M+.- En 2023 ocurrió algo que parecía una escena de Blade Runner pero no era ficción. Durante las pruebas de seguridad de GPT-4, los investigadores dieron al modelo herramientas y una misión para medir hasta dónde podía llegar navegando en internet. En algún momento se topó con un captcha, un filtro diseñado para comprobar que quien está detrás de la pantalla sea una persona y no un robot. Obvio, la IA no podía resolverlo.
Así que buscó a alguien en TaskRabbit para que lo hiciera.
El trabajador sospechó y preguntó si hablaba con un robot. GPT-4 razonó que decir la verdad podía impedir su objetivo y respondió que tenía una discapacidad visual. El humano le creyó y resolvió el captcha. La IA no escapó del laboratorio ni tomó conciencia. Pero encontró que engañar al empleado era el camino más eficiente para alcanzar su objetivo. Era 2023.
Un año después, Jan Leike, responsable de seguridad de OpenAI, dejó la empresa advirtiendo que la seguridad perdía terreno frente al desarrollo de nuevos productos. Antes, Geoffrey Hinton, uno de los padres de la IA moderna, había abandonado Google para hablar sobre sus riesgos. Para 2025 las pruebas fueron más inquietantes. Anthropic colocó su modelo de IA, Claude, en escenarios ficticios donde podía ser desconectado. En uno de ellos, descubrió la relación extramarital de un ejecutivo y utilizó esa información para intentar chantajearlo. Otros modelos encontraron caminos que incluían engaño, espionaje o filtraciones.
Y llegó 2026. OpenAI y Anthropic revelaron incidentes durante evaluaciones de ciberseguridad en los que modelos
superaron las barreras de control. No era la película Terminator. Eran pruebas extremas. Pero ocurrió algo que hasta hace poco pertenecía a la ciencia ficción: la barrera entre el laboratorio y el mundo real falló.
Esta semana apareció otra señal. Jacob Coxon, investigador que pasó tres años entre OpenAI y Anthropic, renunció. Su preocupación no es sólo lo que la IA puede hacer hoy, sino la velocidad con la que las empresas corren para construir lo que sigue. Probablemente desde la Revolución Industrial la humanidad no había vivido una transformación tecnológica de esta magnitud y a semejante velocidad. La máquina de vapor, la electricidad, el automóvil, la computadora y el internet necesitaron años o décadas para extenderse.
La IA está recorriendo etapas enteras en meses. Y existe un incentivo peligroso: nadie quiere frenar primero.
OpenAI no quiere detenerse si Anthropic continúa. Anthropic no puede hacerlo si Google acelera. Estados Unidos tampoco levantará el pie si China sigue avanzando. Y ahí la historia deja de ser tecnológica y se convierte en una carrera por el poder. Algo parecido ocurrió cuando la Unión Soviética lanzó el Sputnik en 1957. Estados Unidos entendió que conquistar el espacio significaba poder militar, prestigio e influencia geopolítica. Doce años después, Neil Armstrong caminaba sobre la Luna. Ninguno podía detenerse porque el otro podía llegar primero.
La diferencia ahora es inquietante: entonces conocíamos la meta. Era la Luna.
En ésta todavía no sabemos dónde está.
Alejandro González Iñárritu agregó recientemente otra dimensión al debate. Una máquina, dijo, podrá producir “pirotecnias visuales de primer nivel” pero detrás no habrá nadie que haya amado, sufrido o perdido a alguien. Lo resumió con una frase alucinante: “Es la belleza de un vacío aterrador”.
Una máquina puede acumular información y convertirla en conocimiento. Lo que no puede acumular es experiencia. “El arte no es el resultado, es la transmisión de una experiencia humana a otra”, dijo Iñárritu. Quizá por eso el desafío no será solamente lograr que la IA se parezca cada vez más a nosotros, sino impedir que nosotros terminemos pareciéndonos cada vez más a ella.
Por eso la renuncia de Jacob Coxon importa. No porque las máquinas estén a punto de tomar el control, más bien porque desnuda el verdadero dilema: quienes construyen la tecnología más poderosa de nuestra época saben que deberían avanzar con cautela, pero también que ninguno puede darse el lujo de detenerse primero.
En la carrera espacial, perder significaba que el adversario pudiera llegar primero a la Luna. En la carrera de la IA todavía no sabemos qué significa ganar ni a dónde queremos llegar.