¿Sirven aún las tres comidas de la Revolución Industrial?

Hace poco más de una semana, Anthropic presentó Mythos 5 y Fable 5, dos nuevos modelos de lenguaje avanzados. 

Mythos se venía anticipando como un modelo de frontera capaz de encontrar vulnerabilidades de software a tal nivel que podría incluso desestabilizar la seguridad global, entre otros argumentos de venta ligeramente exagerados. La especificación del modelo, de 250 páginas, mencionaba además su particular “cariño por ciertos filósofos”. El márketing en los tiempos que corren.

Fable venía a ser una versión más limitada que, de ser consultado sobre cuestiones de alto riesgo como ciberseguridad, química y biología, derivaba la consulta a otro modelo menos capaz. Su uso implicaba una agresiva política de retención de todas las conversaciones durante al menos 30 días. El acceso a Mythos era exclusivo y a criterio de Anthropic, Fable estaba a disposición de todos los usuarios pagos.

No pasaron tres días para que la Casa Blanca ordenara suspenderlos. El viernes por la tarde, el Departamento de Comercio intimó a Anthropic mediante una carta que no se publicó, citando una directiva de control de exportaciones que prohibía a no estadounidenses, incluidos los empleados de la empresa, acceder a Mythos y Fable. Anthropic los suspendió hasta nuevo aviso. Aunque la carta no daba detalles, la motivación es la seguridad nacional.

Esta decisión forzó de facto una obligación sobre una empresa tecnológica de manera rápida, unilateral y sin aprobación judicial. Hace un año los republicanos habían presentado un proyecto de ley para que ningún Estado pudiera regular los modelos de inteligencia artificial, y la propuesta se cayó por 99 votos contra 1. Desde entonces, la postura oficial fue algo… errática.

En Anthropic creen que la prohibición se desató por el descubrimiento de un método de jailbreak (una manera de engañar al modelo para saltarse las protecciones), mérito de investigadores de Amazon y comunicado personalmente al gobierno por Andy Jassy, CEO de la compañía. Pero la investigadora Katie Moussouris, que leyó el reporte, señala que el hallazgo es trivial. Con los días también se sumaron sospechas de que un grupo vinculado a China podría haber accedido a Mythos.

La medida huele a represalia política con consecuencias económicas: hace tres meses, el Pentágono de Pete Hegseth, secretario de Guerra de Estados Unidos, declaró a Anthropic un “riesgo para la cadena de suministro” cuando la empresa se negó a permitir el uso de sus modelos para vigilancia masiva y desarrollar armas autónomas. Pero incluso cuando aparecen comentarios de figuras vinculadas al gobierno, todo se mantiene en el orden de los rumores.

Mientras tanto, decenas de ejecutivos y expertos en ciberseguridad firmaron una carta abierta argumentando que la prohibición, además de peligrosa, es contraproducente: quitar estas herramientas a los “defensores” (quienes auditan y parchan código) deja la infraestructura más vulnerable. De más está decir que probablemente los modelos de código abierto chinos estén a meses de alcanzar las mismas capacidades, y que garantizar medidas universales contra el jailbreak es prácticamente imposible, por la naturaleza misma de los LLMs o modelos de lenguaje.

Gary Marcus, una de las voces más sensatas en este lío, considera este evento el final de la ilusión del desarrollo de IA sin regulaciones, una vieja idea que nunca tuvo sentido. Lo que generó mayor preocupación fue el modo opaco en que se ejerció el poder caprichoso del Estado, no que se pongan límites ni la necesidad de regular el desarrollo.

Las últimas noticias son que Anthropic se pasó el fin de semana aclarando que en realidad su modelo no era “tan peligroso”. Esta contradicción, propia de algo tan poderoso que supone un peligro pero no tanto como para que el gobierno deba prohibirlo, ni siquiera es nueva. En su newsletter, Marcus recuerda que OpenAI usó la misma estrategia en 2019, cuando presentó GPT-2 de manera limitada porque era “demasiado peligroso”, con la firma de Dario Amodei, Daniela Amodei y Jack Clark, que un año más tarde fundarían Anthropic.

Una regulación saludable debería ser transparente, democrática y fundamentada en evidencia científica. Eso implica una buena cuota de escepticismo cuando estas empresas, a punto de salir a la bolsa y con una apremiante necesidad de conseguir dinero, dicen lo que dicen. Hay peligros detrás del desarrollo de esta tecnología, pero también conviene sospechar cuando el miedo se usa como estrategia de venta.

Tres comidas

La escritora gastronómica Eli Davies dice que comer tres veces al día en horarios fijos no sigue ningún orden natural sino que surgió para lograr hacer encajar la alimentación en una jornada laboral propia de la Revolución Industrial: desayuno breve antes del trabajo, almuerzo ligero para comer sin pausa, y una cena para cerrar el día.

Esta rutina alimenticia, dice, fue moldeada por empresarios que incluso empujaron ciertas comidas, como John Harvey Kellogg, el religioso adventista y zar de los cereales, que ligó su propuesta de desayuno con cierta corrección moral, muy conveniente para evitar trabajadores adormecidos por desayunar pesado. De la mano de las tres comidas diarias viene cierta idea de cómo debe estructurarse no solo el día sino también la vida familiar, y esto, nos recuerda, recae de forma desigual sobre las mujeres, en especial las de clase trabajadora.

