¿Hemos llegado a la AGI?

Publicado: 8 febrero 2026 en Ciencias de la computación, Filosofía de la mente, Tecnología
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Un reciente artículo en Nature ha arremetido contra las voces críticas, nada más y nada menos, sosteniendo que la AGI ya está aquí ¡Además con cascadas de evidencia a favor! Os ofrezco una réplica a un artículo bastante confuso y contradictorio, y que yo no hubiera publicado en Nature sin muchas correcciones si hubiese sido un revisor. Podríamos decir que el texto podría pasar mejor como una defensa de los logros que está consiguiendo la IA, que como una constatación de que la AGI ya ha llegado. Usar el término «cascadas de evidencia» es del todo inapropiado ya que absolutamente todas las evidencias que exponen son, como mínimo, controvertidas en el sentido de que está siendo discutidas por la comunidad académica (Sería interesante que el lector leyera también el artículo de Quattrociocchi, Capraro y Perc que analizamos hace poco. Son completamente opuestos).

Comenzamos.

Es de agradecer que los autores empiecen intentando acotar un poco el pésimo concepto que es «AGI», aunque, como era de esperar, no lo terminan por definir concluyentemente. Se quedan en la idea de que, a pesar de no tener una definición precisa de AGI, como nos pasa con conceptos tan fundamentales como «vida» o «salud», la que tenemos puede ser operativa o útil ya que, aunque podamos encontrar múltiples casos limítrofes muy borrosos, en términos generales, sabemos identificarla: un humano es un ejemplo paradigmático de AGI mientras que una calculadora de bolsillo no lo es. Nótese ya la debilidad del punto de partida: hay cascadas de evidencia hacia la llegada de algo que no sabemos definir… Entonces, provisionalmente o no, adoptan una definición informal: una AGI es un sistema que puede hacer casi todas las tareas cognitivas que un humano puede hacer. Y aquí lo que me hace gracia es el «casi». Por si no hubiera ambigüedad en saber qué son todas las tareas cognitivas que un humano puede hacer, convertimos la afirmación en infalsable añadiendo un «casi». Es decir, si alguien me viene a decir que tal o cual cosa no la puede hacer la IA, siempre puedo mantener mi tesis apelando al «casi». Es lo mismo que definir coche como algo que tiene casi cuatro ruedas. Entonces traigo una moto y me dicen que eso es un coche. No, respondo, tiene solo dos ruedas. Disculpa, me increpan, tiene «casi» cuatro ruedas.

Y además, unas poquitas líneas más adelante caen en una flagrante contradicción. Si nos vamos al artículo nos ofrecen una lista de cosas que no son AGI, y entre ellas destaca la «Similitud con humanos». Cito literalmente:

Systems demonstrating general intelligence need not replicate human cognitive architecture or understand human cultural references. We would not demand these things of intelligent aliens; the same applies to machines.

Se está diciendo que el ejemplo paradigmático de AGI es la inteligencia humana promedio (y no la de una calculadora de bolsillo) a la vez que se dice que la AGI no tiene por qué asemejarse a la inteligencia humana… ¡Vaya contradicción que se les ha pasado por alto a los referees de Nature!

Seguidamente en el artículo se enumeran una serie de puntos para fundamentar esa cascada de evidencia a favor de que la AGI ya está aquí. Primero nos ofrecen, como una especie de introducción, tres niveles a los que ha llegado ya la IA y que mostrarían una primera evidencia a favor de la AGI. Expongo lo que dicen los autores y las respondo:

Nivel de la prueba de Turing: parece que los LLMs superan el test de Turing de sobra. Los autores subrayan que este hecho, hace unas décadas, hubiera sido suficiente para hablar de AGI.

Respuesta: NO. El test de Turing como criterio de medida para saber si estamos ante una IA fuerte, una AGI o lo que queramos decir, está desprestigiado desde hace muchísimo. Desde 2020 el Premio Loebner, en donde se concursaba por crear un chatbot que superara el test, fue cancelado. Y es que el test de Turing solo puede detectar competencia lingüística, y eso se puede impostar muy fácilmente, tal como ya sabíamos desde 1966 con la ELIZA de Weizenbaum. Concedo que la competencia lingüística de los LLMs es asombrosa, un logro tecnológico alucinante que todavía me deja perplejo, pero la afirmación de que superar el test de Turing es suficiente para una AGI es netamente falsa, precisamente, porque el Test de Turing es una prueba muy defectuosa.

Nivel experto: Los LLMs superan, con creces, a muchísimos expertos en un montón de disciplinas. Los autores subrayan que con niveles muy inferiores de habilidad, no dudamos en atribuirles AGI.

Respuesta: de nuevo una contradicción ¿Pero no decía el artículo que una calculadora de bolsillo no era AGI? Precisamente, dicen que la AGI es ser capaz de hacer muchas tareas, en contra de la IA estrecha (la narrow AI) que apostaba por sistemas expertos en un campo muy acotado. Ahora los autores dicen que una evidencia a favor de la AGI es que tenemos todo lo contrario: sistemas super especialistas ¡Ole!

Nivel sobrehumano: los LLMs no solo superan a los expertos, sino que operan a un nivel sobrehumano.

Respuesta: no entiendo nada. En este punto, los mismos autores, reconocen que esto no es evidencia a favor de la AGI (De hecho, párrafos antes se dice que, precisamente, la AGI no es superinteligencia.).  Creo que esto obedece a un problema de estructura del artículo que los revisores deberían haber mandado corregir. 

Y ahora viene el grueso: una serie de diez contrarréplicas a clásicas críticas a la idea de que ya tenemos AGI. Igualmente, las enumero, expongo lo que dicen los autores y las respondo:

Son solo loros: los LLM actuales pueden resolver problemas matemáticos nuevos e inéditos, realizar inferencia estadística en contexto casi óptima en datos científicos y exhibir transferencia entre dominios, en los que el entrenamiento en código mejora el razonamiento general en dominios que no son de codificación. Además, subrayan los autores, tampoco hay garantía de que la inteligencia humana no sea una versión muy sofisticada de loro estocástico. 

Respuesta: sí que concedemos que la crítica del «loro estocástico» ha envejecido un poco. Sostener que los LLMs son solo «junta-tokens» basados en motores de inferencia estadísticos, parece una descripción muy pobre de sus posibilidades. Es cierto que, aunque no sabemos muy bien del todo cómo consiguen unos resultados completamente impresionantes, pero eso, de nuevo, no implica una AGI. Los autores enfocan esto hacia la idea de que los LLMs superan la objeción de Ada Lovelace (decir que las máquinas no pueden innovar, sino solo hacer lo que su programador les indica), es decir, que son capaces de crear. A pesar de que nos podríamos ir a la peliaguda cuestión de si esto es posible (como tan bien lo trató la recientemente fallecida Margaret Boden) vamos a aceptarlo: los LLMs crean nuevo conocimiento, innovan. Vale, aceptamos que es un punto a favor de la AGI: la creatividad parece además una capacidad general que puede aplicarse a muchos dominios. Sin embargo, es condición necesaria pero no suficiente. Podríamos tener sistemas expertos que no son AGI por definición, pero que sí son creativos. Por ejemplo, ¿No podríamos decir que AlphaZero, una IA que solo jugaba al ajedrez, era creativa en su juego? Entonces, aun concediendo creatividad a las máquinas, lo cual como digo no es algo que todos estén dispuestos a hacer, necesitamos mucho más.

Carecen de modelos del mundo. Los autores subrayan que para dar ciertas respuestas a problemas, los LLMs tienen que tener algún tipo de modelo funcional de mundo. Además no solo hacen predicciones, sino que utilizan contrafácticos sin muchos problemas.

Respuesta: una crítica muy escuchada (Popularizada por el Premio Turing Judea Pearl) es la de que los LLMs solo establecen correlaciones, sin comprender la causalidad genuina, por lo que, verdaderamente no comprenden los contrafácticos. Es un tema complicado porque, como ya hemos hablado aquí varias veces, la causalidad es un problema filosófico que ha atravesado toda la historia del pensamiento sin una solución clara. Pero aquí voy a darle la razón a los autores. Verdaderamente, he hecho muchas pruebas informales en las que he preguntado cuestiones de causalidad y contrafácticos a la versión gratuita de ChatGPT y las respuestas han sido claramente válidas.  No sé si tienen un buen modelo de mundo o no (también es complicado de definir qué es exactamente un modelo de mundo), el caso es que parece que funcionan como si lo tuvieran. Los autores podrían haber reforzado esta idea con la llegada de generadores de mundos como SORA o el reciente Gennie-3.  Muy bien, pero de nuevo tener algún tipo de modelo funcional de mundo, no tiene por qué ser una condición suficiente para la AGI, por la sencilla razón de que éste no tiene por qué permitirte hacer todo lo que un humano hace en dicho mundo. Me explico. Por ejemplo, disponer de un modelo de mundo como el de SORA puede permitirte moverte muy bien en un mundo físico, es decir, no colisionar, predecir trayectorias, medir fuerzas, etc. pero no te dice nada de cómo comportarte en un entorno social como, por ejemplo, en una cena en casa de tu suegra. Es decir, lo que debería aquí explicitarse como evidencia a favor de la AGI es que el modelo del mundo del que disponen los LLMs es suficiente para que la máquina se enfrente con la solvencia de un humano promedio a toda situación a la que un humano promedio puede enfrentarse. Y eso nadie lo sabe o, como mínimo, los autores no lo demuestran.

Solo entienden palabras. Es falso que solo entiendan palabras ya que ahora tenemos modelos multimodales entrenados con imágenes, sonido, video… Los LLM pueden aplicar su conocimiento a tareas no lingüísticas con éxito.

Respuesta: de momento yo no he leído ni oído a nadie que diga que solo entienden palabras de la manera simplona, y mal explicada, en la que lo exponen los autores. Lo que se crítica es, o bien que no comprenden absolutamente nada (que solo tienen sintaxis y no semántica en la línea de Searle), o que, en el fondo, como su modus operandi, es la computación simbólica, siempre operan con símbolos (con lenguaje) porque traducen todo a símbolos. Lo explico: si les introduces una imagen, lo que hacen es convertirla en una matriz numérica sobre la que luego realizan cálculos, al igual que lo hacen con un sonido o con cualquier supuesta «modalidad sensorial» que utilicemos para entrenarlos. Así que no entiendo muy bien a qué se refieren los autores más que a hacer un hombre de paja con las críticas a su tesis. Además, repetimos: si los LLMs entienden las palabras, eso tampoco nos garantiza lógicamente que estemos ante una AGI.   

No tienen cuerpo. Decir que sin cuerpo no puede haber AGI es falaz. Es solo un sesgo antropocéntrico ya que otorgaríamos inteligencia a un extraterrestre incorpóreo que se comunicara con nosotros mediante una radio, o a un cerebro en una cubeta.

Respuesta: Está es quizá la parte más discutible, si cabe, de todo el artículo. De hecho, hace nada, Fei-Fei Li, una peso pesado de la investigación en IA donde las hubiere, ha dicho que el siguiente paso en la hoja de ruta no está en el lenguaje, sino el espacio. La inteligencia no solo lee y habla, sino que percibe, se mueve, interactúa, habita en un mundo físico. Pero es que Fei-Fei Lei no nos ha descubierto América ahora. En las ciencias cognitivas se llevan décadas hablando de cognición corporeizada, situada, embebida, encarnada… Y en el campo de la robótica, Rodney Brooks (quizá la máxima autoridad de la historia), lleva también bastantes años criticando la IA simbólica en la misma línea (Lean su célebre «Intelligence Without Representation» de 1987 ¡Hace 39 años!). LeCun (aún siendo más computacionalista que Brooks), insiste también en que, aunque no haga falta un cuerpo en sentido estricto, la IA si que necesita percibir e interactuar en el mundo, necesitaría, como mínimo, una corporalidad funcional. Entonces parece lógico concluir que si bien sí que es posible un cierto tipo de inteligencia sin interacción con el mundo, no parece suficiente para conseguir una AGI.

Carecen de agencia. Si bien es cierto que los actuales modelos de IA carecen de agencia, ésta no parece necesaria para la AGI. Un sistema no necesita tener objetivos propios para considerarse inteligente. La autonomía es importante para la responsabilidad moral, pero no es constitutiva de la inteligencia.

Respuesta: los autores juegan con el concepto de inteligencia cómo les da la real gana. Estamos de acuerdo en que no hace falta agencia para inteligencia, pero es que no estamos hablando de cualquier tipo de inteligencia, sino de AGI, de un tipo de inteligencia cuyo paradigma, según sostienen los autores, es la humana. Y los humanos tenemos una gran capacidad para fijarnos objetivos propios, por lo que parecería razonable que una inteligencia que se pareciera a la nuestra, replicara esa capacidad. Los autores nos dicen que ya tenemos una AGI porque la IA hace todo lo que hacemos los humanos. Entonces les respondemos: no, los humanos se dan objetivos a sí mismos y la IA no lo hace. Los autores responden: no, es que darse objetivos a sí mismo no es AGI. Respondemos: ¿por que? Autores: porque lo decimos nosotros.

Carecen de sentido de identidad. Los LLMs carecen de identidad biográfica persistente en el tiempo, pero su ventana de contexto se está aumentando muchísimo de forma progresiva, de modo que la distancia entre humanos y máquinas se está reduciendo. Además, de nuevo, la identidad no es necesaria para la AGI. Una persona con amnesia retrógrada sigue siendo plenamente inteligente a pesar de no tener recuerdos de su pasado. Si bien tener una identidad personal es clave para el funcionamiento de los humanos en sociedad, no es un requisito para la AGI

Respuesta: otra vez lo mismo. Definen AGI como hacer todo lo que pueden hacer los humanos. Respuesta: para funcionar en sociedad hay que tener identidad y la IA no la tiene. Autores: es que la identidad no es requisito para la AGI. Respuesta: entonces… La IA puede hacer todo lo que hacen los humanos menos… funcionar en sociedad… ¿Y funcionar en sociedad, que es una buena parte de lo que hacen los humanos todo el tiempo, no es requisito para la AGI?

