet.
Según la propia inteligencia artificial este proceso tiene sus riesgos y sus buenas prácticas para evitarlos. En cuanto a la veracidad de los datos, al no estar entrenada exclusivamente en genealogía, la inteligencia artificial tiende a ‘alucinar’ si le falta información, inventando fechas, parentescos o nombres reales que suena lógicos; la buena práctica dice que hay verificar siempre, utilizando la inteligencia artificial para resumir o estructurar, pero contrastando cada dato con actas oficiales de nacimiento, matrimonio o defunción.
En cuanto a la privacidad digital, el riesgo de la inteligencia artificial es subir datos exactos de personas vivas, con padres, hijos o hermanos a plataformas abiertas, dado que se expone información personal; la buena práctica dice que hay que trabajar con modelos públicos y sustituir los apellidos y datos sensibles de familiares vivos por marcadores genéricos, como ‘hermano 1’ o ‘tía paterna A’.
Como nos dice la propia inteligencia artificial al preguntarle sobre genealogía, nos podrá ayudar pero no nos podemos fiar totalmente de ella, pues a veces se inventa la información, por lo que hay que corroborar todo.
Por ejemplo, se le podrá enseñar a que lea bien la paleografía o escritura antigua, aprendiendo a partir de sistemas de reconocimiento de texto manuscritos llamados HTR y modelos multimodales que analizan trazos históricos. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial en paleografía?
- Por redes neuronales y HTR. Los algoritmos procesan imágenes de documentos antiguos para identificar caracteres, ligaduras y abreviaturas según el estilo caligráfico de cada época
- Por entrenamiento con conjunto de datos. La inteligencia artificial aprende a partir de datasets validados por especialistas que se relacionan con imágenes de los manuscritos con sus respectivas transcripciones correctas
- Con modelos multimodales avanzados. Herramientas recientes o proyectos experimentales basados en inteligencia artificial interpretan el contexto semántico e histórico para proponer lecturas fiables. Existen herramientas y plataformas para ello:
- Transkribus. Plataforma líder de reconocimiento óptico y de textos manuscritos orientada a archivos históricos e investigación
- eScriptorium. Entorno de código abierto para la transcripción automática y segmentación de documentos antiguos
- Asistentes multimodales. Desarrollos experimentales que integran modelo de lenguaje para fechar, transcribir y normalizar textos históricos bajo supervisión humana.
