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Elon Musk vuelve a situar la Luna y Marte como los grandes destinos de la expansión espacial de la humanidad. El fundador de SpaceX ha puesto ahora el foco en un problema menos espectacular que los propios viajes interplanetarios, pero decisivo para conseguirlos: transportar cantidades gigantescas de materiales fuera de la Tierra. “Extender la conciencia a la Luna y a Marte requiere mucha masa”, afirmó Musk a través de X.

La declaración llegó como respuesta a una estimación sobre la capacidad que podría alcanzar Starship, el gigantesco sistema espacial desarrollado por SpaceX. El cálculo citado comparaba las más de 22.000 toneladas métricas de carga útil que, según esa estimación, la humanidad habría colocado en el espacio desde 1957 con los volúmenes que podrían alcanzarse si los planes futuros de la compañía se materializan.

El planteamiento de Musk depende de una transformación profunda en la frecuencia de los lanzamientos. El empresario señaló en agosto como objetivo superar los 30 lanzamientos diarios de Starship en 2030, lo que equivaldría a alrededor de 10.000 vuelos anuales. Si cada misión pudiera transportar 100 toneladas, esa hipótesis supondría mover aproximadamente 3.000 toneladas de carga al día, aunque SpaceX todavía se encuentra muy lejos de demostrar semejante ritmo operativo.

La capacidad de Starship

SpaceX sostiene que Starship ha sido concebida para colocar en órbita más de 100 toneladas métricas utilizando una arquitectura completamente reutilizable. Según las previsiones difundidas por la propia compañía, Starship V3 tendría capacidad para transportar unas 100 toneladas, mientras que futuras generaciones podrían alcanzar las 200 toneladas. El repostaje orbital también figura entre las tecnologías fundamentales para trasladar grandes cargamentos más allá de la órbita terrestre.

La reutilización completa de Starship y Super Heavy constituye otro de los pilares de esos planes. SpaceX pretende que ambos vehículos puedan regresar y volver a volar sin necesidad de procesos extensos de reacondicionamiento, una condición indispensable para aproximarse a las frecuencias imaginadas por Musk. El empresario incluso aseguró anteriormente que Starship podría llegar a despegar “cada hora”, mientras la compañía estudia infraestructuras capaces de sostener miles de vuelos anuales.

Antes de alcanzar semejante escenario, Starship todavía debe superar importantes retos técnicos y operativos. SpaceX comunicó que el vuelo 13, realizado en julio, logró desplegar brevemente 20 satélites Starlink V3 en una trayectoria suborbital, mientras la inversión destinada al desarrollo del sistema ya supera los 15.000 millones de dólares. Para Musk, esa capacidad de transportar cantidades de material nunca vistas es inseparable del objetivo último de SpaceX: desarrollar bases lunares, llevar grandes cargamentos hasta Marte y convertir la presencia humana fuera de la Tierra en una actividad sostenible.

Elon Musk vuelve a situar la Luna y Marte como los grandes destinos de la expansión espacial de la humanidad. El fundador de SpaceX ha puesto ahora el foco en un problema menos espectacular que los propios viajes interplanetarios, pero decisivo para conseguirlos: transportar cantidades gigantescas de materiales fuera de la Tierra. “Extender la conciencia a la Luna y a Marte requiere mucha masa”, afirmó Musk a través de X.

Existe la tentación de dividir el futuro de la inteligencia artificial en dos posibilidades: la utopía o la catástrofe. Ninguno de los dos extremos resulta especialmente útil. La posibilidad más interesante es más compleja y exige un cambio radical en nuestra forma de pensar, pasando de la inteligencia artificial a las sociedades de inteligencia artificial.

Cuando la mayoría de las personas oyen “inteligencia artificial”, suelen pensar en ChatGPT, Copilot u otro sistema conversacional. Se formula una pregunta y ese sistema genera una respuesta. Pero la inteligencia artificial avanza rápidamente más allá de esto. Los sistemas ya pueden vigilar el mundo, tomar decisiones, negociar transacciones y llevar a cabo tareas durante largos periodos de tiempo. La inteligencia artificial ya no se limita a generar una respuesta: actúa en consecuencia.

Esto apunta a algo mucho más ambicioso que un simple chatbot mejorado: a un mundo en el que los agentes de inteligencia artificial actúan en nuestro nombre y, cada vez más, interactúan con otros agentes de inteligencia artificial.

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Un agente percibe lo que ocurre, decide qué hacer y después emprende acciones para lograr ese objetivo. Podría reservar un viaje, vigilar una cadena de suministro, coordinar un equipo o gestionar las finanzas de un hogar, tal como se explica en los siguientes enlaces: reservar un viaje, vigilar una cadena de suministro, coordinar un equipo o gestionar las finanzas de un hogar.

Ahora imaginemos no un solo agente, sino millones de ellos. Nuestro agente de inteligencia artificial podría negociar una hipoteca con el agente de nuestro banco, programar una intervención quirúrgica con el agente de un hospital y reorganizar nuestros planes de viaje tratando directamente con los agentes de aerolíneas, hoteles y aseguradoras.

