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OpenAI dijo haberle encontrado en unas pocas horas la solución de un problema matemático avanzado que llevaba décadas sin resolverse, usando un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) y miles de bots.

El creador de ChatGPT anunció el martes que, al concentrar un grupo de aproximadamente 10.000 agentes de IA que realizan tareas de forma relativamente autónoma, lograron resolver un problema matemático notoriamente difícil en tan solo 88 horas.

El problema formaba parte de las ecuaciones de Navier-Stokes, que describen el movimiento de los fluidos.

Durante 90 años, aspectos importantes de los problemas carecían de una demostración, el argumento que sustenta una ecuación matemática correcta.

OpenAI calificó la solución que halló de “hito” y dijo que era una prueba de que las herramientas de IA están mejorando rápidamente.

La solución de OpenAI aún no ha sido verificada de forma independiente ni aceptada públicamente por el Clay Mathematics Institute, una organización con sede en EE.UU. que organiza el Premio del Milenio, ofreciendo una gran suma de dinero a los primeros en resolver determinados enigmas matemáticos.

Pero la afirmación de la compañía ya ha provocado una fuerte reacción.

Tristan Buckmaster, profesor de matemáticas en la Universidad de Nueva York, declaró el martes que él y Levent Alpöge, matemático que trabaja para Anthropic, empresa rival de OpenAI, también habían estado trabajando en la solución del problema.

El dúo había estado usando la herramienta Codex de OpenAI en su trabajo. Pero Buckmaster dijo que el 3 de septiembre descubrió que “la información sobre nuestro progreso se había transmitido a OpenAI”.

La declaración de Buckmaster se produjo el mismo día, pero horas antes de que OpenAI publicara su trabajo sobre las ecuaciones de Navier-Stokes.

Dijo que OpenAI no había empezado a trabajar en las ecuaciones hasta “después de que la información sobre nuestro trabajo le llegara”.

Incluyó fragmentos de correos electrónicos que intercambió con OpenAI sobre el trabajo y sus dudas sobre los plazos y métodos de la empresa.

Buckmaster añadió que aún no había leído la prueba completa de OpenAI, pero se sintió obligado a hacer público “lo que me dijeron, cuándo y lo que me propusieron… porque la alternativa es dejar que una serie de anuncios digan algo que sé que es falso”.

OpenAI felicitó el martes el “trabajo simultáneo” de Buckmaster y Alpöge, calificándolo de “extraordinario”.

La empresa dijo no haber visto “ningún trabajo de los usuarios por ningún medio hasta que lo publicaron” y que no se accedió a ningún dato de usuarios en su trabajo para el problema de Navier-Stokes.

“Si bien es improbable, no podemos descartar que los datos anonimizados derivados del uso que hacen de nuestros productos hayan contribuido a mejorar nuestros modelos”, añadió la empresa.

“Sin embargo, nuestras pruebas difieren significativamente e incluso los resultados exactos que se han comprobado son diferentes”.

OpenAI anunció que, a finales de agosto, comenzó a entrenar un nuevo modelo que rápidamente demostró su aptitud para las matemáticas.

Los modelos de IA son programas informáticos entrenados con grandes cantidades de datos para reconocer y predecir patrones en la información.

Si bien el nuevo modelo de OpenAI sigue siendo una herramienta de uso exclusivo dentro de la empresa, ya que es “significativamente más capaz” que el modelo de IA más reciente lanzado por la compañía, sus investigadores decidieron utilizarlo en ciertos problemas matemáticos avanzados importantes.

OpenAI admitió que el 1 de septiembre había “oído rumores de que se habían resuelto dos problemas del Premio del Milenio” y, por lo tanto, decidió poner a trabajar a miles de bots de IA entrenados con el nuevo modelo interno para intentar resolver algunos de los problemas restantes.

Para el 5 de septiembre, o aproximadamente 88 horas después de haber puesto a trabajar a 10.000 robots de IA en la tarea, OpenAI había encontrado una solución a lo que se conoce como el problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes.

El problema se enfoca en la esencia misma de la turbulencia, un fenómeno que aún no se comprende del todo.

Aunque a los bots de IA les llevó aparentemente poco tiempo llegar a una solución, OpenAI afirmó que los bots intercambiaron casi 3 millones de mensajes y utilizaron 130.000 millones de tokens de salida, o las líneas individuales de texto y código que produce un modelo de IA en sus respuestas, solo en la ecuación de Navier-Stokes.

Según los precios que la compañía utiliza para sus modelos más avanzados, este esfuerzo habría costado aproximadamente unos US$10 millones.

La solución que OpenAI afirma haber alcanzado para el problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes resuelve dos de las cuatro afirmaciones que exigía el Premio del Milenio para confirmar la demostración.

El premio está dotado con US$1 millón para el ganador.

“Nuestro objetivo al publicar este resultado es informar sobre el progreso sustancial de nuestros modelos de IA”, declaró OpenAI el martes. “No pretendemos reclamar el Premio del Milenio por este resultado”.

Este artículo fue escrito originalmente en inglés y usamos una herramienta de inteligencia artificial para traducirlo. Un periodista de la BBC revisó el texto antes de su publicación. Más información sobre cómo usamos IA.

No le dije a nadie que iba a encontrarme con Michelle Dahl, directora ejecutiva del Surveillance Technology Oversight Project (Proyecto de Supervisión de Tecnología de Vigilancia), una organización de control ciudadano.

Pero para cuando la saludo en Brooklyn, Nueva York, el sistema ya sabe que estamos juntos.

“Es algo invisible si no lo buscas”, dice Dahl, y señala hacia una farola donde dos cámaras diminutas, con la etiqueta del Departamento de Policía de Nueva York (DPNY), permanecen ocultas bajo cúpulas de plástico negro.

Forman parte de la enorme plataforma de vigilancia con inteligencia artificial del DPNY: el Domain Awareness System (“sistema de reconocimiento territorial”).

“Cualquier agente de policía de la ciudad puede acceder a ella desde su teléfono y consultar el perfil de prácticamente cualquier persona que camine por la calle”, explica.

La plataforma conecta más de 80.000 cámaras con drones, datos de redes sociales e incluso sistemas que rastrean vehículos cuando se viaja a otro estado.

Dahl afirma que el sistema puede revelar con quién me he reunido y todos los lugares que he visitado durante la última semana. Toda mi vida bajo seguimiento.

Cada día, en todo Estados Unidos, la vida de las personas también queda registrada por un sistema de vigilancia masiva en expansión que llega mucho más lejos de lo que muchos imaginamos.

En los últimos meses ha estallado la polémica en torno a una empresa estadounidense de vigilancia llamada Flock Safety después de que policías utilizaran su sistema para seguir a parejas o exparejas, e incluso en un caso para monitorear a una mujer que se había sometido a un aborto.

Pero esta empresa es solo una más dentro de una industria gigantesca.

Flock y otros defensores de estas tecnologías sostienen que es necesario encontrar un equilibrio entre privacidad y seguridad.

La pregunta es: ¿vale la pena sacrificar privacidad por seguridad?

Para decidirlo por ti mismo, conviene entender hasta qué punto es exhaustiva la vigilancia.

Por eso salí a buscar cámaras en mi propio barrio.

Algunos de quienes están preocupados por la vigilancia parecen creer que Flock es el único problema.

La ciudad de Nueva York demuestra que eso no es cierto. La empresa no opera aquí, pero aun así estamos siendo vigilados.

Dahl me acompaña en un recorrido de vigilancia hacia la oficina de la BBC en Manhattan, señalando cámaras y otros dispositivos por el camino.

Llevo diez años cubriendo temas de privacidad, pero incluso a mí me sorprendió la infraestructura que sigue cada uno de nuestros movimientos.

Tras dar apenas unos pasos, nos detenemos y miramos a nuestro alrededor.

Cuento 16 cámaras diferentes.

“Supongo que pertenecen a empresas, edificios e inquilinos”, dice ella.

“Se suman a las cámaras gestionadas por la ciudad”, añade.

“Pero es probable que el DPNY tenga fácil acceso a ellas. A menudo, si hay una investigación en curso, simplemente le preguntan al propietario y les entrega las grabaciones”.

Algunos fabricantes de cámaras, como Ring (propiedad de Amazon), cuentan incluso con sistemas automatizados para facilitar que la policía solicite y reciba imágenes directamente de los usuarios.

Las cámaras en espacios públicos son ya tan omnipresentes que apenas las noto.

Pero, con la ayuda de Dahl, mi mirada se agudiza: pequeñas cámaras con forma de cápsula frente a las tiendas, dispositivos grises y desgastados en las esquinas de los edificios, y avanzados sistemas de doble cámara gestionados por la ciudad que pueden girar, inclinarse y hacer zoom para centrarse con precisión en personas buscadas por la policía.

Intento contarlas mientras caminamos, pero hay tantas que resulta imposible llevar la cuenta y mantener una conversación al mismo tiempo.

“Cuanto más te fijas, más ves”, comenta Dahl.

Estos sistemas pueden captar y almacenar cada uno de tus movimientos, y Flock se ha convertido en el máximo exponente de la vigilancia.

En los últimos meses, ha surgido un rechazo generalizado y bipartidista en todo el país contra la empresa.

Una de las razones es el enorme alcance de Flock.

La compañía afirma operar más de 100.000 cámaras repartidas por 6.000 localidades estadounidenses.

Es conocida sobre todo por sus herramientas de seguimiento de conductores con las que escanean vehículos 20.000 millones de veces al mes, según datos de la propia empresa.

También fabrica herramientas de reconocimiento facial capaces de rastrear a las personas.

Esta tecnología permite a las fuerzas del orden mirar mucho más allá de su propia jurisdicción.

Un sheriff de Texas supuestamente accedió a más de 83.000 cámaras de Flock en todo Estados Unidos para localizar a una mujer implicada en un caso relacionado con el aborto, incluso en estados donde esta práctica es legal.

Flock sostiene que sus herramientas protegen a la ciudadanía y ayudan a resolver a diario delitos que, de otro modo, quedarían impunes.

No obstante, se conocen al menos 46 casos en los que agentes de policía utilizaron los sistemas de Flock para fines no autorizados, como acosar a sus propias parejas, exparejas o desconocidos.

Tras meses de notas periodísticas al respecto, Flock implementó medidas de seguridad para erradicar estos abusos.

Un portavoz de la empresa calificó el uso indebido como una “traición al propósito de la herramienta y algo totalmente inaceptable”, y añadió que los agentes que abusen del sistema deben rendir cuentas.

La reacción negativa incluye oleadas de personas que destruyen las cámaras de Flock o incluso orinan sobre ellas.

Solo este año, más de 50 ciudades han roto su relación con la compañía.

