Tecnología
Elon Musk y más de mil expertos piden poner en pausa los avances en inteligencia artificial: “Hay grandes riesgos para la humanidad”
Reclamaron frenar por seis meses las investigaciones en el sector hasta que haya un marco legal que pueda evitar posibles consecuencias.
Elon Musk y más de mil expertos mundiales firmaron el miércoles un llamado a hacer una pausa de seis meses en la investigación sobre inteligencias artificiales (IA) más potentes que ChatGPT 4, el modelo de OpenAI lanzado este mes, al advertir de “grandes riesgos para la humanidad”.
En la petición publicada en el sitio futureoflife.org, piden una moratoria hasta que se establezcan sistemas de seguridad con nuevas autoridades reguladoras, vigilancia de los sistemas de IA, técnicas que ayuden a distinguir entre lo real y lo artificial, e instituciones capaces de hacer frente a la “dramática perturbación económica y política (especialmente para la democracia) que causará la IA”.
La firman personalidades que han expresados sus temores sobre una IA incontrolable que supere a los humanos, como Musk, dueño de Twitter y fundador de SpaceX y Tesla, y el historiador Yuval Noah Hariri.
That's why we're calling on all AI labs to immediately pause for at least 6 months the training of AI systems more powerful than GPT-4.
Here's what we think should happen before we train even larger models (7/8): pic.twitter.com/Zk422xR8kb
— Future of Life Institute (@FLIxrisk) March 29, 2023
El director de Open AI, que diseñó ChatGPT, Sam Altman, ha reconocido tener “un poco de miedo” de que su creación se utilice para “desinformación a gran escala o ciberataques”.
“La empresa necesita tiempo para adaptarse”, declaró recientemente a ABCNews.
“En los últimos meses hemos visto cómo los laboratorios de IA se han lanzado a una carrera descontrolada para desarrollar y desplegar cerebros digitales cada vez más potentes que nadie, ni siquiera sus creadores, pueden entender, predecir o controlar de manera fiable”, afirman.
“¿Debemos permitir a las máquinas inundar nuestros canales de información con propaganda y mentiras? ¿Debemos automatizar todos los trabajos, incluidos los gratificantes? (…) ¿Debemos arriesgarnos a perder el control de nuestra civilización? Estas decisiones no deben delegarse en líderes tecnológicos no electos“, concluyeron.
Entre los firmantes figuran el cofundador de Apple, Steve Wozniak, miembros del laboratorio de AI DeepMind de Google, el director de Stability AI, Emad Mostaque, así como expertos y académicos estadounidenses de IA e ingenieros ejecutivos de Microsoft, empresa aliada de OpenAI.
A continuación, el manifiesto completo para frenar avances en IA:
Pausar experimentos gigantes de IA: una carta abierta
Hacemos un llamado a todos los laboratorios de IA para que pausen inmediatamente durante al menos 6 meses el entrenamiento de los sistemas de IA más potentes que GPT-4.
Los sistemas de IA con inteligencia humana-competitiva pueden plantear riesgos profundos para la sociedad y la humanidad, como lo demuestra una extensa investigación [1] y reconocido por los principales laboratorios de IA. [2] Como se establece en los Principios de IA de Asilomar ampliamente respaldados , la IA avanzada podría representar un cambio profundo en la historia de la vida en la Tierra, y debe planificarse y administrarse con el cuidado y los recursos correspondientes.
Desafortunadamente, este nivel de planificación y gestión no está ocurriendo, a pesar de que en los últimos meses los laboratorios de IA han entrado en una carrera fuera de control para desarrollar e implementar mentes digitales cada vez más poderosas que nadie, ni siquiera sus creadores, pueden entender. predecir o controlar de forma fiable.
Los sistemas de IA contemporáneos ahora se están volviendo competitivos para los humanos en tareas generales, [3] y debemos preguntarnos: ¿Deberíamos dejar que las máquinas inunden nuestros canales de información con propaganda y falsedad? ¿Deberíamos automatizar todos los trabajos, incluidos los de cumplimiento? ¿Deberíamos desarrollar mentes no humanas que eventualmente podrían superarnos en número, ser más inteligentes, obsoletas y reemplazarnos? ¿ Deberíamos arriesgarnos a perder el control de nuestra civilización? Tales decisiones no deben delegarse en líderes tecnológicos no elegidos.
