Por qué GPT-5 decepciona: el mito de la superinteligencia artificial (ASI)

Si crees que la superinteligencia artificial está a la vuelta de la esquina, capaz de superarnos en todo lo que hacemos, podrías estar equivocado. Inspirado por la evolución del arte paleolítico al neolítico, me di cuenta de que los verdaderos avances no vienen de hacer más de lo mismo, sino de ver el mundo de una forma completamente nueva. ¿Y si la superinteligencia no se trata de ser el mejor en todo, sino de revelar conexiones que los humanos no imaginamos?

La lección del arte rupestre

Hace miles de años, el ser humano dio un salto revolucionario: pasó de pintar lo que veía en las cuevas paleolíticas a crear arte geométrico en el Neolítico, un cambio que no fue solo estético, sino un reflejo de una nueva forma de entender el mundo. Como señala Arnold Hauser en Historia social de la literatura y el arte:

El artista del Paleolítico pinta todavía lo que está viendo realmente. No pinta nada más que lo que puede recoger en un momento determinado y en una ojeada única.

Con la llegada del Neolítico, la obra artística evoluciona de ser una representación fiel y meticulosa del objeto a convertirse en «una representación conceptual, no solo una imagen del recuerdo sino también una alegoría». Este cambio, arguye el Hauser, refleja cómo el ser humano comenzó a percibir fuerzas inteligentes más allá de su control, fuerzas que influían en las actividades del nuevo hombre sedentario como la agricultura o ganadería, situándolo así dentro de una cosmovisión más cercana a lo divino que a lo mágico.

(Izquierda) Bisonte Magdaleniense en Cuelva de Altamira (España). (Fuente). (Derecha) Ciervo esquemático en Cueva de Bacinete (España) (Fuente).

El arte geométrico evidencia un despertar de nuestra capacidad para modelar y comprender el mundo más allá de lo visible. El geometrismo no solo organizaba formas, sino que simbolizaba una conexión con un "más allá" que los humanos paleolíticos no podían imaginar. Este salto me llevó a preguntarme: ¿podría la superinteligencia artificial ser un cambio similar, no solo en capacidad, sino en perspectiva?

El horizonte de la superinteligencia

Hoy, gigantes tecnológicos como OpenAI y Meta hablan de la superinteligencia artificial (ASI) como un objetivo cercano. Sam Altman afirmó a principios de 2025 que OpenAI estaba "confiado en saber cómo construir AGI" y apuntaba a una "superinteligencia en el sentido verdadero". Mark Zuckerberg, por su parte, señaló recientemente:

"Over the last few months we have begun to see glimpses of our AI systems improving themselves. The improvement is slow for now, but undeniable. Developing superintelligence is now in sight."

Sin embargo, los resultados de modelos como GPT-5 han generado escepticismo. Los usuarios han identificado rápidamente serias alucinaciones, como errores graves al resolver ecuaciones de primer grado.

¿Es realmente posible construir una ASI que supere a los humanos en todos los dominios, como la define Nick Bostrom en Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (2014)? Bostrom describe la ASI como "cualquier intelecto que exceda en gran medida el rendimiento cognitivo de los humanos en virtualmente todos los dominios de interés". Pero, ¿es este el camino correcto para un modelo generalista?

Los límites intrínsecos de la inteligencia artificial

El sueño de una superinteligencia que lo haga todo mejor que nosotros choca con una realidad: el dominio o superioridad en un ámbito de competencia físico-mental surge normalmente de una especialización intencionada. Y claro está, especializarse en algo implica necesariamente dejar de hacerlo en otras áreas. Existe un inevitable compromiso entre construir una máquina generalista competente en cualquier tarea, y una extraordinariamente buena en un ámbito específico (la susodicha superinteligencia).

Poniendo un símil, pensemos en un atleta olímpico comparado con un pentatleta. Un nadador especializado siempre superará al pentatleta en natación, pero no podrá competir en esgrima. El pentatleta puede participar en cinco disciplinas diferentes con nivel aceptable, pero nunca alcanzará la excelencia de un especialista en cada una.

Este resultado resuena con el famoso teorema de "no free lunch", que establece que no existe un algoritmo de optimización universalmente superior para todos los problemas. GPT-5 es, en cierto modo, un meta-algoritmo que enfrenta las mismas limitaciones intrínsecas que cualquier otro algoritmo, pues aspira a darnos la mejor solución entre muchas posibles.

Consecuentemente, el output más probable de toda esta carrera por la superinteligencia es un modelo que se siga sintiendo “mediocre”. Esto plantea una pregunta crítica: ¿estamos persiguiendo un ideal equivocado? En lugar de buscar una máquina que nos supere en nuestras propias métricas, ¿no deberíamos aspirar a algo más profundo?

Una visión alternativa de la superinteligencia

Imagina una superinteligencia que no se limite a ser "mejor" en lo que ya hacemos, sino que trascienda nuestra comprensión, como el arte neolítico trascendió la simple representación visual. Lo que anhelo ver es una ASI que actúe como un agente autónomo de entendimiento, tal como lo expreso en Todo lo que puedo imaginar:

El segundo gran conjunto de tecnologías con las que soñar lo conformarían los agentes autónomos de entendimiento. ¿Es posible construir una inteligencia artificial que imite el entendimiento humano? o dicho de otra manera, ¿es posible mecanizar el proceso de comprensión del mundo? Aquí hablamos de inteligencias artificiales que crean sus propios mapas de entendimiento. Serían máquinas capaces de preguntarse “¿por qué?”, o al menos de aparentarlo, para posteriormente buscar una respuesta que nosotros, desde fuera, seamos capaces de interpretar. A diferencia de un asistente personal, esta clase de inteligencia no buscaría necesariamente acompañar a una persona en su particular viaje a través del ciclo de entendimiento, sino que sería ‘libre’ para explorar el suyo propio en base a su ‘curiosidad’, y construir así su propio atlas de entendimiento. Nótese que esto no implica necesariamente que estas máquinas tuvieran consciencia, sino que simplemente simulan una búsqueda de explicaciones interpretables para un observador externo.

No necesitamos una superinteligencia que sea la mejor en todo, sino tan solo mejor que el ser humano promedio a la hora de encontrar conexiones globales y profundas.

Conclusión

El arte tiene el valor de recordarnos que los avances no necesariamente nacen de hacer lo mismo más rápidamente, sino de ver el mundo de forma radicalmente diferente.

En lugar de obsesionarnos con crear máquinas que nos superen en nuestras propias métricas, tal vez deberíamos aspirar a desarrollar inteligencias que complementen la nuestra, que vean lo que nosotros no podemos ver y comprendan lo que para nosotros es incomprensible por inabarcable; que nos ayuden a vislumbrar lo que todavía nos resulta invisible aunque esté delante de nuestras narices.

Si te interesa indagar más sobre este tema, te invito a leer la parte III de Todo lo que puedo imaginar, el algoritmo del entendimiento, en donde reflexiono sobre el entendimiento artificial y sus límites.