Ciudad de México 18 de mayo de 2025.- Incluso las mentes humanas más brillantes que desarrollan la inteligencia artificial generativa que está a punto de cambiar el mundo admiten que no comprenden cómo piensan los cerebros digitales.
«Quienes no se dedican al sector suelen sorprenderse y alarmarse al descubrir que no entendemos cómo funcionan nuestras propias creaciones de IA», escribió Dario Amodei, cofundador de Anthropic, en un ensayo publicado en internet en abril.
«Esta falta de comprensión no tiene precedentes en la historia de la tecnología».
A diferencia de los programas de software tradicionales, que siguen rutas lógicas preestablecidas dictadas por los programadores, los modelos de IA generativa (IA gen) son entrenados para encontrar su propio camino al éxito una vez que reciben un pedido.
Olah es considerado una autoridad en la llamada interpretabilidad mecanicista, un método de ingeniería inversa para comprender cómo funcionan los modelos de IA.
Esta ciencia, nacida hace aproximadamente una década, busca determinar exactamente cómo la IA llega de una pregunta a una respuesta.
«Comprender la totalidad de un modelo de lenguaje extenso es una tarea increíblemente ambiciosa», dijo a la AFP Neel Nanda, investigador principal del laboratorio de IA DeepMind de Google.
¿Cómo implementar la IA en el mundo corporativo?
Es «en cierto modo análogo a intentar comprender completamente el cerebro humano», algo que los neurocientíficos aún no han logrado, añadió Nanda.
Explorar las mentes digitales para comprender su funcionamiento se ha transformado en un campo académico de gran interés, entre otros motivos por su potencial de tornar la IA más poderosa.
«Los estudiantes se sienten muy atraídos por ello porque perciben el impacto que puede tener», afirmó Mark Crovella, profesor de informática de la Universidad de Boston.
Una IA honesta
Según Crovella, la interpretabilidad mecanicista implica estudiar no solo los resultados proporcionados por la IA, sino también analizar los cálculos realizados cuando la tecnología examina las consultas.
«Se podría analizar el modelo… observar los cálculos que se están realizando e intentar comprenderlos», explicó el profesor.
La startup Goodfire utiliza software de IA capaz de representar datos en forma de pasos de razonamiento para comprender mejor el procesamiento de la IA generativa y corregir errores.
Con información de: Economista