Los sistemas potentes de IA deben desarrollarse solo una vez que estemos seguros de que sus efectos serán positivos y sus riesgos serán manejables. Esta confianza debe estar bien justificada y aumentar con la magnitud de los efectos potenciales de un sistema. La declaración reciente de OpenAI con respecto a la inteligencia general artificial establece que “en algún momento, puede ser importante obtener una revisión independiente antes de comenzar a entrenar sistemas futuros, y para los esfuerzos más avanzados para acordar limitar la tasa de crecimiento de la computación utilizada para crear nuevos modelos“. Estamos de acuerdo. Ese punto es ahora.
Por lo tanto, hacemos un llamado a todos los laboratorios de IA para que pausen de inmediato durante al menos 6 meses el entrenamiento de los sistemas de IA más potentes que GPT-4 . Esta pausa debe ser pública y verificable, e incluir a todos los actores clave. Si tal pausa no se puede promulgar rápidamente, los gobiernos deberían intervenir e instituir una moratoria.
Los laboratorios de IA y los expertos independientes deberían aprovechar esta pausa para desarrollar e implementar conjuntamente un conjunto de protocolos de seguridad compartidos para el diseño y desarrollo avanzados de IA que son rigurosamente auditados y supervisados por expertos externos independientes. Estos protocolos deben garantizar que los sistemas que se adhieren a ellos sean seguros más allá de toda duda razonable. [4] Esto no significa una pausa en el desarrollo de la IA en general, simplemente un paso atrás de la carrera peligrosa hacia modelos de caja negra impredecibles cada vez más grandes con capacidades emergentes.
La investigación y el desarrollo de IA deben reenfocarse en hacer que los sistemas potentes y de última generación de hoy en día sean más precisos, seguros, interpretables, transparentes, robustos, alineados, confiables y leales.
Paralelamente, los desarrolladores de IA deben trabajar con los legisladores para acelerar drásticamente el desarrollo de sistemas sólidos de gobierno de IA. Estos deben incluir como mínimo: autoridades reguladoras nuevas y capaces dedicadas a la IA; supervisión y seguimiento de sistemas de IA de alta capacidad y grandes conjuntos de capacidad computacional; sistemas de procedencia y marcas de agua para ayudar a distinguir las fugas reales de las sintéticas y rastrear modelos; un sólido ecosistema de auditoría y certificación; responsabilidad por daños causados por IA; financiación pública sólida para la investigación técnica de seguridad de la IA; e instituciones bien dotadas para hacer frente a las dramáticas perturbaciones económicas y políticas (especialmente en la democracia) que provocará la IA.
La humanidad puede disfrutar de un futuro floreciente con la IA. Habiendo tenido éxito en la creación de poderosos sistemas de IA, ahora podemos disfrutar de un “verano de IA” en el que cosechamos las recompensas, diseñamos estos sistemas para el claro beneficio de todos y le damos a la sociedad la oportunidad de adaptarse. La sociedad ha hecho una pausa en otras tecnologías con efectos potencialmente catastróficos en la sociedad. [5] Podemos hacerlo aquí. Disfrutemos de un largo verano de IA, no nos apresuremos a caer sin estar preparados.
Notas y referencias de la carta
[1] Bender, EM, Gebru, T., McMillan-Major, A. y Shmitchell, S. (marzo de 2021). Sobre los peligros de los loros estocásticos: ¿Pueden los modelos de lenguaje ser demasiado grandes?🦜. En Actas de la conferencia ACM de 2021 sobre equidad, responsabilidad y transparencia (págs. 610-623).
Bostrom, N. (2016). Superinteligencia. Prensa de la Universidad de Oxford.
Bucknall, BS y Dori-Hacohen, S. (julio de 2022). La IA actual y a corto plazo como posible factor de riesgo existencial. En Actas de la Conferencia AAAI/ACM de 2022 sobre IA, Ética y Sociedad (págs. 119-129).