Pero, de nuevo, Flock no opera en todas partes y no es la única empresa del sector.

Algunas ciudades que cancelaron sus contratos con Flock simplemente contrataron, sin hacer ostentación, a otras empresas de vigilancia.

“Las comunidades que siguen eligiendo Flock superan con mucho al número de lugares que dejan de utilizar el servicio”, afirma un portavoz de la empresa.

“Estamos sumando nuevos clientes a un ritmo casi diez veces mayor que el de la tasa de abandono”, agrega.

Detrás del creciente mundo de la infraestructura de vigilancia subyace un debate más amplio sobre cómo ejercer la labor policial.

“Cada día, Flock ayuda a resolver delitos que de otro modo quedarían impunes: desde localizar a niños desaparecidos hasta esclarecer asesinatos y crímenes violentos, pasando por la recuperación de vehículos robados”, dice su vocero.

También señala que Flock está “solicitando activamente una regulación estatal y local más clara”, para no ser la única entidad que decida sobre el uso de estas herramientas por parte de las autoridades.

El DPNY sostiene argumentos similares.

Un vocero de la policía neoyorquina alegó que sus sistemas de vigilancia mantienen segura la ciudad y que el departamento publica informes de transparencia sobre sus herramientas.

“Estamos comprometidos con el uso de la tecnología con cuidado y precisión, y con garantizar que nuestro uso se ajuste a la ley”, aseguró.

Expertos cuestionan los datos y la metodología que Flock y otras empresas utilizan para promocionar su enfoque de resolución de delitos.

“La idea de que la vigilancia nos hace más seguros se sigue utilizando como excusa”, indica Rindala Alajaji, directora asociada de asuntos estatales de la Electronic Frontier Foundation (EFF), una organización dedicada a los derechos digitales.

De hecho, sostiene que esta tecnología hace que el mundo sea más peligroso.

“La vigilancia se ha utilizado para criminalizar a personas por el simple hecho de ser testigos presenciales; hay casos de inocentes a los que la policía ha interceptado y apuntado con armas porque un lector de matrículas interpretó mal una letra”, explica Alajaji.

Si estás en EE.UU. existen herramientas que te ayudan a identificar dónde se encuentran estas cámaras en tu propio barrio.

Una de ellas es el Atlas of Surveillance de la EFF.

Permite buscar por ciudad, estado, cuerpo de seguridad o empresa de tecnología de vigilancia.

Aunque es incompleta, incluye un mapa interactivo basado en datos recopilados por estudiantes e investigadores.

La idea es similar: un mapa colaborativo que señala la ubicación de decenas de miles de cámaras fabricadas por Flock y otras empresas.

Cualquiera puede editar DeFlock, por lo que su fiabilidad podría ser menor.

Aun así, el mapa localizó cuatro cámaras de vigilancia con inteligencia artificial a poca distancia a pie de mi casa.

De todas formas, este no es un problema exclusivo de Estados Unidos.

Los sistemas de reconocimiento facial se están extendiendo en todo el mundo y los cuerpos de policía atribuyen a ellos miles de detenciones.

Los críticos denuncian una alarmante y “significativa expansión del Estado de vigilancia”.

Dahl y yo caminamos poco más de un kilómetro y tomamos el metro.

Las cámaras nos observan fijamente mientras pasamos la tarjeta en cada punto de control y registran nuestros movimientos al salir.

Al llegar a la calle en Midtown Manhattan, nos reciben —como cabía esperar— más cámaras.

“Animaría a la gente a dedicar un minuto a observar dónde se los vigila y rastrea, y a averiguar adónde van a parar esos datos”, dice Dahl.

“Cuanto mayor sea la concientización ciudadana, más fácil será sumarse a los esfuerzos para ejercer presión legislativa”.

Una de las razones por las que algunas localidades han cancelado sus contratos con Flock es la presión ejercida por los ciudadanos sobre sus representantes políticos en las reuniones de los ayuntamientos; hubo incluso quien acudió disfrazado de Darth Vader.

Llevo más de una hora con Dahl y con mucha suerte hubo algún momento en el que no estuvimos bajo vigilancia.

Me despido y camino hacia la oficina de la BBC.

Entro en el edificio y pulso el botón del ascensor.

Las puertas se abren con un sonido metálico y, justo frente a mí, aparece una reluciente cámara negra.

Al parecer, como en todas partes, alguien está observando.

Se advierte a quienes buscan empleo que estén atentos, ya que los estafadores están intentando engañar a las personas en los sitios web de ofertas de trabajo para que descarguen herramientas de entrevista falsas.

Una víctima fue invitada en LinkedIn por un supuesto reclutador a participar en un proceso de entrevista de trabajo y descargó un documento de apariencia normal que resultó ser un software malicioso.

En cuestión de horas, los piratas informáticos vaciaron sus cuentas de criptomonedas, sustrayendo el equivalente a casi US$25.000 de ahorros, y desaparecieron.

“Es una sensación horrible perder una suma considerable; algo que no le desearía ni a mi peor enemigo”, dijo la víctima, que prefirió permanecer en el anonimato.

Las plataformas de reclutamiento profesional LinkedIn e Indeed han alertado sobre el creciente número de estafas laborales en los últimos meses.

LinkedIn publicó datos que ponen de manifiesto lo que denominó la “brecha de la estafa” de la Generación Z: “Los profesionales más jóvenes se enfrentan a la mayor exposición a las estafas (32%), pero casi un tercio (32%) admite ignorar las señales de alerta debido a un mercado laboral competitivo”.

Al ser contactada por la BBC, la compañía declaró que, en un mercado laboral saturado y competitivo, “muchos jóvenes sienten que no pueden permitirse el lujo de ser escépticos… porque perciben que las oportunidades son muy escasas”.

La plataforma señaló que ofrece consejos en su sitio web sobre cómo detectar estafas de reclutamiento, como por ejemplo, verificar que la empresa y el puesto de trabajo son reales y realizar una investigación exhaustiva antes de entablar conversaciones.

La persona que perdió sus ahorros tras ser víctima de un ataque informático había presentado su dimisión y dejado claro en LinkedIn que estaba buscando un nuevo trabajo.

Un supuesto reclutador le envió una posible oferta de trabajo y mantuvo una videollamada para hablar sobre el puesto antes de pedirle que realizara una evaluación técnica estándar, siguiendo las instrucciones del documento de Google Sheets.

Pero el documento contenía software malicioso.

Tras completar la tarea, el candidato se fue a dormir y al despertar descubrió que sus monederos electrónicos estaban vacíos.

“Limpié mi computador, cambié todas mis contraseñas y quedé agotado emocional y mentalmente”, expresó.

“Sentí una mezcla de incredulidad e ira, tanto hacia los hackers como hacia mí mismo. También estuve confundido hasta que comprendí cómo me habían engañado”.

Investigadores de ciberseguridad de Have I Been Squatted, una plataforma contra la piratería cibernética, realizaron un análisis de cómo funcionó el ataque y advierten que la nueva oleada de estafas de reclutamiento es difícil de detectar.

“No se trataba de un correo electrónico mal redactado con un archivo adjunto sospechoso; a esta persona se le guió a través de lo que parecía una entrevista de trabajo real, en páginas reales de Google, detrás de un inicio de sesión real de Google, y el software que se le pidió que instalara estaba firmado digitalmente como cualquier aplicación legítima”, explicó el director ejecutivo Juxhin D Brigjaj.

Este caso surge en un momento en que otros han denunciado ataques similares a través de la plataforma de ofertas de empleo Indeed, que en julio publicó consejos sobre cómo evitar estafas.

Los delincuentes están aprovechando la presión y la emoción de las entrevistas de trabajo para engañar a la gente y que descarguen aplicaciones móviles con trampas, como una aplicación falsa llamada Indeed Interview o una llamada MyInterview.

Según la empresa de ciberseguridad Malwarebytes, los falsos reclutadores utilizan señuelos como: “Completa tu entrevista instalando la aplicación Indeed” o “Contrato salarial disponible después de instalar la aplicación”.

Una vez descargadas, las aplicaciones maliciosas permiten a los piratas informáticos acceder a datos privados para extorsionar o utilizarlos en ataques financieros.

“Las entrevistas a través de la plataforma de Indeed se realizan completamente en un navegador y nunca requieren la descarga de una aplicación especial”, publicó Indeed recientemente en línea.

“Cualquier mensaje que le pida a un solicitante de empleo que descargue una aplicación para participar en una entrevista no es legítimo”.

Este artículo fue escrito originalmente en inglés y usamos una herramienta de inteligencia artificial para traducirlo. Un periodista de la BBC revisó el texto antes de su publicación. Más información sobre cómo usamos IA.

Durante cientos de años, los matemáticos han puesto a prueba sus cerebros enfrentándose a endiablados problemas matemáticos que nadie ha logrado resolver.

Reflexionan sobre ellos, los debaten, publican artículos al respecto. Solucionarlos puede ser el trabajo de toda una vida.

Pero el 13 de abril de este año fue la inteligencia artificial (IA) la que resolvió un problema matemático que hasta entonces se había resistido a los simples mortales: el problema 1196 de Erdős.

Los expertos en la materia se sorprendieron y, por supuesto, se interesaron. Mucho.

“Después de quizás una hora de leer y revisar el resultado en bruto que había producido la IA, me quedó muy claro que era correcto y que la idea era muy buena”, cuenta el matemático Jared Duker Lichtman, de la Universidad de Stanford.

Lichtman llevaba siete años trabajando en ese enigma que acababa de ser resuelto por un aficionado de las matemáticas que ingresó un solo prompt en una IA.

Pero ¿en qué consiste este problema y qué significa para las matemáticas que la IA lo resolviera?

Si crees que ya sabes adónde conduce esta historia, recuerda que en el mundo de las matemáticas las respuestas suelen ser sorprendentes.

Los problemas matemáticos sin resolver tienen un cierto halo de misterio.

El que quizá hayas oído mencionar más a menudo es el último teorema de Fermat, que apareció en una nota manuscrita en el margen de una página de un libro escrito por el matemático del siglo XVII Pierre de Fermat.

Además del rompecabezas que dejó para la posteridad, escribió: “Tengo una solución, pero es demasiado larga para que quepa en el margen”.

Hasta donde sabemos, se llevó esa solución a la tumba.

“Tuvieron que pasar varios cientos de años antes de que finalmente se resolviera, en 1994, y el matemático que lo logró utilizó ramas de las matemáticas que ni siquiera existían en tiempos de Fermat”, señala la matemática Katie Steckles.

Y hay muchísimos más, con toda clase de nombres extraños. La conjetura de Collatz, la hipótesis de Riemann, los problemas de Hilbert y los problemas del milenio…

“¡Oh, hay montones!”, exclama Steckles. “Y cada día encontramos más. Cada rama de las matemáticas tiene sus grandes preguntas”.

