Spanish GCSE Reading and Grammar-Constance e Imran Episode 44 (learn through a novel)
- The story episode in Spanish.
- The translation into English.
- A grammar explanation with examples from the story.
La profesora de Tecnología proyectó en la pantalla una fotografía de un árbol.
The Technology teacher projected a photograph of a tree onto the screen.
—Quiero que miréis esto. Ayer vi este árbol y quise saber qué especie era. Les enseñé la misma fotografía a dos sistemas de inteligencia artificial.
“I want you to look at this. Yesterday I saw this tree and wanted to find out what species it was. I showed the same photograph to two artificial intelligence systems.”
Cambió de diapositiva. Aparecieron dos respuestas.
She changed the slide. Two answers appeared.
—ChatGPT me dijo que era una especie originaria de China. Me dio el nombre científico y explicó sus características. Gemini hizo exactamente lo mismo, pero aseguró que el árbol era originario de Brasil y me dio un nombre científico completamente diferente. Una de las dos respuestas es falsa. O las dos.
“ChatGPT told me it was a species native to China. It gave me the scientific name and explained its characteristics. Gemini did exactly the same thing, but claimed that the tree was native to Brazil and gave me a completely different scientific name. One of the two answers is false. Or perhaps both are.”
—¿Y cómo sabemos cuál? —Preguntó Maya.
“And how do we know which one?” Maya asked.
—Comprobándolo en una fuente fiable, experta y humana.
“By checking it against a reliable source, provided by a human expert.”
Daniel frunció el ceño.
Daniel frowned.
—Entonces, ¿para qué se lo preguntamos a la inteligencia artificial si después tenemos que comprobar la respuesta?
“Then what’s the point of asking artificial intelligence if we have to check the answer afterwards?”
—Excelente pregunta. Un modelo de lenguaje es fundamentalmente un sistema predictivo. No sabe las cosas como las sabe una persona. Genera una respuesta calculando qué palabras deberían venir después de las anteriores. Y normalmente lo hace extraordinariamente bien. El problema surge cuando no tiene una respuesta fiable.
“Excellent question. A language model is fundamentally a predictive system. It doesn’t know things in the way a person does. It generates a response by calculating which words should come after the ones that came before. And it usually does this extraordinarily well. The problem arises when it doesn’t have a reliable answer.”
—Podría decir «no lo sé» —dijo Constance.
“It could say ‘I don’t know’,” Constance said.
—Podría. Pero muchas veces no lo hace. Predice igualmente. Y puede inventar una respuesta falsa con el mismo tono de seguridad que utiliza para dar una verdadera. A esos errores, los expertos los llaman alucinaciones.
“It could. But often it doesn’t. It makes a prediction anyway. And it can invent a false answer in exactly the same confident tone it uses to give a correct one. Experts call these errors hallucinations.”
—Entonces miente —dijo Jason.
“So it lies,” Jason said.
—No exactamente. Para mentir tendría que saber que lo que dice es falso.
“Not exactly. To lie, it would have to know that what it is saying is false.”
Imran levantó la mano.
Imran raised his hand.
—Pero para nosotros el resultado es el mismo. Recibimos información falsa.
“But for us, the result is the same. We receive false information.”
—Exactamente.
“Exactly.”
La profesora volvió a mostrar la fotografía.
The teacher displayed the photograph again.
—Aquí el error no tiene demasiada importancia. Es un árbol. Pero imaginad que la pregunta fuera mucho más seria. Una cuestión médica. Legal. Una información que necesitáis para tomar una decisión importante. ¿Qué ocurre si aceptáis la respuesta simplemente porque está perfectamente escrita y parece segura?
“Here, the mistake doesn’t matter very much. It’s a tree. But imagine if the question were much more serious. A medical question. A legal one. Information you need in order to make an important decision. What happens if you accept the answer simply because it is perfectly written and sounds confident?”
Nadie respondió.
No one answered.
—La inteligencia artificial puede ser una herramienta extraordinaria —continuó—. Puede ahorrarnos horas de trabajo monótono, resumir datos, ordenar información, ayudarnos con tareas repetitivas. Como un asistente que nos ahorra trabajo. Pero no es el jefe, es el asistente. El que piensa y decide es la persona que la usa.
“Artificial intelligence can be an extraordinary tool,” she continued. “It can save us hours of monotonous work, summarise data, organise information and help us with repetitive tasks. Like an assistant that saves us work. But it isn’t the boss; it’s the assistant. The person using it is the one who thinks and makes the decisions.”
—Pero también puede ayudarnos a aprender —dijo Maya.
“But it can also help us learn,” Maya said.
—Por supuesto. El problema empieza cuando le pedimos que aprenda por nosotros. Si tienes que investigar algo y viene una máquina y te entrega una respuesta terminada en tres segundos, has conseguido la respuesta. Pero ¿has aprendido?