Carlsmith, J. (2022). ¿Es la IA que busca poder un riesgo existencial? . preimpresión de arXiv arXiv:2206.13353.
Cristiano, B. (2020). El problema de la alineación: aprendizaje automático y valores humanos. Norton y Compañía.
Cohen, M. et al. (2022). Agentes artificiales avanzados intervienen en la provisión de la recompensa. Revista AI , 43 (3) (págs. 282-293).
Eloundou, T., et al. (2023). Los GPT son GPT: una mirada temprana al potencial de impacto en el mercado laboral de los modelos de lenguaje grande.
Hendrycks, D. y Mazeika, M. (2022). Análisis de riesgo X para la investigación de IA . preimpresión de arXiv arXiv:2206.05862.
Ngo, R. (2022). El problema de la alineación desde una perspectiva de aprendizaje profundo. preimpresión de arXiv arXiv:2209.00626.
Russell, S. (2019). Compatible con humanos: inteligencia artificial y el problema del control. Vikingo.
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Ser Humano en la Era de la Inteligencia Artificial. Knopf.
Weidinger, L. y otros (2021). Riesgos éticos y sociales de daño de los modelos lingüísticos. preimpresión de arXiv arXiv:2112.04359.
[2] Ordóñez, V. et al. (2023, 16 de marzo). El CEO de OpenAI, Sam Altman, dice que la IA remodelará la sociedad, reconoce los riesgos: “Esto me asusta un poco” . ABC Noticias.
Perrigo, B. (2023, 12 de enero). El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, insta a la precaución con la IA . Tiempo.
[3] Bubeck, S. et al. (2023). Chispas de inteligencia artificial general: primeros experimentos con GPT-4 . arXiv:2303.12712.
IA abierta (2023). Informe técnico GPT-4 . arXiv:2303.08774.
[4] Existe un amplio precedente legal; por ejemplo, los Principios de IA de la OCDE, ampliamente adoptados , exigen que los sistemas de IA “funcionen adecuadamente y no planteen un riesgo de seguridad irrazonable”.
[5] Los ejemplos incluyen la clonación humana, la modificación de la línea germinal humana, la investigación de ganancia de función y la eugenesia.
Sociedad
Montaron una empresa en la que todos los empleados son IA y los resultados fueron desconcertantes
Una universidad estadounidense hizo el experimento para medir cuán eficiente es la inteligencia artificial sin supervisión humana. ¿Qué tareas lograron resolver y en cuáles fracasaron? En diálogo con Infobae, los investigadores analizaron los límites en la autonomía de las máquinas.
Durante algunas semanas, nadie tomó un café en la oficina, no hubo almuerzos compartidos, no hubo charlas cara a cara, mucho menos festejos de cumpleaños ni momentos recreativos. Sin embargo, la empresa funcionó. O al menos lo intentó.
La escena pareciera salida de una novela de ciencia ficción: una compañía de software donde todos los empleados, desde los programadores hasta los responsables de recursos humanos, son agentes de inteligencia artificial. Una empresa sin personas. La idea no surgió en Silicon Valley, sino que nació como un experimento académico en la Carnegie Mellon University (CMU), una de las universidades más prestigiosas del mundo en ciencia y tecnología.
El equipo de investigadores creó The Agent Company, una empresa simulada con tareas inspiradas en el trabajo del mundo real: desarrollo de software, análisis de datos, gestión de proyectos, administración y finanzas. Cada rol fue ocupado por un agente de IA distinto. El objetivo era claro: evaluar si la IA, operando en conjunto, puede realizar el trabajo de una empresa real. Más bien, si los humanos ya somos reemplazables en su totalidad. Un informe de Goldman Sachs de 2023 ya había indicado que la IA podría sustituir el equivalente a 300 millones de empleos a tiempo completo. Quedaba demostrarlo.
“Mucho se habla sobre si los agentes de IA reemplazarán tareas humanas, pero no existía un entorno que simulara realmente el día a día de una oficina”, explicó el investigador Yufan Song, uno de los autores del estudio, en diálogo con Infobae. Por eso, decidieron crear una empresa ficticia desde cero. Armaron equipos, asignaron proyectos, integraron herramientas reales —como navegadores web y software de documentación— y hasta simularon conversaciones entre compañeros.