Entre todos esos retos hay una enorme colección conocida como los problemas de Erdős, planteados por una de las mentes más prolíficas y afables de las matemáticas.

El húngaro Paul Erdős (1913-1996) fue un genio extraordinario, no solo por las cuantiosas huellas que dejó en las matemáticas, sino por su estilo de vida.

Nunca tuvo casa ni posesiones más allá de una maleta semivacía, pues lo que quizo ser fue un turista matemático, viajando a cualquier lugar del mundo en el que estuviera pasando algo interesante y hubiera espacio para pensar y compartir ideas.

Durante las décadas de peregrinaje matemático, no solo planteó más de 1.200 problemas, sino que también resolvió muchos de ellos y encontró demostraciones sorprendentemente sencillas para teoremas que ya se creían resueltos.

En 2023 esta cantidad extraordinaria de problemas fueron recopilados en una página web para que los matemáticos pudieran ver cuáles necesitaban resolver y compartir sus demostraciones.

“La primera vez que escuché hablar sobre la conjetura del conjunto primitivo de Erdős estaba en el último curso de la carrera”, recuerda Lichtman.

“Y me enamoré completamente del problema”.

Los problemas de Erdős que nos atañen en esta historia tienen que ver con conjuntos primitivos.

Probablemente conozcas los números primos, números enteros que solo se pueden dividir exactamente entre sí mismos y entre 1. Un conjunto primitivo se parece un poco a eso: se escogen números de manera que ninguno de ellos sea divisible exactamente por otro, aunque no tienen que ser necesariamente primos.

Por ejemplo, 4, 5 y 6 forman un conjunto primitivo: no puedes dividir 4 entre 5 o entre 6 y obtener un número entero. Y lo mismo ocurre con 5 y 6.

Y no hace falta que nos adentremos más en las matemáticas de estos problemas de Erdős: todo lo demás es demasiado complicado.

Así que volvamos a nuestra historia.

“En mi tiempo libre y por las noches, seguía pensando en este problema y no podía dejarlo. Y acabé resolviéndolo después de 4 años de negarme a desistir”, cuenta Lichtman.

Lo que le había tomado todos esos años resolver fue el problema 164 de Erdős, que más tarde le serviría para su tesis doctoral.

Pero ese no era el único que le interesaba. Había un grupo de otros problemas de Erdős relacionados, entre ellos el problema 1196.

También había estado pensando en él durante todo ese tiempo.

“¿Qué ocurre si todos los números de un conjunto primitivo son mayores que X y queremos entender cómo puede crecer su puntuación a medida que X tiende a infinito?”.

Y siguió pensando en ello y trabajando en el problema durante otros tres años.

Hasta que se despertó una mañana y encontró un correo electrónico en su computadora.

Decía que un matemático aficionado había planteado este problema a GPT-5.4 Pro, un modelo de inteligencia artificial, y había obtenido unos resultados que, según él, podían ser una solución.

“Empecé a leer lo que había producido. El resultado parecía muy preliminar y muy desestructurado”, recuerda.

La demostración había sido obtenida por Liam Price, un británico de 23 años que no tenía un título universitario en matemáticas.

“Utilicé una IA de OpenAI para resolver el problema 1196 de Erdős”, contaba.

“Se me ocurrió un prompt ingenioso, se lo di a la IA y, después de unos 80 minutos pensando, me dio una solución. Entonces se la pasé a otra versión del modelo y le dije: ‘Aquí tienes la solución. ¿Puedes comprobarla y verificar que sea correcta?’. Y la respuesta fue que, en esencia, no había encontrado ningún error en el razonamiento”, agregaba.

Lichtman estaba perplejo y feliz a la vez.

La IA ya había ayudado a resolver otros problemas de Erdős, de hecho, varias decenas. Pero muchos de ellos eran problemas relativamente sencillos y poco conocidos.

El problema 1196 era distinto. No solo llevaba décadas desafiando a los matemáticos, sino que GPT-5.4 Pro había encontrado una idea nueva para abordarlo, un método que parecía haber pasado por alto la literatura matemática durante décadas. Y aquel método no solo resolvió el 1196, sino también otras cuestiones relacionadas.

A Lichtman no le molestó que un modelo de IA llegara a la meta antes que él: “Si otro matemático resuelve un problema que te interesa, no creo que nadie te pregunte si te molesta”, explica.

“Uno sencillamente quiere saber la respuesta y tener acceso a ella, independientemente de cómo se haya obtenido”, agrega.

Además, la IA necesitó a alguien como Lichtman, que entendiera tan profundamente las matemáticas como para ver aquel resultado en bruto y darse cuenta de que allí había algo valioso.

“Inmediatamente me alegré mucho y, de hecho, empecé a trabajar en esos otros grupos de problemas para ver si podía aplicar esta idea”, cuenta.

Pronto empezaron a aparecer otros avances. Pocas semanas después, un modelo de OpenAI refutó una conjetura de Erdős que llevaba casi 80 años sin resolverse.

Y el 1° de agosto, la compañía anunció otros diez avances en problemas matemáticos de larga data, desarrollados con participación de matemáticos humanos que ayudaron a analizar, desarrollar y formalizar los resultados.

“Creo que hemos llegado al punto en el que la IA puede aportar ideas e intuiciones, como lo haría un colega de confianza, y a veces esas ideas realmente van a dar fruto”, señala Lichtman.

“Estamos en una etapa en la que la IA empieza a funcionar, en cierto modo, como una especie de colaborador con el que intercambiar ideas y recibir comentarios”.

Pedro Salazar lleva décadas estudiando la relación entre el derecho, la democracia y el poder.

Pero en los últimos años, el abogado, filósofo político y profesor de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), ha volcado su atención hacia la inteligencia artificial (IA) y su impacto en esos campos.

Autor de La democracia constitucional (2006), Crítica de la mano dura (2012) y Derecho y poder (2013), Salazar sostiene en su obra más reciente, Totalitarismo total (Taurus, 2026), que la inteligencia artificial está acelerando una concentración de poder sin precedentes en manos de unos pocos.

Asegura que, a diferencia de otras revoluciones tecnológicas, la inteligencia artificial no solo está transformando la economía y los modelos productivos, sino también la cultura y la opinión pública, e incluso tiene la capacidad de difuminar la realidad.

El abogado mexicano sostiene que este proceso está desdibujando las fronteras entre el poder económico, político e ideológico, y advierte que la convergencia de estas tres esferas plantea un gran desafío para las democracias liberales.

Asimismo, Totalitarismo total aborda la competencia tecnológica entre EE.UU. y China, los intentos regulatorios de Europa, y la creciente normalización de prácticas que, a su juicio, reflejan una preocupante deriva autoritaria.

Pedro Salazar habló con BBC Mundo en el marco del Hay Festival de Querétaro, que se celebra del 4 al 6 de septiembre.

Usted abre su libro con los ataques de EE.UU. contra embarcaciones en el Caribe ejecutados con inteligencia artificial. Dada la repetición de estos operativos, la falta de transparencia y las dudas legales, ¿son casos aislados o se están convirtiendo en una forma normalizada de ejercer el poder?

Creo que fueron apenas el anuncio de algo que ha venido intensificándose desde entonces.

El uso de la inteligencia artificial para ejercer la violencia desde el poder se está multiplicando.

Lo vimos nuevamente en Venezuela con la intervención norteamericana para la detención y extracción del presidente [Nicolás] Maduro, que se realizó utilizando herramientas de inteligencia artificial de Anthropic. Eso incluso generó tensiones entre la empresa y el gobierno de EE.UU.

No son casos aislados. En los meses posteriores también hemos visto un mayor uso de estas herramientas en conflictos bélicos, especialmente en Medio Oriente, por países como Israel y EE.UU.

¿Estamos viendo entonces una normalización de estas prácticas?

Lamentablemente, creo que estamos viendo una normalización de estas prácticas. Recientemente un dron operado completamente por inteligencia artificial mató a tres personas en Ucrania.

La decisión y la ejecución fueron realizadas por un dron con inteligencia artificial.

Aquello que antes parecía ciencia ficción, como en Terminator, hoy empieza a convertirse en una realidad que debería preocuparnos profundamente.

¿En quién recae la responsabilidad de estos ataques cuando interviene inteligencia artificial? ¿En los gobiernos, los operadores, las empresas?

En cuanto a la responsabilidad, en el contexto bélico esta recae en el Estado que utiliza estas herramientas como armas letales. Es decir, en el gobierno que las autoriza.

El problema es que se trata de una responsabilidad muy amplia en la que se diluyen los responsables concretos.

A medida que los sistemas de inteligencia artificial adquieren mayor autonomía, la línea entre desarrolladores, diseñadores, operadores y decisiones tecnológicas se vuelve cada vez más difusa. Es un problema jurídico enorme.

Aun así, cuando hablamos de posibles crímenes de guerra, la responsabilidad última corresponde a las autoridades del Estado que ordenan y ejecutan estas acciones.

¿En qué se diferencia el “totalitarismo total” del totalitarismo del siglo XX?

Yo utilicé deliberadamente el pleonasmo “totalitarismo total” porque considero que la concentración de poder hoy es mayor que la del siglo XX.

Durante ese período, en los sistemas totalitarios ya había una concentración entre poder político, poder económico y poder ideológico, e incluso había toda una estrategia de propaganda ideológica por parte de sus Estados.

Pero hoy se ha multiplicado de manera exponencial. Los Estados tienen mayor capacidad de control de espionaje, de trazabilidad sobre la vida de sus gobernados. Tienen una capacidad enorme de interferir en sus vidas privadas.

Además, existe una alianza con la industria tecnológica, especialmente en los dos grandes polos de desarrollo de inteligencia artificial: China y Estados Unidos.

Eso permite, además, contar con cantidades ingentes de recursos económicos, concentrados en muy pocas manos.

Al mismo tiempo —y este es quizá el elemento más importante de mi tesis—, utilizan herramientas, en este caso de inteligencia artificial, que tienen una enorme capacidad para condicionar y orientar los patrones de comportamiento y la cultura de las sociedades.

Es decir, la capacidad actual de manipular las ideas de las personas mediante IA es algo que nunca habíamos imaginado en el pasado y, por supuesto, no tiene nada que ver con las estrategias propagandísticas de los Estados totalitarios de entonces.

En ese sentido, me parece que la lógica totalitaria —que, además, Hannah Arendt describe muy bien en sus textos— consiste en acumular, ampliar y conservar el poder, incluso a costa de las libertades y en contra de los derechos de las personas.