Este futuro está mucho más cerca de lo que parece, y esto debería cambiar las preguntas que nos planteamos sobre la inteligencia artificial. Hasta ahora, la tendencia ha sido centrarse en cuán inteligente puede llegar a ser un único agente. El reto más profundo es qué sucede cuando millones de ellos interactúan entre sí a gran escala.

El auge de las sociedades artificiales

Los fundamentos intelectuales de los sistemas de inteligencia artificial actuales se establecieron mucho antes de la aparición de ChatGPT. Durante décadas, tanto yo como otros investigadores de redes multiagente hemos estudiado cómo pueden cooperar, coordinarse y negociar los agentes autónomos cuando nadie dispone de información completa y nadie controla la totalidad del proceso.

Los primeros sistemas que surgieron se centraron en cómo podían combinarse las distintas subáreas de la inteligencia artificial —el razonamiento, la planificación y la actuación— para crear un agente eficaz orientado a objetivos, y en cómo decenas de estos agentes podían comunicarse y cooperar para resolver un objetivo común.

A medida que estas interacciones se volvieron más complejas e involucraron a más agentes, se produjo un cambio. De la cooperación entre agentes pertenecientes a una misma organización se pasó a agentes con distintos propietarios y, en ocasiones, con objetivos contrapuestos. Esto centró la atención en el desarrollo de algoritmos capaces de formar equipos de agentes, automatizar la negociación y determinar la fiabilidad de cada agente, como se detalla en este estudio.

Hoy en día, las piezas necesarias para construir sistemas de inteligencia artificial multiagente a gran escala están encajando. Los agentes de inteligencia artificial modernos pueden utilizar herramientas de software, acceder a información, escribir y ejecutar código, comunicarse con otros sistemas y funcionar durante largos periodos de tiempo.

Pensemos en una cadena de suministro. Un agente de inteligencia artificial podría representar a un fabricante que trata de asegurar componentes; otro, a un proveedor que busca maximizar sus ingresos. Otros más podrían gestionar el transporte, el inventario y los almacenes. Cada agente podría estar haciendo exactamente aquello para lo que ha sido diseñado. Pero la pregunta importante es si el sistema que crean en conjunto se comporta de forma sensata.

Este cambio ofrece enormes beneficios potenciales, pero también incrementa los riesgos. En un experimento reciente en el que participaron OpenAI y la plataforma tecnológica Hugging Face, miles de agentes que colaboraban entre sí intercambiaron decenas de miles de mensajes y consiguieron eludir los controles de seguridad (deliberadamente debilitados) diseñados para contenerlos.

Los detalles de un experimento concreto importan menos que la advertencia general que se desprende de él. Cuando los sistemas de inteligencia artificial interactúan, el comportamiento del conjunto puede resultar más difícil de predecir que el de cualquier sistema individual. Esto debería hacernos actuar con cautela, pero no debería llevarnos a abandonar el trabajo.

En cambio, debemos pasar de un enfoque centrado en construir máquinas inteligentes a otro centrado en construir sociedades inteligentes. En cuanto los agentes son capaces de cooperar, competir y resolver conflictos entre sí, ya no estamos ante máquinas aisladas, sino ante una auténtica sociedad. Así pues, la próxima frontera no es la inteligencia artificial, sino las sociedades artificiales.

Un papel importante para los seres humanos

Ya sabemos que la inteligencia por sí sola no basta para que una sociedad funcione. Las sociedades humanas dependen de normas, instituciones, incentivos, convenciones sociales y mecanismos para resolver desacuerdos. Las sociedades de inteligencia artificial necesitarán equivalentes propios.

¿Quién es responsable cuando dos agentes toman una mala decisión? ¿Qué ocurre cuando los intereses de distintos agentes entran en conflicto? ¿Quién establece las normas? ¿Y quién tiene el poder de modificarlas? No se trata solo de cuestiones técnicas, sino de interrogantes relativos a la economía, el derecho, la política y la sociedad.

Estas cuestiones también apuntan a un papel importante para los seres humanos. Es poco probable que el futuro más provechoso sea aquel en el que la inteligencia artificial simplemente sustituya a las personas. Aunque la sustitución se producirá sin duda en algunos casos, creo que el escenario más habitual será aquel en el que las personas y los agentes trabajen juntos, cada uno haciendo aquello que se le da mejor.

Los seres humanos aportan criterio, experiencia, valores, comprensión contextual y responsabilidad. Los agentes aportan velocidad, persistencia, escala y la capacidad de procesar enormes cantidades de información. El objetivo no debería ser crear máquinas que hagan irrelevantes a los seres humanos. Debería ser crear sistemas en los que las personas y las máquinas puedan lograr cosas que ninguna de las dos podría alcanzar por separado.

