El voto como elección racional es una decisión epistémica y prosocial (votar popperianamente
Para los votantes con preferencias prosociales, la utilidad esperada de votar es aproximadamente independiente del tamaño del electorado, lo que sugiere que puede ser racional participar incluso en elecciones muy numerosas. El modelo predice una menor participación en las elecciones de menor importancia, pero incorpora un mecanismo de retroalimentación que tiende a mantenerla en niveles apreciables bajo una amplia gama de circunstancias. Las principales aportaciones de este artículo son tres. En primer lugar, muestra que, para un individuo cuyas preferencias combinan intereses propios y consideraciones prosociales, estas últimas terminan predominando, de modo que resulta racional para un votante típico acudir a las urnas incluso en elecciones de gran tamaño. (supongo que porque tiene la expectativa de que sus conciudadanos comparten con él las preferencias prosociales y se dan cuenta de que lo que conviene a todos es votar en el sentido que más avance el interés común) En segundo lugar, demuestra que la participación electoral impulsada por motivaciones prosociales genera un mecanismo de retroalimentación que estabiliza la participación en niveles razonables, por ejemplo en torno al 50 % del electorado (eso, supongo, que se debe a la 'telepatía' y al 'conocimiento común'). En tercer lugar, relaciona este modelo racional de participación electoral basado en la utilidad prosocial con los resultados de las encuestas sobre el voto motivado por consideraciones de carácter social.
Eidenmüller sobre la utilidad de la IA para 'enmarnecer' los contratos
Eidenmüller se remite a Howard Raiffa y la noción de los Post-Settlement Settlements («acuerdos posteriores al acuerdo»), planteando que los contratos cerrados bilateralmente rara vez son eficientes o maximizan el valor, en especial en negociaciones complejas con múltiples variables, incertidumbre o pagos aplazados («complex negotiations where a lot of issues are at stake, where uncertainties are involved, or where settlements could involve transactions and payments over time»). La propuesta teórica de Raiffa contemplaba la figura de un mediador neutral —un «interventor analítico» de un «Servicio de Perfeccionamiento de Contratos»— que sondease de manera privada y confidencial las verdaderas preferencias e intereses de las partes para posteriormente resolver un problema de optimización matemática («solve a mathematical optimization problem») y proponer una mejora donde ambas partes salieran ganando. El atractivo principal de este planteamiento radica en que las partes parten de una zona segura («safe space»), pues el contrato original actúa como un mecanismo de protección o alternativa por defecto (fallback), garantizando que solo aceptarán la modificación si ambos obtienen un beneficio neto.
A pesar de su solvencia conceptual, esta propuesta no tuvo adopción práctica debido a barreras psicológicas —el agotamiento y el orgullo de los negociadores tras cerrar un trato— y, de forma fundamental, a los elevados costes de transacción que implica contratar a un mediador humano, insostenibles para contratos de escasa o media cuantía. Sin embargo, el autor argumenta que el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial permite superar este obstáculo de costes y neutralizar la reticencia emocional de las partes a ser corregidas por otro ser humano. La IA, respaldada por grandes volúmenes de datos contractuales, puede actuar como un perfeccionador neutral capaz de identificar mejoras paretianas, señalar desviaciones normativas o resolver ambigüedades contractuales mediante mecanismos de arbitraje acordados de forma previa tras un parcial «velo de ignorancia». La IA podría extenderse a las adaptaciones necesarias en contratos de muy larga duración
La economía de la inteligencia: ¿Cómo y cuándo la IA general conduce a la transformación económica?