Usted habla de China y de Estados Unidos, y de las alianzas entre la industria tecnológica y el poder político en ambos países. ¿Hasta qué punto son comparables esas situaciones?

Pensemos en ello como dos polos. El Estado chino, uno de los dos grandes desarrolladores de inteligencia artificial, que está en franca y abierta competencia con el otro, EE.UU.

La lógica del Estado chino es la de controlar la vida de las personas, y hoy esa lógica se sostiene en la tecnología como un instrumento central. China, además, no pretende ni busca aparentar ser un Estado constitucional y democrático.

El otro polo fue, a lo largo del siglo XX —especialmente en su segunda mitad—, el modelo de Estado democrático que representó EE.UU. Un país que, con todas sus falencias e hipocresías, se presentaba y se ostentaba como un Estado en el que las libertades, los derechos y los límites al poder eran precisamente lo que lo distinguía del resto del mundo.

Fue, además, el modelo que muchos países comenzaron a seguir.

Hoy, sin embargo, ya no es eso. Aunque algunas instituciones resisten —y hay que reconocerlo, como en el caso del poder judicial—, el gobierno de EE.UU. ha adoptado un discurso y una retórica en la que los contrapesos al poder ejecutivo parecen estorbos y las libertades individuales pasan a un segundo plano.

Hoy es un país en el que puede existir una organización como ICE, que actúa como un brazo coercitivo del Estado y que, de manera sistemática, comete abusos y violaciones de derechos humanos contra las personas más vulnerables, especialmente migrantes.

La tendencia apunta a una competencia entre estos dos polos por dominar la inteligencia artificial que, lamentablemente, como advirtió Vladimir Putin, se está convirtiendo en una disputa por ver quién termina dominando el mundo.

En esta carrera parece que Europa está quedando regazada, ¿qué implica eso?

En Europa, desde hace algunos años, existe un importante esfuerzo regulatorio en materia tecnológica. Me refiero, en particular, a las iniciativas impulsadas por la Unión Europea, en las que España desempeñó un papel destacado.

Al intentar implementar la regulación, surgieron grandes dificultades prácticas y se hizo evidente que la velocidad de la innovación tecnológica superaba la capacidad de regulación con los instrumentos existentes.

Esto llevó a una revisión de la legislación. Europa ha quedado atrasada y con un marco regulatorio muy estrecho.

¿A que se debe el rezago de América Latina?

América Latina tiene una realidad distinta. En general, ningún Estado ha hecho un esfuerzo significativo de desarrollo propio en inteligencia artificial.

Quizá el caso más avanzado, o al menos con debates más interesantes, es Brasil, donde incluso existen marcos regulatorios más desarrollados, aunque también polémicos.

En el resto de los países, la discusión es más bien marginal. Argentina ha planteado que quiere aprovechar la industria tecnológica como motor de desarrollo económico, según ha señalado su presidente, pero en la práctica todavía no se observa un avance claro en esa dirección.

En México, hay una serie de iniciativas muy diversas. Hay leyes, sentencias judiciales, propuestas de actos administrativos, pero no parecen estar orientadas de forma coherente ni al desarrollo tecnológico ni a la innovación. Tampoco hay demasiada claridad sobre qué se quiere regular exactamente.

Usted en su libro también habla de democracia. ¿Cree que el mundo actual en el que vivimos mediado por algoritmos es compatible con la democracia liberal o la está transformando?

En realidad, estamos viviendo una transformación de nuestra civilización que desafía profundamente la democracia tradicional, desde el punto de vista institucional.

Uno puede mantener firmes los principios que caracterizan a una democracia —la libertad, la libertad de expresión, el acceso a la información, la deliberación pública— y seguir considerándolos bienes fundamentales que deben garantizarse.

El problema es que hoy garantizarlos es mucho más difícil, entre otras cosas porque la realidad algorítmica va moldeando la conversación pública, distorsionando los discursos y los parámetros de acuerdo sobre la veracidad de los hechos.

Los algoritmos tienen además una capacidad muy poderosa para confirmar los prejuicios de las personas, con lo cual se reduce la disposición a escuchar argumentos distintos.

Y en ese sentido se inhibe la deliberación, que es una condición necesaria para una democracia liberal digna de ese nombre.

Cada vez más personas ponen en duda quién tiene realmente el peso decisivo en las alianzas alianza entre los gobiernos y las grandes empresas tecnológicas. ¿Qué piensa usted?

En el caso de China no hay duda de que es la planificación y la lógica del Estado chino —no necesariamente solo del gobierno, sino del Estado en sentido amplio— la que se impone y termina condicionando las decisiones de una industria tecnológica también muy poderosa y con muchísimos recursos, pero claramente subsumida a la lógica del poder estatal.

En el caso de EE.UU., el juego es más abierto. Ha habido momentos de tensión entre las distintas administraciones: la primera de Trump, la de Biden y ahora la segunda de Trump.

Aunque en esta segunda administración de Trump, la alianza ha sido mucho más explícita y más pública.

Es una alianza en la que ambas partes juegan a ganar lo que quieren ganar.

La industria tecnológica, en una lógica de competencia entre actores —porque también compiten entre sí—, busca capacidades para desarrollar tecnología sin demasiados límites, sin controles o sanciones por parte del gobierno.

Pero hay una tensión estructural que probablemente se haga más visible con el tiempo en la democracia estadounidense.

Porque, a diferencia de los magnates tecnológicos, los presidentes tienen un tiempo limitado en el cargo, mientras que los dueños de las grandes empresas tecnológicas pueden proyectar su poder en un horizonte mucho más largo.

Algunos analistas sostienen que también estamos perdiendo la capacidad de reconocer el autoritarismo. ¿Está de acuerdo?

Sí. Puede sonar fuerte decirlo, pero me parece que nos hemos ido acostumbrando a vivir en una lógica en la que el poder se sitúa por encima de los derechos.

Y esa cultura de aceptar que nuestros derechos pueden quedar subordinados a la voluntad del poder es profundamente autoritaria.

Lo preocupante es que muchas de esas prácticas terminan normalizándose. Desde luego, existen protestas, denuncias y medios de comunicación que las señalan.

Sin embargo, hay casos que deberían generar una reflexión más profunda.

Pienso, por ejemplo, en el papel que desempeña ICE en EE.UU. Se trata de una institución que ha sido objeto de numerosas críticas por abusos, uso excesivo de la fuerza y falta de rendición de cuentas.

Cuando una sociedad acepta que determinadas personas pueden ser privadas de libertad o sometidas a abusos sin las debidas garantías, se pone en juego la cultura democrática y nuestra capacidad para reconocer los límites que el poder nunca debería cruzar.

¿Qué riesgos ve usted en América Latina frente a este fenómeno? ¿La debilidad institucional hace a la región más vulnerable?

Creo que sí. América Latina presenta vulnerabilidades particulares debido a la fragilidad de muchas de sus instituciones democráticas.

También hemos normalizado, en demasiados casos, la existencia de regímenes claramente autoritarios.

Los casos de la Nicaragua de Daniel Ortega y de El Salvador bajo el liderazgo de Nayib Bukele son emblemáticos.

En ambos, la concentración de poder, el debilitamiento de los controles institucionales y el uso expansivo de las capacidades coercitivas del Estado han sido ampliamente documentados y, sin embargo, suelen ser tolerados o incluso respaldados por amplios sectores de la ciudadanía.

Más allá de las diferencias ideológicas entre gobiernos de izquierda o de derecha, que no es la discusión central, lo cierto es que en varios países de América Latina observamos una misma tendencia: la expansión de prácticas, narrativas y políticas cada vez más orientadas hacia la vigilancia, el control y el fortalecimiento de las capacidades policiales del Estado.

En ese sentido, sí me parece que estamos atravesando tiempos marcados por una nueva ola de tendencias autoritarias a escala global.

En el libro usted habla del concepto de “pleonocracia”, ¿en qué momento una democracia corre el riesgo de convertirse en una pleonocracia?

El concepto pertenece al filósofo italiano Michelangelo Bovero. Él retoma la posibilidad de que las mayorías políticas también se vuelvan tiránicas.

Que una mayoría controle el Parlamento o cuente con respaldo electoral no garantiza que sus decisiones sean democráticas.

Las mayorías pueden vulnerar derechos fundamentales, y por eso los derechos humanos pueden entenderse también como límites frente al poder de las mayorías.

Esa es la razón por la que las democracias constitucionales necesitan contrapesos, límites legales e instituciones independientes capaces de contener el ejercicio del poder.

Lo que añade Bovero es que, en algunos países, los propios actores políticos han aprendido a alterar las reglas del juego para fabricar mayorías artificiales. Es decir, mayorías que no reflejan necesariamente la pluralidad de la sociedad, pero que logran apropiarse de las instituciones representativas.

Una vez instaladas en el poder, esas mayorías suelen invocar la voluntad popular para justificar decisiones que reducen derechos, debilitan controles institucionales o afectan a las minorías.

Para finalizar, la inclusión de un capítulo sobre el amor quizá puede parecer inesperada en un libro sobre poder, tecnología y autoritarismo…

Sí, y sin embargo creo que es uno de los capítulos más importantes del libro.

Estoy convencido de que las relaciones afectivas, emocionales y amorosas entre las personas han sido históricamente uno de los principales antídotos frente a la concentración del poder y frente a las lógicas totalitarias.

En ese capítulo rindo homenaje a George Orwell.

En 1984, Orwell comprendió algo fundamental: lo que resulta verdaderamente incompatible con el totalitarismo no es solo la libertad política, sino también la existencia de vínculos humanos auténticos.

El amor, entendido como solidaridad, cuidado mutuo y compromiso entre las personas, crea espacios de libertad que el poder tiene dificultades para controlar.

Lo preocupante es que muchas de las tecnologías contemporáneas están contribuyendo, de manera creciente, a sustituir esos vínculos humanos por relaciones mediadas por sistemas artificiales.

Hay personas que comienzan a establecer lazos afectivos significativos con chatbots y asistentes digitales.

A mi juicio, eso plantea un problema profundo. No porque las máquinas puedan sentir, sino precisamente porque no pueden hacerlo. La máquina no ama, no cuida y no comparte nuestra condición humana.

Sin embargo, puede generar en nosotros la sensación de cercanía, comprensión o afecto.

Al mismo tiempo, esas interacciones producen enormes cantidades de información personal que terminan alimentando modelos de negocio basados en la recopilación y monetización de datos.

De ese modo, una relación que parece emocionalmente significativa se convierte también en una fuente de valor económico para las empresas que desarrollan la tecnología.

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Científicos han creado el primer prototipo de batería cuántica del mundo y, a diferencia de las baterías convencionales, cuanto mayor es su tamaño más rápido se carga.