Pero su propuesta me gusta: hay que reivindicar el snack o picoteo entre comidas, una práctica que suplementaba nuestra alimentación antes de que se nos impusiera la maldita jornada industrial. Ya empecé a usarlo como argumento apenas comienza una discusión cuando abro la alacena.

Elon Musk, ¿asesino en masa?

No parecería haber demasiada controversia en afirmar que Hitler fue un asesino. Y, sin embargo, el filósofo Émile P. Torres nos recuerda que no existe evidencia histórica de que Adolf Hitler haya matado personalmente a nadie, salvo a sí mismo en 1945.

Si “asesino” es “quien mata a otro personalmente”, razona Torres, entonces Hitler no lo fue.

Antes de inquietar demasiado: por supuesto que Hitler fue un asesino en masa. Sus decisiones provocaron unas 17 millones de muertes de civiles durante la Segunda Guerra Mundial. Puede que solo haya apretado el gatillo una sola vez, pero fue moralmente responsable de cada una de esas muertes. Esto mismo, sigue Torres, vale para Stalin, Pol Pot, Mao o Saddam Hussein: todos asesinos en masa en tanto cientos de miles (o millones) de muertes se les pueden atribuir personalmente.

Bajo ese mismo criterio, argumenta Torres, Elon Musk podría ser agregado a la lista. Entre las decisiones que apoyó con vehemencia durante su fugaz paso por el gobierno estadounidense estuvo la de reducir en un 86% los programas de USAID, la principal agencia de cooperación internacional de Estados Unidos y durante décadas uno de los mayores proveedores de ayuda exterior del mundo.

Musk, como líder del organismo conocido como DOGE (Departamento de Eficiencia Gubernamental), impulsó su desmantelamiento durante 2025, luego de calificarla como un ente “criminal” que “tiene que morir”. Un estudio publicado en The Lancet en 2025 proyectaba que el recorte podría causar más de 14 millones de muertes evitables hacia 2030, un promedio superior a 2,4 millones por año, de las cuales 4,5 millones corresponderían a niños menores de cinco años. En ese mismo trabajo se calculaba que entre 2001 y 2021 USAID había evitado 91 millones de muertes en países en desarrollo.

Sin dar vueltas, Torres hace algunos números y ubica a Musk por delante de Saddam Hussein, Pol Pot y Stalin, aunque detrás de Hitler y Mao. Para dimensionar, compara este número con el de otras catástrofes: el genocidio en Ruanda (hasta 662.000 muertes), el genocidio armenio (hasta 1,5 millones) o las bombas de Hiroshima y Nagasaki (unas 246.000).

Su argumento es elegante: aun si Musk no ordenó ejecución alguna, tenía el deber de informarse sobre las consecuencias de destruir una agencia de la que dependían millones de personas, y que cinco minutos de investigación habrían alcanzado para informarse. Por eso lo considera directamente responsable. La pregunta con la que cierra es por qué el hombre con una riqueza tal que supone el triple del de la siguiente persona en la lista no despierta el horror que debería.

A finales del año pasado, un reporte de Harvard calculaba que “cientos de miles” de personas ya habían muerto luego del cierre de los programas de USAID. ¿Pero ha visto usted qué lindos son sus cohetes?

La inteligencia no es todo, pero cómo ayuda

Hace unos días la periodista Katie Arnold-Ratliff sostuvo en un ensayo que la idea misma de los “niños superdotados” es incorrecta, y que el aparato que las escuelas públicas estadounidenses construyeron para identificar y educar a estos niños carece de base científica. Su argumento distingue entre la creencia de que la inteligencia puede reducirse a un número y la evidencia de que ese número no mide lo que promete.

La autora señala que los puntajes de los tests cognitivos fluctúan bastante a medida que el cerebro se desarrolla, por lo que evaluar a alguien de 4 años y etiquetarlo de por vida no resulta sensato: el propio Alfred Binet, creador del primer test de inteligencia en 1905, objetó este uso. A dicha fragilidad se le suman sesgos producto del cansancio, el hambre, la ansiedad o cuán entrenado estuviera el niño, y la vara de un capital cultural que los tests confunden con inteligencia.

Al detenerse en los programas para niños superdotados no menciona a Charles Xavier pero sí cuestiona qué tan eficaces son: un estudio de 2021 encontró mejoras ínfimas de desempeño. Y destaca la disparidad racial: cerca del 60 por ciento de los inscriptos son blancos en un sistema donde representan alrededor del 40 por ciento. Concluye que ni los tests miden inteligencia de manera estable ni los programas dedicados producen resultados significativos.

En respuesta, el psicólogo cognitivo Scott Barry Kaufman argumenta que el ensayo confunde dos cosas distintas: que el método de evaluación está roto, algo que concede, y que la superdotación no existe, algo que rechaza. Según Kaufman, la capacidad cognitiva es uno de los constructos mejor medidos de la psicología, y ciertos estudios mostraron que la inteligencia detectada en la infancia predice cuántas patentes, doctorados y trabajos creativos obtienen estas personas décadas después. El problema, dice, no está en medir sino en a quién se mide: solo se testea quienes los adultos ya sospechan inteligentes. Su propuesta, entonces, es testearlos a todos.

Como podrás sospechar, con inteligencia no alcanza. El Nobel de economía James Heckman calculó que el IQ por sí solo representa apenas alrededor del 1% al 2% del éxito financiero y profesional. Una vez que se supera cierto umbral base de IQ (~120), cualquier punto adicional proporciona un valor predictivo mínimo para los logros en el mundo real.