“Of course. The problem begins when we ask it to learn for us. If you need to research something and a machine comes along and hands you a finished answer in three seconds, you’ve got the answer. But have you learnt anything?”
—No necesariamente —dijo Daniel.
“Not necessarily,” Daniel said.
—Y hay otro problema. Estos sistemas están diseñados para responder de una manera que resulte útil y satisfactoria para el usuario. Eso puede hacer que, en determinadas situaciones, refuercen nuestras ideas en lugar de cuestionarlas. Y a los seres humanos ya nos gusta bastante que nos den la razón sin necesidad de que una máquina nos ayude. Ahora imaginad un futuro en el que, cada vez que alguien tenga una duda, le pregunte a una máquina. Cada vez que necesite escribir algo, se lo encargue a una máquina. Cada vez que tenga que resolver un problema, espere que una máquina lo resuelva. ¿Qué ocurrirá cuando ya no sepamos distinguir una buena respuesta de una mala?
“And there’s another problem. These systems are designed to respond in a way that is useful and satisfying to the user. That can mean that, in certain situations, they reinforce our ideas instead of challenging them. And we human beings already like being told we’re right quite enough without needing a machine to help us. Now imagine a future in which, every time someone has a question, they ask a machine. Every time they need to write something, they get a machine to write it. Every time they have to solve a problem, they expect a machine to solve it. What will happen when we no longer know how to distinguish a good answer from a bad one?”
Daniel apoyó los brazos sobre la mesa.
Daniel rested his arms on the desk.
—Tendremos que preguntárselo a otra inteligencia artificial.
“We’ll have to ask another artificial intelligence.”
Algunos se rieron, pero la profesora no.
Some of them laughed, but the teacher didn’t.
—Exactamente. ¿Y qué haremos si nos da otra respuesta diferente?
“Exactly. And what will we do if it gives us a different answer?”
Enjoying this way of learning Spanish?
I offer one-to-one Spanish lessons via Zoom.
We are now dealing with the so-called strong irregular verbs, which change the verbal stem completely and also have irregular endings. This time, I will show you four verbs that have something in common: the verbal stem takes an “i”. You have to study them as a group, it will be easier to remember the forms:
QuErer, quIse
VEnir, vIne
HAcer, hIce
DEcir, dIje
| Querer | Venir | Hacer | Decir | |
|---|---|---|---|---|
| Yo | quise | vine | hice | dije |
| Tú | quisiste | viniste | hiciste | dijiste |
| Él, ella, usted | quiso | vino | hizo | dijo |
| Nosotros, nosotras | quisimos | vinimos | hicimos | dijimos |
| Vosotros, vosotras | quisisteis | vinisteis | hicisteis | dijisteis |
| Ellos, ellas, ustedes | quisieron | vinieron | hicieron | dijeron |
⬛ Notice that hacer also has a small spelling change in the form hizo: C changes to Z to preserve the same sound before O.
⬜ As you saw in the previous episode, decir belongs to both patterns: its Preterite stem dij- contains both I and J.
As always, you have examples in our episode:
Quise saber qué especie era. I wanted to find out what species it was.
ChatGPT me dijo que era una especie originaria de China. ChatGPT told me it was a species native to China.
Gemini hizo exactamente lo mismo. Gemini did exactly the same thing.
⬛ El mismo, la misma, los mismos, las mismas → agree in gender and number with the noun. They are used to indicate that we are referring to the identical person or thing.
Examples:
Tenemos el mismo coche. Tuvimos la misma idea.
Tenemos los mismos teléfonos. Tuvimos las mismas amigas.
In these cases, we are talking about the same car, the same idea, the same phones or the same friends.
⬜ Lo mismo → does not agree with any noun because it is neuter. It is used to express sameness in an idea, action, situation or content.
Examples:
Siempre me dices lo mismo. Todos los días comemos lo mismo.
In these cases, we are talking about the same thing, but there is no connection with a particular noun (like car, phone, etc.).
You can see the same contrast between forms that agree with a noun and neuter lo in el otro, la otra, los otros, las otras versus lo otro, and in los demás, las demás versus lo demás:
Este libro es interesante, pero el otro no. → El otro libro
Esta camisa es barata, pero la otra es cara. → La otra camisa
Hoy discutiremos estos temas. Lo otro lo dejaremos para mañana. → Las otras cosas
You see this in the story:
Les enseñé la misma fotografía a dos sistemas de inteligencia artificial. I showed the same photograph to two artificial intelligence systems.
Gemini hizo exactamente lo mismo. Gemini did exactly the same thing.
Pero para nosotros el resultado es el mismo. But for us, the result is the same.
Find all the episodes here: Contents – GCSE Spanish
We post new episodes every week — keep up with Constance and Imran’s story!
Learn Spanish with me
Highly qualified native teacher with 30 years of experience. One-to-one lessons via Zoom.
View Spanish courses and lessons
Or contact me at laura@spanishforlondon.com
