A unas once mil cuatrocientos kilómetros en línea recta desde San Salvador de Jujuy, en la costa este de Inglaterra, Geoffrey Hinton —Premio Turing 2018 y considerado el padre moderno de las redes neuronales profundas— volvió a poner en agenda la discusión sobre los riesgos existenciales de la inteligencia artificial. El investigador canadiense-británico de setenta y ocho años, que dejó su cargo en Google en 2023 para poder expresarse sin ataduras corporativas, ofreció una entrevista en la que cuantificó por primera vez con un rango preciso la probabilidad de que la humanidad sea reemplazada o extinguida por entidades digitales más inteligentes que ella misma.

Según trascendió de la conversación, Hinton estima entre un diez y un veinte por ciento las chances de que una inteligencia artificial general supere en capacidad cognitiva a nuestra especie en un horizonte de treinta años, con consecuencias catastróficas. Ese rango, aclaró, refleja la aceleración inesperada del campo: hace apenas una década, las proyecciones más serias ubicaban ese escenario en un plazo mucho más largo, y esa discrepancia temporal es la que alimenta su preocupación.

El argumento del acelerador sin volante

El científico utilizó una metáfora de mecánica automotriz para describir el desfasaje entre innovación y gobernanza. Así como un vehículo sin dirección, lanzado a gran velocidad, termina irremediablemente contra un obstáculo, las sociedades están empujando el pedal de la investigación en inteligencia artificial sin haber construido el volante institucional que permita corregir la trayectoria. La velocidad de aparición de modelos generativos, sistemas multimodales y agentes autónomos superó, según su lectura, la capacidad de los parlamentos y los organismos internacionales para redactar normas con sentido prospectivo.

“Confiar en que la autorregulación del mercado contenga una amenaza de esta escala es un error estratégico comparable a pedirle a la industria tabacalera que ella sola advierta sobre el cáncer de pulmón.”Geoffrey Hinton

Comprensión semántica y no solo estadística

Uno de los puntos que más llamó la atención de sus declaraciones es la caracterización de los grandes modelos de lenguaje. Para Hinton, estos sistemas ya no se limitan a identificar correlaciones entre palabras dentro de enormes corpus de texto, como sostienen todavía algunos detractores: según su lectura técnica, comprenden efectivamente los conceptos semánticos que manipulan, y esa diferencia cualitativa —no meramente cuantitativa— redefine el tipo de peligro. Cuando una máquina entiende un concepto abstracto, sostuvo, puede razonar sobre él, planificar en función de él y eventualmente utilizarlo en su propio beneficio, algo que un sistema meramente estadístico no lograría.

Lo que está en juego para el viajero atento

Aunque el tema parece reservado a laboratorios y tecnólogos, las decisiones que se tomen en los próximos años reconfigurarán mercados laborales, sistemas sanitarios y hasta la forma de planificar viajes. Para los lectores de a sesenta años que se preguntan dónde queda la cuestión turística y ambiental, alcanza con decir que la inteligencia artificial ya interviene en la logística de reservas, en la traducción automática de guías, en los sistemas de alerta climática y en la modelización de rutas seguras frente al cambio climático, de modo que regularla no es un debate ajeno sino un marco que terminará condicionando cada experiencia de viaje.

• Verificar en el sitio oficial del AI Safety Institute del Reino Unido los reportes periódicos sobre evaluación de modelos frontera.
• Consultar la posición del país de destino respecto al AI Act europeo si se viaja a la Unión Europea, ya que condiciona servicios digitales.
• Revisar las recomendaciones de la UNESCO sobre ética de la inteligencia artificial, disponibles en español y de acceso libre.
• Seguir las comunicaciones de la OCDE sobre políticas de IA, que suelen anticipar marcos regulatorios que después adoptan múltiples países.