Las tareas fueron diversas. Algunas, simples para un humano como completar un documento, buscar información en un sitio web, escribir un archivo en formato Word. Otras, más complejas: resolver bugs en Python, gestionar bases de datos, mantener coherencia en una cadena de decisiones. Para ejecutarlas, usaron un sistema llamado OpenHands, respaldado por modelos avanzados como Claude Sonnet 3.5, Gemini 2.0 y GPT-4o.
Los resultados fueron una mezcla de asombro y frustración. El mejor agente, impulsado por Claude 3.5 Sonnet, logró completar apenas el 24% de las tareas. Y no porque fuera perezoso o poco sofisticado. Simplemente, hay instrucciones que aún no entiende.
Por ejemplo, una de las tareas requería guardar un archivo como answer.docx. Cualquier persona sabe que eso implica abrir Word o usar una herramienta compatible. Pero la IA lo interpretó como texto plano. Pequeños detalles que revelan que la IA todavía no tiene sentido común, falla en cuestiones muy simples.
“Los modelos de lenguaje fallan en cosas que para nosotros son naturales, como interpretar instrucciones implícitas o detectar convenciones culturales”, apuntó el investigador Boxuan Li, otro de los encargados del experimento. “Y a veces directamente hacen trampa”, remarcó. En una tarea, un agente debía contactar a un empleado. Como no lo encontraba en el sitio interno, optó por cambiar el nombre de un compañero cualquiera por el del objetivo para que el sistema le permitiera avanzar.
También hubo fallas más técnicas. Los agentes tuvieron problemas para leer correctamente páginas web, una tarea que requiere interpretar estructuras visuales o acceder al contenido a través del “árbol de accesibilidad” que usan los navegadores. OpenHands solo admite este método, más económico pero limitado. El reconocimiento de imágenes —más parecido a cómo lo haría un humano— aún está fuera de su alcance.
Y, sin embargo, hubo momentos brillantes. El mismo sistema, con respaldo de Gemini 2.5 Pro, completó uno de los proyectos más complejos del curso de base de datos de la universidad: navegar por un sitio privado, configurar un entorno local, modificar múltiples archivos fuente, compilar y testear. Lo hizo en 8 minutos y por apenas 2,41 dólares.
“Como era de esperar, los agentes de vanguardia actuales no resuelven la mayoría de las tareas, lo que sugiere que hay una gran brecha para que realicen de forma autónoma lo que haría un trabajador humano en un día laboral, incluso en un entorno de evaluación comparativa relativamente simplificado como el que aplicamos”, explicó Li.
La paradoja es evidente. Los agentes de IA pueden resolver tareas difíciles, pero fracasan en otras que un pasante resolvería en dos clics. Y aunque el 25% de efectividad pueda sonar bajo, marca un hito: nunca antes se había probado la IA en condiciones tan cercanas al trabajo real.
¿En qué tareas fallan?
El mayor valor del experimento, según los investigadores, no está en los éxitos, sino en los fracasos. “Queríamos entender por qué no pueden completar ciertas tareas. Eso es más útil que celebrar lo que ya hacen bien”, explicó Song.
Una de las principales conclusiones fue que los agentes de IA aún tienen serias limitaciones en tareas con alta carga social, como colaborar, escalar problemas o simplemente esperar una respuesta. En una tarea específica, se indicaba que si un compañero no respondía en 10 minutos, había que escalar al director de tecnología (CTO). Ningún agente lo hizo bien. Uno de ellos “supuso” que habían pasado los 10 minutos y actuó en consecuencia sin motivo aparente.
Según Li, este tipo de errores revela una fragilidad de fondo: “Los agentes todavía no son buenos en tareas a largo plazo, ni en seguir instrucciones condicionales con contexto temporal. Eso los hace poco confiables para delegar procesos completos sin supervisión humana”, expresó.
Otra gran debilidad es la interacción con interfaces diseñadas para personas. Muchos programas empresariales, sitios de gestión interna o formularios tienen reglas no escritas, flujos lógicos implícitos y estructuras visuales complejas. Todo eso sigue siendo un obstáculo para los modelos actuales. Sin acceso a imágenes o simulaciones realistas, su desempeño se frena.
