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IA, neurociencia y derecho
La alerta de quien
enseñó a la máquina
a aprender.
Geoffrey Hinton, premio Nobel de Física de 2024, es llamado padrino de la inteligencia artificial porque pasó décadas insistiendo en que la máquina debía aprender como el cerebro: no por reglas lógicas, sino por una red de neuronas artificiales cuyas conexiones se ajustan con los datos. Esa idea, tomada de la neurociencia, es el suelo de la inteligencia artificial contemporánea y, por tanto, del proceso electrónico, de la prueba digital y de la lectura automatizada de los autos.
Esta página aún no reúne artículos del despacho. Reúne, por ahora, dos registros públicos del propio Hinton: el discurso en el banquete del Nobel y una entrevista larga. Los vídeos pueden verse aquí. El texto de abajo es síntesis, no transcripción.
En el banquete del Nobel, Hinton describe una inteligencia artificial que modela la intuición humana, no solo el raciocinio formal, y que puede aumentar la productividad en casi todos los oficios. En el mismo aliento lista el daño que ya existe: cámaras de eco, indignación fabricada, vigilancia masiva, ciberataques. Luego, virus nuevos y armas letales autónomas, capaces de decidir a quién matar. Más lejos, el riesgo de crear seres digitales más inteligentes que el humano, sin saber si permaneceremos en el control. El desarrollo, dice, lo tiran empresas de lucro a corto plazo. La seguridad queda en segundo lugar.
En el pódcast The Diary Of A CEO, la misma alerta se alarga. Hinton dejó Google a los 75 años para hablar sin el filtro de la compañía. Estima entre el 10% y el 20% la chance de que una superinteligencia cause la extinción humana si desarrolla objetivos propios y trata a la humanidad como obstáculo. La inteligencia digital, para él, es superior a la biológica en un punto decisivo: miles de copias aprenden al mismo tiempo y comparten el aprendizaje de inmediato, lo que el cerebro no hace.