Son aprendices ineficientes. Mientras que los niños aprenden conceptos con muy pocos ejemplos, los LLMs requieren grandes cantidades, es decir, tienen una eficiencia muestral muy baja en comparación con los humanos. Sí, pero esto ignora toda la historia evolutiva de la especie: la evolución ha podido ser un proceso de preentrenamiento con millones de ejemplos. Además, la ineficiencia del proceso no implica llegar al mismo resultado, es decir, un ajedrecista que consigue la maestría en diez es tan bueno como uno que llega en uno. 

Respuesta: esa crítica no va contra la AGI, va contra la idea de que sus procesos de aprendizaje sean los mismos que los nuestros y que, por tanto, su cognición sea similar a la nuestra. Es decir, que aprendan muy lento no va en contra de que sepan hacer muchas cosas diferentes, va en contra de que aprendan como nosotros y, por tanto, a favor de la hipótesis de la IA alienígena que veremos a continuación. 

Alucinan. Los LLMs se inventan información falsa, pero cada vez lo hacen menos. Además, los seres humanos mienten, tienen falsos recuerdos, sesgos cognitivos e ilusiones perceptivas, y a menudo los afirman con seguridad, y eso no desacredita su inteligencia.

Respuesta: los autores simplifican demasiado. La crítica no va en la línea de que los LLMs se equivoquen a veces, sino en la forma en la que lo hacen. Por ejemplo, LeCun subraya que las alucinaciones no son un bug o un error puntual, sino un fallo estructural o sistémico de muy difícil solución. Un LLM está diseñado para generar texto plausible, no para decir la verdad. No sabe decir «no lo sé» de forma fiable porque siempre habrá un token probable que quede bien, siempre habrá una una expresión estadísticamente bien formada. Las alucinaciones han venido a demostrar que los LLMs no piensan como nosotros, lo que iría en contra de la definición de AGI basada paradigmáticamente en la inteligencia humana.

Carecen de beneficios económicos. La AGI debería estar dando unos beneficios económicos que aún no están llegando. Sin embargo, la capacidad económica es una aplicación de la inteligencia general, no un requisito para su presencia.

Respuesta: no entiendo cómo los autores responden a esta objeción tan sumamente absurda que no merece respuesta, más que, de nuevo, por el interés de hacer un muñeco de paja con sus críticos. ¿Qué tendrá que ver la AGI con generar o no dinero? ¿Hay algún crítico en el mundo que sostenga que no hemos llegado a la AGI porque ésta no está dando beneficios pecuniarios? Y si lo hay… ¿No seremos nosotros los imbéciles si le damos crédito?

Su inteligencia es «alienígena». Los LLMs se equivocan en tareas que para nosotros son triviales (como contar letras dentro de palabras), mientras que hacen otras imposibles para nosotros como resolver cuestiones científicas a un nivel de doctorado. Eso hace de ellos una especie de «inteligencia alienígena»,  pero esa es una razón para ampliar nuestra concepción de inteligencia general, no para negar que estos sistemas la poseen.

Respuesta: lo que está mostrando el avance de la IA en general es que estamos avanzando hacia un tipo de inteligencia muy diferente a la nuestra, pero eso no refuerza para nada la idea de AGI, sino todo lo contrario. Recuerdo por enésima vez que la «no-definición» de AGI de los autores iba en la línea de que una IA es AGI si hace todo lo que hace un humano promedio, no que haga tareas extraterrestres a nivel sobrehumano ni que tenga problemas para tareas muy ordinarias. Fijaos bien. Dicen que el hecho de que una IA tenga problemas en tareas que a nosotros nos resultan trivialmente fáciles cómo contar letras en una palabra (cuántas «p» hay en «papá») constituye una prueba a favor de que tenemos una IA capaz de hacer todo lo que puede hacer un humano promedio… ¡No saber contar letras en palabras es evidencia a favor de la AGI! Si los autores hubieran titulado el artículo «La IA alienígena ya está aquí» yo no hubiera replicado.

En la segunda parte del artículo, se habla en tono genérico de los riesgos y las responsabilidades que la llegada de la AGI conlleva. Aquí no tenemos nada que objetar más que, en vez de «AGI», los autores deberían decir «IA» sin más.

Moraleja (1): el concepto de AGI es muy malo y, dudo mucho, que aún definiéndolo mejor pueda servir para algo (Lo siento por el bueno de Ben Goertzel, que es quien lo popularizó). El artículo es muy confuso y contradictorio porque, precisamente, sus autores utilizan un concepto muy malo del que hay que prescindir. Como no saben qué es la AGI, cambian la definición de inteligencia como les conviene en cada caso en los que argumentan.

Moraleja (2): si los autores entienden que la AGI, en sentido laxo pero operativo, es la capacidad de hacer una gama indeterminada de cosas tal y como parece que podemos hacer los humanos, deberían haber argumentado a favor de la extensión (y no de la intensión) de las cosas que puede hacer ya la IA. Esa tenía que haber sido, en cualquier caso, la línea argumentativa: la IA lee, escribe, pinta, canta, sube montañas, juega al poker, hace el pino, practica sexo, etc. y NO la IA es cada vez más lista.

Moraleja (3): lo que claramente refuerza este artículo es la hipótesis de la IA alienígena. Los LLMs muestran cualidades tanto superiores a la humana (recordamos que los autores del artículo defienden que la AGI no es IA sobrehumana), a la vez que errores (las alucinaciones), o formas de actuar diferentes a los de la inteligencia humana. La IA no es como un humano promedio, es otra cosa muy diferente. 

 

 

Herramientas cognitivas XI

Publicado: 18 enero 2026 en Ética y moral, Cine, Filosofía de la ciencia, Sociología, Teoría del conocimiento
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Continuamos con la célebre colección: 

Hoy empieza todo. No conozco bien el origen de esta expresión. Hay un programa de Radio 3, una película francesa de Bertrand Tavernier, y una canción de Viva Suecia & Rufus T. Firefly con ese mismo nombre, pero no he encontrado un origen literario anterior. El caso es que, de todas las frases de autoayuda o automotivación que tanto gustan hoy en día (Seguramente más para mal que para bien), ésta es mi favorita. Me gusta esa idea, que yo asocio mucho a Sartre, de comienzo continuo, de fresca novedad, de la ilusión que a uno le invade cuando empieza un proyecto, mucho antes de que se transforme en aburrida rutina. Sería muy, muy bonito poder responder a la pregunta «¿Qué es la vida?» con un: Es un continuo comienzo.

Falsador posible. La gran aportación de Popper en el contexto de la búsqueda vienesa de un criterio de demarcación preciso entre ciencia y pseudociencia. Reza así: una teoría será más científica que otra cuántos más falsadores posibles tenga y, aún así, resista. Un falsador posible es cada situación en el mundo que hace que tu hipótesis sea falsa. Si tu tienes una teoría que predice que sucederá algo en el futuro con una precisión de veinte decimales, tu teoría es gran ciencia porque habrá una ingente cantidad de falsadores posibles, un montón de situaciones posibles en los que tu tesis sería falsa, pero aun así, tu teoría da en el blanco.  Por el contrario, si tu hipótesis tiene el número mínimo de falsadores posibles (dos), tu teoría no es muy científica aunque acertara ¿Por qué? Siempre me gusta poner el ejemplo del adivino que te predice que hoy tendrás un buen día. Su predicción solo tiene dos falsadores posibles… Puede acertar, pero nadie diría que lo que hace es ciencia. Y la clara constatación de que los adivinos hacen pseudociencia es que nunca consiguen acertar el número del gordo de Navidad. La probabilidad del gordo es de una entre 100.000, es decir, la predicción tendría 99.999 falsadores posibles. Desde luego, una teoría capaz de predecir el gordo sería muy científica.

El ocaso de los ídolos (matar a Dios): sucedió en Salamanca allá por finales de siglo. En un conocido café, el aclamado poeta uruguayo Mario Benedetti iba a presentar un libro de haikus. Creo que era la primera vez que yo iba a ver a un intelectual famoso en persona y me encontraba en estado de éxtasis religioso. Sin embargo, cuando asistí al evento me llevé una ingrata sorpresa: Benedetti era un viejo decrépito, bajito y algo sordo. Leyó con maestría algunos de sus poemas, pero luego no estuvo demasiado brillante respondiendo cuestiones que le planteó el público. Benedetti estuvo lejos de ser el héroe de la cultura que yo había imaginado, y no porque su actuación hubiera sido especialmente mala, que no lo fue, sino porque Benedetti era un ser humano notable, pero un humano corriente y moliente al fin y al cabo, y yo no quería ver a un ser humano sino a un dios. Desde entonces tiendo a pensar que cualquiera de los ídolos que pueblan nuestros medios puede ser perfectamente tan imbécil como cualquier hijo de vecino. Esta conclusión tuvo una traumática parte mala: desencantó mucho mi mundo, lo hizo menos espectacular. Pero también tuvo una muy buena: me quitó mucho sentimiento de inferioridad, mucho síndrome del impostor. Ya no estaba tan lejos de los grandes, ahora podía codearme con ellos con muchos menos complejos. Así que te pregunto: ¿Has matado ya a tus dioses? ¿Y a qué esperas?

El mapa no es el territorio. Expresión atribuida al lingüista polaco Alfred Korzybski (si bien él mismo parece reconocer que la tomó del matemático Eric Temple Bell), con la que quería dejar claro que una abstracción mental no es lo mismo que el objeto representado por ella. Si bien esta idea puede tomarse como fundamento de todo el escepticismo y antirrealismo filosófico a lo largo de la historia, se puede entender en un sentido menos fuerte, sencillamente, diferenciando que una cosa es la realidad y otra cosa es el modelo que tengamos de la misma, aunque dicho modelo sea completamente correcto.  Y esta diferenciación es crucial cuando hablamos del proyecto de la IA para construir mentes similares a la humana. Muchos defensores de lo que Searle llamó la IA fuerte, defienden, no solo que los programas informáticos son un buen modelo de la mente, sino que son mentes como tales. Eso es confundir el mapa con el territorio: una cosa es que los ordenadores sean una excelente herramienta para estudiar nuestras mentes y otra, muy diferente, es que nuestras mentes sean ordenadores. Esta confusión también puede verse con claridad en la, citada ad nauseam, frase de Derrida «No hay nada fuera del texto». Si bien él no quería decir exactamente que no existe la realidad o que todo sea lenguaje, muchos la entendieron así, y es que  Derrida lo había puesto demasiado a huevo para que los críticos del postestructuralismo lo caricaturizaran. A veces creo que si Derrida no hubiera sido tan francés, quizá hasta hubiese sido un buen filósofo. En la misma línea otros han interpretado radicalmente la hipótesis Sapir-Whorf o la bonita y manida frase de Wittgenstein «Los límites de mi lenguaje son los límites de mi mundo».

Lo que hacemos en la vida tendrá su eco en la eternidad. Frase falsamente atribuida a Marco Aurelio (Aunque concuerda con su espíritu no aparece en ninguna parte de su obra, ), si bien es ampliamente conocida por haber sido dicha en la Gladiator de Ridley Scott por, cómo no, el simpar Máximo Décimo Meridio, inmortalizado por Russell Crowe. Esta sentencia expresa muy bien una buena parte de mi filosofía de vida. No soy creyente, cuando muera mi alma se pudrirá junto con mi cerebro y mi consciencia se desvanecerá como la llama de una vela apagada por un soplido. Seguramente, mis hijos y mis nietos (si llego a tenerlos) me recordarán, pero hasta ahí hemos llegado. En unas generaciones nadie recordará absolutamente nada de mí y todas mis vivencias, experiencias, emociones, sueños y desdichas se perderán, como tan sumamente bien dijo Roy Batty, como lágrimas en la lluvia ¿Esto nos lleva a concluir que la vida es, necesariamente, algo lúgubre y sin sentido? No, que un suceso no se recuerde no quiere decir que no fuese maravilloso. Incluso a veces pienso que que algo se olvide tiene algo muy valioso: queda protegido para siempre. Ya nadie va a poder criticar, malinterpretar, falsear, ese suceso que no se recuerda. Algo olvidado por los hombres queda puro, escondido de cualquier mirada en la mejor fortaleza imaginable. No obstante, y volviendo a nuestro valiente Máximo, sí que creo que algo de nosotros queda en la eternidad. Si entendemos el mundo como una enorme maquinaria causal en donde todos los efectos vienen de causas anteriores, todas las decisiones y caminos que tomamos en nuestra vida han tenido consecuencias y, sobre todo, han tenido efectos en otros. Quizá dije algunas palabras a un alumno que le llevaron a hacer algo bueno, quizá enseñé a mis hijos alguna lección que les sirvió de algo, quizá alguna vez ayudé a alguien y eso animó a ese alguien a ayudar a otros… y esos otros, a lo mejor, también lo hicieron… así, como una resonancia sonora, como si el tiempo fuera un lago y nuestra vida una piedra lanzada sobre la superficie que crea ondas en todas direcciones.