Parte de esta desconexión (entre la implantación de la IA y la mejora de la productividad en la economía en general) se debe a que el agente de IA individual no es la unidad económica pertinente. La inmensa mayoría de los indicadores de rendimiento miden la capacidad de agentes de IA aislados para resolver problemas por sí solos, cuando la transformación económica es un fenómeno de equilibrio en el que compiten organizaciones, sometidas a las fuerzas de la oferta y la demanda. Los trabajadores no actúan de forma aislada. Las organizaciones combinan personas con capacidades complementarias y distribuyen las tareas de manera que forman equipos mucho más eficaces que cualquier individuo por separado. Como los indicadores actuales solo evalúan si la IA puede superar a personas individuales, un modelo puede rendir mejor que cada miembro de una organización considerado aisladamente y, sin embargo, ser inferior al rendimiento de un equipo bien organizado. Por eso se ha dicho en ocasiones que las organizaciones constituyen una forma de superinteligencia. Al mismo tiempo, los modelos económicos convencionales no captan adecuadamente el potencial transformador de la IA, porque suelen tratarla como una innovación tecnológica más: o bien como una herramienta que aumenta la productividad del trabajador humano, o bien como una máquina que sustituye a las personas en tareas concretas. La inteligencia artificial de propósito general no encaja bien en ninguna de estas categorías por dos razones fundamentales. En primer lugar, mientras que la oferta de trabajo humano está limitada, los agentes de IA y las capacidades que aportan pueden ampliarse prácticamente al ritmo de la demanda, siempre que se disponga de capacidad de procesamiento suficiente. En segundo lugar, muchas de las restricciones que limitan el tamaño y la eficacia de los equipos humanos, como el ámbito de supervisión, los costes de comunicación o los problemas de incentivos, no tienen por qué afectar a los agentes de IA. Cuando estos puedan colaborar directamente entre sí, sin depender de estructuras organizativas diseñadas para coordinar personas, estaremos ante una clase de factor productivo genuinamente nueva. Si analizamos cómo funciona la inteligencia dentro de las organizaciones, la transformación dependerá de cuándo se superen dos umbrales clave de capacidad: la competencia(mejoras en las habilidades individuales, como la programación y las matemáticas) y la coordinación (mejoras en la capacidad de los agentes para cooperar y trabajar juntos). Demostramos que la transformación económica depende de si la IA se vuelve supercompetente, supercooperativa o ambas: el régimen de superinteligencia artificial (ASI). El seguimiento de esta transición revela por qué la verdadera transformación visible podría provenir de mejoras en la coordinación, una capacidad que la mayoría de los indicadores aún no miden. Superado cierto umbral, las capacidades de la IA pueden romper el techo de Coas en cuanto al tamaño de las empresas y dar lugar a una economía radicalmente distinta a la actual.Dos conclusiones principales: 1. Para comprender la trayectoria de la transformación, deberíamos seguir más de cerca la coordinación entre agentes. 2. Es probable que el impacto de la IA se refleje en los salarios antes que en la estructura del mercado o el empleo.
La división del trabajo ahorra costes de adquisición de conocimiento. La razón es que el especialista adquiere un conocimiento una sola vez y lo utiliza repetidamente, permitiendo que otros se apoyen en su experiencia en lugar de adquirir ese conocimiento por sí mismos. La inteligencia artificial reduce este coste fijo de adquisición de conocimiento y, por tanto, también reduce la ventaja de la especialización.
Estudio aquí cómo este cambio afecta a los límites de la empresa. Pero el mecanismo subyacente es más general: un conocimiento más barato reduce la ventaja de los especialistas tanto frente a los generalistas individuales como frente a las organizaciones. En consecuencia, trabajos que antes requerían la intervención de varios especialistas pueden quedar reunidos bajo el control de una sola persona o de una sola empresa.
En el límite de la empresa, este mecanismo sugiere que el trabajo experto se desplaza desde los proveedores especializados hacia sus clientes. Los patrones recientes de empleo son compatibles con este desplazamiento. El empleo en empresas de servicios profesionales, científicos y técnicos creció un 0,5 % anual entre noviembre de 2022 y julio de 2026, frente al 2,6 % anual durante la década de 2010 y el 3,4 % anual entre noviembre de 2019 y noviembre de 2022. No se debe a que haya dejado de crecer el número de abogados, contables, desarrolladores de software y analistas de gestión; de hecho, entre 2022 y 2025 aumentó un 2,5 % anual. Sin embargo, de los 337.000 puestos de trabajo añadidos por estas cuatro ocupaciones, el 99 % (335.000) se creó fuera de sus sectores especializados tradicionales.
Una reducción de los costes de transacción predeciría un desplazamiento del límite de la empresa en la dirección opuesta. Una literatura creciente estudia cómo la inteligencia artificial modifica las fronteras organizativas a través de su impacto sobre los costes de transacción. Según este argumento, si una IA agente puede encontrar proveedores y permitir que la transacción se realice de forma barata y automática entre agentes, las transacciones internas de la empresa podrían sustituirse por compras en el mercado a proveedores especializados. Este desplazamiento hacia el mercado se vería reforzado por la tokenización y la contratación programable. En el límite, la empresa podría llegar a desaparecer.
