Una de las cosas más bochornosas de conocer a muchos tecnólogos es escucharlos explicar emocionados un 'descubrimiento muy importante' que han hecho. Recientemente, un conocido comenzó a hablarme sin parar sobre un descubrimiento asombroso que había hecho con los LLM: ¡el conocimiento está estructurado en el lenguaje! ¡Podrías poner una palabra en ChatGPT y podría entender lo que querías! Concluyó que los LLM son un descubrimiento a la par de la escritura.

Los humanos normales dieron con esta idea hace aproximadamente un siglo; mi interpretación más generosa fue que había dado con una versión ingenua y confusa del Estructuralismo; Saussure a través del teléfono descompuesto. Intenté salir de la conversación rápidamente, no solo porque parecía frustrado de que yo no viera las cosas exactamente como él —un nuevo comportamiento y probablemente un síntoma del uso excesivo de LLM.

No todo descubrimiento que es nuevo para ti es realmente nuevo. Por ejemplo, está Elon Musk maravillándose con la complejidad de las manos; podría señalar a artistas, cirujanos, músicos, magos, neurocientíficos y psicólogos para quienes esto es material de nivel básico. O Palmer Luckey afirmando que 'nadie ha hecho una autopsia' al proyecto Una Laptop por Niño —porque no sabía que hay un libro entero al respecto llamado *La Máquina del Carisma*. En su nadir más absurdo, uno recuerda a Juicero, una empresa que vendía un exprimidor de 400 dólares que hacía el mismo trabajo que exprimir sus paquetes de jugo patentados con las manos desnudas.

Mira, descubrir algo que es nuevo para ti es emocionante —pregúntale a cualquiera que me escuchó gritar sobre las alegrías de la mantequilla europea (con más grasa)— pero no puedes dar por sentado que algo que es nuevo para ti es nuevo para todos. Estas cosas tienen en común una cierta incuriosidad endémica entre un cierto tipo de entusiasta de la tecnología, particularmente aquellos más interesados en startups y emprendimiento. Quizás han estado tan aislados que no se dieron cuenta de que su 'descubrimiento' era bien conocido en otros lugares, o quizás su autoconcepción es que son los más inteligentes, y si ellos no saben algo, nadie lo sabe.

Se requiere una cierta cantidad de arrogancia para lanzarse a un problema no resuelto —tienes que creer que puedes resolverlo. Pero en otros contextos, esa arrogancia es una responsabilidad. Te lleva a hacer cosas raras, como anunciar que Freud inventó la introspección y que es una ventaja que simplemente no la practiques.

Cuando creo que he observado algo importante, mi primer impulso es ir a una biblioteca, o Wikipedia, o una persona conocedora, y ver qué más se ha observado. Por ejemplo, cuando tuve una conmoción cerebral, quería ver si alguien más había escrito sobre la recuperación. Cuando no pude encontrar fácilmente un relato, escribí el mío. Todavía recibo correos electrónicos al respecto, años después, de personas que siguen sus propias conmociones cerebrales. Pero hacer algo así requiere que des por sentado que otras personas son inteligentes, que las personas inteligentes siempre han existido, y que muy poco en la experiencia humana es nuevo. Eso requiere humildad intelectual —y una voluntad de pensar en las experiencias de otras personas.

Si bien este tipo particular de arrogancia convierte a las personas en aburridos insoportables, no es solo un rasgo personal molesto. Parece haberse filtrado también en el lado profesional de Silicon Valley. En la memoria reciente, las personas que hacían software y hardware entendían que su trabajo era servir a su cliente. Era identificar una necesidad y luego satisfacerla. Pero en algún momento después de la crisis financiera, los aspirantes a emprendedores se metieron en la cabeza que su trabajo era inventar el futuro, y el trabajo de los consumidores era seguir ese futuro inventado. Mi conjetura es que están imitando lo que pensaban que Steve Jobs estaba haciendo cuando, por ejemplo, eliminó las unidades ópticas del MacBook Air.

Pero Steve Jobs, famosamente, fracasó en inventar el futuro en la década de 1980 y fue expulsado de Apple. El iMac, el iPod, el iPhone se construyeron con una necesidad en mente. El iMac ganó porque era fácil de usar. El iPod era más fácil de llevar contigo que un reproductor de CD y una pila de CDs. (También era una forma de reproducir los MP3 que podrías haber descargado ilegalmente). El iPhone tenía la App Store, que expandió su utilidad mucho más allá de cualquier otro dispositivo móvil. En algún momento, nuestros amos de Silicon Valley olvidaron que para que su visión del futuro fuera adoptada, la gente tenía que quererla.

Parte de esto fue suerte —introducir el producto correcto en el momento correcto. Pero cada producto ofrecía a los consumidores una propuesta de valor distinta. Claro, los primeros adoptantes se lanzaron sobre cada una de estas cosas porque eran geniales, pero las masas no geniales no se preocupan por eso. Comprarán algo si mejora su vida de una manera distinta.

En lugar de tecnología para resolver problemas, las empresas se han subido a sucesivas modas como los NFT, el metaverso y los modelos de lenguaje grandes. Lo que todos estos tienen en común es que no están construidos para resolver realmente un problema de mercado. Están construidos para enriquecer a los capitalistas de riesgo y a las empresas. Los NFT, como las criptomonedas, permiten a los capitalistas de riesgo descargar rápidamente inversiones con períodos de bloqueo abreviados. El metaverso prometía enriquecer a empresas como Facebook haciendo que las personas trasladaran toda su socialización en línea, donde podría ser vigilada y monetizada. Además, el metaverso de Facebook requería la compra de hardware, que luego necesitaría actualizaciones regulares.

