Por Canuto  

Una exinvestigadora de OpenAI renuncia para fundar Conduit, una empresa que busca convertir el pensamiento en texto mediante datos neuronales no invasivos. Sus visiones futuristas plantean un salto en la interacción humano-IA, pero también encienden alarmas sobre la privacidad y el control mental.
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  • Naomi Bashkansky dejó OpenAI para unirse a Conduit como investigadora fundadora, donde desarrollan modelos de pensamiento a texto.
  • Conduit predice un futuro donde las personas se comunicarán con sus IA mediante pensamientos, con escenarios concretos para 2027, 2030 y 2035.
  • La tecnología, aunque promete ampliar las capacidades humanas, genera profundas preguntas sobre la privacidad y el posible uso autoritario del pensamiento leído.

El jueves 23 de julio, Naomi Bashkansky renunció a OpenAI. Al día siguiente, se convirtió en investigadora fundadora de Conduit, una startup que se propone construir telepatía: modelos que convierten pensamientos en texto a partir de datos neuronales no invasivos.

En una publicación en su blog personal, Bashkansky detalló los planes de la empresa y su visión de un futuro donde la interacción humano-IA se da directamente desde el cerebro. La noticia ha generado expectación, pero también interrogantes sobre los límites de la privacidad mental.

Un cambio de rumbo: de OpenAI a Conduit

Bashkansky pasó 1,5 años en el equipo de alineación de OpenAI, donde además creó la presentación de incorporación de AGI y el blog de alineación. Su salida responde a una búsqueda de problemas más amplios y a una visión que considera “aterradoramente ambiciosa”.

Conduit, cofundada por Rio Popper y Clem von Stengel, busca entrenar modelos que lean la actividad cerebral no invasiva y la traduzcan a texto semánticamente similar al que el sujeto escribiría. La premisa se apoya en la “lección amarga” de Rich Sutton: lanzar más cómputo y datos dará mejores resultados que algoritmos hechos a mano.

La exinvestigadora destacó la calidad del equipo y describió a los cofundadores como “brillantes, incansables y dulces”. También mencionó que el trabajo en Conduit es “greenfield”, en contraste con las limitaciones arquitectónicas en OpenAI.

Su decisión no es solo personal, sino estratégica. Bashkansky afirmó que si Conduit logra la lectura y escritura general del cerebro, la empresa podría valer más de USD $1 billón. Su confianza proviene de las leyes de escalado que han funcionado consistentemente en inteligencia artificial.

Escenarios futuros: 2027, 2030 y 2035

Bashkansky describe un futuro cercano en 2027 donde una banda alrededor de la cabeza se empareja con el portátil. Con el modelo de Conduit, los pensamientos vagos se convierten en instrucciones precisas para un agente GPT-7, que ejecuta tareas como reetiquetar gráficos o escribir descripciones.

En ese escenario, la comunicación ocurre sin hablar, solo mirando mientras el sistema descifra intenciones y las envía a Codex. La autora menciona que se siente “mágico” y que la interacción es fluida, casi sin esfuerzo.

Para 2030, las empresas de IA entrenarían sus modelos para interactuar directamente con las representaciones latentes de Conduit. Esto permitiría comunicar imágenes mentales complejas, algo difícil con texto. También se explorarían la lectura invasiva y la escritura general, para mejorar la fidelidad y la neuroplasticidad.

En 2035, la IA deja de ser “otra” y se convierte en una extensión natural del usuario. Bashkansky lo compara con un sexto sentido, donde el cerebro procesa información instantáneamente y la resolución de problemas se vuelve casi telepática. La velocidad de pensamiento se multiplica.

La autora cita a Elon Musk, Sam Altman, Dean Ball y Rob Toews para respaldar la viabilidad de la interfaz cerebro-computadora. Estas citas, recogidas entre 2017 y 2025, muestran que la idea ha ganado tracción en la industria tecnológica.

Cómo se construye el pensamiento a texto

El enfoque técnico es simple en teoría: usar actividad cerebral como entrada y texto como salida objetivo. Se necesita predecir una salida semánticamente similar a lo que el sujeto escribe, aplicando la misma lección de escalamiento que en otros dominios de IA.

Conduit está recopilando “cantidades inmensas” de datos neuronales no invasivos. El hardware mejora y abarata, aunque Bashkansky evitó dar detalles. Los métodos invasivos son difíciles de escalar porque pocos aceptan implantes cerebrales.

Las leyes de escalado muestran resultados prometedores: la similitud coseno entre las predicciones del espacio latente y los objetivos aumenta linealmente con el logaritmo de las horas de datos. Esto sugiere que aún hay margen para mejorar antes de alcanzar el límite irreducible del ruido.

La autora compara la tecnología con un GPS en una ciudad: una señal ruidosa no basta para ubicarse, pero combinada con un mapa (el LLM) y una ruta (el contexto) se vuelve notablemente precisa. Así, no se requiere una decodificación perfecta para ser útil.

Actualmente, Conduit está en una fase comparable a GPT-2, según Bashkansky. Esto implica que habrá avances significativos en los próximos años, pero también que los primeros productos podrían ser imperfectos y requerir ajustes continuos.

Por qué se unió: ambición, talento y problemas interesantes

Bashkansky ofrece tres razones para unirse a Conduit. Primero, la visión es audaz pero práctica: crear la empresa de lectura y escritura general del cerebro, con un potencial de mercado tremendo.

Segundo, la gente es brillante. Los cofundadores y el equipo reúnen experiencia y dedicación, lo que hace que el trabajo sea gratificante. Tercero, los problemas de investigación son fascinantes, desde codificadores hasta eficiencia de datos y multimodalidad.

En OpenAI, sentía que su trabajo estaba limitado a una porción estrecha del problema y restringido por la arquitectura existente. En Conduit, todo es posible, y eso le permite explorar más libremente.

La investigadora también menciona su interés en el aprendizaje activo, invitando a los lectores a participar como sujetos de estudio. Esto subraya la necesidad de datos y la apertura de la empresa a la colaboración externa.

Finalmente, Bashkansky expresa felicidad por trabajar en un problema que le obsesiona, con un grupo pequeño y talentoso. Su entusiasmo es palpable y transmite confianza en el éxito del proyecto.

Implicaciones de la telepatía: privacidad y libertad de pensamiento

La tecnología de pensamiento a texto, aunque prometedora, plantea profundas interrogantes sobre la privacidad y la autonomía mental. Si los pensamientos pueden ser leídos, incluso con fines benéficos, se abre la puerta a usos autoritarios.

Gobiernos o corporaciones podrían monitorear las mentes de los ciudadanos, influir en sus decisiones o reprimir la disidencia. La posibilidad de que estas lecturas sean invasivas o no consentidas representa una amenaza directa a la libertad de pensamiento.

La autora no aborda estos riesgos en su publicación, pero es inevitable que una tecnología así sea analizada desde una perspectiva de derechos humanos. La historia ha demostrado que toda herramienta de vigilancia puede ser utilizada en contra de la población.

Además, el control sobre la escritura neuronal podría permitir a terceros inducir pensamientos o emociones, lo que erosionaría la voluntad individual. La neuroética deberá acompañar el desarrollo de Conduit y de otros proyectos similares.

Si bien es un avance científico notable, es crucial establecer marcos legales y éticos antes de que esta tecnología se generalice. La transparencia, el consentimiento informado y la protección de datos serán pilares indispensables para evitar abusos.

El futuro que describe Bashkansky es optimista, pero la historia nos obliga a considerar los escenarios oscuros. La batalla por la privacidad mental apenas comienza y podría definir el equilibrio de poder en las próximas décadas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.
Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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