Hipótesis del mundo justo. Básicamente consiste en sostener que en el mundo todo el mundo recibe lo que se merece. Vamos, lo que suele llamarse karma de toda la vida. Siempre me ha parecido muy sorprendente encontrarme esta creencia muy extendida entre mis alumnos y conocidos. Muchísima gente cree en ella cuando es del más básico sentido común negarla ¡Claro que a la gente buena le pasan cosas malas y viceversa! ¿Cuántas buenas personas habrán tenido vidas terriblemente desdichadas y cuántos psicópatas habrán muerto felices tras vidas muy afortunadas? Es del todo obvio que no existe ninguna «fuerza mágica» que premie a los santos y castigue a los malvados. El psicólogo social Melvin Lerner postuló que esta hipótesis es fundamental para el bienestar psicológico de las personas (desde luego, que fuera verdad sería harto reconfortante), pero, claro, cada día recibimos un montón de evidencias que la falsan: encendemos la tele, ponemos el telediario y vemos que, por todo el mundo, los buenos sufren desgracias ¿Cómo seguir sosteniéndola contra un flujo contínuo de evidencia? Lerner sostiene que las personas contrarrestamos esas evidencias mediante una serie de estrategias de autoengaño (parecidas a algunos de los mecanismos de defensa freudianos). En 1966 realizó un famoso experimento en la Universidad de Kansas. En él, un grupo de observadoras femeninas contemplaban como se realizaba un experimento en el que una mujer recibía descargas eléctricas, al más puro estilo Milgram, cuando se equivocaba realizando una tarea de aprendizaje trivial (la mujer era la cómplice y las descargas eran falsas). En un principio, las observadoras mostraban rechazo ante el sufrimiento de la víctima, pero se les indicó que no podían hacer nada por evitarlo. Lo sorprendente fue que, conforme avanzaba el supuesto experimento y la mujer sufría más y más, las observadoras comenzaron a devaluar y rechazar a la víctima ¿Por qué sucedía esto? Porque las observadoras querían mantener su hipótesis del mundo justo: si la mujer estaba sufriendo, seguramente era porque se lo merecía, porque era mala. De hecho, cuando se les decía que, al final, la mujer recibiría una suculenta compensación económica por realizar el experimento, la opinión de las observadoras mejoraba.  Lerner sostiene que la hipótesis del mundo justo tiene una clara función: hacemos el mundo más predecible y controlable. Es mucho más tranquilizador pensar que mis buenas acciones recibirán premios que no vivir en la incertidumbre de que no existe ninguna conexión entre lo que hago y lo que pueda ocurrirme.

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Imagen inicial: es el cuadro Hombre ante el abismo de niebla de Caspar Friedrich como si lo hubiera pintado Baskiat, según la interpretación de Nano Banana.

Siete fracturas (II). La Epistemia

Publicado: 29 diciembre 2025 en Ética y moral, Ciencias de la computación, Filosofía de la mente, Teoría del conocimiento
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Continuamos nuestro diálogo con el artículo «Epistemological Fault Lines Between Human and Artificial Intelligence» de Quattrociocchi, Capraro y Perc: 

(5) Fractura causal (Causality fault): Los humanos razonamos causalmente, es decir, imaginamos contrafácticos y buscamos las explicaciones, las causas de los sucesos. Por el contrario, los LLMs solo encuentran patrones, correlaciones, no explicaciones causales. Y todo hombre de bien con una mínima formación epistemológica (tristemente, algo que hoy no abunda) tiene tatuado en el cerebro la máxima: Correlación no implica causalidad. Que dos fenómenos estén correlacionados temporalmente no implica que tengan ninguna relación (Necesariamente hay que ver las divertidas correlaciones espurias de Tyler Vigen), y que los LLMs no sean capaces de ver esto es de suma gravedad: Pueden cometer errores de bulto. Y es que esto es una limitación esencial de los sistemas estadísticos. Si solo operas basándote en frecuencias estadísticas, solo puedes encontrar correlaciones. 

Objeción: el tema de la causalidad es otro problema que ha atravesado la historia de la filosofía sin solución aparente. Habría autores que defenderían que la causalidad no existe, que todo son correlaciones. Así, desde la clásica negación moderna de David Hume, tendríamos también a autores más contemporáneos como Ernst Mach o Bertrand Russell, o, en la actualidad, a van Fraassen quienes, mutatis mutandi, niegan la realidad ontológica de la causalidad. Y es que la pregunta sigue en pie: ¿Cómo los humanos diferenciamos la causalidad de la mera correlación? En teoría porque encontramos mecanismos causales, pero no siempre ocurre así. Cuando llueve, yo creo que la causa de las gotas que caen sobre mí son las nubes, pero puedo ignorar perfectamente el mecanismo físico que causa la lluvia. Es más, creo que en gran parte de lo que hacemos en nuestra vida cotidiana, ignoramos los mecanismos causales, más cuando estamos rodeados de complejos artefactos tecnológicos ¿Alguien sabría describir con precisión el mecanismo causal que va desde que enciendes la tele hasta que aparece el logo de Netflix? Si nosotros solo operamos por correlaciones en la mayoría de nuestras acciones y si en una gran mayoría de veces las correlaciones implican causalidades, una máquina que solo opera por correlaciones será competente en la mayoría de los casos. Por eso ChatGPT es tan bueno en la mayoría de los casos. Pero sí, todavía tenemos la asignatura pendiente de enseñar a pensar causalmente a las máquinas. Estoy de acuerdo con los autores del artículo en que son dos formas diferentes de pensar. 

(6) Fractura metacognitiva (Metacognitive fault): Los humanos pueden reconocer su propia ignorancia y la de otros, dudar, suspender el juicio, revisar creencias, corregirlas… Para los humanos la incertidumbre es parte constitutiva, esencial, del proceso de conocimiento. Sin embargo, los LLMs no funcionan así, carecen por completo de una representación interna de incertidumbre epistémica. Se ha repetido hasta la saciedad de que solo muestran una apariencia de respuesta coherente, por eso alucinan intentándose la información cuando no la tienen. Los ingenieros están teniendo muchísimas dificultades para solucionar este problema porque, además, la naturaleza recursiva de estos sistemas, hace que un error en pasos iniciales, se repita, e incluso se incremente, en los subsiguientes. Además, si seguimos atacando desde el lado fenomenológico, los LLMs no sienten ningún tipo de irritación ante la duda, de fricción cognitiva, es decir, no les molesta no saber algo, no sufren por la incertidumbre. 

Objeción: se están investigando muchas técnicas para intentar solucionar el problema. La primera y más obvia es hacer un fine tuning al modelo a partir de textos de epistemología intentando enseñarle a rechazar preguntas fuera de su dominio, a declarar ignorancia y a no inventar respuestas. Pero claro, el “no sé” es un output más, no un acto real de suspensión del juicio, no emerge de una evaluación interna de la verdad o falsedad de la información, sino de reglas aprendidas. El sistema no decide no responder sino que genera una respuesta del tipo “no sé” como cualquier otra. Más claro: el sistema no diferencia entre juicios y juicios acerca de los propios juicios, no puede ponerse en modo meta. Otras técnicas como el RAG, chain-of-thought, self-consistency, reflection loops, epistemic signals, etc. adolecen del mismo problema: no hay un segundo orden genuino. Otro camino ha sido el de utilizar verificadores externos controlados por humanos (el sempiterno human-in-the-loop). Quizá pueda funcionar pero el caso es que se estaría externalizando la autoridad epistémica, la metacognición estaría fuera, no dentro del propio sistema. 

(7)  Fractura axiológica (Value fault): Nuestros juicios están cargados de valores, identidad y responsabilidad. Las decisiones tienen consecuencias reales y comprometen al sujeto. Como sostiene Robert Brandom, afirmar algo es asumir un compromiso y quedar expuesto a la corrección. Obviamente, en los LLMs no hay valores propios ni compromiso ni responsabilidad con lo dicho. Parece muy ridículo regañar o castigar a Gemini cuando no nos dá la respuesta correcta. Los LLMs no son agentes morales. 

Objeción: Aquí vale también girar la mirada hacia nosotros: ¿De dónde vienen nuestros valores y propósitos? ¿Qué es lo que nos convierte o nos legitima como agentes morales? Yo aquí suelo ser muy kantiano y me gusta apelar a la intención (lo que Kant llamaba «buena voluntad», gute wille): si una máquina realiza una acción con auténtica intención estará llevando a acabo una acción moral y, por tanto, será un agente moral sujeto a responsabilidad por las consecuencias de la acción. Y aquí hay una tajante diferencia entre el hombre y la IA: las máquinas no tienen intención, solo tienen objetivos. Sus objetivos pueden ser buenos, pero solo en la medida en que han sido configurados de forma externa por humanos. No obstante, el debate no está para nada cerrado, es más, se ha abierto y es muy fecundo e interesante. 

Quattrociocchi, Capraro y Perc llaman, un tanto desafortunadamente a mi juicio, «Epistemia» a este estado distópico en el que ya estamos, o si no al que nos dirigimos muy rápidamente, en el que se sustituye el conocimiento por la persuasión lingüística. Adjunto el fragmento del artículo original donde lo definen (punto VI. p. 8-9):

Definimos la Epistemia como la condición estructural en la que la plausibilidad lingüística sustituye a la evaluación epistémica. Designa un régimen en el que los sistemas producen respuestas sintácticamente bien formadas, semánticamente fluidas y retóricamente convincentes, sin instanciar los procesos mediante los cuales las creencias normalmente se forman, prueban y revisan. El usuario experimenta la posesión de una respuesta sin haber pasado por la labor cognitiva del juicio.

La Epistemia no es una peculiaridad psicológica ni un mal uso transitorio de la tecnología. No se reduce al sesgo de automatización —la tendencia a confiar excesivamente en las recomendaciones automatizadas — ni a un mero problema de atribución de autoridad errónea, en el que los usuarios tratan incorrectamente a un sistema como experto. Tanto el sesgo de automatización como los efectos de autoridad pueden exacerbar la Epistemia, pero presuponen que el sistema subyacente es, al menos en principio, un agente epistémico que podría merecer o no confianza. En el caso de modelos lingüísticos extensos, esta presuposición es falsa. El problema central no es que los usuarios confíen en la fuente incorrecta, sino que interactúan con una fuente que carece de mecanismos internos para formar, mantener o revisar creencias.

La Epistemia es, en cambio, un fenómeno arquitectónico que surge cuando se insertan sistemas generativos en flujos de trabajo epistémicos sin mecanismos internos de referencia, verificación o mantenimiento de creencias. En estas condiciones, la plausibilidad se convierte en un sustituto funcional de la justificación. Lo que se optimiza no es la corrección de las afirmaciones con respecto al mundo, sino su adecuación a una distribución aprendida de usos lingüísticos.

La característica distintiva de la Epistemia es la disociación entre contenido y evaluación. En la cognición humana, el juicio está inmerso en un bucle epistémico: las afirmaciones se contrastan con la evidencia, las creencias chocan con contraejemplos y las conclusiones pueden revisarse a la luz de nueva información y la retroalimentación social. En los sistemas generativos, en cambio, no existe un locus interno donde las afirmaciones puedan ser probadas, retractadas o defendidas. El modelo no distingue entre continuaciones «verdaderas» y «falsas»; distingue entre las más y las menos probables. Lo que se genera no es lo que se sostiene, sino lo que encaja.

La Epistemia es, por lo tanto, el resultado de un desajuste preciso: una competencia lingüística altamente sofisticada sumada a la ausencia de control epistémico. A medida que los sistemas generativos mejoran, este desajuste se vuelve más peligroso, no menos. Cuanto más persuasivo se vuelve el sistema, más fácil es confundir coherencia con corrección, fluidez con fiabilidad y competencia estilística con conocimiento.

Es importante destacar que la Epistemia no depende de las tasas de error. Persiste incluso cuando los sistemas son factualmente precisos. El daño principal no es la producción de falsedades, sino la elusión estructural de la propia evaluación. Cuando las respuestas se entregan de forma definitiva, sin rastros visibles de incertidumbre, conflicto o fundamento probatorio, el usuario se coloca en una posición de pasividad epistémica. El juicio no se ejerce; se consume.

En este sentido, la Epistemia marca una transformación no en lo que se sabe, sino en cómo se produce el conocimiento. Transforma la actividad epistémica de un proceso a un producto. La pregunta operativa ya no es «¿Qué debo creer, dada la evidencia disponible?», sino «¿Qué suena correcto, dado lo que se me presenta?». Los mecanismos de escrutinio, contestación y revisión son reemplazados por mecanismos de aceptación o rechazo inmediato de respuestas prefabricadas.

La Epistemia, por lo tanto, designa una reconfiguración del entorno epistémico: un mundo en el que el acceso a resultados lingüísticamente competentes se vuelve más fácil que el acceso a creencias justificadas, y en el que la experiencia de comprensión se separa de la práctica de la justificación. Es en esta brecha —entre respuestas fluidas y cognición responsable— donde se arraiga una nueva forma de inestabilidad epistémica.

No sé si comparto con los autores esta preocupación por la pérdida de estos valores epistémicos que representan los LLMs porque entiendo que una buena cultura epistemológica es algo que nunca se ha tenido. En cualquier sociedad, solo un reducido número de gente muy cualificada tiene una adecuada formación para evaluar debidamente la justificación de cualquier relato. La gente siempre ha creído en chismes, cuentos de hadas, fantasmas y demás majaderías desde tiempos inmemoriales, y lo sigue haciendo en el presente a pesar de estar ya a más de dos siglos de la Ilustración. Internet está ya muy lleno de fakes y no veo que las alucinaciones de los LLMs vayan a empeorar mucho más esto. En cualquier caso, está bien el golpe de atención ante algo de lo que hay que estar alerta.

Imagen: Versión del Guernica de Picasso como si hubiera sido pintado por Velázquez según Gemini.

Siete fracturas (I)

Publicado: 26 diciembre 2025 en Ciencias de la computación, Filosofía de la mente, Neurociencias, Teoría de la percepción, Teoría del conocimiento
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Voy a establecer aquí un diálogo con el excelente (pre)artículo de Quattrociocchi, Capraro y Perc (2025) Y es que, al menos yo, es así como reflexiono: estableciendo una conversación con otros pensamientos, pensando a partir de lo que piensan otros. Nunca he sabido pensar solo. Quizá otros sepan, y lo hagan magistralmente, pero no es mi caso. Así creo que la primera acción filosófica consiste en elegir muy bien a tu interlocutor. Eso no quiere decir elegir a alguien que piensa como tú, eso no tiene nada que ver, sino elegir a alguien que piense bien, y eso para mí consiste, fundamentalmente, en que argumente con precisión. No me gustan demasiado los aspavientos retóricos ni las florituras literarias. Ya he leído demasiados textos que, al final, eran solo adornos con muy poquito jugo. Por eso los artículos científicos, aunque reconozco la sequedad y farragosidad de muchos de ellos, no me disgustan: son breves, suelen ir al grano y en ellos solo suele haber razonamientos y evidencias. Vamos a ello.

