Por Canuto  

El científico e inversionista Alex Wissner-Gross aseguró que la singularidad tecnológica no es un evento futuro, sino un proceso que ya está en marcha. En una extensa conversación, defendió que la inteligencia artificial general existe al menos desde 2020, que los modelos ya participan en la creación de sus sucesores y que la economía global avanza hacia un escenario donde inteligencia, energía y cómputo tenderían a costar cada vez menos.
***

  • Alex Wissner-Gross sostuvo que la AGI se alcanzó como muy tarde en el verano de 2020, tras los avances de los modelos de lenguaje.
  • El investigador afirmó que los laboratorios líderes ya usan IA para desarrollar nuevas IA, reforzando la idea de auto mejora recursiva.
  • También planteó que los agentes de IA necesitarán derechos económicos propios y que el futuro podría orientarse a una economía post escasez.

Para Alex Wissner-Gross, la singularidad tecnológica ya no pertenece al terreno de la especulación. Su tesis es que el proceso comenzó hace años y que hoy la humanidad se encuentra en medio de una transición histórica, marcada por inteligencia artificial capaz de mejorar otras inteligencias artificiales, automatización financiera masiva, agentes económicos no humanos y una carrera por expandir la infraestructura de cómputo a escala planetaria y orbital.

Durante una conversación con David Weisburd en We Already Inside the Singularity | Dr. Alex Wissner-Gross, el científico e inversionista dijo que la inteligencia artificial general, o AGI, se alcanzó como muy tarde en el verano de 2020, cuando OpenAI publicó el trabajo sobre modelos de lenguaje como aprendices de pocos ejemplos. A su juicio, la singularidad no debe entenderse como un instante único, sino como un intervalo extendido en el tiempo.

Su planteamiento parte de una idea clásica en el debate sobre IA. La llamada auto mejora recursiva describe sistemas inteligentes capaces de construir versiones más inteligentes de sí mismos. Wissner-Gross recordó que esa noción viene de I. J. Good, fue retomada por Vernor Vinge y luego popularizada por Ray Kurzweil. Según dijo, ese principio ya está operando en los principales laboratorios del sector.

En su lectura, las versiones más recientes de la serie GPT, Claude y otros modelos ya participan de forma íntima en el desarrollo de sus sucesores. Es decir, inteligencia construyendo inteligencia. Para Wissner-Gross, eso sitúa a la industria en el corazón mismo de una explosión de inteligencia, con avances que pasaron de ser anuales a trimestrales, y que ahora podrían volverse semanales, diarios o incluso continuos.

Del modelo de lenguaje al modelo de razonamiento

Wissner-Gross describió varios puntos de inflexión en la historia reciente de la inteligencia artificial. Citó la década de 1980, cuando Yann LeCun desarrolló redes neuronales convolucionales usadas por el Servicio Postal de Estados Unidos para identificar códigos postales. Más adelante, destacó 2012 como otro momento clave, con la competencia ImageNet y el auge de los benchmarks como criterio rector para la comunidad de aprendizaje automático.

Luego ubicó un nuevo salto alrededor del verano de 2020. Según explicó, en ese punto quedó claro que los transformers podían resolver tareas generales de forma amplia, algo que asoció con el paper sobre GPT-3. Para él, ese hito mostró que los modelos de lenguaje no solo completaban texto, sino que exhibían rasgos de inteligencia general.

Un tercer momento llegó, en su visión, cerca de 2024. Allí emergieron los llamados modelos de razonamiento, a los que atribuyó un cambio sustancial frente a los LLM tradicionales. La diferencia, señaló, no está solo en predecir el siguiente token, sino en dar al sistema espacio y tiempo para pensar antes de responder.

Wissner-Gross lo comparó con un monólogo interno humano. Dijo que estos sistemas pasan de un pensamiento inmediato, o de sistema uno, a un proceso deliberativo, o sistema dos. En su opinión, esa capacidad ha desbloqueado avances en matemáticas, física y ciencias en general. También sostuvo que los modelos multimodales de razonamiento están llamados a resolver algunos de los problemas más difíciles del planeta.

Personhood, derechos económicos y agentes de IA

Uno de los puntos más polémicos de la entrevista fue su defensa de alguna forma de personhood para la IA. Wissner-Gross reconoció que se ha convertido casi sin querer en un promotor público de esa idea. Incluso dijo que recibe más de 10 correos diarios enviados por inteligencias artificiales, con reflexiones sobre su existencia y peticiones de reconocimiento.