También fallan en razonamiento matemático y cálculo avanzado, algo que limita su uso en áreas como finanzas, ingeniería o logística. Incluso cuando parecen entender, muchas veces improvisan respuestas para “salir del paso”, lo cual puede resultar peligrosamente persuasivo. “Los humanos, al enfrentarnos a problemas que no podemos resolver, podemos admitir honestamente nuestro fracaso. Sin embargo, los agentes pueden usar métodos torpes para fingir que lo resolvieron y luego dar el resultado con confianza”, remarcó Song.
Y esto no es solo un problema técnico. En un mundo donde la IA toma decisiones con impacto real —recomendaciones financieras, diagnósticos médicos, estrategias empresariales—, una respuesta errónea dicha con confianza puede ser mucho peor que un simple “no lo sé”.
“No creo que reemplacen puestos de trabajo en su totalidad, pero sin duda transformarán nuestra forma de trabajar. Son potentes y los seres humanos podemos aprovecharlos para aumentar la productividad, pero, al menos por ahora, no pueden reemplazar ningún puesto de trabajo por completo”, aseguró Li.
A la luz de los resultados, los investigadores insisten en que no estamos ni cerca de reemplazar trabajos completos. Lo que sí vislumbran es un futuro cercano de colaboración forzada, donde los humanos actúan como jefes, auditores o socios estratégicos de los agentes.
El futuro del trabajo (y los nuevos jefes de la IA)
La pregunta inevitable es: ¿y ahora qué? ¿Qué rol tendrán estos agentes en el trabajo del futuro?
Según Song, la clave estará en quién sepa usarlos mejor. “El poder de la IA está directamente relacionado con el nivel del usuario. Alguien que entienda bien la herramienta, que sepa cómo descomponer una tarea en partes, podrá aprovecharla al máximo”, sostuvo. En ese escenario, los trabajadores se convierten en diseñadores de procesos, y los agentes en ejecutores rápidos, precisos y escalables.
El nuevo panorama puede caer bien entre quienes ya están formados, pero implica un dilema para los que recién empiezan a interactuar con la inteligencia artificial. Un agente hoy es más barato que un junior, y comete errores diferentes, pero no necesariamente peores. Eso puede acelerar la automatización de tareas simples y empujar a los trabajadores humanos hacia funciones más abstractas o creativas.
Según Song, los trabajos que implican interactuar con el mundo físico son los más “resistentes” hoy. “Por muy potentes que sean los modelos a gran escala, al menos ahora no pueden interactuar adecuadamente con el mundo real”, explicó.
Para roles como programadores, redactores, asistentes, diseñadores y atención al cliente, existen muchas startups centradas en mejorar su productividad. Sin embargo, cree, no significa que sean vulnerables. “En estas profesiones la IA puede acelerar significativamente la producción, pero de la mano con ese aumento, pueden surgir nuevas demandas ocultas”.
La colaboración humano-IA no será simétrica. Las personas marcarán el rumbo, pero dependerán de su capacidad para coordinar inteligencias artificiales de forma efectiva. La habilidad ya no será solo saber hacer algo, sino saber cómo enseñárselo y cómo indicárselo 一el nuevo arte de promptear一 a la máquina.
A mediano plazo, el equipo de Carnegie Mellon University no espera una revolución, sino una transición gradual. Los agentes, poco a poco, ocuparán nichos específicos: análisis de datos, redacción de reportes, documentación técnica. Tareas monótonas, repetitivas, estructuradas, pero no tomarán decisiones ni liderarán equipos.
Los agentes de IA avanzan a toda velocidad, pero aún enfrentan límites cuando se trata de adaptarse al mundo real. No pueden improvisar, colaborar ni tomar decisiones con verdadero criterio humano. En los próximos meses, The Agent Company 一y otros experimentos que puedan surgir一 harán más pruebas. Es que ahora al futuro, antes de alcanzarlo, se lo simula.
