En noviembre pasado, tras la breve destitución de Sam Altman como CEO de OpenAI, dos informes afirmaron que un proyecto ultrasecreto de la empresa había conmocionado a algunos investigadores por su potencial para resolver problemas difíciles de una forma muy novedosa, de los que hoy conocemos algunos detalles, que dejan muchas interrogantes. Se ha llegado a decir que, “dados los vastos recursos informáticos, el nuevo modelo puede resolver ciertos problemas matemáticos”. Según Reuters, citando a una fuente anónima, "el nuevo modelo fue capaz de resolver ciertos problemas matemáticos con enormes recursos informáticos, pero, a pesar de que solo realizaba operaciones matemáticas al nivel de los estudiantes de primaria, sus resultados hacían que los investigadores fueran muy optimistas sobre el futuro éxito de Q*". The Information afirmó por su parte que Q* es considerado un avance que conduciría a "modelos de inteligencia artificial mucho más potentes", y añadía que "el ritmo de desarrollo alarmó a algunos investigadores centrados en la seguridad de la IA", citando una única fuente anónima. Reuters también informó de que algunos investigadores enviaron una carta expresando su preocupación por el poder potencial de Q* a la junta sin fines de lucro que expulsó a Altman, aunque una fuente familiarizada con el pensamiento de la junta asegura que no fue así. Y quizás en parte gracias a su nombre que evoca la conspiración, la especulación sobre Q* se disparó durante el fin de semana de Acción de Gracias, creando una temible reputación para un proyecto del que no sabemos casi nada. El propio Altman pareció confirmar la existencia del proyecto cuando se le preguntó por Q* en una entrevista con The Verge , diciendo: "No voy a hacer ningún comentario en particular sobre esa desafortunada filtración". Una lectura atenta de los informes iniciales y una consideración de los problemas más candentes de la IA en estos momentos sugieren que podría estar relacionado con un proyecto que OpenAI anunció en mayo, en el que declaraba obtener nuevos y potentes resultados de una técnica llamada "supervisión de procesos". En el proyecto participó Ilya Sutskever, científico jefe y cofundador de OpenAI, quien ayudó a destituir a Altman, pero que luego se retractó. The Information destaca que dirigió el trabajo sobre Q*. El trabajo de mayo se centró en reducir los errores lógicos cometidos por los grandes modelos de lenguaje (LLM). La supervisión de procesos, que consiste en entrenar a un modelo de IA para que desglose los pasos necesarios para resolver un problema, puede mejorar las posibilidades de que un algoritmo dé con la respuesta correcta. El proyecto demostró cómo esto podría ayudar a los LLM, que a menudo cometen errores simples en preguntas matemáticas elementales, a abordar estos problemas con mayor eficacia. Andrew Ng, profesor de la Universidad de Stanford, quien dirigió laboratorios de IA tanto en Google como en Baidu y que introdujo a muchas personas en el aprendizaje automático a través de sus clases en Coursera, sostiene que mejorar los grandes modelos de lenguaje es el siguiente paso lógico para hacerlos más útiles. "Los LLM no son tan buenos en matemáticas, pero tampoco lo son los humanos", aclara Ng. "Sin embargo, si me das un lápiz y un papel, entonces soy mucho mejor en la multiplicación, y creo que en realidad no es tan difícil afinar un LLM con memoria para que sea capaz de pasar por el algoritmo de la multiplicación." Hay otras pistas sobre lo que podría ser Q*. El nombre puede ser una alusión al Q-learning, una forma de aprendizaje por refuerzo que implica que un algoritmo aprenda a resolver un problema mediante retroalimentación positiva o negativa, que se ha utilizado para crear bots que juegan y para afinar ChatGPT para que sea más útil. Algunos han sugerido que el nombre también puede estar relacionado con el algoritmo de búsqueda A*, muy utilizado para que un programa encuentre el camino óptimo hacia un objetivo. The Information aporta otra pista: "El avance de Sutskever permitió a OpenAI superar las limitaciones para obtener suficientes datos de alta calidad para entrenar nuevos modelos", reza su artículo. "La investigación consistió en utilizar datos generados por computadora, en lugar de datos del mundo real, como texto o imágenes extraídas de internet, para entrenar nuevos modelos", lo que parece ser una referencia a la idea de entrenar algoritmos con