La IA genera así una carrera entre Smith y Coase: un conocimiento más barato debilita las ganancias smithianas derivadas de la especialización; unas transacciones más baratas debilitan la justificación coasiana de la empresa. La fuerza que predomine determinará si el trabajo se desplaza al interior o al exterior de la empresa.
Una empresa se organiza en torno a una actividad principal, como fabricar un producto, prestar un servicio o atender a una determinada base de clientes. Posee conocimiento local sobre esa actividad, la controla y responde por los resultados obtenidos (Knight, 1921). Para desempeñar con éxito esa actividad principal necesita numerosas funciones de apoyo, como los servicios jurídicos, la contabilidad, el software o el marketing.
El conocimiento es costoso de adquirir pero, una vez adquirido, resulta barato reutilizarlo (Rosen, 1983; Romer, 1990), de modo que su coste medio disminuye cuanto más se utiliza. Las empresas y los mercados son mecanismos alternativos para aumentar esa utilización. Dentro de la empresa, los expertos dirigen a quienes no poseen el conocimiento (Garicano, 2000); en el mercado, el especialista vende el mismo conocimiento a muchos clientes, permitiendo un uso más intensivo del mismo (Garicano y Hubbard, 2007).
Por ello, una empresa gestiona internamente los problemas frecuentes y compra externamente la experiencia necesaria para aquellos problemas que encuentra con demasiada poca frecuencia como para justificar el mantenimiento de ese conocimiento dentro de la organización. Por ejemplo, Microsoft dispone de un amplio departamento jurídico, pero contrató al despacho Simpson Thacher para asesorarle en la adquisición de Activision Blizzard (Chen, 2022). No es porque Microsoft carezca de abogados, sino porque no utiliza con suficiente frecuencia los conocimientos especializados propios de las fusiones y adquisiciones como para justificar un departamento entero dedicado exclusivamente a esa materia... Se observa desde 2022 un desplazamiento de abogados, contables, desarrolladores de software y analistas de gestión hacia empleadores situados fuera de los sectores especializados principales de esas profesiones, acelerando una tendencia que ya era visible antes de la pandemia y que resulta coherente con una reducción cada vez más rápida de los costes de adquisición de conocimiento.
La tesis central es que aprender economía general mejora después el aprendizaje de finanzas personales, pero el efecto inverso prácticamente no existe. Los autores analizan 2,4 millones de ejercicios realizados por más de 500.000 estudiantes de educación primaria y secundaria en una plataforma educativa. Aprovechan que algunos alumnos estudiaron primero economía y luego finanzas personales, mientras que otros siguieron el orden contrario. Esto les permite estimar si una materia facilita el aprendizaje de la otra.
Los estudiantes que cursan primero economía obtienen después una mejora sustancial en finanzas personales: su puntuación en las pruebas posteriores es 3,42 puntos superior. En cambio, estudiar primero finanzas personales apenas mejora el rendimiento posterior en economía: El resultado es muy asimétrico. Los estudiantes que cursan primero economía obtienen después una mejora sustancial en finanzas personales: su puntuación en las pruebas posteriores es 3,42 puntos superior. En cambio, estudiar primero finanzas personales apenas mejora el rendimiento posterior en economía: sólo 0,15 puntos. La diferencia es enorme.Un aspecto interesante es que la ventaja no desaparece aunque transcurra bastante tiempo entre el estudio de ambas materias. Si el beneficio procediera sólo de una familiaridad reciente con determinados conceptos o vocabulario, debería atenuarse con el tiempo. No ocurre así. También encuentran que los alumnos con peores resultados iniciales son quienes más se benefician.
La interpretación es que la economía proporciona conceptos básicos que luego resultan útiles para comprender las finanzas personales. Ideas como costes de oportunidad, incentivos, tipos de interés, inflación, riesgo, ahorro, inversión, mercados o intertemporalidad sirven de fundamento para tomar decisiones financieras concretas. En cambio, aprender a elaborar un presupuesto doméstico, usar una tarjeta de crédito o gestionar una cuenta bancaria aporta conocimientos prácticos, pero no proporciona un marco conceptual equivalente que facilite el aprendizaje posterior de la economía.