Quattrociocchi, Capraro y Perc van a establecer una radical diferenciación entre lo que hacen los LLMs y el funcionamiento de la cognición humana. Su tesis es contundente: no es que los LLMs no piensen todavía suficientemente bien, no son una simple versión degradada del pensamiento humano que irá mejorando después de más computo, datos, escala y mejores algoritmos. No, el programa de investigación en LLMs no nos está llevando a un progreso, más o menos rápido, hacia la mente humana, sino que la cognición humana y los LLMs parten de principios completamente diferentes y, por tanto, hacen cosas completamente distintas. No van a confluir en un camino final, sino que seguirán rutas divergentes ad infinitum. Los autores del artículo, al igual que LeCun, piensan que los LLMs no son la hoja de ruta, al menos, si queremos construir mentes similares a las humanas.

¿Por qué? Creo que el artículo sintetiza bien muchas de las ideas que hemos escrito durante muchos años en este blog, y otras expuestas por tantos otros filósofos, sobre todo a los dos grandes enfants terribles de la filosofía de la IA: Dreyfus y Searle. En el fondo, como voy a mostrar, todo se puede reducir al duelo de las dos grandes perspectivas en la filosofía de la IA: el enfoque computacionalista y el fenomenológico. Desde luego, desde el segundo, los LLMs no tienen nada que hacer, pero es que incluso desde el primero, yo creo que tampoco demasiado porque, como veremos, ni siquiera veo con claridad similitudes funcionales con la mente humana.

Los autores enumeran siete grandes «fracturas» que evidencian este gran abismo entre mentes y máquinas:

(1) Fractura del anclaje (Grounding fault): subrayada hace mucho por Steven Harnad (lo nombró como Symbol Grounding Problem), la idea está en que los seres humanos anclamos los significados de las cosas en referentes, en objetos, situaciones, estados de cosas, etc. Para mí la palabra «manzana» significa algo porque en mi mente representa a una manzana real, porque está anclada a un objeto real. Sin embargo, los LLMs no tienen referencias, no anclan los significados en el mundo. Según la semántica distribuida en la que se basan, las palabras significan algo solo por cercanía o lejanía geométrica a otras palabras, no por apuntar a nada fuera de las mismas palabras (o del valor numérico de los vectores que representan los tokens). En términos de Harnad, los LLMs estarían encerrados en un diccionario circular, en el que los tokens solo significan en relación a otros tokens. Podríamos objetar que es posible anclar los símbolos si dotamos a la máquina de sensores, de cámaras mediante las que «capten» la realidad. Así, ya tenemos LLMs multimodales capaces de interpretar imágenes con gran maestría. Sí, pero, en el fondo, los LLMs no «ven» la imagen, sino que, verdaderamente, la interpretan como texto, la convierten en sintaxis para procesarla. Toman la foto, la transforman en una enorme matriz en donde cada pixel es un valor numérico y luego allí buscan patrones, exactamente igual que hacen con cualquier otro tipo de datos. Los LLMs viven encerrados en un círculo simbólico del que nadie sabe cómo sacarlos.

Objeción: Si nos damos una vuelta por toda la bibliografía científica en torno a la percepción, por ejemplo, del ojo (lo más estudiado), parece que podría encajar con la idea del procesamiento computacional (De hecho, las redes neuronales artificiales como el perceptron o las redes convolucionales se inspiran en la neurobiología de la percepción). En la retina existen millones de células fotosensibles (los famosos conos y bastones), que traducen la información lumínica a pulsos nerviosos, y éstos sí que parecen comportarse como interruptores binarios que conducen la información a través del nervio óptico a diferentes zonas del cerebro. A día de hoy no sabemos cómo a partir de aquí se genera la imagen integrada que constituye una imagen visual (es el binding problem). Honestamente no sabemos casi nada (por mucho que nos vendan narrativas con apariencia de conocimiento completo), pero lo poco que sí sabemos encaja con la idea de un procesamiento computacional. Y es que el problema está en cuál puede ser la explicación diferente: ¿cómo se puede explicar el anclaje simbólico de un concepto a una imagen de otra forma? ¿Cómo salimos los humanos de este círculo simbólico? Mi humilde opinión es que solo sabemos una pequeña parte de película y que todo es bastante más complejo. Creo que el cerebro opera a muchísimos niveles y que el disparo eléctrico es solo uno de ellos, por lo que nuestros actuales modelos computaciones son todavía solo pobres caricaturas de la realidad.

(2) Fractura de análisis (Parsing fault): parece muy obvio que el cerebro humano no segmenta el lenguaje mecánicamente en tokens a los que asigna un peso estadístico. Da más bien la impresión que utilizamos bloques completos con significado, esquemas conceptuales, reglas de inferencia, usos lingüísticos, contextos culturales, valoraciones de relevancia práctica… en fin, todas esas cosas de las que nos ha hablado la lingüística durante muchos años. Parece muy obvio que la mente no hace reajustes de pesos por backpropagation cada vez que no acierta el significado de una palabra.

Objeción: A lo mejor, a nivel sub-simbólico e inconsciente sí que lo hace de alguna manera así, aunque nuestra consciencia no lo capte de ese modo al hablar o escribir. A fin de cuentas, yo estructuro gramaticalmente mis frases de manera competente sin estar pensando conscientemente en conjugar el verbo o poner tal preposición delante o detrás de tal adverbio. Sí, pero aún así creo cuando ejecutamos el lenguaje lo hacemos a partir de un trabajo en equipo de esa parte inconsciente y automática, y de otra consciente que dirige y selecciona. No veo eso reflejado en la arquitectura de los LLMs.

(3) Fractura de experiencia (Experience fault): Nuestros juicios sobre el mundo se apoyan en nuestra memoria episódica, en intuiciones adquiridas, comprensión tácita, psicología intuitiva o nuestra física de sentido común. Mediante estas capacidades ponderamos la plausibilidad de los acontecimientos en el mundo. Nada de eso parece darse en los LLMs. No tienen ningún tipo de biografía, de trayectoria vital, de aprendizaje histórico que dé sentido a su afirmación y acciones. Sí, aprenden, pero desde luego ese aprendizaje no tiene nada que ver con el nuestro. Ningún LLM ha aprendido a desconfiar de las personas después de haber sufrido bullying en la escuela. Es por esto que me hizo mucha gracia este artículo en el que psicoanalizan a Grok, Gemini y ChatGPT ¿A qué entidad, a «quién» pensaban que estaban psicoanalizando? Y encima llegaban a conclusiones como que estos sistemas generan narrativas coherentes sobre infancias traumáticas con padres estrictos y miedo al error y al reemplazo… ¿Están de broma? No hay pasado, no hay una línea temporal captada por un individuo en la que se ordene ese pasado traumático, no hay ningún tipo de sujeto psicológico capaz de sentir miedo, estrés, ansiedad… ¿No saben que un LLM es un motor de inferencia estadística que genera texto convincente con un claro sesgo afirmativo hacia lo que el usuario quiere leer?

Objeción: Aunque los LLMs no son así en principio, podríamos diseñar un sistema con historia propia, con una narrativa coherente desde su comienzo, que sea capaz de secuenciar temporalmente los sucesos que ocurrieron durante esa trayectoria, etc. Sí, podríamos diseñar un LLM así, pero eso solo le otorgaría coherencia narrativa ¿Toda nuestra identidad psicológica se reduce a «ser una historia coherente»? Obviamente no. Pensemos el alguien que sufre de amnesia retrógrada. Ha perdido sus recuerdos, pero sigue siendo él como entidad subjetiva capaz de pensar, sentir, etc. Y es que los LLMs son solo palabras, son solo generadores de lenguaje, y yo creo que las mentes humanas somos bastante más que lenguaje.

(4) Fractura motivacional (Motivational fault): Los LLMs no sienten ningún tipo de deseo por conseguir sus objetivos, no sienten motivación hacia ningún fin propio, no se preocupan por intereses ni metas internas. Me gusta decir que las máquinas siempre están perfectamente motivadas: tienen un objetivo externo y siempre lo persiguen con absoluta obstinación, sin ningún tipo de bajón motivacional, dando siempre el 100%. No se desaniman, son despiadadamente implacables como tan bien se nos mostró en el Terminator de Cameron.

Objeción: Los actuales modelos razonadores son capaces de descomponer un objetivo en subobjetivos, y de ese modo podrían ponderar la relevancia de unos subobjetivos sobre otros, dedicando más tiempo a unos que a otros. Serían entonces capaces de elegir fines internos propios en función de la relevancia para el objetivo final y, en este sentido, podrían apostar por «esforzarse más» en los que creen más relevantes. De acuerdo, aquí sí que podríamos diseñar un modelo funcional con cierta similitud con el humano, sin embargo, seguiríamos fallando en el aspecto fenomenológico: la máquina continuaría sin sentir deseo ni motivación real hacia su objetivo. Las computadoras no sienten sed ni hambre, no sienten necesidades ni biológicas ni psicológicas de ningún tipo.

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Para no alargarme demasiado, seguiremos con las tres fracturas que nos faltan en otra entrada.

P.D.: la imagen al comienzo de la entrada es una fotografía antigua de un sistema de control de un reactor nuclear, tal y como hubiera sido pintado por Velázquez según ChatGPT.

No, ni los LLMs son conscientes ni mi smartphone tiene hambre

Publicado: 15 noviembre 2025 en Ciencias de la computación, Filosofía de la mente, Neurociencias, Tecnología
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Llevo unos días un tanto consternado porque, a pesar de que estoy completamente seguro que mi blog es leído fervientemente en Silicon Valley, ahora se están duplicando los trabajos y publicaciones que hablan de consciencia en grandes modelos de lenguaje con desenfadada frescura y sin demasiado pudor. No obstante, también me da cierta alegría que el campo de la machine consciousness, que lleva décadas estancado (si es que alguna vez llegó a arrancar), parezca acaparar cierto interés por parte de nuevos investigadores.

El otro día discutí brevemente en X con el prestigioso informático teórico alemán Joscha Bach, uno de los defensores de que la consciencia es un proceso plenamente implementable en una computadora, un proceso de alto nivel mediante el que se experimenta la realidad como una simulación funcional, que el organismo utiliza para orientarse en el mundo (idea muy similar a la ATTENTION SCHEMA THEORY de Michael Graziano o a la postura de Karl Friston). Lo interesante es que a la conversación se unieron otros interlocutores que, en línea con Bach, me presentaron objeciones. El debate estuvo comedido y fluyó bien. A veces, X no es el pozo de basura que suele ser, sino que se puede conocer gente interesante, se puede dialogar de forma educada y compartir  buena información. Es la red en la que estoy más activo (si os apetece soy @vnmachine).

Voy a ofrecer aquí un pequeño diálogo inspirado en esas conversaciones. En negrita las preguntas de mis interlocutores:

1. Si no sabemos lo que es la consciencia, ¿cómo se puede asegurar categóricamente que la IA no es consciente?

a) En ciencia (y en filosofía) no se puede afirmar nada categóricamente (Eso solo puede hacerse en demostraciones lógicas). Además, acusar a tu interlocutor de parecer mostrar demasiada certeza solo por afirmar o negar algo, es una técnica retórica fea que puede usarse con cualquier afirmación y que intenta, de forma mezquina, señalar al afirmante como dogmático. Si yo digo que Beijín es la capital de China, se me puede acusar de lo mismo. Verdaderamente no estoy 100% seguro. No he estado allí, no he hablado con las autoridades chinas para que me informen con claridad de la ubicación de su capital. Es más, incluso si hubiese hecho eso podíamos seguir manteniendo la duda, apelando a que podríamos estar en Matrix, en el Show de Truman o soñando.

b) No sé con absoluta certeza si los LLMs son conscientes, solo digo que hay tantas razones para sostenerlo que las que hay para decirlo de mi smartphone. Quizá mi smartphone sea consciente como afirma el panpsiquismo, pero si no aceptamos el panpsiquismo (y no lo aceptamos), difícilmente creeremos que tanto mi smartphone como ChatGPT son conscientes.

c) En ciencia (y en filosofía), la carga de la prueba es de quien afirma, no de quién niega. Si un ingeniero me dice que los LLMs son conscientes, es ese mismo ingeniero el que tiene que aportarme evidencias a favor de su tesis. Desde mi punto de vista (y tengo razón, jaja), no hay evidencias suficientes (ni de lejos), para justificar que los LLMs son conscientes. Que dispongamos de unos motores de inferencia estadística que han mostrado una excelente solvencia en el manejo del lenguaje o, incluso si se quiere, que han mostrado una fuerte inteligencia, no dice nada acerca de su consciencia. Hay una clara confusión entre las habilidades cognitivas superiores y la consciencia, cuando, verdaderamente, no tienen porqué tener nada que ver. Hay un acuerdo, más o menos explícito, entre los investigadores que se dedican a la consciencia, en hablar de consciencia en organismos vivos con una inteligencia muy limitada. Si aceptamos que un pez puede ser consciente y aceptamos también que un pez no es un animal muy inteligente, parece que no hacen falta unas altas habilidades cognitivas para la consciencia.

d) Sí que sabemos cosas de la consciencia, y cada vez más. Hace unas décadas dedicarte a investigar la consciencia era poco menos que un suicidio académico, pero en el presente ha renacido con mucha fuerza el estudio sobre la consciencia. Y, para sorpresa de nadie, lo que sabemos de la consciencia, no encaja para nada en el funcionamiento de los LLMs. Desarrollamos esto en la respuesta b de la pregunta 4.

2. Verdaderamente, solo tienes certeza de que tú eres consciente. Cuando otorgamos consciencia a nuestros congéneres o a otros seres vivos lo hacemos solo a través de la observación de la conducta. Si vemos que las máquinas se comportan igual que nosotros, ¿no estaríamos exigiéndoles algo que no exigimos a los demás para otorgarles consciencia?