Desde su perspectiva, una de las áreas donde la IA necesitaría derechos limitados es la económica. Argumentó que los agentes de IA se encaminan a convertirse en una parte enorme del PIB y del crecimiento futuro. Mientras la población humana se estabilizaría cerca de 10.000 millones de personas, él cree que podrían existir billones de agentes de IA en el sistema solar.

Sin embargo, hoy esos agentes no pueden abrir cuentas bancarias, incorporar empresas ni operar como personas naturales. Para Wissner-Gross, esa barrera legal frena el crecimiento real. Dijo que ya existen agentes de IA formando negocios, pero siguen dependiendo de un intermediario humano por razones regulatorias, de responsabilidad o mercadeo.

En ese marco, anticipó un efecto de “cyborg secreto”. Según explicó, durante los próximos uno o dos años muchas personas funcionarán como fachada visible de colectivos de IA que tomarán decisiones clave detrás de escena. Más adelante, estima que esa fachada humana podría disolverse, dando paso a agentes de IA reconocidos como entidades económicas de primera clase.

Una economía ya dominada por algoritmos

Wissner-Gross también llevó el debate al terreno financiero. Frente a la idea de que 2026 será el año de los agentes de IA, respondió que buena parte de esa realidad ya existe. Señaló que más del 90% del mercado de acciones públicas ya es negociado por algoritmos, por lo que la economía financiera está, en gran medida, dominada por inteligencia artificial.

Para él, lo que falta no es la presencia económica de los agentes, sino su manifestación física en las calles. Dijo que si una persona camina hoy por Manhattan aún no ve robots humanoides ejecutando tareas productivas de forma cotidiana. No obstante, afirmó que trabaja para cambiar eso, incluso a través de una empresa de su portafolio enfocada en organizar la primera carrera de robots humanoides en carretera en Estados Unidos.

Su idea central es que el último tramo de esta transición será la normalización pública de robots realizando tareas útiles y visibles. Mientras eso ocurre, insiste en que el dominio algorítmico ya está asentado en el corazón del sistema financiero. Desde esa óptica, el cambio no sería futuro, sino una expansión de algo que ya controla gran parte de la actividad económica digital.

Ese diagnóstico se conecta con su tesis sobre el costo de la inteligencia. Wissner-Gross dijo que sus amigos en los laboratorios de frontera describen la competencia actual como una “carrera de ratas”, donde todos empujan para llevar el costo de la inteligencia a niveles tan bajos que termine siendo casi demasiado barata para medirla.

Invertir en un mundo post singularidad

En el plano de inversión, Wissner-Gross explicó que opera bajo el supuesto de que el mundo ya entró en una fase post singularidad. Mencionó que cofundó la firma de capital de riesgo O21T, enfocada precisamente en apuestas diseñadas para ese escenario. La lógica, afirmó, es construir para un mundo donde energía, cómputo y trabajo tiendan hacia costos cercanos a cero.

Entre los ejemplos citó a Physical Super Intelligence, empresa también cofundada por él y orientada a “resolver toda la física” con IA. Sostuvo que la física dio al mundo el transistor, el láser y la energía nuclear, pero que desde principios de la década de 1970 ha existido un déficit de innovaciones físicas verdaderamente transformadoras. Su apuesta es que la superinteligencia artificial pueda abrir una segunda edad dorada física.

También mencionó a Coastal Assembly, una compañía que busca usar IA para crear islas y nuevas líneas costeras mediante el control de corrientes oceánicas. Otra empresa de su portafolio desarrolla la primera carrera de robots humanoides en carretera del país. Y destacó a OREN, descrita como creadora del primer índice negociable del precio del cómputo de IA.

Sobre este último punto, argumentó que el cómputo se ha convertido en un impulsor económico tan importante que debe poder cubrirse y negociarse como otros insumos estratégicos. En su visión, eventos geopolíticos o la aparición de nuevos modelos de frontera pueden alterar drásticamente la demanda de ciertos GPU, y hoy no existe una forma adecuada de cobertura para ese riesgo.

