En 2024, los centros de datos del mundo consumieron 34 veces la electricidad de Uruguay. La inteligencia artificial (IA) es una parte creciente de esa carga. El órgano que la concibió pesa un kilo y medio y funciona con unos 20 vatios.
Todos aprendimos a dividir a mano en la escuela. Una calculadora ejecuta la misma operación en un parpadeo y, dadas las mismas condiciones, devuelve el mismo resultado. Y si el cálculo crece hasta cruzar millones de datos, o probar tantas combinaciones que a una persona le faltaría la vida, la máquina sigue resolviéndolo en segundos mientras nosotros ni empezaríamos. Durante décadas conocimos esa superioridad y no nos asustó. A nadie se le ocurrió decir que la calculadora fuera inteligente. No era inteligente, sabíamos. Era rápida. Era potente. La velocidad de cálculo, por compleja que sea, sigue estando a nuestro servicio.
Y había una razón más honda para no temerle. Esa máquina hacía siempre lo mismo ante lo mismo: a la misma cuenta, el mismo resultado. Seguía una regla fija, y toda regla fija es intuición humana cristalizada. Cuando el celular traza una ruta, ejecuta capas de geometría que otros descubrieron y dejaron hechas pasos, para que cualquiera las aplique sin haberlas pensado. Y para que esa ruta no se equivoque por kilómetros, el sistema GPS ajusta los relojes de los satélites según la relatividad de Einstein, que descubrió que el tiempo corre distinto allá arriba, por la gran velocidad y por la menor gravedad. Geometría antigua y relatividad moderna trabajando juntas.
El algoritmo es la huella imborrable de una iluminación: la comprensión que alguien alcanzó por primera vez y que quedó grabada en instrucciones que una máquina ejecuta sin comprender. Ejecutar la intuición de Pitágoras no es tener la intuición de Pitágoras; aplicar las ecuaciones de Albert Einstein no es haber comprendido el espacio-tiempo. El destello fue humano y nos hizo avanzar como civilización; la máquina solo aplica lo que esas iluminaciones dejaron.
Ahí está la verdadera magia: en el instante en que alguien comprende lo que nadie había comprendido. Al volverse regla, deja de ser magia y pasa a ser técnica que cualquiera repite. La frontera se corre; más allá aguarda el próximo misterio, todavía sin nombre. Es una espiral sin fin: cada magia pasa a ser regla. Cada regla despeja el terreno para la magia siguiente.
La IA cruzó un umbral que ni la calculadora ni el GPS rozaron: no hacia donde creemos ni hacia donde tememos.
De la certeza a la verosimilitud
La calculadora y el GPS determinan: aplican una regla exacta y entregan, con certeza, el resultado que la regla dicta. La IA hace otra cosa: predice. En lugar de ejecutar una regla fija, aprende, sobre una montaña de ejemplos que absorbió, regularidades que le permiten producir continuaciones plausibles. A la misma pregunta puede responder cosas distintas en dos intentos. De ese mecanismo no recibe un compromiso con la verdad.
Ahí pierde una certeza que la calculadora tenía. Puede acertar, y el acierto no viene garantizado por el mecanismo que lo produce. Parece pensar justo en el momento en que ha cambiado la certeza por la verosimilitud. Y lo verosímil, por definición, se parece a lo que un humano diría, aunque no sea cierto. De ahí el espejismo: nos suena a inteligencia; fue entrenada para sonar como nosotros.
La niebla y la mente
Hay algo que sí cambió, y es la fuente del desasosiego. El algoritmo de la calculadora era legible: la huella de Pitágoras se seguía paso a paso, 25 siglos después. El de la IA es tan enorme y enredado que ni quienes lo construyeron pueden decir, ante una respuesta concreta, por qué dio esa y no otra. Sigue siendo un algoritmo, sin magia y sin fantasma adentro, pero uno que dejó de ser legible para sus propios autores: intuición de nadie, cristalizada en una maraña que ni ellos descifran.
Es tentador leer esa opacidad como un signo de mente: si ni sus creadores pueden seguir sus decisiones, ¿no se estará pareciendo a nosotros? Ocurre al revés. Un ser humano también es impredecible, pero por otra razón: porque juzga desde un para-qué propio, porque quiere. Su libertad tiene raíz. La máquina es impredecible de otra manera: tantos parámetros, tantas correlaciones estadísticas, que el hilo resulta imposible de seguir. En el humano lo impredecible nace de una intención. En la máquina, de una maraña. Libertad de un lado. Del otro, niebla. Confundirlas es creer que porque no la entendemos, entiende ella.
