El término "inteligencia artificial" nació en los años cincuenta y se ha ido cargando de una mitología cultural que va de Terminator a HAL 9000 o Commander Data. Esa narrativa lleva a muchos investigadores a hablar de un apocalipsis inminente: según una encuesta reciente, la mitad de los científicos en IA acepta al menos un diez por ciento de probabilidad de que su trabajo termine con la humanidad. Incluso el director de OpenAI, Sam Altman, ha hecho declaraciones en esa línea. El problema, argumenta la autora, es que esa forma de hablar paraliza más de lo que informa: cuando se pide a los más alarmistas que detallen cómo se produciría la catástrofe, recurren a vaguedades sobre un progreso que "superará" a la especie humana.
La alternativa propuesta es pragmática: concebir la nueva tecnología como una herramienta, no como una criatura. Un programa como GPT-4 se entiende mejor como una especie de Wikipedia enriquecida, ensamblada con estadística a partir de textos e imágenes producidos por personas; las herramientas de generación de imágenes funcionan como un buscador con capacidad de combinar resultados. Lo innovador no es la aparición de una mente nueva, sino una forma guiada y constreñida de mezclar creaciones humanas, una nueva modalidad de colaboración social.
La flexibilidad de los grandes modelos de lenguaje se explica por matemáticas elementales: enormes tablas de co-ocurrencias entre palabras que aproximan gramáticas y estilos, y producen variaciones en cada consulta. Eso basta para que parezcan vivos y para abrir usos valiosos, como sitios web que se adaptan a la persona usuaria, y reducir la rigidez que impone lo digital. La advertencia final es clara: malentender la tecnología multiplica el riesgo de gestionarla mal, por eso conviene abandonarla ya como si fuera una criatura independiente.