¿Podrían estos extraños dispositivos alimentar algún día la computación cuántica o incluso tu teléfono?

Todos sabemos que a mayor tamaño de una batería, más tiempo tarda en cargarse.

Es por eso que cargar una computadora portátil puede llevar varias horas y un vehículo eléctrico, por lo general, toda la noche.

Ese es el mundo con el que estamos familiarizados. Pero, en el mundo de lo infinitamente pequeño, se aplican reglas diferentes.

La mecánica cuántica —la ciencia de la materia a escalas atómicas y subatómicas— “le da la vuelta a eso”, explica James Quach, investigador de ciencia cuántica en CSIRO, la agencia científica nacional de Australia.

Quach trabaja en la creación de una batería cuántica que desafía el sentido común, ya que se carga más rápido cuanto mayor es su tamaño.

Así como algunos esperan que las computadoras cuánticas revolucionen algún día la computación, Quach sostiene que las baterías cuánticas podrían ser igualmente disruptivas.

En marzo de 2026, su equipo logró un importante avance al presentar lo que, según afirma, es el primer prototipo funcional de batería cuántica del mundo.

El campo aún está en sus inicios y la tecnología cuántica es inherentemente compleja.

Sin embargo, algunos científicos afirman que estas baterías podrían alimentar algún día dispositivos cuánticos, mientras que sus más firmes defensores insisten en que incluso podrían utilizarse para cargar dispositivos cotidianos como los teléfonos.

Otros, en cambio, siguen mostrándose muy escépticos sobre su viabilidad en el mundo real.

Las baterías convencionales se basan en reacciones químicas que envían 10 billones de billones de electrones o más a través del dispositivo que alimentan. Suena impresionante, pero algunos consideran que esta tecnología está obsoleta.

“A pesar de las importantes mejoras tecnológicas, las baterías modernas aún se basan en procesos electroquímicos explorados por primera vez hace más de dos siglos”, afirma Dario Ferraro, profesor asociado de Física en la Universidad de Génova, Italia.

Esto ha llevado a algunos investigadores a explorar las baterías cuánticas: baterías que se alimentan mediante efectos cuánticos en lugar de reacciones químicas.

El mundo de lo infinitamente pequeño es sorprendentemente extraño.

Y la mecánica cuántica no es ajena a conceptos alucinantes, desde partículas entrelazadas que se influyen mutuamente a grandes distancias hasta el tiempo que fluye hacia atrás.

La investigación que sentó las bases de las baterías cuánticas surgió inicialmente de la curiosidad por saber qué leyes de la física clásica podrían verse alteradas en el mundo cuántico.

Un artículo fundamental de 2015 demostró que el entrelazamiento cuántico implica que las baterías cuánticas podrían cargarse y descargarse de forma más eficiente que las convencionales.

“La clave está en que las baterías cuánticas no se centran en almacenar grandes cantidades de energía, sino en suministrarla más rápido y con mayor control”, afirma Ferraro.

Quach ha probado una forma de aprovechar estos efectos cuánticos para alimentar una batería.

Utiliza una microcavidad óptica, un montaje experimental en el que dos diminutos espejos se colocan a 100 nanómetros de distancia, una separación aproximadamente 1.000 veces menor que el grosor de un cabello humano.

Llena el pequeño espacio entre los espejos con moléculas de tinte orgánico y luego dirige hacia ellas un haz láser.

Mediante este método, la luz y las moléculas se acoplan fuertemente y forman estados híbridos de luz y materia, lo que mejora la capacidad del sistema para absorber y almacenar energía: un efecto conocido como superabsorción.

La superabsorción es la responsable de la propiedad más sorprendente de la batería.

En la física clásica, las moléculas son pequeñas entidades individuales: cada una actúa por sí misma y absorbe energía a una velocidad independiente de las moléculas que la rodean.

Pero, bajo los efectos cuánticos, se comportan de una forma algo más colectiva: “actúan al unísono y en sinergia”, explica Quach, “de modo que la velocidad a la que se puede absorber energía aumenta con el número de moléculas”.

Esto significa que cuantas más moléculas haya —es decir, cuanto más grande sea la batería—, más rápido se cargará.

El prototipo de Quach tardó femtosegundos —milbillonésimas de segundo— en cargarse y almacenó la energía durante nanosegundos, aproximadamente seis órdenes de magnitud más de tiempo.

Quach y su equipo demostraron esta hazaña por primera vez en 2022.

En marzo de 2026, añadieron una nueva capa y lograron extraer una corriente eléctrica del prototipo.

Si fuera más intensa, esta corriente podría utilizarse para cargar dispositivos.

El método de microcavidad óptica de Quach no es la única forma de fabricar una batería cuántica.

Otro enfoque, por ejemplo, utiliza materiales superconductores, ya ampliamente empleados en la computación cuántica.

Una gran ventaja del diseño de Quach es que funciona a temperatura ambiente. Los diseños superconductores solo funcionan a temperaturas criogénicas inferiores a −150 °C (−238 °F).

“Esto es adecuado para las computadoras cuánticas, pero no resulta tan útil para alimentar un teléfono móvil”, afirma Quach.

“Si el objetivo es demostrar que la ventaja de la carga cuántica es un fenómeno físico real… la vía de las microcavidades ópticas es la apuesta más sólida”, expone, por su parte, Mauro Paternostro, físico cuántico de la Queen’s University de Belfast.

Sin embargo, Paternostro considera que a largo plazo el diseño superconductor podría llevar ventaja en las aplicaciones prácticas, ya que facilita la extracción de energía.

“Una microcavidad ofrece una excelente demostración de conjunto, pero un control deficiente a la hora de recuperar la energía de forma útil y dirigida”, sentencia.

El experimento más reciente de Quach supone un primer paso tentativo hacia una batería cuántica que algún día podría sustituir a las convencionales.

No obstante, por ahora el prototipo solo puede almacenar una cantidad ínfima de energía —unos pocos miles de millones de electronvoltios— durante unos nanosegundos.

Para alimentar dispositivos convencionales, necesitaría almacenar mucha más energía durante mucho más tiempo.

Quach asegura que ya lo ha logrado con un nuevo diseño que ha construido y está preparando un artículo para publicar los resultados.

Utiliza “una estructura híbrida”, explica, que incorpora componentes cuánticos para permitir una carga ultrarrápida, junto con capas clásicas añadidas para almacenar la energía durante más tiempo.

También planea combinar numerosas baterías cuánticas microscópicas para aumentar su capacidad total.

“Si logramos ambas cosas, estaremos en camino de poder alimentar un dispositivo convencional”, afirma.

Aun así, otros científicos se muestran escépticos, dado que los efectos cuánticos son notoriamente frágiles y se ven fácilmente alterados por la observación o las interferencias.

“Las interacciones con el entorno pueden degradar rápidamente los efectos cuánticos, lo que limita tanto el rendimiento como la escalabilidad”, señala Ferraro.

Esto podría anular parte de los beneficios esperados de las baterías cuánticas.

Abordar esta cuestión, puntualiza, es “fundamental para llevar las baterías cuánticas de la teoría a las aplicaciones en el mundo real”.

Los avances en las baterías cuánticas —si llegan a materializarse— probablemente repercutirán primero en la computación cuántica.

Las computadoras cuánticas prometen ejecutar algún día tareas con mayor rapidez que las supercomputadoras más veloces, y los expertos en tecnología han advertido que podrían poner en peligro el cifrado a escala mundial.

Otros, sin embargo, se muestran más escépticos.

Un estudio reciente, por ejemplo, situaba a las computadoras cuánticas —junto con la energía de fusión y las interfaces cerebro-computadora— entre las tecnologías que se describen perpetuamente como algo que llegará “dentro de cinco años”.

No obstante, Quach sostiene que probablemente logrará alimentar dispositivos cuánticos con baterías cuánticas en su laboratorio en los próximos años.

De conseguirse, esto podría reducir el consumo energético de las computadoras cuánticas, además de hacerlas más rápidas y menos propensas a errores, lo que permitiría ampliar su capacidad con mayor celeridad, afirma.

Quach se muestra menos seguro respecto a su uso para alimentar dispositivos convencionales.

Señala que algún día podría resultar viable, ya que el hecho de que la batería se cargue con un láser implica que, potencialmente, podría “cargar vehículos eléctricos en movimiento”.

Esto eliminaría por completo la necesidad de que los conductores se detuvieran para recargar.

Ferraro, no obstante, se muestra escéptico ante la posibilidad de que las baterías cuánticas lleguen a generalizarse fuera del ámbito de las aplicaciones cuánticas.

“En mi opinión… es poco probable que las baterías cuánticas sustituyan a las convencionales en aplicaciones cotidianas, como teléfonos móviles o vehículos eléctricos”, afirma. “Su ámbito natural es la escala cuántica”.

El gran problema pendiente en la actualidad, según Paternostro, consiste en aprovechar la ventaja de la carga cuántica y, al mismo tiempo, extraer la energía en un estado controlado y utilizable.

Quien lo consiga, asegura, “habrá logrado el verdadero avance”.

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“Me echo una siesta y el mundo cambia”, dice Chen Tianyu.

Sin duda, su mundo sí cambia. Este joven de 28 años se mantiene al día con las últimas tecnologías dedicando su tiempo libre a visitar fábricas que están adoptando la automatización. De esa manera sabe qué aspectos debe priorizar cuando imparte sus clases sobre Inteligencia Artificial (IA) y robótica.

Frente a él, unos 30 estudiantes universitarios estudian programación. Uno de ellos teclea frenéticamente mientras alterna la mirada entre la pantalla y el robot:

“La idea es que tome esa pieza cilíndrica y la traslade hasta allí”, señala.

Una fila de robots industriales espera ser programada y, en otra parte del aula, los estudiantes intentan desarrollar instrumentos médicos robóticos. Mientras los guía, Chen declara:

“Si el mundo de la IA y la robótica no los necesita, entonces definitivamente estarán entre los que serán reemplazados”.

Para las personas que están en esta sala, esto representa un paso, o más bien un salto, hacia un futuro que China está construyendo meticulosamente: el plan de US$20.000 millones de Xi Jinping para situar a su país a la vanguardia de la innovación y en competencia directa con EE.UU.

Las pruebas están por todas partes.

Se encuentran en el Instituto Técnico de Hangzhou, una de varias enormes escuelas de formación profesional construidas específicamente para formar a la próxima generación de ingenieros expertos en tecnología.

El campus está ubicado en las afueras de Hangzhou, una antigua capital imperial cuyo horizonte futurista es apenas la primera pista de su papel como centro tecnológico global.

En todo el país, más de dos millones de robots trabajan en las fábricas, más que en cualquier otro lugar del mundo, y su número sigue creciendo a una velocidad extraordinaria.