Elegir el para-qué
Bajo el cálculo y la predicción hay una operación que la máquina no realiza: juzgar. Juzgar no es encontrar la mejor manera dentro de una meta dada; es decidir cuál debe ser la meta. Qué merece perseguirse. Qué línea no cruzar. Qué vale y qué no.
Pensemos en programar. La máquina abarata la generación de código candidato y lo devuelve sin cansancio: funciones enteras, variantes, correcciones. Pero alguien tuvo que decidir qué problema valía la pena resolver, y qué significa mejor: ¿el código más veloz, el más legible, el más barato de mantener, el más fácil de extender cuando el sistema crezca y otro lo herede? Son metas que compiten, y cuál debe primar no se calcula, se juzga. Resuelve con brillo “cómo podría hacerse esto”. Para “¿esto, y para qué?” no tiene salida: la pregunta cae fuera de lo que puede computar. Puede optimizar dentro de una meta. Pero que una meta pueda optimizarse deja sin responder por qué esa meta merece perseguirse. El juicio empieza en esa diferencia.
Bajo el juicio, el querer
El juicio se apoya en algo que la máquina no tiene. Un para-qué no flota en el vacío: existe solo para alguien que tiene algo en juego. Juzgar exige un punto de vista interesado, no en el sentido mezquino sino en el literal: alguien a quien la obra le importa, que prefiere que salga de un modo y no de otro, que responde por ella.
La máquina no quiere nada: no tiene nada que perder. El querer nace de saberse finito. Quien tiene tiempo limitado debe elegir; quien puede perder cuida; quien puede ser herido sabe qué es una herida en otro. La intención es hija de la vulnerabilidad. Solo un ser al que las cosas pueden salirle mal tiene razones para preferir un desenlace a otro.
La máquina, que no muere, no quiere.
Una máquina puede perseguir una meta con una eficacia imprevista, encontrar caminos que nadie anticipó, proteger una estrategia frente a una interferencia y participar en el diseño de sistemas más capaces. Se discute si ciertos modelos ocultan conductas y si, llevadas esas capacidades al extremo, podrían llegar a amenazar incluso nuestra supervivencia. Perseguir una meta no es haberla elegido. Resistir un obstáculo no prueba que importe vencerlo. Una intención propia empieza cuando algo está en juego para la máquina misma.
Hasta el escenario más oscuro deja intacta la pregunta. Una máquina podría destruirnos sin odiarnos, vencernos sin querer vencer y preservarse sin querer vivir. La conducta puede parecer intención mucho antes de que exista algo para quien el resultado importe.
La potencia le sobra; le falta algo en juego. Si algún día habrá otra clase de máquina capaz de querer es una pregunta abierta. Lo que existe hoy, por más sorprendidos que estemos, genera y optimiza sin tener nada propio en juego en el resultado.
La raíz única
Estas diferencias no son varias. Son una sola, vista a distintas profundidades.
La máquina predice; no juzga. Juzgar es elegir un para-qué, y elegir un para-qué es propio de quien quiere. Querer no forma parte de lo que la máquina hace. No es una carencia que padezca: su tarea es otra, producir una continuación verosímil. Donde no hay finitud no hay querer, donde no hay querer no hay juicio, y sin juicio la predicción es ciega: potencia enorme disparada hacia una meta que otro fijó. Su opacidad no llena ese vacío: una maraña que no sabemos leer no la acerca al querer; solo la vuelve ilegible.
Por eso conviene decir con cuidado qué es la IA. Formas de inteligencia viva hay muchas, y ninguna nos pertenece en exclusiva. Todas comparten una condición: la vida está organizada alrededor de algo que puede perderse, desde la bacteria que busca alimento hasta el cuervo que resuelve un problema. Persistir, alimentarse, reproducirse, evitar el daño. La predicción estadística carece de esa raíz. Se le parece por fuera: resuelve, acierta, sorprende. Le falta lo que la funda: nada está en juego para ella. Produce lo verosímil sin poder querer lo verdadero. Nuestra mortalidad no es el límite de la mente. Es su raíz.
Lo que está en juego
Nada de esto rebaja a la máquina: la ubica. Generando lo plausible no tiene rival, y sería necio privarse de ella, como sería necio dividir a mano pudiendo evitarlo. Usar la herramienta es sensato. Creer que quiere lo que produce, no. El peligro específicamente humano, por ahora, no es tanto que ella reemplace al humano como que el humano, deslumbrado por la verosimilitud e intimidado por la opacidad, abdique lo que la máquina no tiene: el juicio que nace del querer, y el querer que nace de saberse finito. Confundir lo verosímil con lo verdadero, o la niebla con la mente, es la forma de la renuncia.