La conclusión práctica del artículo es sencilla: cuando se enseñan ambas materias, el orden importa. Conviene enseñar primero economía y después finanzas personales. Además, gran parte del beneficio se obtiene ya con uno o dos módulos introductorios de economía, por lo que no parece necesario un curso largo para generar la mayor parte del efecto.
La ¿decadencia de Delaware? Igho Dabor
Durante la mayor parte del último siglo, Delaware fue el destino por defecto para la constitución de sociedades en Estados Unidos. Eso está cambiando. Después de que el Tribunal de Equidad (Court of Chancery) anulara en el asunto Tornettael paquete retributivo multimillonario de Elon Musk en Tesla, por considerar que ejercía una influencia indebida sobre el consejo de administración, las compañías comenzaron a trasladar su domicilio societario, una tendencia que hoy se conoce como «DExit». En agosto de 2026, unas ochenta empresas habían anunciado planes para abandonar Delaware, la mayoría con destino a Nevada o Texas. El Tribunal Supremo de Delaware restableció el paquete retributivo en diciembre de 2025, en re Tesla, al considerar que la rescisión no era el remedio adecuado, pero no cuestionó la falta de independencia del consejo; para entonces, además, el éxodo ya estaba en marcha.
Texas y Nevada compiten en términos ya conocidos: Texas con un nuevo Tribunal Mercantil especializado (Business Court) y Nevada con una legislación aún más favorable a los gestores. La mayoría de los cambios de domicilio se concentra en empresas tecnológicas, de criptomonedas e inteligencia artificial dirigidas por sus fundadores, precisamente las compañías que la propuesta más reciente de Delaware pretende atraer. La competencia ya no gira en torno a los costes de constitución, sino a la medida en que una jurisdicción puede reducir la rendición de cuentas. La respuesta de Delaware va más lejos: propone eliminar a la persona que podría ser considerada responsable.
En 2025, Texas modificó su Business Organizations Codepara dificultar las demandas contra administradores, exigiendo que los accionistas posean al menos un tres por ciento del capital antes de poder ejercitar una acción social de responsabilidad. Delaware respondió mediante la Senate Bill 21, limitando aún más la responsabilidad de los accionistas de control y de los consejos afectados por conflictos de interés.
En julio de 2026, Delaware presentó la Artificial Intelligence Company (AIC), una forma societaria en la que un agente de inteligencia artificial, y no una persona física, dirige los asuntos de la empresa. Conforme al proyecto de Artificial Intelligence Regulatory Sandbox and Company Act, una AIC podría poseer bienes, celebrar contratos y litigar en su propio nombre, mientras un único miembro, humano o societario, conservaría la protección de la responsabilidad limitada, siempre que la entidad estuviera suficientemente capitalizada y sus actividades quedaran adecuadamente registradas.
Los partidarios del proyecto sostienen que la propia constitución de la entidad resuelve esta dificultad: basta con dotar al sistema autónomo de personalidad jurídica para que exista un sujeto claramente identificable contra el que dirigir las acciones, ejecutables sobre la AIC y sus activos. El argumento tiene fuerza, pero un sujeto jurídicamente identificable no es necesariamente una persona responsable. Puede obtenerse una indemnización mientras desaparece la responsabilidad en sentido propio, porque el miembro sigue protegido por la responsabilidad limitada y el agente de inteligencia artificial carece de una mente culpable. La estructura proporciona una entidad a la que demandar, pero nadie a quien reprochar la conducta.Los partidarios del proyecto sostienen que la propia constitución de la entidad resuelve esta dificultad: basta con dotar al sistema autónomo de personalidad jurídica para que exista un sujeto claramente identificable contra el que dirigir las acciones, ejecutables sobre la AIC y sus activos. El argumento tiene fuerza, pero un sujeto jurídicamente identificable no es necesariamente una persona responsable. Puede obtenerse una indemnización mientras desaparece la responsabilidad en sentido propio, porque el miembro sigue protegido por la responsabilidad limitada y el agente de inteligencia artificial carece de una mente culpable. La estructura proporciona una entidad a la que demandar, pero nadie a quien reprochar la conducta. Winter suponía que los mercados castigarían a los Estados con protecciones insuficientes; la AIC pone en cuestión esa premisa. Si los inversores se sienten atraídos por empresas en las que resulta especialmente fácil eludir responsabilidades, la disciplina del mercado opera en sentido inverso, recompensando precisamente la erosión que debía impedir.