Se trata de una apuesta que seguramente cambiará el mundo, de forma muy similar a la última vez que la economía china experimentó una transformación masiva.

China ya está exportando sus robots por todo el planeta: más de la mitad de los robots industriales del mundo se fabrican actualmente en el país.

Lo que resulta menos claro es el impacto de una automatización tan amplia en un país que ocupa un lugar central en la manufactura, el comercio y la innovación globales.

¿Qué significa esto, por ejemplo, para la fuerza laboral china? ¿Y cómo podríamos medir realmente el coste de esta transformación en un régimen que controla la información de manera tan estricta?

El futuro de los trabajadores chinos es incierto en medio de la revolución industrial que el mundo observa: impresionantes redes solares, horas punta silenciosas gracias a los vehículos eléctricos y máquinas que funcionan más rápido que Usain Bolt.

Durante el fin de semana, China organizó la segunda edición de los Juegos Mundiales de Humanoides, en la que robots boxearon, corrieron y desfilaron.

Lo que alimenta este espectáculo es otra revolución menos visible que está ocurriendo dentro de fábricas y aulas.

La BBC ha visitado instalaciones industriales donde se le mostraron robots que no tienen apariencia humana, ni bailan ni saltan sobre escenarios, sino que sueldan, pintan, levantan cargas, ensamblan piezas y trabajan las veinticuatro horas del día sin descansos ni prestaciones laborales.

Algunos incluso están diseñados para construir más robots. También hemos recorrido academias en las que China forma a las personas que trabajarán junto a esta fuerza laboral robótica.

Se trata de una visión privilegiada de lo que Xi llama las “nuevas fuerzas productivas” de China y de cómo podrían cambiar el país.

En una fábrica de la ciudad sureña de Chengdu, lo viejo y lo nuevo trabajan codo con codo.

Una línea de ensamblaje compuesta por unos 30 hombres y mujeres de mediana edad atornilla, perfora y pule el producto estrella de CRP Technology: un brazo robótico capaz de realizar diversas tareas industriales.

En la misma sala, cuatro jóvenes ingenieros se agrupan alrededor de una consola intentando resolver los desafíos de un prototipo, un nuevo robot que esperan que ayude a construir otros robots.

Uno de ellos es Pang Kai, de 31 años, integrante del equipo de investigación y desarrollo. Empuja la estructura robótica por la sala. El motivo es que la futura fuerza laboral de China todavía no está lista para trabajar por sí sola. Por ahora, únicamente puede realizar movimientos repetitivos sencillos, cómo escanear un código QR.

“Quizás dentro de otros seis meses pueda realizar otra tarea”, dice Pang con una sonrisa.

El camino es largo y el equipo celebra cada pequeño avance.

CRP Technology, que emplea a unas 300 personas, lleva nueve años fabricando brazos robóticos.

Cada uno puede adaptarse a las necesidades específicas de una fábrica para ayudar en la producción de automóviles, componentes electrónicos o turbinas eólicas. La empresa asegura que un solo brazo puede programarse para realizar más del 90% de las tareas repetitivas.

Los ingenieros también se preguntan si algún día podrán sustituir a la propia plantilla de la empresa.

“Queremos que nuestro nuevo robot sea como un ser humano. Esperamos que pueda pensar por sí mismo”, afirma Pang.

Y añade: “Necesitamos este tipo de robots porque quizá dentro de diez años no tendremos suficientes trabajadores en China”.

La disminución de la población y el envejecimiento de la fuerza laboral son otras de las razones por las que Pekín tiene prisa por revolucionar sus fábricas. Según estimaciones oficiales, para 2035 más de un tercio de la población china tendrá más de 60 años.

Además, algunos cálculos indican que el país perderá cerca de 60 millones de habitantes durante la próxima década, una cifra casi equivalente a la población de Francia.

La esperanza es que el aumento de la automatización cubra este déficit laboral antes de que afecte gravemente a una economía que ya muestra signos de desaceleración. Sin embargo, la velocidad de la transición es crucial.

Aproximadamente 120 millones de personas siguen trabajando en el sector manufacturero. Si China avanza demasiado rápido, la pérdida de empleos podría asestar un golpe catastrófico a millones de personas que dependen de los salarios de las fábricas.

“En teoría, las máquinas pueden trabajar las 24 horas del día, lo que sin duda supone una ventaja frente a los trabajadores humanos. Pero también requieren mantenimiento. Todos los días debemos dedicar tiempo a eso y, cada mes, la línea de producción necesita inspecciones y reparaciones”, explica Cao Li, vicepresidente del fabricante de vehículos eléctricos Leapmotor.

Cada vez más populares en Europa, los automóviles asequibles y altamente tecnológicos de la compañía se ensamblan en la fábrica de Hangzhou con la ayuda de robots en cada etapa del proceso. Al final de la línea de producción, vuelven a aparecer más trabajadores humanos.

La empresa cuenta con más de 25.000 empleados y cientos de ellos realizan las comprobaciones finales mientras los vehículos recién fabricados avanzan por la línea. ¿Llegará el día en que ya no sean necesarios?

“Es totalmente posible”, responde Cao.

“Y puede ocurrir relativamente pronto. En los talleres de estampación, soldadura y pintura, básicamente hemos alcanzado una automatización del 100%”. añade.

China tiene ventaja sobre EE.UU. gracias a su enorme base manufacturera. Motores, baterías, componentes electrónicos, engranajes y sensores: todo lo necesario para construir el cuerpo de un robot está al alcance de la mano.

“China también tiene una idea. Tiene un plan. Sabe dónde quiere estar dentro de cinco años. Planifican a nivel central, pero desglosan los objetivos hasta las regiones y municipios”, le explica a la BBC la doctora Susanne Bieller, secretaria general de la Federación Internacional de Robótica.

“Si quieres construir un robot en Shenzhen, existe todo un ecosistema. Se tarda menos de una hora en conseguir los componentes necesarios para fabricarlo. En Europa puede llevar hasta una semana”, agrega.

Sin embargo, reconoce que, aunque China es muy buena construyendo el “cuerpo” de los robots, EE.UU. sigue liderando la creación del “cerebro”, lo que incluye el desarrollo de la inteligencia artificial que los programa.

Aún así, empresas chinas como DeepSeek y Moonshot han presentado nuevos modelos de IA que, según afirman, pueden competir con los mejores desarrollados en EE.UU.

Impulsada por un enfoque de “código abierto”, en el que las nuevas empresas de IA comparten su programación, la innovación china ha logrado avanzar más rápido de lo esperado, pese a los controles estadounidenses sobre la exportación de chips avanzados críticos.

Los analistas creen ahora que la siguiente fase de esta carrera no dependerá de quién tenga el mejor modelo de lenguaje, sino de quién consiga integrar esa inteligencia en millones de máquinas.

Y por eso China también está invirtiendo en formar a una generación de estudiantes capaces de imaginar qué vendrá después.

En el Instituto Técnico de Hangzhou, por ejemplo, los jóvenes pueden comenzar su formación desde los 15 años.

Y la magnitud de lo que allí se enseña puede resultar asombrosa. Hay un edificio entero dedicado a motores y aeronáutica, así como una planta restringida para estudiantes que trabajarán en mantener a China a la cabeza del procesamiento de tierras raras, otro recurso estratégico clave en la competencia con Washington.

Algunos consideran que esta es una solución para la persistentemente elevada tasa de desempleo juvenil de China, donde uno de cada cinco jóvenes tiene dificultades para encontrar trabajo.

“Nuestros estudiantes tienen una gran demanda y las empresas incluso los reservan antes de que terminen sus estudios. No necesitan preocuparse en absoluto por encontrar empleo, y organizamos competiciones como parte de su formación”, afirma Chen.

“Es mejor encontrar tu lugar dentro de la ola tecnológica. En todo proceso de progreso se producen inevitablemente cambios estructurales, y precisamente en esos cambios se encuentran las futuras oportunidades laborales de los estudiantes”.

Sin embargo, China sigue enfrentándose a serios desafíos económicos, desde una crisis inmobiliaria que continúa prolongándose hasta la enorme deuda de los gobiernos locales y un consumo persistentemente débil.

No está claro si, ni de qué manera, la revolución que Pekín promueve resolverá estos problemas, y también resulta difícil medir cómo se sienten aquellos cuyos empleos podrían verse amenazados por los cambios venideros. ¿Crearán los robots prosperidad para ellos o simplemente sustituirán muchos de sus puestos de trabajo?

“Mis estudiantes me preguntan qué ocurrirá en el futuro”, dice Chen.

“Y yo les respondo que no lo sé. La tecnología está cambiando demasiado rápido. Pero no podemos quedarnos quietos ni dormirnos aquí. Tenemos que seguir avanzando para descubrir de qué somos capaces”, concluye.

En lo profundo de los archivos de la Biblioteca Vaticana, un misterioso libro manuscrito, garabateado con extraños símbolos, permaneció sin leer durante más de 400 años.

Sus crípticas páginas aparentemente ocultaban remedios secretos “para dolencias del cuerpo humano”, según un texto grabado en la contraportada.

Tales prácticas curativas se mantenían en secreto en aquella época, ya que podían despertar sospechas o incluso acusaciones de brujería.

Conocido como el cifrado Borg, el manuscrito de 408 páginas es prácticamente incomprensible: está codificado con 34 símbolos oscuros, algunas letras romanas y una portada escrita en árabe.

No existía una clave conocida para descifrar su contenido. Algunas páginas también están dañadas por el paso del tiempo, lo que dificulta aún más la lectura del código.

Pero con la ayuda del aprendizaje automático —una forma de inteligencia artificial— los investigadores lograron descifrar el código.

Descubrieron que el texto contenía miles de tratamientos insólitos, como beber varias copas de vino tinto de alta calidad o fermentar nuez moscada en masa para combatir la disentería.

(Se puede consultar el documento completo cifrado en línea en la Biblioteca Vaticana, signatura Borg.lat.898).

“Es como un trabajo de detectives, donde cada símbolo, patrón y solución parcial puede acercarnos a los secretos de alguien y a un mundo histórico perdido”, explica Beáta Megyesi, profesora de lingüística computacional en la Universidad de Estocolmo (Suecia), quien formó parte del equipo que descifró el texto.

Incluso con la ayuda de la IA, el proceso de descifrado fue laborioso.

Ahora, Megyesi y sus colegas lideran los esfuerzos para aprovechar el poder de la IA y decodificar cifrados históricos de manera más eficiente, lo que podría desbloquear una gran cantidad de información codificada del pasado que hasta ahora era indescifrable.

Según algunas estimaciones, alrededor del 1% del material en archivos y bibliotecas de todo el mundo está total o parcialmente cifrado.