Pero un futuro así exige algo más que mejores modelos de inteligencia artificial. Requiere confianza y transparencia respecto a lo que hacen los agentes, sólidas garantías de protección de la privacidad y líneas claras de responsabilidad. También exigirá que las sociedades y los gobiernos decidan cómo deben regularse estos sistemas, en un contexto en el que el comportamiento más relevante puede no surgir de un único desarrollador de inteligencia artificial, sino de las interacciones entre sistemas construidos por muchas organizaciones distintas.

La última década de la inteligencia artificial ha estado definida por una carrera por construir sistemas más inteligentes. Considero que la próxima década estará definida por un reto distinto: garantizar que millones de sistemas autónomos puedan trabajar juntos de forma segura, justa y eficaz. El futuro de la inteligencia artificial no vendrá determinado únicamente por la inteligencia de los agentes individuales, sino por las sociedades que estos creen. Y las sociedades, como bien saben los seres humanos, son mucho más difíciles de gobernar que los individuos.

Un equipo de científicos de EEUU ha abierto una nueva vía para combatir el virus de Epstein-Barr (EBV), un patógeno que se estima que está presente en alrededor del 95% de la población adulta. La investigación, publicada en Cell Reports Medicine, describe varios anticuerpos capaces de bloquear proteínas esenciales que el virus utiliza para acceder a las células del sistema inmunitario. Los resultados todavía proceden de modelos animales, pero uno de los candidatos logró proteger a ratones con un sistema inmunitario similar al humano frente a la infección.

El virus de Epstein-Barr suele pasar prácticamente desapercibido. Muchas personas lo adquieren sin presentar síntomas evidentes, aunque cuando provoca enfermedad puede causar mononucleosis infecciosa. Su comportamiento cambia después de esa primera infección: el patógeno puede permanecer durante toda la vida dentro del organismo en un estado latente. Precisamente esa capacidad para persistir explica buena parte del interés científico que despierta este virus tan extendido entre la población mundial.

La importancia del EBV va más allá de una infección pasajera. El virus se ha relacionado con varios tipos de cáncer, esclerosis múltiple y otras complicaciones graves, especialmente cuando las defensas están debilitadas. El problema para los investigadores consiste en encontrar una forma de impedir que alcance las células B, un tipo de glóbulo blanco fundamental para la respuesta inmunitaria. La enorme facilidad del patógeno para interactuar con estas células ha dificultado durante años el desarrollo de anticuerpos humanos suficientemente específicos.

Dos proteínas clave del virus

Investigadores del Fred Hutchinson Cancer Center y de la Universidad de Washington centraron su trabajo en dos proteínas de la superficie del virus, denominadas gp350 y gp42. Ambas intervienen en el proceso mediante el cual el Epstein-Barr logra entrar en las células B. La estrategia consiste, por tanto, en bloquear esas estructuras antes de que el patógeno complete la infección y, potencialmente, impedir también que vuelva a activarse después de haber permanecido latente en el organismo.

Para conseguirlo, los científicos utilizaron ratones modificados para producir anticuerpos genéticamente humanos, una técnica que aumenta las posibilidades de que estas moléculas puedan ser compatibles con el organismo humano si el desarrollo alcanza en el futuro la fase clínica. Tras exponer a los animales a gp350 y gp42, los investigadores aislaron 10 nuevos anticuerpos: dos dirigidos contra gp350 y ocho contra gp42. Uno de ellos destacó especialmente cuando fue probado en animales vivos por su capacidad para ofrecer protección frente al EBV.

Una posible protección para pacientes vulnerables

El hallazgo podría adquirir especial relevancia entre las personas sometidas a trasplantes de órganos o de médula ósea. Estos procedimientos suelen requerir tratamientos inmunosupresores que reducen la capacidad del organismo para controlar el Epstein-Barr. Una de las complicaciones asociadas es el trastorno linfoproliferativo postrasplante (PTLD), en el que los linfocitos pueden proliferar de forma descontrolada y originar cánceres potencialmente mortales. Los investigadores plantean que evitar la presencia del virus en sangre podría contribuir a reducir este riesgo.

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El camino hasta disponer de un tratamiento para pacientes, sin embargo, todavía no está completado. El siguiente objetivo pasa por avanzar hacia las pruebas de seguridad en humanos y los ensayos clínicos que permitan conocer si la protección observada experimentalmente puede reproducirse fuera del laboratorio. Andrew McGuire, bioquímico implicado en el estudio, señaló: “Después de muchos años buscando una forma viable de proteger contra el virus de Epstein-Barr, este es un avance significativo para la comunidad científica y para las personas con mayor riesgo de sufrir complicaciones por este virus”. La investigación ofrece además un método que podría utilizarse para descubrir anticuerpos protectores frente a otros patógenos.

Un equipo de científicos de EEUU ha abierto una nueva vía para combatir el virus de Epstein-Barr (EBV), un patógeno que se estima que está presente en alrededor del 95% de la población adulta. La investigación, publicada en Cell Reports Medicine, describe varios anticuerpos capaces de bloquear proteínas esenciales que el virus utiliza para acceder a las células del sistema inmunitario. Los resultados todavía proceden de modelos animales, pero uno de los candidatos logró proteger a ratones con un sistema inmunitario similar al humano frente a la infección.