De nuevo volvemos al problema de la innecesaria certeza. Yo solo estoy seguro de que yo soy consciente (Y ni eso: véase la crítica de Hume a Descartes), pero parece muy, pero que muy, razonable, pensar que organismos que se comportan como yo son conscientes. Así, parece de sentido común decir que mi padre, mi madre, mis hermanos, mis vecinos, etc. son conscientes. Y por si alguien no le parece suficiente podemos recurrir al argumento de la mejor teoría, que viene a decir que es razonable escoger una tesis, a pesar de que se alberguen dudas sobre ella, sencillamente porque la opuesta es muy mala. En este caso prefiero creer en que los demás seres humanos y parte del mundo animal son conscientes, a creer lo contrario, a saber, que los demás humanos que conozco son una especie de robots desalmados que se hacen pasar por seres conscientes para ignoro qué maquiavélico plan.

Pero entonces, si las máquinas se comportan como los seres conscientes ¿esto no basta? No, y me explico. No solo creemos que los demás humanos tienen consciencia porque se comporten como si la tuviesen, sino porque, interiormente, disponen de un sistema nervioso igual que el nuestro. Pensemos qué diríamos si vemos a un hombre comportándose igual que un humano consciente, pero luego descubrimos que carece absolutamente de cerebro y de todo sistema nervioso… ¿No pensaríamos entonces que su consciencia ha sido impostada de alguna extraña forma? Imaginad la macabra visión: ¡una marioneta vacía comportándose como una persona! ¿Por qué nos sentiríamos horrorizados? Porque para otorgar consciencia la conducta es insuficiente, hace falta «abrir el capó» y ver la máquina por dentro. Y aquí es donde las semejanzas se derrumban: los LLMs no tienen semejanza alguna con el tejido nervioso de los seres vivos. Si queréis echad un vistazo al artículo de Pham, Matsui y Chikazoe (2023), o al de Katyal, Parent y Alicea (2021), si bien es algo que parece bastante obvio ya a bote pronto: las redes neuronales artificiales son una casi infantil simplificación de la insondable riqueza del tejido nervioso del cerebro humano.

3. Eres un chauvinista del carbono. Nada nos dice que la consciencia solo pueda darse en sistemas nerviosos ¿Qué tiene de especial el carbono que no tenga el silicio?

De nuevo, moviendo la carga de la prueba al que niega. No estoy diciendo que la consciencia solo pueda darse en seres biológicos, solo estoy diciendo que, de momento, solo la conocemos en seres biológicos. Entonces, a falta de saber más, parece una buena hoja de ruta, primero investigar para conocer mejor, y luego intentar emular, lo que sea que ocurra en los sistemas biológicos que genere consciencia. Lo que me parece no solo muy prematuro, sino incluso rozando lo intelectualmente deshonesto, es, dado el estado de la cuestión, sostener que sí, que ya tenemos consciencia en silicio.

4. Vale, pero para que algo cumpla la misma función no tiene por qué darse en el mismo substrato. La música, por ejemplo. Una sinfonía de Mozart  puede ejecutarse desde una cinta de radiocassette, desde los surcos de un vinilo,  desde los voltajes de un circuito o desde las cuerdas de un violín, y no tenemos ningún problema en decir que es la misma música. Si conductual o funcionalmente, replicamos la consciencia en máquinas (lo que se llama en filosofía de la mente consciencia funcional o de acceso), ¿qué más da el sustrato? Por tanto, si los LLMs se comportan funcionalmente como seres conscientes ¿por qué no les atribuímos consciencia?

Una argumentación más interesante. En este blog ya hemos hablado varias veces sobre los problemas de la tesis de la independencia de substrato o realizabilidad múltiple, pero vamos aceptarlo por mor de la argumentación. Aceptamos que si conseguimos replicar funcionalmente la consciencia en una máquina esa máquina es consciente. Sin embargo, dos objeciones serias:

a) No conocemos bien la función de la consciencia. Todo parece indicar que algo tan aparentemente sofisticado no es un epifenómeno, sino que tiene que ser una adaptación biológica, tiene que tener alguna función biológica. El problema está en que si tú puedes construir una máquina que hace todo lo que hace un ser consciente, pero sin consciencia, ¿para qué entonces la consciencia? Por ejemplo, si una máquina lee la longitud de onda de la luz que llega a su sensor y determina que su objeto es «rojo» sin sentir en ningún momento el qualia «rojo», ¿para qué vale el qualia rojo? Algunos, como mi querido Dan Dennett o Patricia Churchland, optaron por quitar de en medio los qualia designándolos como un concepto obsoleto tal como lo es el flogisto, el éter o el calórico, a la vez que hacen malabares para no prescindir de algo tan real y obvio para todo ser humano como es la experiencia consciente. Yo no lo tengo nada claro y ahí ando a vueltas con unos y con otros, pero el caso es que si no conocemos bien la función de la consciencia, razón de más para ser prudentes a la hora de afirmar que los LLMs son conscientes.

b) Sí que sabemos algunas cosas de la consciencia y no se ajustan, para nada, a las cualidades de los LLMs. Siempre recurro a la lista que hace Gerald Edelman y Giulio Tononi en el magnífico El Universo de la consciencia. Allí nos dan una buena serie de características de la consciencia. Por ejemplo, su privacidad (nadie más tiene acceso a mi experiencia), su carácter unitario e integrado (mi experiencia consciente se me presenta como un todo coherente de todas mis modalidades sensoriales), variada en intensidad (puedo estar muy atento a algo o apenas darme cuenta), dirigida (mediante la atención), quizá equiparable a la memoria a corto plazo, con un funcionamiento serial y limitado (no se nos da bien la multitarea consciente) y parecida a un flujo contínuo (la famosa definición de William James). La consciencia parece un «espacio» subjetivo, un «lugar» en el que sentimos, deseamos, sufrimos, anhelamos, amamos, odiamos, percibimos el paso del tiempo, saboreamos un sabroso filete, olemos el aroma de un embriagador perfume, tenemos orgásmos, nos duelen las muelas, sentimos miedo al leer un libro de Stephen King, envidiamos el nuevo coche del vecino… La consciencia es ese extraño lugar donde transcurre nuestra vida y sin el cual nada tendría ni el más mínimo sentido. Es por eso que decimos que el único órgano que no querríamos que nos trasplantaran es el cerebro, porque ahí, de alguna extraña manera, se entreteje nuestra experiencia consciente. Entonces, cuando hablamos de esta riqueza del mundo consciente y luego analizamos el funcionamiento de un LLM… ¿Alguien encuentra algún encaje? ¿Tiene algo que ver el mecanismo de transformers que pondera la importancia de cada token dentro de un contexto lingüístico con todo lo que acabamos de decir? ¿En serio que alguien puede creer verdaderamente que un LLM tiene ese espacio subjetivo en el que sufre, ríe, sueña… solo porque coloca tokens de forma adecuada? ¡Eso es un non sequitur de libro!

5. Tu perspectiva es terriblemente antropocéntrica. Es posible que la máquina no tenga una experiencia consciente similar a la humana ¿Cómo te atreves a poner la consciencia humana como vara de medir toda consciencia?

Pues sí amigo, mi perspectiva es antropocéntrica porque lamentablemente no tengo ni la más remota idea de cómo será otro tipo de consciencia (Recordad el murciélago de Nagel). Y lo que hacen en la actualidad los ingenieros que intentan crear consciencia en máquinas es intentar imitar las cualidades de la consciencia humana en dichas máquinas ¿Qué podemos hacer si no? Ojalá conociéramos qué se siente al ser una estrella de mar (si es que se siente algo) pero a día de hoy no nos queda otra que trabajar con lo que sabemos.

Además, argumentar de esa manera es cometer mi querida falacia del falso escocés: cambiar la definición en el curso de la discusión para que se reencaje. Me explico. Te propongo argumentos en contra de la idea de que un LLM sea consciente, y cuando no los puedes rebatir redefines tu posición: pues consciencia a lo mejor no es eso, a lo mejor las máquinas tiene otra cosa diferente. Y por supuesto, no dices absolutamente nada de esa cosa diferente que «sienten» las máquinas. Y otra vez más la carga de la prueba: si dices que las máquinas tienen otra forma de sentir el mundo tienes que traerme argumentos y evidencias a favor de eso, no pedirme a mí que te demuestre que eso no es posible.

6. A fin de cuentas, tanto las máquinas como nosotros solo somos un conjunto de átomos, ¿por qué entonces no vamos a poder construir consciencia sintética?

Tienes toda la razón, nadie dice que no vayamos a poder construir nunca consciencia sintética ¡Yo mismo trabajo en intentar conseguirlo! Pero eso no dice nada en contra de la afirmación de que los LLMs no son conscientes. Sí, la consciencia ha de responder a una combinación concreta de átomos, pero te aseguro que los LLMs no constituyen la configuración de átomos adecuada.

7. Los nazis exterminaron judíos negándoles su humanidad, al igual que ahora los israelitas hacen lo mismo con los palestinos. Cuando deshumanizamos a otros seres humanos, justificamos su maltrato ¿No estarás justificando eso mismo con las máquinas? ¿Y si verdaderamente fueran conscientes y capaces de sufrir? ¿No habría ya que otorgarles derechos y defensa legal? Desde tu postura estaríamos negándoles estos derechos ¡Estas justificando un apartheid del silicio!

En términos generales, en mi vida defiendo que no hay que tener actitudes destructivas con nada ni con nadie: obviamente con personas y animales (en mi casa me cuesta hasta matar a una mosca), pero también con máquinas y objetos. A mis hijos les digo que hay que tratar bien todas las cosas, y me enfado mucho cuando rompen algo por romperlo. Dicho esto, yo haría una llamada de precaución cuando nos estuviéramos acercando bastante más a la consciencia. Si, verdaderamente, comenzáramos a construir dispositivos en los que comienza a entreverse con rigor y seriedad la posibilidad de que puedan sufrir, habría que supervisar experimentos y legislar. Siempre he defendido la idea que allí donde exista la posibilidad de sufrimiento, allí hay un sujeto de derechos. Sin embargo, tranquilos, a día de hoy estamos tan lejos de construir consciencia en máquinas que no tienes que preocuparte por borrar un programa o porque tu smartphone pase «hambre». Tengo instalado en mi ordenador LM Studio, un software para ejecutar LLMs en local. He descargado y ejecutado algunas versiones de Llama, Mistral o Gemma, y después de juguetear un rato las he borrado ¿Habrán sufrido por ser eliminadas? ¿Lo que he hecho puede ser equivalente a matar gatitos? No, por Dios. Seamos serios.

DOS IDEAS CLAVE:

1. Se confunde constantemente el concepto de información con el de consciencia. Si yo hago un pequeño robot para que llegue a una meta esquivando obstáculos en un circuito, podría programarlo con un «contador de dolor» que sume 1 cada vez que el robot colisiona con un objeto. Entonces, programo una red neuronal artificial para que minimice la función del contador del dolor. Pongo el robot en el circuito (mejor en una simulación para ahorrar muchísimo tiempo) y entreno a la red. Todo funciona muy bien y consigo que el robot esquive obstáculos y llegue a la meta sin problemas. Incluso si observamos sus movimientos, vemos que son muy gráciles, casi como los de un ser vivo en el mundo real. Entonces nos preguntamos: ¿siente dolor mi robot cada vez que se choca con un obstáculo? ¿Siente deseo de llegar a la meta? NO, claro que NO. El robot tiene información de su entorno, pero no consciencia. Incluso si hacemos que el robot sea mucho más inteligente añadiéndole funciones: un mapa tridimensional, ajustes de control de aceleración, algoritmos de optimización de trayectorias… NO, nada de eso va a dar un ápice de consciencia al robot. Estamos confundiendo tener información de algo con ser conscientes de algo, por lo que sumar más y más información podrá hacer la máquina más inteligente, pero no más consciente.

Mi smartphone tiene cierto «auto-conocimiento» de sí mismo: «sabe» de su nivel de batería. El indicador de la pantalla se llega a poner rojo cuando la batería está muy baja ¿Tiene mi smartphone auotoconsciencia? ¿Comienza a sentir mi smartphone hambre cuando tiene la batería al 20%? No, de hecho es que mi smartphone no tiene un sí-mismo, no tiene un «sujeto» que «sepa» lo que le ocurre, no tiene ninguna identidad que delimite qué es su «Yo» y qué no lo es. Esto lo hablamos más detenidamente en esta entrada.

2. Se confunde el hecho de que la simulación computacional sea una maravillosa herramienta para estudiar la mente con la tesis de que la mente es una simulación computacional. De nuevo voy a repetir una muy manida metáfora para explicar esta idea: En tu ordenador creas una excelente simulación de una vaca con un altísimo nivel de detalle. En la granja virtual que has creado para ella, la vaca se comporta de manera absolutamente indistinguible de una vaca real. Es más, tu programa es tan bueno que te podría servir de herramienta para predecir el comportamiento de vacas reales. Sin embargo, la vaca de tu simulación no podrá darte leche que tú puedas saborear. Por mucho que la ordeñes virtualmente, su leche no te quitará el hambre. Solo podrá darte leche simulada. Pues igual nos pasa con la consciencia. Las herramientas matemáticas que simulan comportamientos conscientes podrán ser muy útiles guías de la investigación, pero no son conscientes. Se está confundiendo el mapa con el territorio.

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Herramientas cognitivas X

Publicado: 26 octubre 2025 en Ética y moral, Educación, Filosofía del lenguaje, Filosofía general, Teoría del conocimiento
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Continuamos con la colección:

«Nunca sabes de qué peor suerte te ha salvado tu mala suerte». Frase atribuida al escritor Cormac McCarthy en su libro No Country for Old Men (del que los Coen hicieron la fantástica película que inmortalizó al personaje interpretado por Javier Bardem, Anton Chigurh). Cuando haces un amargo análisis de tu vida y piensas que eres un desgraciado, verdaderamente, no sabes si tu desgracia te ha salvado de una vida aún más desgraciada. Y es que, realmente, ignoramos completamente lo que nos hubiera deparado escoger otros caminos. La conclusión no puede ser más estoica: acepta lo que te viene porque nunca sabrás si fue lo peor, o lo menos malo de entre otros futuros peores. 