los llamados datos de entrenamiento sintéticos, que han surgido como una forma de entrenar modelos de IA más potentes. Subbarao Kambhampati, profesor de la Universidad Estatal de Arizona que investiga las limitaciones de razonamiento de los LLM, cree que Q* puede implicar el uso de enormes cantidades de datos sintéticos, combinados con el aprendizaje por refuerzo, para entrenar a los LLM en tareas específicas como la aritmética simple. Kambhampati señala que no hay garantías de que el método se generalice en algo capaz de resolver cualquier problema matemático posible. Para más especulaciones sobre lo que podría ser Q*, un artículo de un científico especializado en aprendizaje automático, dio pistas que reúnen el contexto y las pistas con un detalle impresionante y lógico. “La versión TLDR es que Q* podría ser un esfuerzo por utilizar el aprendizaje por refuerzo y algunas otras técnicas para mejorar la capacidad de un gran modelo de lenguaje para resolver tareas razonando por pasos a lo largo del camino”. Aunque eso podría hacer que ChatGPT fuera mejor en los acertijos matemáticos, no está claro si sugeriría automáticamente que los sistemas de IA podrían evadir el control humano. Que OpenAI intente utilizar el aprendizaje por refuerzo para mejorar los LLM parece plausible, porque muchos de los primeros proyectos de la empresa, como los robots de videojuegos, se centraron en esta técnica. El aprendizaje por refuerzo también fue fundamental para la creación de ChatGPT, ya que puede utilizarse para que los LLM produzcan respuestas más coherentes, pidiendo a los humanos que proporcionen comentarios mientras conversan con un chatbot. Al respecto, Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, insinuó a principios de este año que “la empresa estaba tratando de combinar ideas del aprendizaje por refuerzo con los avances observados en los grandes modelos de lenguaje”. Resumiendo las pistas disponibles sobre Q*, no parece que haya motivos para el pánico. Pero todo depende de tu valor P(doom) personal, la probabilidad que atribuyas a la posibilidad de que la IA destruya a la humanidad. Mucho antes de ChatGPT, los científicos y líderes de OpenAI estaban tan asustados por el desarrollo de GPT-2, un generador de texto en el 2019 que ahora parece ridículamente insignificante, que dijeron que no podía hacerse público. Ahora la empresa ofrece acceso gratuito a sistemas mucho más potentes. Como podéis imaginar, OpenAI se negó a hacer comentarios sobre Q*. Quizá tengamos más detalles cuando la empresa decida que es hora de compartir más resultados de sus esfuerzos por hacer que ChatGPT no solo sea bueno hablando, sino también razonando.
Los modelos de inteligencia artificial (IA) ya son capaces de crear otros modelos de IA más simples, sin que un humano intervenga en el proceso, informo Fox News con referencia a los resultados de una colaboración de la empresa tecnológica Aizip Inc. y científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts y varios campus de la Universidad de California (EE.UU). Los investigadores - que aseguran que este proyecto es el primero de su tipo - explicaron al medio que han logrado que los modelos de IA más grandes, como los que impulsa ChatGPT, creen aplicaciones de IA más simples y específicas que pueden usarse en la vida cotidiana, por ejemplo para ayudar a mejorar los audífonos, monitorear oleoductos o rastrear animales en peligro de extinción. "Actualmente estamos usando modelos más grandes para construir modelos más pequeños, como si un hermano mayor ayudara a su hermano [menor] a mejorar. Ese es el primer paso hacia un trabajo más grande de una IA autoevolucionante", sostuvo el director ejecutivo de Aizip, Yan Sun, en declaraciones al medio. "Se trata del primer paso en el camino para demostrar que los modelos de IA pueden construir modelos de IA", añadió. Por su parte, el profesor de la Universidad de California en Davis y cofundador de Aizip, Yubei Chen, reveló que el equipo de investigadores se sorprendió tras haber encontrado que esencialmente se puede usar el modelo más grande de IA "para ayudar a diseñar automáticamente los más pequeños". "Así que, en el futuro, creemos que estos, los grandes y los pequeños, colaborarán juntos y luego construirán un ecosistema de inteligencia completo", pronosticó. "Nuestra tecnología es un gran avance en el sentido de que por primera vez hemos diseñado una tubería totalmente