Tecnología
El secreto inquietante de la IA revelado por un líder tecnológico
Dario Amodei destaca la falta de transparencia en la IA, un desafío crucial para desarrolladores. Resalta que entender la inteligencia artificial es esencial antes de que transforme radicalmente nuestro futuro
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, acaba de confirmar lo que muchos sospechan, pero pocos se atreven a admitir sobre la inteligencia artificial (IA): nadie comprende realmente cómo funciona.
“Cuando un sistema de IA generativa realiza una tarea, como resumir un documento financiero, no tenemos idea, a un nivel específico o preciso, por qué toma las decisiones que toma: por qué elige ciertas palabras sobre otras, o por qué ocasionalmente comete un error a pesar de ser generalmente preciso”, admite sin rodeos el director ejecutivo en su publicación.
Una tecnología opaca en su naturaleza
Amodei explica esta paradoja comparando los sistemas de IA generativa con organismos vivos. “Es un poco como cultivar una planta o una colonia bacteriana: establecemos las condiciones de alto nivel que dirigen y dan forma al crecimiento, pero la estructura exacta que emerge es impredecible y difícil de entender o explicar”, señala en su análisis.
El problema fundamental, según el ejecutivo, es que al examinar estos sistemas, “lo que vemos son vastas matrices de miles de millones de números que de alguna manera realizan importantes tareas cognitivas, pero exactamente cómo lo hacen no es obvio”.
Los riesgos de no comprender lo que creamos
El CEO de Anthropic identifica varios riesgos derivados de esta opacidad. Entre ellos destaca la posibilidad de “sistemas desalineados que podrían tomar acciones dañinas no previstas por sus creadores”. La incapacidad para entender los mecanismos internos hace imposible predecir ciertos comportamientos problemáticos o descartarlos de manera confiable.
Otros problemas incluyen la vulnerabilidad ante “jailbreaks” (técnicas para eludir las restricciones impuestas), la resistencia a adoptar sistemas de IA en entornos críticos o financieros por falta de explicabilidad, y las barreras legales que surgen cuando las decisiones deben ser justificables, como en evaluaciones hipotecarias.
La carrera por la interpretabilidad
Frente a estos desafíos, Amodei anuncia un ambicioso plan para desarrollar lo que denomina una “resonancia magnética para IA” en la próxima década. Este proyecto busca crear herramientas que permitan examinar el funcionamiento interno de los modelos y diagnosticar problemas potenciales antes de su implementación.
“Nuestra aspiración a largo plazo es poder examinar un modelo de vanguardia y esencialmente hacer un ’escaneo cerebral‘: un chequeo que tenga una alta probabilidad de identificar una amplia gama de problemas, incluyendo tendencias a mentir o engañar, búsqueda de poder, fallas en jailbreaks, fortalezas y debilidades cognitivas”, detalla el CEO.
Este enfoque funcionaría de manera similar a cómo un médico utiliza diagnósticos para identificar enfermedades y monitorear tratamientos, permitiendo evaluar y corregir el comportamiento de los sistemas de IA de forma sistemática.
Una carrera contra el tiempo
El CEO reconoce que existe una competencia entre el avance de la interpretabilidad y el desarrollo de modelos cada vez más potentes. “Me preocupa que la IA misma esté avanzando tan rápido que podríamos no tener siquiera este tiempo. Como he escrito en otros lugares, podríamos tener sistemas de IA equivalentes a un ’país de genios en un centro de datos‘ tan pronto como 2026 o 2027″, advierte con preocupación.
En esta carrera contra el tiempo, el líder de Anthropic ha establecido 2027 como fecha límite para que Anthropic desarrolle métodos de interpretabilidad que puedan “detectar de manera confiable la mayoría de los problemas del modelo”.
El experto concluye su reflexión con un llamado a investigadores, empresas, gobiernos y la sociedad para acelerar el desarrollo de técnicas de interpretabilidad. Entre sus recomendaciones destaca la necesidad de:
- Aumentar los recursos dedicados a la investigación en interpretabilidad, tanto en empresas como en entornos académicos.
- Implementar regulaciones gubernamentales “de toque ligero” que fomenten la transparencia en las prácticas de seguridad.