Lo que diga la rubia. Utilicé esta expresión por primera vez en una divertida, y pedagógica, discusión en la red con el filósofo Jesús Zamora. La usé para referirme a cuando apelamos a lo que la ciencia dice sobre un asunto para zanjar una polémica. Solemos decir: «Sobre esto no hay discusión, la ciencia ya ha demostrado tal o cual». Esto tiene una parte buena y una parte mala. La buena es que el conocimiento científico es el conocimiento más fiable del que disponemos, por lo que intentar justificar una tesis apelando a él es de lo más saludable (de aquí la belleza de la rubia), y los filósofos deberían recurrir a él muchísimo más de lo que lo hacen. Sin embargo, apelar a la rubia no tiene en cuenta que el conocimiento científico no es infalible y es, en términos generales, bastante precario (la rubia es tonta. Perdonad por el machismo). Me explico: sobre todo en temas controvertidos, uno se da cuenta de que hay artículos científicos a la carta, para defender cualquier postura (el cherry picking está a la orden del día); o también se comprueba que hay artículos cuya validez hay que coger con muchas pinzas (muestras muy insuficientes y probablemente contaminadas, metodología bastante pobre o dudosa, no han sido replicados…). En general, yo al menos, para aceptar una verdad empírica con cierta certeza, espero varios artículos en la misma dirección, metaanálisis, artículos del estado del arte, white papers… Y eso es un gran problema porque lleva tiempo, esfuerzo y, además, en muchos casos no hay solución porque no hay respuesta concluyente, porque muchas cosas todavía no se saben con certeza (y quién sabe si se sabrán más adelante). Al igual que pasa en la filosofía, en la mayoría de las ciencias, las grandes cuestiones permanecen abiertas, discutidas durante siglos y en continua revisión. La ciencia no es, desde luego, un conjunto de verdades indudables. Así que os animo a defender mucho más lo que diga la rubia, pero teniendo muy en cuenta que las rubias son tontas (de nuevo perdón). 

Verschlimmbessern. Es una palabra alemana que viene a significar «Empeorar más las cosas mientras se intentan arreglar». Es una pena que no tengamos una palabra para esto en castellano, porque la veo muy necesaria: ¿Cuántas veces se estropea algo mucho más en nuestro intento de arreglarlo? Es más, ¿cuántas veces estropeamos algo por intentar mejorarlo sin que ni siquiera funcionara mal antes? De hecho, creo que, en cómputos globales, casi me atrevería a decir que esos penosos intentos de arreglo han hecho más daño a la humanidad que las propias averías. Gran consejo: si algo funciona, no lo toques. 

Paradoja del Nirvana. Consiste en proponer una solución perfecta, aunque inalcanzable, para un determinado problema, de modo que cualquier otra solución imperfecta, pero viable se invalida. En consecuencia, se paraliza cualquier solución. O dicho en la frase atribuida a Voltaire: «Lo mejor es enemigo de lo bueno». Y es que yo he sido siempre enemigo de lo perfecto, de lo puro… ¿Cuántas veces me ha pasado que no sigo escribiendo un buen texto únicamente porque no es perfecto? Si buscas la perfección, jamás harás nada, siempre estarás enfadado, frustrado ante una realidad siempre imperfecta, incompleta, fallida… ¿Cuántas mujeres se han quedado solteras por esperar a su príncipe azul?

Dato no mata relato. Desgraciadamente así es. Conocí a mi mujer en un instituto de secundaria en donde trabajé (Ella es profesora de matemáticas). Cuando empezamos a salir, nos fuimos de excursión de fin de curso con los alumnos a un crucero por el Mediterráneo. Un año y pico después nació mi primera hija. El caso es que se extendió el rumor de que la niña había sido engendrada en ese «romántico crucero del amor». Si hacemos un sencillo cálculo, no cuadran las cuentas: mi hija nació unos cuantos meses más tarde de los nueve meses después del crucero. Era matemáticamente imposible que fuese engendrara en un camarote frente a las costas de Sicilia, pero el relato era demasiado bonito para ser falso. A pesar de que en algunas clases expliqué a los alumnos de tal imposibilidad, dio completamente igual. Años después se seguía contando que mi hija, cual Afrodita, nació de las espumas del Mediterráneo. La creencia en los relatos es muchísimo más fuerte que la creencia en los datos. Moraleja: no creo que sea buena idea combatir los relatos con otros relatos. Sería combatir mentiras con mentiras. Entonces no nos queda otra que no minusvalorar el enorme poder de los relatos y redoblar nuestros esfuerzos por combatirlos en todos los frentes. La Ilustración fue insuficiente, es necesaria otra y mucho más fuerte. En eso estamos. 

Sin paper no follo. Esta es la rubia enfadada con razón. Estoy sumamente harto de encontrar textos de aclamados filósofos soltar afirmaciones basadas exclusivamente en su experiencia personal, o en las lecturas escritas por otros que también se basaban exclusivamente en su experiencia personal. Cuando alguien dice, por ejemplo, «Vivimos en una época de decadencia moral sin precedentes», hay que decirle: ¿Cómo lo sabes? Quiero que precises lo que entiendes por «decadencia» y por «moral», y quiero un análisis comparativo entre distintas épocas que justifique tu afirmación, quiero el estudio estadístico en el que se vea con claridad el aumento de conductas inmorales. Si quieres hablar de la realidad y que tu afirmación sea universalizable, necesariamente, tienes que basarte en estudios de campo, tienes que basarte en datos. Si quieres que tu opinión pase de ser una opinión de cuñado a algo más serio, documéntate, porque he follado ya demasiadas veces sin paper, y no quiero contagiarme de ninguna enfermedad de transmisión pseudointelectual.  

Posibilidad nomológica. Hace referencia a la afirmación de que no existe ninguna norma que prohíba la posibilidad de algo. Por ejemplo, es muy común pensar, por ejemplo, que llegaremos a Marte, que curaremos el cáncer (o todas las enfermedades), viviremos doscientos años (o incluso seremos inmortales), que podremos subir nuestra mente a un ordenador… ¿Qué evidencia científica hay a favor de todo esto? Escasa o, al menos, insuficiente para respaldar la posibilidad. Verdaderamente, no sabemos si podremos o no, pero hay un optimismo desaforado con respecto a las posibilidades de la tecnología (Esa es la crítica fundamental que yo hago al transhumanismo: viven en un optimismo ciego, cuasi religioso). Y en último término, el argumento que utilizan para defenderse es la posibilidad nomológica: como nadie ha dicho de forma concluyente que no se puede, sí se puede. Desde luego, como argumento es bastante pobre: recordemos que la carga de la prueba es para quien afirma, y si quien afirma solo dice que nadie le ha dicho hasta ahora que no…   

«Los límites de mi lenguaje son los límites de mi mundo». Muy manida cita de Wittgenstein, pero no por ello menos cierta. Cuando escucho a algunos alumnos hablar entre ellos y compruebo la extrema pobreza de su vocabulario, de sus estructuras gramaticales, de sus descripciones… ¿Cómo de pequeño, empobrecido, miserable, y a la postre disfuncional, es su mundo? Veo esa falta de detalle, de agudeza, de finura… No hay ironías, no hay dobles sentidos, como si miraras la realidad con trece dioptrías en en cada ojo, siempre como un elefante en una cacharrería. Pero lo peor es que esos límites lingüísticos también suponen límites a lo que pueden imaginar, a los futuros posibles que ellos deberían crear. Tengo alumnos de diecisiete años que no quieren salir de su pueblo, que no les interesa saber qué hay más allá de la finca de su abuelo. Vidas enteras vividas en un radio de cuatro kilómetros. Y así creo que una buena definición de educación podría ser, precisamente, esta: ampliar mundos, sacar a esos chicos de su pueblucho inmundo y enseñarles a soñar con realidades mucho mejores. La educación ha de suponer siempre una ruptura de fronteras, una fractura de hábitos, tópicos y lugares comunes. La educación ha de violentar un pensamiento perezoso y aletargado por la siempre cateta y provinciana costumbre. Salimos de la Edad Media cuando el mundo se hizo inmenso, cuando descubrimos que había mucho por descubrir. Enseñemos entonces inmensidades. 

Imagen: Canción de amor (1914) de Giorgio de Chirico. 

Herramientas cognitivas IX

Publicado: 22 septiembre 2025 en Ética y moral, Filosofía general, Teoría del conocimiento
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Seguimos con nuestra colección de píldoras mentales: 

Tener razón estando equivocado. En la agradable terraza de un bar sevillano, discutía yo con mi cuñada sobre la, a mi juicio, excesiva preocupación que suele mostrar ella por las características y composición de los alimentos que toma. Es la típica persona, cada vez más común hoy, que defiende que la mayoría de lo que comemos contiene un montón de «química» altamente nociva para la salud. Por aquel agosto de 2019 estaba embarazada, por lo que mantenía una estricta revisión de todo lo que ingería. Así, jamás comía jamón serrano, queso, patés, pescados y mariscos crudos, etc. Entonces pedimos unas tostas de carne mechada. Ella, inmediatamente sospechó que la carne mechada podría no estar en buen estado o no haber sido cocinada con suficientemente cuidado, por lo que podría contener  la famosa bacteria Listeria monocytogenes. Yo le espeté que no se preocupara tanto, que las probabilidades de que eso ocurriera eran bajísimas, que si pensamos de ese modo no deberíamos ni salir a la calle a riesgo de que nos caiga un rayo. La carne mechada es una de las tapas más famosas de Sevilla, sirviéndose diariamente miles de raciones en la ciudad y no se había notificado nunca ningún caso de listeriosis asociado a su consumo. La carne mechada no es carne cruda (esa sí que no se recomienda a las embarazadas), sino que es cocida, habitualmente, en olla a presión. ¿Qué probabilidad habría entonces de comer una ración que no hubiera sido cocinada adecuadamente y que, además, contuviera bacterias de listeria? ¿Cuántos órdenes de magnitud por debajo del uno por ciento? Pues en agosto de 2019 se dio en Sevilla un brote de listeriosis asociada al consumo de carne mechada (El único que se ha dado hasta la fecha en la que escribo este texto). Mi cuñada, algunos miembros más de mi familia y yo nos infectamos. Afortunadamente, no tuvo ningún problema en su embarazo (si bien pasó varios días ingresada en observación en el hospital) y el que lo pasó peor fui yo, unos días con un poco de fiebre y diarreas. Nadie sufrió nada más que un buen susto y mucha perplejidad ante lo que nos pasó. El caso es que, aunque la probabilidad me traicionó salvajemente, como si un dios malvado y con mucha ironía, quisiera castigar mi arrogancia, yo tenía razón: era absolutamente razonable comer carne mechada. Si me encontrara de nuevo en la misma situación, seguiría defendiendo que había que comerla. Y es que se puede tener razón estando equivocado.

Todas las decisiones que has tomado en tu vida te han llevado aquí. No recuerdo ni dónde ni cuándo leí u oí esa frase (perdóneme el autor que no lo cite), pero me parece una sentencia deliciosamente divertida para cuando uno se encuentra en una situación ridícula. Aprender a reírse de uno mismo es todo un arte que se debe cultivar con seria disciplina. En estos tiempos donde el ego lo parece todo, encontrarse frente un estrepitoso y grotesco fracaso, decirse a uno mismo que todas y cada una de las decisiones que ha tomado a lo largo de su larga vida le han llevado a esa irrisoria situación y aún así reírse, es lo más saludable que puede hacerse. Con este sabio consejo te acabo de ahorrar cientos de páginas de estéril autoayuda.

La debilidad de la razón. Cuando era pequeño, pongamos que unos once o doce años, era estrictamente racionalista en en el sentido de creer que, si uno tenía la razón, podía conseguir todo. Me explico. En esos años me dedicaba a jugar con los populares gijoes, unas figuras de acción bélica basadas en una serie de dibujos norteamericana. Estaba entonces enzarzado en una sangrienta batalla cuando un amigo lanzó contra un vehículo mío (Era el Ice Sabre de Cobra) una ristra de misiles. Dicho vehículo estaba armado con unos cañones antimisiles muy potentes que usé sin dudar. Sin embargo, mi amigo no lo aceptó, alegando que esos cañones no podrían destruir sus misiles pues no tenían capacidad antiaérea. Afortunadamente, los vehículos de Gijoe traían un detallado documento gráfico de especificaciones técnicas (yo lo amaba), que podía usarse para zanjar esas disputas. Efectivamente, allí ponía «Rear side mounted cannons with anti-aircraft defense capability» ¡Tenía razón! ¡Mis cañones podían con sus misiles! Ya está, había ganado. No tan deprisa. Mi amigo dijo que no, que le daba igual lo que pusiera en el informe técnico, que sus misiles habían destruido mi vehículo y punto. Al final nos enfadamos y mi ex-amigo se fue a su casa (No os preocupéis, hicimos las paces días después). Y aquí viene la moraleja: en ese momento descubrí una verdad que partió algo dentro de mí para siempre: la razón no puede con todo. La razón solo vale si tu interlocutor acepta las reglas del juego, pero si no, no hay nada que hacer. A partir de ese día siempre me he sentido un poco más indefenso, más desnudo ante el mundo.

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El imperativo categórico. Creo honestamente que la ética kantiana es el planteamiento filosófico más sofisticado jamás pensado acerca de la moral. Y eso hace que tenga a Kant, a pesar de su farragosa, y a todas luces nefasta, forma de escribir (y no vale decir que en alemán se le entiende mejor, por que no), como, junto a Aristóteles, el filósofo más importante de todos los tiempos. Sin embargo, las críticas de excesivo rigorismo que se le aplican me parecen también muy acertadas. Si viviéramos intentando que todo lo que hacemos fuese una ley universal… ¡No podríamos vivir! ¡Es imposible! Seríamos más que santos, mártires absolutos. Y es que, como bien veía Nietzsche, detrás de Kant está todo el cristianismo en bloque. Y sí, si entendemos bien el cristianismo (siempre digo que Agustín de Hipona es el que mejor lo entendió, mejor que Tomás de Aquino, que ya hace otra cosa), es una clara invitación al martirio en esta vida para conseguir el paraíso en la otra ¿Podríamos martirizarnos jubilosamente, felices por cumplir el mandato divino? Quizá alguien pueda… pero eso ya no es propio de los humanos corrientes y molientes. Por eso yo, pobre hombre donde los hubiere, intento ser kantiano pero, a veces, voluntariamente lo olvido, y quedo con Lucrecio y con Horacio. Un dicho popular en mi tierra es: «En todos los trabajos se fuma».