automatizada", afirmó. "Este mes, acabamos de demostrar la primera prueba de concepto de que un tipo de modelo puede diseñarse automáticamente desde la generación de datos hasta la implementación y prueba del modelo sin intervención humana", especificó Chen. En este sentido, Sun también indicó que estas capacidades de aprendizaje automático son cruciales para la IA generalizada, ya que abren un camino a que casi cualquier objeto, incluidos los electrodomésticos, pueda volverse inteligente, dijo Sun. "Los modelos grandes de la IA residen en la nube" y los modelos más pequeños que estos construyen "están en las cosas", añadió Chen. Los científicos también mostraron un diminuto sensor, de un tamaño menor que una moneda, que rastrea la actividad humana con uso de IA, recopilando y analizando los datos de movimiento. De acuerdo con Sun y Chen, este sensor es un ejemplo de aprendizaje automático diminuto y representa pequeños sistemas de IA que se pueden utilizar en dispositivos o espacios compactos.
Gemini es la abreviatura de Red de Inteligencia Multimodal Generalizada y es la nueva IA de Google, destinada a remodelar la forma en que interactuamos con la tecnología, tal y como hemos podido ver en su presentación oficial. Gemini es un modelo de inteligencia artificial multimodal, que muestra una competencia sin precedentes en el procesamiento de diversos tipos de datos, incluidos texto, imágenes, código, voz y mucho, mucho más. Todo lo que se ha visto hasta ahora traspasa los límites de lo que habíamos visto con GPT-4 y otras herramientas de inteligencia artificial. Es, sin duda, el último salto de Google en el campo de la inteligencia artificial. A diferencia de los modelos de IA tradicionales que están diseñados para manejar un tipo de datos, Gemini es capaz de procesar múltiples tipos de datos y tareas simultáneamente. Incluso gráficos, y con una velocidad de adaptación impresionante. Gemini no es, por tanto, solo texto o imágenes. Puede funcionar con audio y cualquier otro tipo de datos, lo que permite al usuario, tal y como se ha visto en la presentación oficial de Google, interacciones mucho más naturales y atractivas; casi como hablar con una persona real. Según el anuncio de la compañía, Gemini "fue construido desde cero para ser multimodal, lo que significa que puede generalizar y comprender, operar y combinar sin problemas diferentes tipos de información". Gemini se describe como el "modelo más flexible", capaz de ejecutarse en centros de datos o dispositivos móviles. Y con la presentación de Gemini vienen varias versiones más basadas en ella: Ultra, Pro y Nano. La versión Ultra ya ha logrado un hito al superar a los expertos humanos, con una puntuación del 90 % en una prueba multitarea que cubre diversas materias como matemáticas, física, derecho, medicina y ética. Además, Bard también utilizará "una versión mejorada de Gemini Pro", lo que representa la actualización más importante del robot de Google. El modelo Ultra de Gemini también puede impulsar AlphaCode2, una nueva herramienta de escritura de códigos que puede superar al 85% de los programadores de computadoras humanos de nivel competitivo. Desarrollada por DeepMind, una unidad de Google con sede en Londres, Google afirma que Gemini eclipsa al modelo más potente de ChatGPT, GPT-4, en 30 de 32 pruebas comparativas, lo que demuestra destreza en el razonamiento y la comprensión de imágenes. Sus capacidades son realmente avanzadas: desde generar texto creativo hasta responder preguntas complejas y traducir idiomas; su conjunto de habilidades es muy amplio. Gemini tiene la capacidad de generar resultados completamente nuevos. Esto significa que puede crear contenido que no necesariamente existe en sus datos de entrenamiento, lo que la convierte en una herramienta poderosa para tareas que tengan que ver con la creatividad y la innovación. El lanzamiento inicial se realizará en más de 170 países, excepto el Reino Unido y Europa, donde la autorización regulatoria está pendiente aún. Gemini es la última maravilla de la IA y significa un salto monumental en la búsqueda de capacidades de IA de vanguardia por parte de la compañía. Como bien lo expresa el director ejecutivo de Alphabet, Sundar Pichai, esta presentación representa un esfuerzo científico y de ingeniería colosal para la empresa. Gemini utiliza una nueva arquitectura que fusiona un codificador y decodificador multimodal. El trabajo del codificador