Algunos de los cifrados más antiguos que se conocen datan de la Antigua Grecia y de Roma.

En conjunto, los documentos históricos cifrados ocultan información diplomática, rituales de sociedades secretas, conocimientos médicos, romances o detalles cotidianos que la gente quería mantener en secreto.

Esta es información que actualmente falta en las narrativas históricas.

En algunos casos, descifrar estos documentos tiene el potencial de reescribir lo que sabemos sobre una persona famosa o un período histórico completo.

(Un ejemplo reciente de cifrado que logró esto fue una colección de cartas codificadas que se descubrió que fueron escritas por María Estuardo durante su largo encarcelamiento en Inglaterra. Revelaron su participación en complots para recuperar el trono y su tensa relación con su hijo, Jacobo VI de Escocia y futuro rey Jacobo I de Inglaterra).

Los cifrados históricos pueden ser relativamente simples: el de Borg, por ejemplo, utiliza un cifrado de sustitución directo, lo que significa que cada símbolo se intercambió con una sola letra romana para ocultar lo escrito.

Otros, sin embargo, pueden ser difíciles de descifrar.

En algunos casos, se desconoce el idioma original en el que se escribió el texto sin descifrar.

También se pueden insertar símbolos adicionales sin significado como señuelo para despistar a cualquiera que intente descifrarlo.

En otros casos, se pueden usar varios signos para representar la misma letra.

Esto puede implicar una enorme cantidad de trabajo —a menudo mediante ensayo y error— para descifrar incluso una pequeña cantidad de texto.

A Cecile Pierrot, criptóloga del Instituto Nacional Francés de Investigación en Ciencias de la Computación (Inria) en Nancy, Francia, y a sus colegas les llevó seis meses descifrar gradualmente la clave de una carta de 500 años de antigüedad de Carlos V, emperador del Sacro Imperio Romano Germánico y rey de España, escrita con 120 símbolos cifrados diferentes en tres páginas.

(La carta descifrada reveló que Carlos V —uno de los hombres más poderosos de su época— estaba dominado por el temor a una conspiración para asesinarlo. El rey temía que un mercenario italiano al servicio del rey francés Francisco I estuviera a punto de matarlo).

Antes de poder comenzar a descifrar códigos, los investigadores primero deben transformar minuciosamente un cifrado escrito a mano en un documento digital que pueda introducirse en un software de descifrado de códigos.

La mala escritura y la decoloración de la tinta pueden dificultar aún más esta tarea.

Pierrot dice que normalmente le lleva un día transcribir una carta de dos páginas que contiene símbolos que no le resultan familiares.

Pero la IA está empezando a acelerar el proceso.

Michelle Waldispühl, profesora de lingüística alemana en la Universidad de Oslo en Noruega, y sus colegas utilizaron recientemente una plataforma de inteligencia artificial en línea llamada Transkribus para transcribir una carta secreta escrita por el noble Sigismund Heusner von Wandersleben al Gran Canciller sueco Axel Oxenstierna en 1637 en el apogeo de la Guerra de los Treinta Años, un conflicto religioso que finalmente se cobraría millones de vidas y devastaría grandes extensiones de Europa.

La herramienta ha sido entrenada en varios idiomas, escrituras y estilos de escritura que abarcan varios siglos.

Después de cargar la imagen de un documento en el sistema, la IA detecta bloques de texto y líneas individuales antes de escanear todo el texto carácter por carácter para convertirlo en un formato digital.

Aunque se necesitaron algunas correcciones manuales, la herramienta funcionó bastante bien en la carta de Von Wandersleben, ya que solo estaba parcialmente cifrada usando números separados por puntos que estaban claramente escritos con espacios entre ellos.

Otras partes no estaban codificadas y simplemente estaban escritas en escritura alemana del siglo XVII.

Las plataformas de transcripción de IA existentes a menudo tienen problemas cuando los manuscritos se cifran con caracteres inusuales, como signos inventados, símbolos astrológicos o números escritos de forma extraña.

Pero Megyesi, Waldispühl y sus colegas están desarrollando su propia herramienta de inteligencia artificial para convertir textos históricos escritos a mano con símbolos o escrituras oscuras en documentos legibles por máquina como parte del proyecto multinacional Descrypt.

“Estamos desarrollando modelos más adaptables, entrenados y probados en una amplia gama de escrituras, alfabetos y repertorios simbólicos”, señala Megyesi.

Una vez transcrito un documento secreto, comienza el trabajo de investigación.

Actualmente, los criptólogos suelen utilizar software especializado, sin inteligencia artificial, que emplea algoritmos para intentar determinar el cifrado utilizado y descifrar el código.

Los cifrados sencillos a menudo se pueden descifrar analizando la frecuencia de los símbolos utilizados y comparándolos con las letras del alfabeto que aparecen con la misma frecuencia en un idioma.

En inglés, por ejemplo, la letra E es la más común, mientras que la Z, la Q y la X son las menos frecuentes.

Pero en la carta de Von Wandersleben desde el frente de la Guerra de los Treinta Años, por ejemplo, utilizó hasta ocho símbolos diferentes para representar la letra E.

Esto significó que se requirió un método de ensayo y error, además del conocimiento de Waldispühl del alemán antiguo, para descifrar el código gradualmente.

“Fue un proceso de constante intercambio entre la máquina y el validador humano”, recuerda Waldispühl. “Quizás en algún momento la IA pueda hacerlo de forma completamente independiente”.

Ocultas tras el cifrado se encontraban las advertencias de Von Wandersleben sobre la amenaza que representaban las facciones de los aliados protestantes de Suecia en la guerra.

Le contó a Oxenstierna que se había visto obligado a realizar retiradas estratégicas del conflicto tras enterarse de una conspiración entre sus aliados, incluido Lord Franz Heinrich de Sajonia.

Megyesi y su equipo están explorando cómo la IA podría omitir por completo la etapa de transcripción, simplemente analizando fotografías de las páginas para descifrar mensajes secretos.

Recientemente demostraron cómo este método podría funcionar con códigos sencillos, donde cada letra se reemplaza por un solo símbolo.

Probaron el sistema con un manuscrito de 105 páginas que ya habían descifrado, conocido como el cifrado Copiale, que detalla los rituales, reglas e ideales de una sociedad secreta alemana del siglo XVIII.

Al entrenar la IA con escritura a mano genérica, seguida de imágenes de líneas específicas del cifrado y el texto alemán decodificado correspondiente, el sistema logró descifrar con precisión partes del texto que no había visto antes.

Este sistema podría ser especialmente útil cuando se desconoce el idioma subyacente del cifrado.

“Esto abre posibilidades fascinantes para sistemas de escritura poco comunes y no estándar”, afirma Megyesi.

“El objetivo final es combinar la transcripción y el descifrado en un solo paso”.

Waldispühl y sus colegas del proyecto Descrypt han estado explorando archivos antiguos en busca de escrituras cifradas para compilarlas en una base de datos.

Esto podría resultar vital para reunir datos suficientes para entrenar una IA capaz de descifrar códigos.

Los grandes modelos lingüísticos que sustentan los chatbots de IA, como ChatGPT, se entrenan con billones de palabras de libros, artículos y sitios web. Encontrar cantidades equivalentes de datos para descifrar códigos es todo un reto.

Entre el material que han recopilado se encuentran 400 misteriosas postales escritas en escritura cifrada de finales del siglo XIX y principios del XX. Los pocos fragmentos descifrados hasta ahora revelan que algunas de ellas son cartas de amor escritas en alemán.

El equipo de Megyesi ha utilizado su trabajo para crear una herramienta de IA tipo chatbot que combina la transcripción y el descifrado en un solo paso.

El chatbot combina algoritmos de descifrado entrenados con pares de caracteres cifrados y el texto que representan con grandes modelos lingüísticos entrenados con textos históricos de diferentes épocas para ayudar a proporcionar pistas sobre un código.

También se están incorporando algoritmos de reconocimiento de imágenes, entrenados con escritura a mano anotada.

La herramienta de IA podrá, además, mejorarse incorporando correcciones de expertos que la utilicen.

La idea es que los investigadores, o incluso el público, puedan proporcionar al chatbot un texto histórico codificado y este revele su significado.

Cuando los investigadores probaron su chatbot de IA con el cifrado Borg, Megyesi y sus colegas descubrieron que podía traducir y decodificar un extracto de 500 símbolos en poco más de 29 minutos.

Incluso proporcionó una traducción al inglés. También documentó el proceso y explicó por qué la solución era plausible.

Esto es importante para asegurar que la IA no esté alucinando ni inventando interpretaciones.

El equipo también probó recientemente el sistema con otros dos cifrados que habían decodificado previamente, los cuales representan diferentes períodos de tiempo, idiomas, tipos de códigos secretos y niveles de complejidad.

Los descifró rápidamente también, demostrando su capacidad para abordar una amplia gama de cifrados.

“La IA resulta especialmente útil para la escalabilidad, la velocidad, el descubrimiento de patrones y la integración de tareas”, indica Megyesi.

Estas herramientas de IA podrían ser clave para descifrar códigos históricos que hasta ahora han permanecido sin descifrar.

También serán de gran ayuda para descifrar textos antiguos escritos en alfabetos que nadie puede leer hoy en día.

El Disco de Festos, de 4.000 años de antigüedad y procedente de Creta, por ejemplo, sigue sin descifrarse, al igual que el antiguo alfabeto griego Lineal A.

“Lo que me entusiasma no es solo la posibilidad de resolver un enigma histórico concreto, sino la perspectiva de crear métodos que puedan ayudar a los investigadores en muchos casos diferentes”, concluye Megyesi.

Este artículo apareció en BBC Future. Puedes leer la versión original en inglés aquí.

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El gigante tecnológico Meta aceptó pagar una cifra récord en el mundo tecnológico como parte de un acuerdo judicial tras ser acusado de violar leyes de protección a menores de edad con sus plataformas de redes sociales.

La firma que maneja las plataformas de Facebook e Instagram rechazó las acusaciones, pero aceptó pagar hasta US$18.000 millones por la demanda colectiva que impulsaron 29 estados de EE.UU. contra la empresa dirigida por Mark Zuckerberg.

Entre las acusaciones , alegaron que Meta diseñó Facebook e Instagram para que resulten adictivos para los niños y adolescentes, con funciones en las aplicaciones (como la reproducción automática de videos y las “historias” de Instagram) creadas para mantenerlos en ellas el mayor tiempo posible.

También expusieron que Meta no solo dificulta que los jóvenes reduzcan el uso de la plataforma, sino que lo incentiva mediante varias funciones, incluidas las notificaciones frecuentes para que los usuarios jóvenes reingresen a las aplicaciones constantemente.