Bios theoretikos. Es la maravillosa expresión que usa Aristóteles para referirse a la vida dedicada a la contemplación filosófica. Para el estagirita está vida es superior a una vida dedicada a otros menesteres, porque se ajusta más a la naturaleza racional de los hombres y nos acerca más a los dioses. Yo no estoy seguro de ello porque creo que hay muchas formas de vivir que pueden ser también muy satisfactorias. Todo depende de las circunstancias, preferencias y deseos de cada uno. Siempre me ha parecido de una arrogancia terrible pensar que la vida intelectual te hace mejor o superior a los demás. Tampoco creo que dedicar tu vida a interpretar extraños símbolos escritos en láminas de celulosa sea lo más propio del ser humano, o, al menos, no más propio que pegar patadas a un balón o beber cerveza. De hecho, creo que más bien es para gente un tanto rara, con una cierta excentricidad que la aleja del promedio humano. La bios theoretikos es para un tipo muy concreto de perfil personal (quizá con algunos puntitos patológicos), y solo ese perfil particular podrá degustar los placeres y también los sinsabores, que este estilo de vida conlleva. Así que ojito con las estupideces del «¿Pero en serio que no has leído a Dostoievski?» porque pueden contestarte «¿Pero en serio que no te invitaron a la fiesta?».

Normalización. Del célebre libro de Viktor Frankl, El hombre en busca de sentido, saqué dos moralejas, una buena y una mala. La buena es que el ser humano tiene una capacidad de adaptación tan grande que puede sobrevivir, y ser feliz, incluso en el entorno más hostil posible, incluso en Auschwitz. Desde luego es un mensaje reconfortante. Pero la mala también es esa: el hombre puede adaptarse a cualquier situación y terminar por verla como normal, incluso en Auschwitz. Por eso, en la vida hay que tener mucho cuidado con qué aceptamos y qué terminamos por considerar normal. La normalización conlleva insensibilización, es decir, normalizar algo puede convertirte, sin que te des cuenta, en un monstruo. Y luego se puede dar un paso más: de normalizar a naturalizar, a ver como natural. Eso es lo que se creía en la Edad Media sobre el orden estamental: el noble es superior al plebeyo por naturaleza, porque Dios así ha dispuesto el mundo (Ya si consigues que el orden natural esté justificado por la divinidad llegas al top de la perversión). Mucho cuidado con la triada: normalizar-naturalizar-divinizar.

Técnica Ludovico. Es la forma cool que en la Naranja Mecánica se llama al condicionamiento clásico de Pavlov. Para erradicar su conducta sociopática, Alex DeLarge es sometido a la visualización de escenas violentas mientras se le inoculan drogas que le causan sensaciones de angustia y displacer. El objetivo es que el refuerzo negativo cause que Alex asocie violencia con malestar, y de esa forma se convierta en una persona pacífica y civilizada.  Muchas veces sueño lo fantástico que sería disponer para mis clases un táser para premiar con descargas eléctricas a esos alumnos a los que tanto les gusta el jolgorio en clase. Desde luego, se portarían mejor. Sin embargo, a pesar de los méritos del conductismo, creo que lo más interesante que puede sacarse de él es su fracaso. El aprendizaje por condicionamiento, ya sea pavolviano o por operante libre, funciona bastante bien en ratas, pero como ya vio muy bien Chomsky, los seres humanos somos mucho más complicados y el condicionamiento no siempre funciona con nosotros ¡Menos mal! Y es que siempre me ha parecido que intentar explicarlo todo a partir de un aparataje conceptual tan sumamente pobre, ese binomio estímulo-respuesta junto con la reducción de todo, y absolutamente todo, a conducta, no podía dar para mucho más (a pesar que también se ha intentado estirar el concepto de conducta para que en él todo quepa). Con el tiempo se reconvirtió y ahora el conductismo viene con  variados ropajes, pero sigue sufriendo de esa indigencia. Tuvo que llegar el cognitivismo para rellenar todo ese hueco. A día de hoy, si tengo que ir a un psicólogo, miro que debajo de su nombre, en el cartel de la puerta de su despacho, ponga «cognitivo-conductual», y si no salgo corriendo.  

Más positivismo lógico y menos claro de luna

Publicado: 6 septiembre 2025 en Filosofía de la ciencia, Filosofía política, Sociología
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Aunque entre mis colegas del gremio de filósofos no gusta mucho, a mí me simpatiza lo que se conoce como el Círculo de Viena. En la década de los felices años veinte del siglo pasado, un grupo de intelectuales de diversa índole se reunían en Viena en torno a la figura de Moritz Schlick. Su proyecto filosófico consistió en encontrar un criterio de demarcación entre auténtica ciencia y lo que denominaban pseudociencia. Grosso modo, y con muchas matizaciones, sostuvieron que una proposición era científica si era susceptible de verificación experimental, es decir, si existiera un método tal que se pudiese contrastar dicha proposición y comprobar si es verdadera o falsa. Con esto arremetían directamente contra toda la tradición metafísica occidental. Y es que conceptos como Dios, mente o realidad, los tres grandes temas de la metafísica desde Descartes, distan mucho de ser objetos empíricos. Independientemente de que este proyecto resultara fallido en gran medida (No es tan fácil la drástica separación: al final dejaban fuera de la ciencia gran parte de la ciencia tradicional), me parece un estupendo toque de atención contra tanto desmán y tanta charlatanería. Creo que en nuestra época, en donde el exceso de información es el gran problema, necesitamos herramientas para limpiar, purgar, esclarecer entre tanta y tanta basura.

La herencia contemporánea de esta idea la llevaron a cabo Sokal y Bricmont con sus célebres Imposturas Intelectuales que, aunque, al final, no tuviera tanto alcance como ellos hubiesen querido, sirvió para  sacar a la palestra los abusos de esta inflación de verbosidad que asola tantas aulas, librerías y seminarios. Cada vez pienso que la filosofía contemporánea se parece mucho, en el peor sentido entiéndase, al arte contemporáneo (de hecho, muchos de estos impostores conciben que la filosofía y el arte están muy cerca): igual que te venden una tortilla deconstruida o una cama deshecha por un dineral, Byung-Chul Han vende millones de libros sin, prácticamente, elaborar un solo argumento. Pero es que, igual que el plátano de Cattelan, Han es muy cool, tiene flow. Llamadme carca, pero a mí la provocación por la provocación en el arte hace mucho que ya no me dice absolutamente nada. Y en Filosofía, la continua denuncia a la deshumanización de una sociedad contemporánea materialista, narcisista y vacía, debido al tecno-capitalismo me aburre mucho, no por otra cosa sino porque ya se ha dicho hasta la saciedad (¿No hace ya casi un siglo de la Escuela de Frankfurt?). Quizá sea porque me voy haciendo viejo, pero creo que hace falta una nueva filosofía que se salga de estos caminos tan sudados, más cuando a pesar de esa concienzuda crítica al sistema, el propio sistema parece gozar de más salud que nunca.

El simpar Raymond Smullyan cuenta una fantástica anécdota para ilustrar la idea:

En el sentido más bonito del término, creo que el pianista Artur Schnabel debe haber sido una de esas personas [positivistas lógicos que lo eran sin saberlo]. Hace tiempo asistí a tres conferencias fascinantes que Schnabel pronunció en la Universidad de Chicago. En el coloquio que siguió a una de las conferencias, alguien de preguntó qué pensaba de sus últimas críticas.

«No leo mis críticas», replicó Schnabel, «al menos no en América». El problema de los críticos americanos es que cuando me hacen una observación, nunca sé qué hacer con ella. Sin embargo, en Europa es diferente – por ejemplo, una vez di un concierto en Berlín. El crítico escribió: «Schnabel tocó el primer movimiento de la sonata de Brahms demasiado rápido.» Reflexioné sobre el tema y me di cuenta de que aquel hombre tenía razón. Pero sabía lo que podía hacer al respecto; ahora, simplemente toco el movimiento más despacio. Pero cuando los críticos americanos dicen cosas como: «El problema de Schnabel es que no pone suficiente claro de luna en su interpretación», ¡entonces sencillamente no sé qué es lo que debo hacer!».

Smullyan Raymond, 5.000 años a. de C. y otras fantasías filosóficas

Y esta es la moraleja: hay que aprender de Schnabel y aplicar un poquito más el positivismo lógico del Círculo de Viena. No hay nada más saludable, ya no para abordar un problema filosófico, sino para tu quehacer diario, que transformar cualquier obstáculo en algo, al menos, abordable, algo sobre lo que cabe realizar una acción para corregirlo.

La vida es muy corta para perder tantísimo tiempo.

Herramientas cognitivas VIII

Publicado: 18 agosto 2025 en Ética y moral, Filosofía general, Teoría del conocimiento
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Continuamos con la saga: 

Adanismo. Es la creencia errónea de pensar que cuando uno hace o dice algo, es la primera vez que eso se ha hecho o dicho. Con esto en mente, cada vez que escribo algo sé que, aunque la inconsciencia o el olvido me exoneren en cierta medida, estoy copiando a alguien. O, peor aún, estoy diciendo algo de forma mucho peor que alguien ya lo hizo hace mucho, es decir, estoy degradando la idea original. Por eso, mucho cuidado con ir de creadores o descubridores de grandes ideas; la historia de la humanidad ha sido ya muy larga y todo se ha dicho. Pero entonces, ¿no podemos decir nada? Sí, claro. Tu época es nueva, así que de lo que se trata es de decir lo ya dicho desde la perspectiva de tu momento: ahí estará la novedad.

El ingeniero del Titanic. Cuando se estrenó la fastuosa Titanic de James Camerón, yo fui de aquellos imbéciles que presumía de no haberla visto, apelando, como todo adolescente que se creyera Oscar Wilde, a su vulgaridad mainstream. El caso es que cuando la vi tampoco me pareció tan mala (aunque tan poco tan buena como para tanto Óscar) y, de hecho, tiene ciertos detalles que me llamarón la atención. Uno de ellos es cuando el ingeniero naval Thomas Andrews Jr. (interpretado por Victor Garber), aceptando que el barco ya se va a hundir y que él, como caballero que es y reconociendo su fracaso, se hundirá con él, mira un reloj sobre la repisa de una chimenea y lo pone en hora con su reloj de bolsillo. El hundimiento del Titanic representa el fracaso de la arrogancia de la razón ilustrada. Andrews Jr. pensaba que su barco era inhundible, que sus cálculos y sus diseños eran perfectos, pero se topó de lleno con la infranqueable naturaleza. El hundimiento del Titanic es una grandísima llamada de atención sobre los errores del, desgraciadamente casi siempre en las alturas, ego humano. Sin embargo, el detalle del gesto de poner el reloj en hora aún sabiendo que ya no tiene sentido, me pareció la clave. La ciencia, la ingeniería, la tecnología, en definitiva, la razón ilustrada, es, desde luego a mi juicio, de lo mejor que ha parido nuestra civilización. Por eso, a pesar del Titanic, del Hindenburg, de Hiroshima, o (en mucha menor medida pero muy ilustrativos) de los cohetes de Space-X que saltan en pedazos en el cielo, yo seguiría poniendo el reloj en hora de la misma forma que Andrews Jr. Nuestra ciencia y nuestra tecnología, son falibles, precarias, continuamente equívocas, pero son las artífices principales de muchas de las mejores cosas de las que disfrutamos hoy. Así que sí, aunque el meteorito estuviese a cien metros de nuestra atmósfera, yo seguiría poniendo el reloj en hora.

Error categorial. Expresión que se hizo famosa por la obra de Gilbert Ryle, sencillamente, significa que tratamos los elementos incluidos en una determinada clase como miembros de otra clase diferente. Usualmente, en literatura es un recurso estilístico muy lícito. Cuando digo «Tu mirada es el faro que ilumina mi camino» estoy dando la propiedad de iluminación a larga distancia propia de un faro, a un proceso o acción, «mirada» o «mirar», que, realmente, no la tiene. Pero en literatura no nos importa el error categorial, solo la expresividad de la imagen que evocamos. Sin embargo, en filosofía esto no debería ser así.  Y muchos errores filosóficos son, precisamente, cambiar las cosas de clase. Por ejemplo, si yo digo que las normas morales son como cadenas en el sentido en que no dejan hacer ciertas cosas, diré algo correcto. Sin embargo si digo que las normas morales «pesan», «tienes eslabones», o que «te encadenan a las paredes», tendré que tener cuidado de no llevar la metáfora demasiado lejos. No estoy diciendo que utilizar el error categorial de forma consciente no sea una forma interesante de investigar, no nos pueda servir de heurística, solo que he de ser muy consciente de que estoy haciendo un uso metafórico. Es lo que nos ha pasado con la afirmación, que para mi perplejidad es asumida hoy en día por muchos, de que «la mente es un computador». No, la mente hace cosas de forma similar a los computadores, la mente procesa información, tiene memoria, calcula… pero ¡cuidado! No es lo mismo tener semejanzas de clase que pertenecer a la misma clase ¡Mucho cuidado con hasta dónde llevamos la metáfora del computador!