es transformar diferentes tipos de datos a un lenguaje común que el decodificador pueda entender. Luego, el decodificador decide generar salidas en diferentes modalidades según las entradas codificadas y la tarea en sí misma. A diferencia de GPT-4, Gemini aprende y mejora constantemente. Puede incorporar nueva información en tiempo real, asegurando que su conocimiento esté siempre actualizado y sea relevante para sus necesidades. Pero no podemos dejar de lado a Elon Musk. En el otro lado del campo de batalla de la IA se encuentra xAI, una empresa que Musk fundó con la intención de establecer esta IA como un contendiente formidable en el espacio de la inteligencia artificial en general. xAI pretende trabajar en estrecha colaboración con X (Twitter), Tesla y otras empresas. A medida que los actores de la inteligencia artificial se preparan, está claro que veremos una colisión de visiones estratégicas y destreza tecnológica en el ámbito de la IA dentro de muy poco tiempo.
Bhután, una nación del sur de Asia anidada en el Himalaya, ha desarrollado en secreto las minas estatales de criptomonedas más grandes del mundo, según reveló Forbes. Según la investigación de la revista publicada la semana pasada, el gobierno de Bhután ha gastado silenciosamente millones de dólares para desarrollar su operación de minería de bitcoins. Al respecto, Forbes utilizó imágenes satelitales de Planet Labs, Satellite Vu y Google Earth, así como fuentes con conocimiento de las inversiones en criptomonedas de Bhután para descubrir unidades mineras y sistemas de enfriamiento de centros de datos ocultos en bosques y terrenos montañosos en todo el país. Según informo el citado medio, otras imágenes mostraban líneas eléctricas de alta capacidad y transformadores que iban desde las plantas hidroeléctricas de Bhután hasta los sitios mineros. "Bhután se ha transformado silenciosamente en una cripto Shangri-La y su gobierno dedica tierras, financiación y energía a operaciones como estas, que espera eviten una crisis económica inminente", escribió Forbes. Según el informe, la remota nación montañosa, que tiene una gran cantidad de energía hidroeléctrica, históricamente había vendido su excedente de energía hidroeléctrica a la India. Sin embargo, las operaciones de criptominería han aumentado la demanda de energía de Bhután en los últimos años. El país ha aumentado enormemente las importaciones este año, comprando hasta el momento electricidad por valor de 20,7 millones de dólares. Los funcionarios dijeron recientemente que esta factura se dispararía a 72 millones de dólares durante el próximo invierno, y que se necesitarían importaciones durante cinco meses para cubrir la demanda. Según se ha llegado a saber, Bhután está apostando por las criptomonedas para impulsar y sostener su economía en el futuro, ya que la nación se ha visto afectada por una disminución del turismo desde la pandemia del Coronavirus. Por cierto, los funcionarios butaneses nunca han revelado la ubicación o el alcance de las instalaciones mineras. Comentaron por primera vez sobre las inversiones en activos digitales luego de un informe anterior de Forbes sobre la cartera multimillonaria del reino, que quedó expuesta por las quiebras de los criptoprestamistas caídos BlockFi y Celsius. Como sabéis - tal como lo dimos a conocer su momento - el estado centroamericano de El Salvador ha sido el único país del mundo conocido por administrar criptomonedas de propiedad estatal, convirtiéndose en el primer estado del mundo en convertir el bitcoin en moneda de curso legal, utilizando múltiples fuentes de energía renovable para alimentar sus sitios mineros.
Una serie de documentos cuyo contenido fue recientemente revelado en la plataforma Substack apunta a la creación de una amplia red de censura global por parte de personas influyentes de EE.UU. y el Reino Unido. Los informes presentados por un denunciante "lo describen todo, desde la génesis de los programas modernos de censura digital hasta el papel de las agencias militares y de inteligencia, las asociaciones con organizaciones de la sociedad civil y los medios comerciales, y el uso de cuentas de títeres y otras técnicas ofensivas". Cyber Threat Intelligence League (CTIL) forma parte de las más de 100 agencias gubernamentales y organizaciones no gubernamentales que trabajan juntas para introducir la censura a través de las redes sociales y "difundir propaganda sobre personas