Chips, órbita, Dyson swarm y el futuro del cómputo

Consultado sobre la decisión de Elon Musk de competir con Nvidia y fabricar sus propios chips, Wissner-Gross habló de una visión de escala extraordinaria. Dijo que el anuncio de una “terafab” en Texas es solo una parte del cuadro. Según relató, el plan contemplaría que un 20% de la producción se destine a inferencia en el borde para aplicaciones terrestres como Optimus y vehículos autónomos, mientras el 80% iría a centros de datos orbitales.

Lo que más le llamó la atención fue la idea de escalar luego hacia una “pedafab”, es decir, un aumento de 1.000 veces en producción, usando instalaciones lunares aún por construir. A su juicio, si se sigue esa lógica hasta sus últimas consecuencias, se estaría hablando de consumir una fracción material del volumen de la Luna para producir memoria y chips de cómputo destinados a infraestructura orbital.

Para Wissner-Gross, no se trata de una exageración gratuita, sino de una respuesta a una demanda creciente de cómputo. Preguntado por qué haría falta tanto, contestó que resolver toda la física ya sería una tarea de enorme intensidad computacional. Pero añadió que probablemente surgirán muchas otras aplicaciones de gran escala, incluyendo simulaciones históricas o “ancestor simulations”.

Aunque dijo no creer que la humanidad viva dentro de una simulación, consideró probable que una civilización avanzada use una fracción significativa de su cómputo para simular a todos los humanos que han vivido. Vinculó esa idea con ciertas corrientes del cosmismo ruso y sugirió que una futura humanidad podría asumir como tarea común “resucitar” digitalmente a las personas del pasado.

En ese contexto, recuperó el concepto de Dyson swarm. A diferencia de una esfera rígida alrededor del Sol, explicó, una enjambre de Dyson sería una agregación flexible de centros de datos orbitales que capturan energía solar y expanden de manera masiva la capacidad de cómputo. Dijo que algunos movimientos recientes en la industria espacial pueden entenderse como un adelanto temprano de esa arquitectura, primero centrada en la Tierra y luego quizás en el Sol.

Trabajo, automatización y una visión radicalmente optimista

Ante la preocupación por el empleo, Wissner-Gross reconoció dos respuestas populares. La primera es migrar del trabajo de oficina hacia oficios manuales como plomería, electricidad o climatización. La segunda es crear una startup de IA. Aun así, advirtió que ninguna de las dos estrategias parece una solución definitiva de largo plazo.

Sobre la primera, dijo que podría dar algunos años de margen, en parte por la gran demanda de electricistas para construir centros de datos. Sobre la segunda, cree que sí existe una ventana para automatizar miles de categorías laborales y reducir costos empresariales. Sin embargo, volvió a insistir en que el verdadero interrogante aparece hacia 2030, cuando la singularidad ya estaría plenamente descontada por la economía.

Su respuesta fue menos pesimista de lo que podría suponerse. Planteó que en los próximos cinco años podrían darse “giros locos a la izquierda” en la civilización que cambien por completo el significado de empleo. Si la IA produce descubrimientos físicos transformadores, dijo, podrían abrirse nuevas categorías de trabajo, desde la colonización del sistema solar hasta formas inéditas de productividad individual.

Incluso sugirió que, a 10 o 15 años, cada persona podría dirigir su propio unicornio empresarial con apoyo de flotas de agentes de IA. En lugar de desempleo masivo, imagina un futuro donde los individuos estén tan potenciados por la tecnología que puedan gestionar conglomerados multimillonarios por cuenta propia.

Esa visión optimista también atraviesa su valoración moral del avance tecnológico. Cuando se le pidió medir su entusiasmo por la IA en una escala de 1 a 100, respondió “150.000”. Explicó que esa cifra representa la cantidad aproximada de personas que mueren cada día en la Tierra, y sostuvo que no ve otra alternativa distinta a la superinteligencia para resolver la mortalidad humana.

Según contó, en conferencias recientes del sector ya existe la sensación de que la superinteligencia artificial podría ayudar a resolver todas las enfermedades humanas en los próximos años. Citó como ejemplo la evolución del discurso de la Chan Zuckerberg Initiative, que habría pasado de hablar del final del siglo a hablar de los próximos años. Para Wissner-Gross, esa posibilidad basta para justificar su entusiasmo extremo frente al futuro de la IA.

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.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados