¿Quién le pone freno a la IA?

Escuchando Idioteque, de Radiohead, la semana pasada leí muy emocionado la noticia de que OpenAI anunciaba que había encontrado la solución a uno de los siete problemas matemáticos del milenio. Hablaban de las ecuaciones de Navier-Stokes que describen cómo se mueven fluidos como el agua, el aire, o nuestra sangre. Y que, simplificando hasta poner nervioso a cualquier matemático, llevaban décadas tratando de responder si, bajo ciertas condiciones, la velocidad de un fluido puede dispararse hacia el infinito. Y aunque esto puede resultar un verso de un poema contemporáneo, no lo es.

Asusta y maravilla (o viceversa) más que por la solución, que todavía deberá pasar por el escrutinio de la comunidad científica para validarse, sino por la forma en la que se llegó a ella.

OpenAI desplegó a un ejército de 10,000 agentes de inteligencia artificial (comandados por un modelo interno que aseguran es significativamente más potente que GPT-6 Astra). No fueron miles de científicos encerrados durante años en MIT o Princeton. Tampoco fue una persona haciéndole preguntas a ChatGPT hasta que apareció la respuesta del milenio. No. Fue una organización virtual de miles de “entidades” trabajando en paralelo. Se dividieron en grupos, fueron explorando diferentes caminos, ejecutaron código, consultaron e intercambiaron sus hallazgos. Después de 88 horas seguidas llegaron a una solución. En ese ejercicio estas entidades intercambiaron 2.7 millones de mensajes. Una convivencia godín particularmente productiva.

Pero incluso si mañana alguien encontrara un error en la demostración, hay algo que ya ocurrió y que resulta difícil de desver: miles de inteligencias artificiales fueron capaces de organizar durante varios días una forma de trabajo intelectual que, hasta hace muy poco, sólo podíamos imaginar realizada por personas.

Tal vez esa sea la verdadera noticia. O, al menos, eso parece pensar OpenAI. En su propio comunicado, la compañía explica que una de las razones para hacer público el resultado es que considera importante que el mundo conozca la velocidad a la que está progresando la inteligencia artificial y lo que podemos esperar de los próximos modelos.

Es decir: OpenAI no sólo anunció un resultado matemático. Anunció poder. Y esto importa porque la carrera de la inteligencia artificial también es una carrera de comunicación. OpenAI, Anthropic, Google y las demás empresas que compiten por desarrollar los modelos más avanzados necesitan demostrarnos constantemente que sus máquinas pueden hacer algo que ayer todavía parecía imposible. Resolver problemas matemáticos, diseñar medicamentos, producir conocimiento científico o darte el horóscopo mejor que Walter Mercado.

El mensaje tiene que ser siempre el mismo: ¡mira hasta dónde hemos llegado! De eso dependen inversiones de miles de millones de dólares, influencia política y atracción de talento. Pero esas mismas compañías necesitan que creamos simultáneamente otra cosa: ¡que tienen todo ese poder bajo control!

Y ahí empieza una de las contradicciones comunicativas más interesantes de nuestro tiempo. Cuanto más extraordinaria es la demostración de capacidad, más difícil se vuelve la demostración de control.

El mismo día del anuncio de OpenAI, Jacob Coxon, un investigador que pasó aproximadamente tres años trabajando entre OpenAI y Anthropic, renunció a esta última compañía. Su explicación se hizo viral. Según Coxon, las principales empresas de inteligencia artificial están corriendo hacia sistemas capaces de participar cada vez más en la construcción de sistemas todavía más inteligentes y, en esa competencia, están “apostando con nuestras vidas”. Incluso aseguró que personas que trabajan desarrollando estas tecnologías consideran seriamente posible que una inteligencia artificial pueda acabar con la humanidad antes de que termine esta década. Y mientras leía aquello, volvía Radiohead: We’re not scaremongering. This is really happening.

Uno puede considerar exagerada su advertencia. Pero hay algo difícil de ignorar: Coxon no estaba observando esta industria desde X jugando PlayStation. Trabajaba dentro de ella. Y no sólo eso: pocos días después, Dario Amodei, Sam Altman, Elon Musk y Demis Hassabis (algunos de los hombres que dirigen la carrera por construir los sistemas más poderoso) comenzaron también a hablar de desacelerar.

Tenemos entonces a unas compañías demostrando capacidades cada vez más extraordinarias mientras algunas de las personas que las construyen advierten que no saben qué ocurrirá cuando sean todavía mayores.

Estas empresas construyen la tecnología. Ellas miden sus capacidades. Ellas conocen mejor sus riesgos. Ellas deciden buena parte de lo que hacen público. Y ellas mismas nos explican cuándo debemos maravillarnos y cuándo podemos estar tranquilos asegurando que invierten también mucho dinero para evitar cualquier apocalipsis.

Es una arquitectura de confianza bastante extraña para una tecnología que podría transformar prácticamente todas las demás. Y quizá por eso resulte tan revelador que el comunicado de Navier-Stokes termine con una especie de freno después de habernos enseñado el acelerador. OpenAI reconoce que los avances futuros podrían requerir decisiones “más deliberadas” sobre el ritmo del propio progreso. Es como presentar un automóvil que acaba de alcanzar una velocidad imposible y terminar la presentación diciendo que quizá ha llegado el momento de hablar de los frenos.

Durante siglos soñamos con construir máquinas capaces de ayudarnos a resolver problemas que nosotros no podíamos resolver. Tal vez lo estemos consiguiendo. Pero detrás del problema matemático del milenio empieza a aparecer otro, bastante menos elegante y probablemente más importante: quién decide hasta dónde, cómo y a qué velocidad deja mos avanzar a las máquinas capaces de resolverlos. Para ése todavía no tenemos una ecuación.

Poeta, editor y consultor en comunicación.

@davidguajardo