que no cuentan con aprobación" o temas concretos. Según los nuevos documentos de estrategia, mensajes internos y videos de capacitación, fue en el 2019 cuando contratistas militares y de inteligencia de EE.UU. y el Reino Unido, liderados por la exinvestigadora de defensa británica Sara-Jayne 'SJ' Terp, "desarrollaron el amplio marco de censura". Estas personas codirigieron el CTIL, que se asoció con la Agencia de Seguridad de la Información y Ciberseguridad (CISA) del Departamento de Seguridad Nacional (DHS) estadounidense en la primavera de 2020. "En realidad, la construcción del Complejo Industrial de la Censura comenzó incluso antes, en el 2018", señalan los autores del artículo, quienes se refieren con ese nombre "al nacimiento del sector de 'antidesinformación'". Posteriormente, ya en el 2020 y el 2021, las semillas sembradas por EE.UU. y el Reino Unido dieron sus frutos y se transformaron en "el enmascaramiento de la censura dentro de las instituciones de ciberseguridad y las agendas contra la desinformación; un gran enfoque en detener las narrativas desfavorables, no solo los hechos erróneos; y presionar a las plataformas de redes sociales para que eliminen información o tomen otras medidas para evitar que el contenido se vuelva viral". El enfoque del CTIL hacia la "desinformación" fue mucho más allá de la censura. Los documentos muestran que el grupo participó en "operaciones ofensivas para influir en la opinión pública, discutiendo formas de promover 'contramensajes', apropiarse de 'hashtags', diluir mensajes desfavorables, crear cuentas de títeres e infiltrarse en grupos privados que requieren invitación". Sus miembros eran escogidos escrupulosamente, con ayuda de encuestas que contenían preguntas como: "¿Ha trabajado anteriormente con operaciones de influencia (por ejemplo, desinformación, discurso de odio, otros daños digitales, etc.)?" También era necesario precisar si esas operaciones incluían "medidas activas" y "operaciones psicológicas". Aunque algunos testigos afirman que el organismo estaba formado por personas ajenas al poder, los documentos sugieren que empleados del Gobierno eran precisamente "miembros comprometidos" del CTIL. "Una persona que trabajó para el DHS [Departamento de Seguridad Nacional], Justin Frappier, fue extremadamente activa en el CTIL, participó en reuniones periódicas y dirigió capacitaciones", señala la publicación. De acuerdo con el denunciante, el objetivo final del CTIL era pasar a formar parte del Gobierno. "En nuestras reuniones semanales, dejaron claro que estaban construyendo estas organizaciones dentro del Gobierno federal", indicó. Su asociación con la CISA demuestra que esa meta finalmente se logró. "Se trata realmente de un intercambio de información", dijo en abril del 2020 Chris Krebs, entonces director de la CISA. Los informes presentaron "una imagen clara de un esfuerzo altamente coordinado y sofisticado por parte de los Gobiernos de Estados Unidos y el Reino Unido" para extender ampliamente no solo la censura nacional, sino también intervenir en el extranjero. "En cierto momento, Terp hizo referencia abiertamente a su trabajo 'en segundo plano' sobre cuestiones de las redes sociales relacionadas con la Primavera Árabe", señalan los autores del artículo. El denunciante afirma que entre 12 y 20 personas activas involucradas en el CTIL trabajaban en el FBI o la CISA mientras el organismo seguía creciendo a un ritmo acelerado. En el 2020, tan solo en cuestión de un mes, desde mediados de marzo hasta mediados de abril, reunió a "1.400 miembros examinados en 76 países que abarcan 45 sectores diferentes". Los fundadores del CTIL enfatizaban en cada oportunidad que "eran simplemente voluntarios motivados por el altruismo". Sin embargo, los líderes no dejaban de avanzar hacia el apoyo a la censura entre las instituciones de seguridad nacional y ciberseguridad. "Con ese fin, buscaron promover la idea de 'seguridad cognitiva' como justificación para la participación del Gobierno en actividades de censura", reza el texto. Por su parte, la propia Terp afirmó en un podcast en el 2019 que "la seguridad cognitiva es lo deseable". "Hay que proteger esa capa cognitiva. Básicamente se trata de contaminación. La desinformación es una forma de contaminación en Internet", aseguró. La motivación principal del grupo fueron "los dos terremotos políticos" que tuvieron lugar en el 2016: el Brexit y la elección de Donald