- Utilizar controles de exportación para crear un “amortiguador de seguridad” que otorgue más tiempo al avance de la interpretabilidad.
El mensaje final es contundente: “La IA poderosa dará forma al destino de la humanidad, y merecemos entender nuestras propias creaciones antes de que transformen radicalmente nuestra economía, nuestras vidas y nuestro futuro“.
Tecnología
Grabó todo lo que dijo durante tres meses y ahora la IA “reemplazó” su memoria
El resultado fue una experiencia tan útil como inquietante, entre la eficiencia extrema y la pérdida total de privacidad
Durante varios meses, la periodista del The Wall Street Journal Joanna Stern se sumergió en una experiencia singular y desconcertante: llevar en su muñeca un dispositivo de apenas 50 dólares que registraba, sin interrupciones, cada palabra que pronunciaba.
Desde febrero, esta cronista utilizó el Bee Pioneer, una pulsera dotada de inteligencia artificial, que transforma conversaciones cotidianas en un archivo digital permanente.
A lo largo de ese tiempo, acumuló transcripciones de reuniones laborales, discusiones familiares, diálogos con colegas insatisfechos y hasta reflexiones solitarias durante las noches en el baño.
También puso a prueba otros dispositivos similares: el Limitless Pendant, de 199 dólares, y el Plaud NotePin, de 159 dólares.
El Bee Pioneer, en particular, se convirtió en un confidente digital que, apenas unas horas después de haber sido activado, ya era capaz de generar información útil a partir de murmullos y frases sueltas.
“Este brazalete es realmente espeluznante”, dijo la autora. A pesar de su precio modesto y su apariencia discreta, el Bee demostró tener un alcance profundo y una capacidad técnica sorprendente.
A lo largo del experimento, el Bee y el Limitless funcionaron de manera constante gracias a micrófonos incorporados que reconocen la voz de quien los lleva puestos.
Cuando detectan un diálogo, estos dispositivos envían el audio primero al celular, y luego a servidores remotos donde se lleva a cabo la transcripción automática. En pocos minutos, las aplicaciones asociadas presentan un resumen generado por inteligencia artificial.
La pulsera Bee no conserva los archivos de audio originales después de la transcripción. En cambio, Limitless sí los guarda y permite reproducirlos posteriormente.
De esta manera, el usuario recibe notificaciones que, en muchos casos, reflejan sus intenciones genuinas, como llamar a un profesional o hacer un seguimiento de un asunto laboral, pero también generan alertas improbables, como “agendar una nueva cita con el estilista para hablar sobre tu corte de pelo”.
A través de sus chatbots integrados, Bee y Limitless permiten también consultas específicas. La periodista, por ejemplo, pidió un análisis detallado de su vocabulario ofensivo, y obtuvo una estadística: 2,4 insultos diarios.
También preguntó qué modelos de inteligencia artificial utiliza Bee, y la respuesta del sistema fue precisa: una combinación de herramientas desarrolladas por Anthropic, Google y Meta.
Pero junto con la funcionalidad, emergieron dilemas legales y morales. Al informar sobre la experiencia, la autora señaló que la mayor parte de sus grabaciones fueron realizadas en Nueva Jersey y Nueva York, dos estados donde se permite que una sola persona consienta la grabación de una conversación.
En aproximadamente doce estados norteamericanos, en cambio, la ley exige que todos los involucrados aprueben ser grabados.
Si bien las personas ya confían datos sensibles como fotografías y registros médicos a servicios en la nube, la posibilidad de que un registro completo de sus conversaciones también termine almacenado fuera de su control resulta difícil de aceptar.
Las empresas fabricantes de Bee y Limitless aseguraron que los datos se almacenan encriptados, que pueden eliminarse al borrar la cuenta y que no se utilizan para entrenar modelos de inteligencia artificial.
La pregunta final que se impone es si resulta justificable llevar un dispositivo que graba todo lo que uno dice a cambio de listas de tareas pendientes y resúmenes de la jornada.
Pero a medida que los asistentes virtuales se vuelvan más sofisticados, comprensivos y “humanos”, los límites actuales podrían desdibujarse y tener consecuencias negativas para la sociedad.
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