En algún momento, nuestros amos de Silicon Valley olvidaron que para que su visión del futuro fuera adoptada, la gente tenía que quererla. Es por eso que los NFT, el metaverso, y el Oculus y Vision Pro nunca encontraron realmente su base de clientes. La IA es, admitámoslo, más útil —es buena para organizar grandes cantidades de datos, por ejemplo. Los LLM han tenido una adopción generalizada por parte de los consumidores, al menos mientras sigan siendo gratuitos. Pero realmente solo hay un cliente para los LLM que puede justificar el masivo proceso de incineración de efectivo que se requirió para construirlos: el gobierno de los Estados Unidos.

Sin embargo, solo puede haber unos pocos ganadores en los contratos gubernamentales. Así que ahora somos tratados con el espectáculo de ver a las empresas de IA apresurarse. OpenAI es quizás el más gracioso, porque está intentando posicionarse como un producto de consumo. Considera a Sam Altman diciéndole al mundo que necesitaba que ChatGPT le dijera cómo criar a un bebé. Tú existes. Yo existo. Nuestros padres no tenían LLM, ni siquiera IA, y sin embargo de alguna manera sobrevivimos a nuestra infancia, al igual que casi todos los demás que conocimos al crecer porque las tasas de mortalidad infantil en los EE. UU. han sido extraordinariamente bajas —en comparación con la mayor parte del resto de la historia humana— durante décadas. Las tecnologías que nos permitieron a todos sobrevivir a nuestra infancia fueron el saneamiento, las vacunas y los antibióticos. Apostaría que una vacuna obligatoria contra el sarampión hará más por la supervivencia de los niños estadounidenses que cualquier cosa que OpenAI haya logrado con todos sus miles de millones de dólares hasta la fecha. En cualquier caso, supongo que lo que Altman realmente hizo fue contratar a una niñera.

O considera a Elon Musk contándonos sobre nuestros futuros sirvientes robots humanoides. Yo tengo un sirviente robot. Varios, en realidad: un lavavajillas, una lavadora para mi ropa y una secadora. No son muy móviles, y sin embargo me han ahorrado un trabajo tremendo. Mi refrigerador es de los años 90, y mi microondas no es mucho más joven, y ambas cosas han sido notables en lo que han hecho por mí: hacer que el almacenamiento de alimentos y la cocina sean fáciles, sin participación de la IA. No parece que la IA pueda hacer mucho para mejorar las cosas por encima de la línea base que estas máquinas ya han establecido, especialmente porque mi tecnología 'tonta' no ha requerido una actualización en más de 20 años. Ahorrar dinero también es valioso para mí.

Las personas que nos dicen que la IA dominará nuestro futuro y tomará nuestros trabajos son las personas que esperan que eso sea cierto. Pueden estar esperando esto porque los hace sentir importantes, o porque quieren ser multimillonarios, o porque simplemente no entienden a otras personas. Creo que ese último punto está subestimado. Si vas a proporcionarme un sirviente robot, tengo una barra muy clara: tiene que ser al menos tan rentable como mi lavavajillas.

Las personas normales no están corriendo como pollos sin cabeza, tratando de automatizar cada parte de sus vidas. De hecho, hay lugares en nuestras vidas donde la eficiencia no es deseable. A veces se sugiere la planificación de vacaciones como un lugar donde la IA puede facilitarnos la vida. Para mí, al menos, planificar las vacaciones es un placer en sí mismo; me permite navegar información sobre un lugar, considerar qué podría ser divertido e imaginarme haciéndolo. Si tengo amigos que han estado en ese lugar antes, me da una excusa para hablar con ellos, obteniendo sus recomendaciones. Todo el proceso agudiza la anticipación que siento a medida que se acerca la fecha de las vacaciones. Pero si deseo externalizar eso, ya puedo hacerlo —para eso están los cruceros y los parques temáticos.

Los LLM son, en el mejor de los casos, una tecnología empresarial que puede facilitar ciertos tipos de organización de datos o acelerar la codificación. Esto casi no tiene nada que ver con la vida de la mayoría de las personas. Jugar con el código es un pasatiempo que muchos tecnólogos disfrutan y al resto de nosotros simplemente no nos importa. Hacer que sea más fácil escribir código no cambia que yo no quiera escribir código. ¡Tengo otros pasatiempos! El uso real de los LLM en la vida de la mayoría de las personas normales es hacer trampa en las tareas escolares. Para los adultos, es buscar información —los LLM están en proceso de suplantar la Búsqueda de Google. Google había estado degradando su proyecto de búsqueda durante algún tiempo, y los resultados simplemente empeoraban. Esto abrió la puerta a una alternativa, y los LLM la atravesaron. Cuánto durará eso, no lo sé —los propios LLM requerirán dinero en algún momento y sus resultados frecuentemente inexactos (y a veces plagiados) están matando los sitios web de los que dependen para generar información. Claro, es más ineficiente hacer clic para llegar a un producto de alta calidad, pero ¿de qué otra manera planeas continuar teniendo personas que generen información de alta calidad? Nadie ha resuelto este problema.

A veces la ineficiencia es estructural. Toma, por ejemplo, el mercado de valores. Solo está abierto durante ciertas horas y solo durante ciertos días de la semana. Eso significa que durante un pánico, hay un límite artificial que le da a la gente tiempo para calmarse. Esto es efectivo; es una de las razones por las que las acciones individuales a veces sufren una suspensión de negociación durante períodos de histeria. Ahora considera las criptomonedas, que están abiertas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año: no hay forma de pausar un pánico. Una de las razones por las que las caídas en las criptomonedas son tan grandes y tan rápidas es porque no hay un interruptor que se active y no hay una interrupción en la negociación que permita a los comerciantes reagruparse. De hecho, los pánicos de las criptomonedas posiblemente se ven exacerbados por la falta de tales ineficiencias.