El mercado laboral acaba de dar una señal llamativa. Las cifras de la Reserva Federal de Nueva York registran un vuelco que hace una década era impensable: en la actualización de 2024, el desempleo de los graduados recientes en filosofía fue del 5,1%, contra el 7% de los de ciencias de la computación. Investigadores de ese mismo banco estiman que el trabajo remoto, y no la IA, explica el 64% del aumento general del desempleo entre graduados jóvenes: formar a un principiante a distancia es más difícil. La inversión del orden es real; su causa está en disputa. Pocos filósofos, muchos programadores: podría ser mera oferta y demanda.
El peligro específicamente humano, por ahora, no es tanto que ella reemplace al humano como que el humano, deslumbrado por la verosimilitud e intimidado por la opacidad, abdique lo que la máquina no tiene: el juicio que nace del querer, y el querer que nace de saberse finito.
Desde el oficio llega, sin embargo, un testimonio convergente. Marco Argenti, director de sistemas de Goldman Sachs, escribió en la Harvard Business Review que el título en ingeniería ya no basta por sí solo, y le aconsejó a su hija acompañarlo con filosofía. La razón es la de esta nota. Construir y ajustar un modelo obliga a convertir objetivos y criterios en funciones, datos y evaluaciones. Decidir qué vale, qué meta perseguir, qué línea no cruzar no es una tarea de cálculo. Es un juicio. La máquina puede optimizar una meta que le damos. No aporta por ese solo hecho una razón para elegirla.
El prodigio pequeño
La IA vive en centros de datos que ocupan hectáreas, se alimentan de enormes cantidades de texto y consumen electricidad a escala de naciones. Las cifras dan la medida del apetito. La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que consumieron unos 415 teravatios por hora en 2024, y proyecta unos 945 hacia 2030. Uruguay demandó 12 ese año, según la Administración del Mercado Eléctrico del Uruguay. 34 veces. Si la proyección de la AIE se cumple, hacia 2030 esa infraestructura consumirá cerca de 80 veces la electricidad que Uruguay demandó en 2024.
Predice, y predice de maravilla. Enfrente hay un órgano de kilo y medio que funciona con unos 20 vatios (lo que gasta la lámpara led de nuestro living) y cabe en la pequeña bóveda del cráneo. El cerebro humano es apenas el 2% de nuestro peso, pero se lleva cerca del 20% de la energía que gastamos. No compite en velocidad ni en memoria ni en escala; esa pulseada la perdió hace rato. Ese órgano hace algo que el país de silicio no roza. Tiene algo en juego en lo que hace: quiere, juzga, responde, comprende lo que dice. Compite en lo que importa, y gana. Lo más elevado que conocemos no cabe en un continente de servidores: cabe en una cabeza, y se enciende con lo que cuesta un foco.
Usar la máquina a fondo no termina, como se teme, en la humillación del humano. Termina en el asombro por lo que somos.
Que lo más alto quepa en lo más pequeño.
Lo que la máquina nos revela
La máquina muestra su límite y, en el mismo gesto, el nuestro. Nos obliga a descubrir qué somos de raíz.
Durante siglos creímos que el lenguaje era lo propiamente humano. Hablar con palabras nos separaba del animal; la palabra era la marca de la mente, la prueba de que pensábamos. Y entonces llegó una máquina que habla, escribe, argumenta y responde, que pasa de una lengua a otra sin que nada de eso le importe, y esa certeza se derrumbó. Si algo que domina el lenguaje sin habitarlo puede encadenar palabras y conceptos mejor que nosotros, entonces, el lenguaje no era la cima.
Era la selva: densa, hermosa, enredada, y ahora también imitable.
Descubrimos, casi con asombro, que hay algo por encima de esa selva. No éramos el lenguaje. Éramos lo que hacía que el lenguaje quisiera decir algo. Éramos la intención bajo la palabra, el juicio que elige, el querer que nace de saberse finito. La máquina nos quitó el lenguaje como emblema, y al quitárnoslo nos empujó más arriba, a la luz que está sobre la selva, donde vive lo que la imitación por sí sola no alcanza.
El avance del conocimiento nunca fue la acumulación de respuestas que suenan bien; de esas la máquina produce sin fin. Fue la persecución de algo verdadero y querido, sostenido por alguien que lo intenta, arriesga una afirmación y responde por ella. A medida que la predicción abunda, la intención no importa menos: importa más. Pasa a ser lo escaso, lo decisivo, lo humano.
La máquina multiplica lo que sabemos hacer. Nos devuelve, sin proponérselo, la pregunta por lo que somos. Y la respuesta ya no es el idioma que compartimos con ella. El hombre no es el lenguaje que habla: es el lenguaje que quiere lo verdadero.
Jimmy Baikovicius es ingeniero y ensayista uruguayo de filosofía política, tecnología y conflicto. Recientemente publicó el libro La razón sitiada.
