Aunque una “inteligencia artificial verdadera” aún pueda estar muy lejos, ya convivimos con algo que se siente cercano.
Pero si ni siquiera podemos ponernos de acuerdo sobre la definición de vida, ¿cómo vamos a aspirar a definir la inteligencia artificial?
Puede que ChatGPT no sea una IA en el sentido más estricto, pero quizás haya valor en preguntarle a un modelo de lenguaje qué «piensa».
Por qué parece importar la definición
Definir algo tan complejo como la inteligencia artificial parece esencial. Los marcos legales, las políticas éticas y las decisiones regulatorias dependen de una definición clara: ¿qué es IA y qué no lo es? Hay que trazar líneas para determinar responsabilidades, proteger derechos y distribuir poder.
Pero ¿tener una definición clara siempre lleva a mejores resultados? Las definiciones moldean el comportamiento, la percepción y el diseño. Sin embargo, cuando la tecnología evoluciona más rápido que el lenguaje, el propio acto de definir puede convertirse en un obstáculo.
Definir la inteligencia: un objetivo en movimiento
Los primeros intentos de definir la IA se centraban en la imitación. El Test de Turing ofrecía un enfoque pragmático: si una máquina podía engañar a una persona haciéndole creer que era humana, debía considerarse inteligente.
El funcionalismo adoptó una visión más abstracta: la inteligencia es lo que hace la inteligencia. Si un sistema actúa de forma inteligente, su origen o mecanismo no importan.
Pero la evolución de los sistemas de IA —de la lógica simbólica (GOFAI) a las redes neuronales opacas— ha complicado el panorama. Los métodos han superado a las categorías. La inteligencia se ha convertido menos en lo que un sistema es y más en lo que puede hacer.
El espejo biológico
Consideremos la biología: ¿Son los virus seres vivos? El debate continúa. Se replican, evolucionan e interactúan con sistemas vivos, pero carecen de estructuras celulares y metabolismo independiente.
La vida, al igual que la inteligencia, se resiste a una categorización nítida. Tratamos la cuestión como resuelta por comodidad, pero nunca lo ha estado del todo.
Y así como la teoría celular intentó unificar la vida en un solo marco, la teoría computacional ha tratado de hacer lo mismo con la inteligencia. Ambas revelan más excepciones que reglas.
Criterios propuestos para una “IA verdadera”
Algunos han intentado definir la IA por sus capacidades:
- Autoconciencia
- Profundidad emocional
- Capacidad creativa
- Razonamiento moral
- Persistencia de la identidad
Pero estas características son variables incluso entre los seres humanos. Algunas personas carecen de inteligencia emocional o de una identidad coherente. Otras no pueden crear ni reflexionar moralmente. Sin embargo, no dejamos de considerarlas humanas.
¿Por qué exigir entonces que la IA cumpla un estándar que nosotros mismos no alcanzamos de forma constante?
El problema de la simulación
El filósofo John Searle, en su experimento de la Habitación China, argumentaba que simular comprensión no es lo mismo que comprender. Un sistema puede seguir reglas sin saber realmente nada.
Pero a medida que los sistemas de IA comienzan a simular emociones y empatía de forma convincente, surge la pregunta: si el resultado se siente real, ¿importa su origen?
Un robot mascota que proporciona consuelo. Un terapeuta virtual que ayuda a sanar. Un compañero creativo que coescribe novelas. Si la simulación consigue el resultado deseado, ¿estamos equivocados al preocuparnos más por la autenticidad que por el impacto?
El mito del momento
A menudo actuamos como si fuese a haber un momento único en el que la IA se vuelva “real.”
Pero puede que ese momento nunca llegue. Como los primeros rayos del amanecer, o el lento desarrollo de la adolescencia, la transición puede ser gradual y ambigua.
Cuando finalmente declaremos que la IA ha llegado, puede que simplemente estemos poniendo nombre a algo que ya ha echado raíces.
Reformular la pregunta
Quizás la mejor pregunta no sea qué es una IA verdadera, sino qué hace este sistema en el mundo.
¿Cuáles son las consecuencias de sus acciones? ¿Quién se beneficia? ¿Quién sale perjudicado? ¿Quién lo diseñó y con qué fin?
Un modelo que moldea la opinión pública, asigna recursos o deniega un préstamo no necesita ser una “IA verdadera” para ejercer un gran poder.
Solo necesita estar lo bastante cerca como para importar.
Reflexión final
Puede que nunca logremos ponernos de acuerdo sobre qué constituye una IA verdadera.
Pero igualmente debemos decidir cómo convivir con ella.
Y eso empieza cambiando el foco: de la definición a la consecuencia — de la esencia al impacto.