La guerra por los algoritmos que “piensan” sin entender

Alejandro Urueña
Ética e Inteligencia Artificial (IA) - Founder & CEO Clever Hans Diseño de Arquitectura y Soluciones en Inteligencia Artificial. Magister en Inteligencia Artificial.

María S. Taboada
Lingüista y Mg. en Psicología Social. Prof. de Lingüística General I y Política y Planificación Lingüísticas de la Fac. de Filosofía y Letras de la UNT.

Deep Seek-R1-Zero ha abierto un ámbito de controversias y desafíos que abarcan diversos flancos. Por un lado, el costo económico de la IA; por otro, su eficacia como modelo lingüístico de razonamiento, a lo que se añade su apertura de código con miras -según palabras de la propia desarrolladora (https://arxiv.org/pdf/2501.12948)- a apoyar a la comunidad científica de investigación. De hecho, y en este último campo, hay equipos y grupos de investigación que explícitamente operan con Deep Seek y que señalan su eficacia y precisión para realizar diversas tareas, particularmente las de procesamiento discursivo.

El grupo Infoling (Información Global sobre Lingüística Hispánica), que articula a lingüistas de diversas regiones del planeta y difunde información científica, ha señalado: “el nivel de precisión ofrecido actualmente por la inteligencia artificial generativa de acceso abierto y gratuita, como p. ej. DS, nos permite pensar en el desarrollo de sistemas automatizados de creación de resúmenes bibliográficos, que pueden tener una utilidad extraordinaria tanto para la investigación como para la docencia” (https://mail.google.com/mail/u/0/#inbox/FMfcgzQZTVrVkrczJGBKsCwpBRdbSQCN). Estamos hablando de validación científica de aplicación del algoritmo, para la que se ha apelado al análisis y evaluación de los resúmenes bibliográficos por parte de los autores de los textos que han sido sintetizados. En cuanto a las limitaciones, se ha advertido que el procesamiento puede operar con algunos desvíos respecto de los objetivos de los textos científicos, jerarquizando determinados tópicos que no son los centrales. Aquí se pone en juego el concepto de “razonamiento” de la IA generativa, frente a las capacidades humanas, y sus limitaciones para interpretar la red de implícitos que comporta la discursividad lingüística. Recordemos que los modelos lingüísticos requieren una primera fase de entrenamientos con millones de documentos de la web que son operados por una red neuronal hasta que el algoritmo “aprende” a generar un texto similar con secuencias de palabras. Luego requiere del entrenamiento, según el modelo, para realizar tareas específicas (aprendizaje supervisado), tales como responder a interrogantes, etc. Sin esa cantidad de datos y la vasta recurrencia de patrones que proveen, no es posible el “aprendizaje”. El humano aprende por interacción y experiencia con muchos menos datos.

Puede inferir y establecer relaciones complejas y generar textos creativos e innovadores que no imitan los modelos “palabra por palabra”. En esa experiencia en y con el mundo y con los otros aprende y crea, en procesos de transformación permanente, nuevas “tareas”. El homo sapiens no sólo se adapta e imita. Puede transformar el mundo y a sí mismo. Produce y recrea ilimitadamente su propia existencia. La IA es un notable ejemplo de ello.

Deep Seek sostiene que la supervisión del humano puede ser dejada de lado y lograr un aprendizaje totalmente automatizado. Las limitaciones citadas advierten que el algoritmo tiene sus fronteras y de hecho no son pocos los que señalan que funcionaría para datos matemáticos, pero cuando entran a jugar la subjetividad o la creatividad requiere necesariamente la intervención humana.

Una vez más conviene insistir en que la IA es una herramienta y no un sustituto del humano; idea esta última que intentan promover, desde una estrategia fetichista, los discursos publicitarios de los gigantes tecnológicos. Y a veces, logran convencer. Por eso es conveniente acotar perspectivas entusiastas como las Marc Andreessen, el principal inversor de Silicon Valley, quien catalogó en “X” a DS como “uno de los avances más asombrosos e impresionantes que he visto nunca” y, por su condición de recurso abierto, como “un profundo regalo al mundo” (https://x.com/pmarca/status/1882719769851474108).

Podemos conjeturar que el debate que ha suscitado DS se ubica, en realidad, en este último plano y en sus efectos en la competencia por el mercado económico y de datos de la IA. No olvidemos que su aparición implicó la pérdida de un billón de dólares en el mercado bursátil estadounidense. Y al mismo tiempo desató una nueva carrera para superar el modelo en diferentes puntos del planeta, incluso en la misma China technologyreview.es/article/deepseek-cambia-las-reglas-del-juego-en-ia-y-todos-van-a- seguir-su-ejemplo/

El verdadero problema es que DS permite abaratar costos y está - en principio -al alcance de “todos” (los que tienen los medios para acceder a la IA). La controversia tiene un origen y un fin económico en el que se entrecruzan cuestiones vinculadas a la relación entre políticas, recursos científicos y poder en la lucha por el dominio y la concentración de datos, la “mercancía” en la era de la IA. Y es por esto que, más allá de cuestiones ideológicas, “se sabe” que los gigantes tecnológicos occidentales están utilizando DS para entrenar nuevos modelos. En el camino, DS les ha interpuesto el obstáculo del código abierto que puede incorporar al mercado de la IA a cientos de Startups y, al mismo tiempo, aportar recursos gratuitos al mundo científico y al campo educativo. Para países como el nuestro, será cuestión de aprovechar estas fisuras de la guerra por los datos.

En última instancia, la inteligencia artificial nos enfrenta con un espejo inquietante: máquinas capaces de aparentar un razonamiento lúcido, pero carentes del ingrediente esencial que define lo humano, el sentido común y empatía. ¿Puede la IA generar discursos complejos y precisos? Sí, sin duda. Pero cuando lo hace, no “entiende” lo que dice; carece de la percepción experiencial, emocional y cultural que permite al ser humano interpretar, matizar y reinventar el mundo en cada interacción. En este punto emerge una paradoja fascinante: Deep Seek es simultáneamente genial e ingenuo, brillante y limitado, capaz de explicar el mundo sin haber vivido jamás en él. Esta tensión creativa abre un horizonte intrigante: quizás el verdadero potencial de la IA no radique en su capacidad de replicar el razonamiento humano, sino en cómo desafía nuestra concepción misma de lo que significa “pensar”.