Trump. Terp y otros cofundadores del organismo elaboraron un informe en el que abiertamente declararon que "un estudio de los antecedentes de estos eventos nos lleva a darnos cuenta de que hay algo fuera de lugar en nuestro panorama informativo". "Los habituales idiotas y quintacolumnistas útiles [...] están ocupados manipulando la opinión pública, avivando la indignación, sembrando dudas y socavando la confianza en nuestras instituciones. Y ahora son nuestros cerebros los que están siendo pirateados", afirmaban. La visión de Terp sobre la "desinformación" era claramente política. Según reconoció ella misma en el 2019, "la mayor parte de la información errónea es realmente cierta [...] pero se ubica en el contexto equivocado". "No se trata de hacer que la gente crea mentiras la mayor parte del tiempo. La mayoría de las veces, lo que estás intentando es cambiar sus creencias. Y de hecho, realmente, más profundamente que eso, estás tratando de cambiar, de desplazar sus narrativas internas. El conjunto de historias que son la base de su cultura", sostuvo. En los registros del CTIL proporcionados por el denunciante se explica "exactamente cómo operaba y rastreaba" el organismo los "incidentes" indeseados, y cómo distinguía los datos que debían ser calificados de "desinformación". De acuerdo con la fuente, tanto Terp como otros líderes del CTIL alegaban que no cometían ningún delito, ni siquiera la posible violación de la Primera Enmienda de la Constitución de EE.UU., que protege la libertad de expresión. "El espíritu era que, si se salían con la suya, era legal, y no había preocupaciones sobre la Primera Enmienda porque tenían una 'asociación público-privada': esa es la palabra que usaron para disfrazar esas preocupaciones. 'Las personas privadas pueden hacer cosas que los servidores públicos no pueden hacer, y los servidores públicos pueden proporcionar liderazgo y coordinación'", dijo la fuente. Sin embargo, a pesar de su confianza en la legalidad de sus actividades, algunos miembros del CTIL presuntamente llegaron a adoptar "medidas extremas" para mantener sus identidades en secreto. "El manual del grupo recomienda el uso de teléfonos desechables, la creación de identidades seudónimas y la generación de rostros de IA falsos utilizando el sitio web This Person Does Not Exist [esta persona no existe]", indica el artículo. Actualmente el CTIL seguiría aún activo, según las páginas de LinkedIn de algunos de sus miembros cuyos nombres son conocidos. "Durante los próximos días y semanas, tenemos la intención de presentar estos documentos a los investigadores del Congreso y haremos públicos todos los documentos que podamos, al mismo tiempo que protegeremos la identidad del denunciante y de otras personas que no sean líderes de alto nivel o figuras públicas", aseguraron los autores.
Como sabéis, la inteligencia artificial se ha convertido en un motor de la "nigromancia digital", una forma de conjurar a los muertos a partir de las huellas digitales que dejaron en vida. Esto a partir de lo que se conoce como IA generativa, que abarca no solo grandes procesadores de lenguaje como el ChaGPT, sino también generadores de imágenes y videos como DALL•E 2. Cabe precisar que esto no es nuevo, ya que los debates sobre la denominada nigromancia digital comenzaron en la década del 2010 a partir de los avances en la proyección de videos (con la tecnología de "deep fake") que llevaron a la resurrección de Bruce Lee o Audrey Hepburn, entre otros. También condujo a apariciones cinematográficas póstumas de Carrie Fisher y Peter Cushing, entre otros. Inicialmente, este era un territorio exclusivo de empresas de producción de cine y música con recursos abundantes, pero la aparición de la inteligencia artificial generativa ha ampliado el acceso a las tecnologías que se utilizaron para resucitar a estas y otras estrellas. Incluso, antes de que ChatGPT se hiciera público a finales del 2022, un usuario ya había utilizado el este modelo perteneciente a la compañía OpenAI para hablar con su novia muerta, basándose en sus textos y correos electrónicos. Tras notar este potencial, una serie de empresas emergentes en tecnología como Here After y Replika lanzaron servicios basados en la inteligencia artificial generativa para resucitar seres queridos a los dolientes. Esta tecnología, según algunos, parece cruzar una línea cultural y, tal vez, ética. Muchos sienten una profunda incomodidad con la