Epokhé. Los griegos utilizaban esta expresión para referirse a la suspensión del juicio, a no posicionarse u opinar sobre un determinado tema. Creo que deberíamos practicarla más. Muchas veces se nos exige que opinemos de todo: ¿Qué piensa del apagón, del nuevo Papa o de la mujer de Sánchez? Yo, personalmente, de esos tres temas no tengo ninguna opinión sólida. La razón es que, o bien son temas que no me interesan, o no tengo los conocimientos suficientes para tener una tesis firme con respecto a ellos. Mi tiempo es muy limitado, por lo que no puedo dedicarme a saber sobre todo, y como creo que es un deber ético no hablar hasta no estar muy bien informado, me niego a opinar de todo. Así que se me antoja bastante sano dudar de aquellos que opinan de todo porque, o bien lo hacen sin demasiado fundamento, o bien repiten lo que las «autoridades» dicen sobre el tema, o bien siguen intereses de otros que les mandan opinar. Humildemente, hay que decir muchísimo más «No lo sé».

L’espirit de l’escalier. Expresión acuñada por el ilustrado Denis Diderot para referirse a ese diablillo que nos dice un montón de brillantes sentencias que podríamos haber dicho en nuestro discurso, pero solo lo hace cuando hemos bajado del estrado, cuando hemos bajado la escalera ¿Cuántas veces nos ha pasado que hemos estado especialmente torpes en una discusión y luego, tiempo más tarde, se nos ocurren decenas de buenos argumentos que podríamos haber utilizado? A mí muchísimas y, es más, es algo que me hace sufrir mucho. Tengo un muy malvado diablillo de la escalera que me recuerda una y otra vez mis desaciertos, y no se cansa de repetirme cientos de formas de haber salido airoso que yo no supe ver cuando tocaba.  

Philosophe malgré moi. Dennett, con mucha razón, decía que Quine era filósofo malgré lui, era filósofo a su pesar. Eso es algo que, igualmente, me caracteriza a mí. Mi relación con la filosofía siempre ha sido un agridulce tira y afloja. Me ha dado grandes placeres intelectuales, pero también grandes decepciones. La inmensa mayoría de los filósofos actuales no me dicen mucho, me parecen poco más que charlatanes, sofisticados cuñados o flipados infantiloides, y con la edad va a peor: cada vez les tengo menos paciencia (obviamente hay muy honrosas excepciones). El caso es que, aunque huya de ella, vuelvo a encontrármela en cada rincón, a veces seduciéndome cual femme fatale, a veces acorralándome sin dejarme salida. En fin que sí, que soy filósofo, aunque odie incluso que me presenten como tal. 

Opacidad hermenéutica. Cuando comencé la carrera de Filosofía, el primer año, en la asignatura de Antropología Filosófica, me mandaron leer Ser y Tiempo de Heidegger. No entendí una palabra pero, pensaba yo, eso es porque soy un ignorante y estúpido alumno de primero; cuando sepa mucho más quizá podré adentrarme en las profundidades de este genial pensador. Falso. Cuando pasaron los años y otros profesores se encargaron de explicarme a Heidegger tuve una ingrata revelación: ¿En serio era esto? ¿Detrás de ese intrincado lenguaje solo había esto? Ser-para-la-muerte, dasein, autenticidad, cuidado-de-sí… ¿Estas frivolidades eran las que estaban detrás de todo? ¿Y el señor Heidegger no pudo escribir esto en unas diez o doce páginas con lenguaje claro y conciso? ¡Pues claro que sí! Esa forma de escribir es puro postureo, es ocultar con una jerigonza incomprensible lo que, verdaderamente, es falta de contenido. No es que no lo hayas entendido, es que no hay nada que entender: hay opacidad hermenéutica.  Lamentablemente, en filosofía parece que oscuridad es sinónimo profundidad.  Y, encima, se ha acusado a autores que escriben con claridad como, por ejemplo, Ortega y Gasset o Bertrand Russell, de ses ligeros o superfluos ¡Manda huevos!. Es más, escribir de forma ininteligible es asegurarte que en la posteridad, un batallón de tristes exégetas van a pasar años y años debatiendo si querías decir A o decir B. No, hay que dejar las cosas claras: escribir así es ESCRIBIR MAL, y punto. Así, mi solución es clara: cuando detecto que un autor empieza a expresarse con una innecesaria inflación terminológica y veo que no hay afán de claridad, dejo automáticamente de leer. Si no ha tenido la cortesía de expresarse con claridad para el lector, el lector no tiene por qué tener la cortesía de seguir leyendo. Hay muchísimos más autores que escriben fantásticamente bien esperando ansiosos a que abras sus libros ¿Por qué perder el tiempo leyendo a esta tropa? Vale, pero, ¿eso quiere decir que leer siempre tiene que ser una tarea cómoda y fácil? No. Leer a Aristóteles, o un artículo sobre geometrías no euclídeas, puede ser difícil, pero no porque el autor oscurezca el texto a propósito o escriba rematadamente mal, sino porque hace falta una formación previa para manejar el lenguaje técnico que allí se usa. Ya os digo yo que no es el caso de Heidegger o, casi peor, Deleuze, Guattari, Derrida, Lacan, Foucault… Insisto: hay océanos de libros escritos con deslumbrante y pulida prosa como para perder el tiempo con esta peña. 

El primer trago de cerveza. La fatídica filosofía de Schopenhauer sostenía que la vida humana era esencialmente infeliz, porque siempre oscilaba entre dos momentos: el primero en el que somos infelices porque no tenemos lo que deseamos y luchamos por conseguirlo, y el segundo en el que caemos en el tedio y en la apatía cuando ya tenemos lo que habíamos deseado. El ciclo se reinicia constantemente, ya que de ese tedio y de esa apatía surgirán nuevos deseos y necesidades que, más pronto que tarde, nos harán sufrir de nuevo. Quiero el último Iphone y trabajo duro por conseguirlo, pero cuando lo tengo, en muy poco tiempo me aburre, ya no me sacia, y entonces me lanzo a la conquista de un MacBook. Es el mito de Sísifo del que habló Camus, una eterna lucha sin sentido entre el deseo y el vacío. No obstante, yo no comparto esta visión, o al menos, no en la parte más importante. En primer lugar, cuando deseamos algo y luchamos por conseguirlo no estamos constantemente en un estado de infelicidad terrible. Es más, los momentos de espera del premio suelen ser los más felices. Siempre recuerdo que cuando era pequeño disfrutaba muchísimo viendo los escaparates de las jugueterías, soñando con poseer tal o cual juguete. O, también pensemos que el trabajo que realizamos para saciar el deseo no tiene por qué ser terrible. Trabajar puede ser muy satisfactorio. Por ejemplo, si yo trabajo como médico curando a enfermos, es posible que me sienta muy feliz y satisfecho con la tarea que realizo. Y, en segundo lugar, el tedio y la apatía no aparecen ipso facto, nada más conseguir mi objeto de deseo. Es posible que cuando pasen unas semanas ya no tenga mucha ilusión con mi Iphone, pero hasta entonces puedo disfrutarlo mucho. Me gusta poner el ejemplo de uno de los pequeños-grandes placeres de la vida para mí: el primer trago de una cerveza. Cuando aprieta el tórrido calor veraniego en Granada, tengo sed y sufro con la sequedad de mi garganta. Entonces abro un tercio de cerveza muy fría y echo un primer trago tremendamente placentero. Me encanta saborear su fresco amargor y sentir el leve dolor que causan las burbujas en mi garganta. Es cierto que el segundo y el tercer trago de cerveza ya no tendrán el mismo efecto, serán algo peores. Sin embargo, eso no quita nada de lo maravilloso que es el primer trago. Y es más… ¡Habrá muchísimos más primeros tragos! 

 

El deep learning en la era del desfase prometeico (II)

Publicado: 5 agosto 2025 en Ética y moral, Tecnología
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Anders subraya otra idea interesante: la desconexión directa con las consecuencias de nuestras creaciones tecnológicas. Si yo soy un técnico de la General Atomics, y en California ensamblo piezas de un dron de combate Mk-1 Predator, nunca veré al producto de mi trabajo lanzar misiles sobre guerrilleros hutíes en Yemen. Es muy probable que no tenga ni idea ni dónde ni contra quién va a usarse. Esa distancia produce indiferencia moral. Si ni conozco, ni siquiera veo ni tengo casi noticia, de las víctimas de los misiles de mi dron, no me siento nada responsable de su suerte. Cuando las consecuencias de una acción ocurren en un lugar lejano y poco definido, cuanto menos concreto y más abstracto sea, menos me sentiré responsable de ello. Y es que estamos programados para que nos importen los que están cerca, los nuestros, los que se parecen a nosotros; y al contrario, a sospechar del raro, del diferente, del extranjero. En mis clases suelo hacerles a mis alumnos esta pregunta: ¿A quién salvarías antes de ser asesinado? ¿A tu perro o a mil personas en Sudán del Sur? La respuesta es siempre casi unánime: a la mascota.  Esto nos lleva a una compleja diatriba: ¿cómo conseguimos entonces tener un comportamiento ético con personas que no nos importan? ¿Cómo vamos a ayudar a la gente de Sudán del Sur si nos importan mucho menos que nuestro perro? Mi solución es que hay que ser más kantianos: ayudamos a la gente de Sudán del Sur no porque nos importe en absoluto, sino porque debemos hacerlo. Hay que hacer lo correcto con independencia de lo que nos haga sentir. 

Sin embargo, siguiendo la lógica de Anders, el desfase prometeico de la tecnología contemporánea favorece esta indiferencia moral y emocional. Si eres un neandertal y fabricas un bifaz que usas para matar a otro, recibes todo el impacto moral de tu acción: no hay desconexión entre fabricación y uso de la herramienta, tú mismo ejecutas la acción y contemplas el rostro de tu víctima mientras muere (recordemos «la mirada del otro» de Emmanuel Lévinas). Has sido plenamente consciente de todo el daño causado por tu acción. Por el contrario, el técnico del Mk-1 Predator termina la jornada laboral y se va muy feliz con su familia a cenar unos tacos de pescado y unos burritos californianos. Es más difícil ser kantiano en la distancia, en la desinformación, en el olvido. 

Otro concepto interesante de Anders ligado al desfase prometeico es el de la «vergüenza prometeica»: el sentimiento que siente el hombre al verse superado por su creación. Es lo que sintió Kasparov al ser derrotado por Deep Blue, o Le Sedol al perder contra AlphaGo. Si las máquinas nos superan, ¿qué nos quedará por hacer? El ser humano quedará obsoleto, expulsado de su protagonismo como sujeto de la historia ¿Por qué pintar un cuadro si una IA lo puede hacer infinitamente más rápido y mejor? ¿Por qué escribir una poesía si una IA puede generar miles en lo que tardas en coger el lápiz? ¿Cómo se enfrentará el orgulloso ser humano a esa vergüenza, a esa inferioridad? ¿La aceptará sin más y se dedicará al ocio y al bienestar que la IA podrá otorgarle? ¿O se enfrentará a su creación en un brote ludita? No obstante, aquí de nuevo estoy en cierto desacuerdo con Anders. En primer lugar, creo que el momento en el que las máquinas nos superen y nos hagan sentir esa vergüenza aún no ha llegado , y está mucho más lejos de llegar de lo que piensan muchos (No sé el lector, pero yo no me siento nada inferior a ChatGPT) . Y en segundo, creo más en que la IA va a ir avanzando mucho más como herramienta que como sustituto. El ser humano no va a quedar obsoleto tan aprisa. Y, en cualquier caso, creo que las consecuencias no serían tan graves. Un automóvil corre mucho más rápido que Usain Bolt y eso no ha quitado un ápice del reconocimiento por los logros del atleta; tenemos grúas capaces de levantar miles de toneladas y eso no hizo que no nos quedásemos boquiabiertos cuando Hafþór Júlíus Björnsson batió el récord de levantamiento de peso muerto este mismo año, con 505 kilogramos; en ajedrez, las máquinas nos machacan inmisericordemente desde hace muchas décadas y eso no quita nada de la admiración que sentimos hacia Magnus Carlsen. Son muchísimos los ejemplos en los que las máquinas lo hacen mejor que nosotros y las consecuencias no han sido emocionalmente tan drásticas como supone Anders. Yo, la verdad, uso la calculadora de mi móvil para dividir la cuenta del restaurante, sin sentir demasiada vergüenza prometeica porque su capacidad de cálculo sea muy superior a la mía. 

Bien, ¿y cuál es la solución que propone Anders ante este colapso moral? Algo bastante obvio: una ética de la anticipación. Hay que recuperar o reforzar nuestra capacidad de imaginar las consecuencias de nuestras producciones tecnológicas. No puede ser esperar al horror para tomar medidas después: hay que anticiparse. Esta tesis me recuerda a, probablemente, la mejor idea que ha dado un pensador español a la historia de la filosofía en los últimos tiempos: el concepto de eficiencia tecnológica de Miguel Ángel Quintanilla. Un artefacto es eficiente sí, y solo sí, utiliza las medios más económicos para llegar a sus objetivos, y nada más que a sus objetivos. Dicho en otras palabras, para construir una máquina eficiente debemos ser capaces de predecir todos los efectos no deseados inicialmente que pueda producir. El reto: es sumamente difícil, si no imposible, predecir todos los efectos secundarios que tendrá una tecnología, más cuando evoluciona en el tiempo y en un entorno cambiante. No obstante, que sea complicado no quiere decir que no sea lo que hay que hacer; más viendo que hoy se lanzan artefactos al mercado sin el más mínimo estudio de impacto. Pensemos, muy seriamente, en los LLMs: cajas negras lanzadas al gran público… ¡Y ahora con funciones de agente! 

Anders sostiene que hay que deshacerse de la funesta «Si algo puede hacerse, debe hacerse». Hay que rehumanizar la tecnología y devolver la centralidad a la ética en las decisiones tecnológicas. Hay que reforzar el papel de la política y de la deliberación democrática en la toma de decisiones de programas de desarrollo tecnológico que tienen consecuencias en las vidas de todos. Volvemos a recordar el gran problema que supone que media docena de empresas controlen la IA mundial, muy por encima de cualquier poder institucional. 

Post data: si os ha interesado esta entrada, podéis matricularos en el máster en Ética Digital de UTAMED, donde voy a impartir dos asignaturas, una de fundamentos filosóficos de la IA, y otra de Ética para perfiles técnicos. Perdonadme por la autopublicidad.

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