Meta también fue acusada de recopilar y utilizar indebidamente los datos personales de los niños mientras utilizan Facebook e Instagram.

Todo esto constituye una violación de las leyes federales y estatales de protección de la privacidad de los menores de edad.

La empresa dirigida por Zuckerberg rechazó las acusaciones, pero optó por llegar a un acuerdo para dar fin a la demanda colectiva.

“Estamos totalmente en desacuerdo con estas acusaciones y confiamos en que la evidencia demostrará nuestro compromiso de larga data con el apoyo a los jóvenes”, dijo una portavoz de la empresa en un comunicado.

Además de US$17.100 millones que pagarán directamente a 48 estados, Washignton DC y tres territorios de EE.UU., Meta aceptó aportar a un “fondo” conjunto si otras dos plataformas, YouTube y TikTok, también implementan controles.

Los fiscales generales de los estados y territorios de EE.UU. que demandaron a Meta expresaron su beneplácito por el acuerdo obtenido en un tribunal de Nueva York.

El fiscal general de Washington DC, Brian Schwalb, dijo que el acuerdo es “una victoria monumental para la salud pública de los jóvenes”.

“Meta explotó intencionadamente a los niños con fines de lucro y luego mintió al respecto, afirmando que sus productos eran seguros cuando sus propias investigaciones internas confirmaban que las plataformas eran adictivas y dañinas”, declaró Schwalb.

“Las funciones de seguridad que Meta está obligada a implementar cambiarán de manera fundamental e inmediata la forma en que los jóvenes usan Instagram y Facebook”, añadió.

Si bien Meta fue demandada, el fiscal general aseguró que apenas es la “primera plataforma en sentarse a la mesa” y aceptar las reformas, e indicó que existen muchas otras en situación similar en todo el sector tecnológico.

Por su parte, Meta dijo en un comunicado que el acuerdo es un “paso importante” y que espera establecer un nuevo “estándar de la industria” a partir de este proceso.

“Garantizar que los adolescentes tengan una experiencia segura y productiva en nuestras plataformas es un imperativo absoluto para Meta. Queremos hacer lo correcto tanto para los padres como para los adolescentes”, señaló en su nota.

La empresa también mencionó directamente a TikTok y YouTube como otras plataformas que deberían implementar las mismas restricciones.

“Sabemos que cuando se restringe el acceso de los adolescentes a una aplicación, simplemente se cambian a otra”, afirmó.

Además del pago a los demandantes, Meta presentó una serie de medidas para evitar que los menores de edad pasen demasiado tiempo en sus plataformas.

Según el fiscal general de California -uno de los estados que demandó a la empresa- el acuerdo incluye:

Los cambios también harán más fuertes los controles para verificar la edad de los usuarios y eliminar las cuentas de aquellos menores de 13.

Por Zoe Kleinman, editora de Tecnología e IA

Meta ha luchado con ahínco, a lo largo de múltiples demandas que se han prolongado durante muchos meses a un gran costo, para sostener que es una empresa comprometida con la protección de los niños en sus plataformas.

Sus redes sociales son una parte fundamental de su negocio: sus miles de millones de usuarios le proporcionan una mina de oro de datos que puede utilizar tanto para vender anuncios como para entrenar a sus productos de inteligencia artificial.

Puede parecer que ahora mismo está totalmente enfocada en la IA, pero no hay que equivocarse: todavía necesita su división de redes sociales para generar ingresos.

Aunque el acuerdo de este miércoles no admite ninguna conducta indebida, está claro que la empresa decidió de repente que valía la pena llegar a un acuerdo.

Han sido unos días difíciles en la corte, con numerosas pruebas presentadas que sugieren que, en el pasado, los directivos sabían que estaban ocurriendo cosas dañinas en las plataformas y no tomaron medidas.

Un ejecutivo dijo que no recordaba haber escrito en una presentación que, en ocasiones, Meta optaba por pagar multas por violaciones normativas en lugar de realizar cambios, o por hacer lo mínimo indispensable para cumplir con la normativa.

Meta sostiene que los nuevos límites predeterminados que ahora está introduciendo en las cuentas de adolescentes como parte del acuerdo solo ayudarán a los jóvenes si otras aplicaciones también los adoptan.

Tiene que esperar que sus feroces rivales decidan colaborar, aunque ella misma no siempre se haya mostrado cooperativa. Pero dada la creciente reacción en contra de las redes sociales en todo el mundo, tal vez se vean obligadas a hacerlo.

Cuando Victoria Gordon llega a casa de un cliente, puede encontrarse con enormes montones de ropa, pilas de platos sin lavar y retretes completamente atascados.

Esta mujer de 44 años no es una limpiadora cualquiera.

Está especializada en la limpieza de viviendas de personas con síndrome de Diógenes, limpieza de escenas del crimen y otros proyectos de aseo profundo.

A Gordon le encanta su trabajo, pero desde que empezó a documentar sus aventuras de limpieza en internet, le ha resultado fascinante el interés que despierta en otros lo que hace.

La popularidad de los videos de limpieza ha crecido rápidamente en los últimos años.

En 2023, Unilever se asoció con TikTok para lanzar una comunidad llamada CleanTok —que proviene de juntar la palabra limpieza en inglés con el final de la red social— después de que este género acumulara allí 78.000 millones de visualizaciones.

¿Por qué la gente se siente tan atraída por los videos de casas llenas de objetos acumulados, la limpieza de escenas del crimen y limpiezas extremas?

Gordon cree que los videos de su cuenta han acumulado miles de visitas porque la gente es “naturalmente curiosa” y “chismosa”.

“Nos gusta adentrarnos un poco en la vida de otras personas, sobre todo cuando hay un ‘antes y después’ impactante, o cuando pueden presenciar el proceso”, afirma.

“A la gente le resulta muy interesante y, de hecho, bastante satisfactorio”, agrega.

Wasim Ahmed, profesor de marketing en la universidad inglesa de Hull, afirma que todo se reduce a que la gente anhela una sensación de control, curiosidad y conexión con los demás.

“En el video de formato corto se ve algo que crea tensión, que muestra mucho desorden, y luego hay un proceso y una resolución que pueden resultar bastante tranquilizadores”, dice Ahmed.

“Resulta muy satisfactorio ver un problema claro y una solución clara en menos de un minuto”, continúa.

Mucho antes de que este tipo de contenido se convirtiera en un fenómeno de las redes sociales, programas de televisión ya atraían a la audiencia.

TikTok afirmó que la comunidad CleanTok había transformado la tarea rutinaria de la limpieza en “uno de los géneros más queridos y entretenidos” de su plataforma.

Esta tendencia ha sido impulsada por los cleanfluencers, creadores de contenido que comparten rutinas de limpieza, consejos de organización del hogar y demás momentos con sus seguidores.

Ann Russell consiguió 3 millones de seguidores en TikTok después de empezar a publicar videos de su trabajo diario en internet.

“Sigo sin disfrutar limpiando mi propia casa, pero limpiar la casa de otra persona… puedes entrar en un caos absoluto, puedes ordenarla, limpiarla, puedes dejarla preciosa y luego puedes irte y alguien te dice ‘Gracias’”, contó hace dos años a la BBC.

“Cuando se trata de tu propia casa, justo cuando estás a punto de terminar, alguien deja caer una botella de refresco y tira un par de calcetines al suelo. Es desalentador y nunca termina”.

Gordon es una de las creadoras más especializadas y muestra “todas las cosas desagradables que no muchos quieren hacer”.

“Obviamente, tengo que tener mucho cuidado con lo que publico”, dice.

“No publico nada sin permiso, y hay muchísimas limpiezas en las que ni siquiera preguntaría”, agrega.

A principios de este mes, subió un video de un chocolate Mars de 35 años de antigüedad que encontró mientras trabajaba en la casa de un acumulador compulsivo.

“Es fascinante ver lo que a la gente le parece interesante. Casi lo tiro a la basura, pero ahora quizás haga una gira por Reino Unido con el chocolate”, asegura.

Ahmed afirma que los videos se están volviendo virales porque las plataformas de redes sociales están “recompensando activamente” este tipo de contenido.

Su investigación actual se centra en la viralidad de las redes sociales, incluyendo por qué la gente se siente tan atraída por los videos de formato corto.

“Muchos de estos algoritmos aprenden del tiempo que los usuarios permanecen en estos videos”, explica.

“Lo único que saben es que la persona no ha seguido deslizando hacia abajo”, añade.

“Así que, cuando hay una habitación realmente sucia que llama la atención de la gente o se trata de una escena del crimen realmente impactante, el algoritmo lo interpreta como un indicador de calidad”.

“Empieza a encontrar para el usuario habitaciones peores, escenas del crimen más graves, [y] permite que se le ofrezca contenido en mayor cantidad”.

Ahmed afirma que otra razón por la que los videos tienen tanto éxito es el nivel de interacción que generan a través de los “me gusta”, los comentarios y las veces que se comparten.

“La gente se siente muy atraída por la sección de comentarios, para echar un vistazo a las opiniones de los demás”, dice, y agrega que puede ser para verse reflejados o para compararse.

Gordon afirma que la principal razón por la que publica en internet es para concientizar, en particular sobre el trastorno de acumulación compulsiva y la salud mental.

A quienes padecen el trastorno de acumulación compulsiva les resulta difícil deshacerse de las cosas, incluso cuando afectan negativamente a su vida diaria, de acuerdo al Servicio Nacional de Salud británico.

“Es muy fácil juzgar y pensar que la persona es vaga”, opina, “hay mucho estigma en torno a esto y mucha mala comprensión”.

Según ella, el estigma de ser una persona que acumula objetos compulsivamente puede impedir que la gente busque ayuda.

“Esto es la vida real. Se trata de salud mental. Se trata de personas que se encuentran viviendo en condiciones realmente inseguras e insalubres sin tener culpa alguna”.

“Cuanto más hablemos de ello, mejor. Cuanto menos juzguemos, más podremos comprender, y eso solo puede ser algo positivo”.

Gordon relata que muchos de sus seguidores son acumuladores compulsivos.

“Recibo muchos mensajes en mi bandeja de entrada que dicen: ‘Muchas gracias por tu contenido. La casa que mostraste la semana pasada, la mía no es muy diferente, y me haces sentir que no soy la única que vive así’”.

“Mucha gente me ha escrito diciéndome que, gracias a que han visto mis videos, han encontrado el valor para pedir ayuda o quizás contratar a una persona para que les limpie la casa”.

“Así que está teniendo un efecto realmente positivo”.

Este artículo fue escrito originalmente en inglés y usamos una herramienta de inteligencia artificial para traducirlo. Periodistas de la BBC revisaron el texto antes de su publicación. Más información sobre cómo usamos IA.