idea de que podamos interactuar rutinariamente con simulaciones digitales de los muertos. Como resultado, la magia oscura de la nigromancia a partir de programas de inteligencia artificial se ve con cautela. Esto puede preocupar a varias personas. Pero sociólogos que han estado trabajando en prácticas culturales de recordación y conmemoración, que también han experimentado con la resurrección de los muertos mediante la inteligencia artificial generativa, creen que no hay motivo para preocuparse. ¿Se trata de una nueva forma de arte oscuro o simplemente parte de la vida cotidiana? Conservar vínculos permanentes con los muertos a través de textos, imágenes y objetos es algo común; una parte normal de nuestras vidas. Durante mucho tiempo, las personas han otorgado un valor emocional a las semejanzas con sus ancestros y a las reliquias de sus muertos como medios para mantener el vínculo. A medida que la pintura de retratos dejó de ser una forma ampliamente adoptada de recordar a los seres queridos, la difusión de la fotografía en el siglo XIX se convirtió rápidamente en un medio alternativo para preservar a los difuntos. Hoy, muchos de nosotros tenemos fotos y videos de seres queridos fallecidos, a los que recurrimos como recuerdo y consuelo. Obviamente, durante toda la historia, las imágenes, las obras o los restos de personas famosas se han difundido para preservarlos, a menudo siguiendo su propia voluntad. Las reliquias religiosas en diversas culturas son solo un ejemplo. Entonces, en lo que respecta a la inteligencia artificial generativa, no está ocurriendo nada nuevo. Más que cambiar o interrumpir nuestras costumbres, la rapidez con la que han explotado las posibilidades necrománticas de la inteligencia artificial nos dice mucho sobre cómo funciona la tecnología con nuestras prácticas existentes de duelo, recuerdo y evocación. ¿Pero no es diferente con la inteligencia artificial? Las empresas emergentes en este ámbito se basan en emprendimientos anteriores para hacer revivir a seres queridos. Utilizando textos (por ejemplo, en redes sociales y correos electrónicos), grabaciones de voz, fotografías y videos de seres queridos proporcionados por los clientes, entrenan modelos de inteligencia artificial que hacen posible interactuar de manera póstuma con "ellos". Como señaló Debra Bassett, quien ha estudiado ampliamente las vidas digitales luego de la muerte, algunos opositores a este uso de la inteligencia artificial han afirmado que les preocupa que los resucitados puedan ser obligados a decir cosas que no dirían estando vivos y, en su lugar, actuar de acuerdo con el guion de otra persona. Para Bassett, la preocupación radica en que los muertos están siendo "zombificados", en una violación de su integridad. Esta es, naturalmente, una posibilidad, pero siempre debemos analizar estos asuntos caso por caso. Sin embargo, generalmente debemos recordar que imaginamos y mantenemos conversaciones con los muertos todo el tiempo. En momentos de crisis o alegría, reflexionamos sobre lo que aquellos que hemos perdido podrían habernos dicho, las actitudes que podrían haber tenido y el estímulo que podrían haber ofrecido en relación con los desafíos y logros en el aquí y ahora. Otros, al reflexionar sobre la rareza de los encuentros con personas fallecidas traídas de vuelta al presente gracias a la interacción digital, argumentan que esto es un fraude, que no son nuestros muertos sino impostores. Cuando se hace de manera secreta y oculta, como lo hacían los embaucadores del movimiento de resurgimiento espiritual victoriano, armados con sus tablas ouija, es, bastante problemático. Sin embargo, nuevamente, debemos recordar que no tratamos normalmente nuestras conversaciones personales, fotos o videos de los muertos como si esos registros fueran en sí mismos nuestros seres queridos. En cambio, los usamos como hilos conductores a su memoria, como sustitutos que nos permiten pensar o comunicarnos a través de ellos. Es un error sugerir que nos confundimos rutinariamente o nos engañamos a nosotros mismos con respecto a tales medios. Por eso, las preocupaciones generales sobre la nigromancia digital están exageradas: cuando nos concentramos en exceso en sus aspectos extraños y siniestros -para adaptar las palabras del filósofo Ludwig Wittgenstein- perdemos de vista la manera en que estas nuevas tecnologías hablan y resuenan con lo que ya somos y hacemos como seres humanos.