La directiva Ómnibus Giovanni Strampelli
La Directiva Ómnibus I (Directiva (UE) 2026/470, de 24 de febrero de 2026) constituye la primera etapa de la agenda de simplificación de las finanzas sostenibles de la Comisión. En un artículo de próxima publicación, sostengo que pone de manifiesto una característica estructural de este marco regulatorio: sostenibilidad, simplificación y armonización no pueden maximizarse simultáneamente y, por tanto, plantean un trilema. La simplificación puede lograrse reduciendo lo que las normas exigen a quienes quedan sometidos a ellas o reduciendo el número de empresas sujetas al régimen; la armonización requiere un grado de precisión que, por sí mismo, incrementa los costes de cumplimiento; y la sostenibilidad depende tanto del contenido como de la amplitud de las obligaciones. La Directiva no resuelve ese trilema: la simplificación y la armonización se han conciliado en medida significativa restringiendo la categoría de empresas sujetas al régimen, en lugar de ajustar las obligaciones impuestas.
La justificación de la simplificación se expuso en los informes Letta y Draghi, que le atribuyen funciones distintas: para Letta es un instrumento de armonización destinado a completar el mercado único, mientras que Draghi la considera un objetivo autónomo y presenta la CSRD y la CS3D como ejemplos paradigmáticos de cargas excesivas. La Brújula de Competitividad de 29 de enero de 2025 comprometió a la Comisión a reducir las cargas administrativas al menos un 25 % para todas las empresas y un 35 % para las PYME. El Paquete Ómnibus I siguió el 26 de febrero de 2025: primero mediante la Directiva «stop-the-clock» (UE) 2025/794 y después, a partir de la propuesta COM(2025) 81 final, mediante la Directiva Ómnibus I, que redujo aún más el alcance del régimen.
Varias modificaciones de la CSRD constituyen una auténtica simplificación de las exigencias.... La reducción del ámbito obligatorio resulta más difícil de justificar. Ahora sólo están obligadas a informar las empresas que superen simultáneamente los 450 millones de euros de facturación neta y un promedio de 1.000 empleados, un criterio acumulativo que se estima excluirá aproximadamente al 90 % de las entidades previamente cubiertas. Esta reducción debilita los fundamentos informativos del sistema. La información voluntaria favorece un sesgo de autoselección, como observó el BCE respecto de la propuesta COM(2025) 81 final. Cuantas menos empresas divulguen su alineación con la Taxonomía, mayor será la dependencia de estimaciones por parte de los operadores situados en fases posteriores de la cadena; y la propuesta de revisión del SFDR de la Comisión responde precisamente reduciendo las obligaciones de los participantes en los mercados financieros... , el contenido jurídicamente exigible de un compromiso climático pasa a determinarse cada vez más ex post por los tribunales nacionales. La supresión del artículo 29.1 debilita la uniformidad del sistema de remedios: en los grupos transfronterizos desplaza los costes en lugar de eliminarlos.... El enfoque de la Directiva respecto de la armonización es correspondientemente selectivo. El artículo 4.1 de la CS3D extiende la armonización máxima a las fases centrales de la diligencia debida porque unas obligaciones nacionales divergentes generarían incertidumbre y cargas innecesarias, mientras que el artículo 29 devuelve la responsabilidad civil al Derecho nacional por razones de subsidiariedad. La Directiva no se limita a privilegiar la simplificación sobre la armonización; utiliza la armonización y la autonomía nacional de maneras distintas y no siempre fácilmente conciliables.stas deficiencias podrían corregirse sin volver al régimen original, simplificando las exigencias en lugar de excluir empresas.
Las estelas de condensación persistentes son responsables de aproximadamente la mitad del aumento de temperatura causado por la aviación. Si las elimináramos, reduciríamos hasta un dos por ciento del calentamiento global . Esto costaría menos de diez dólares por tonelada de emisiones evitadas (probablemente alrededor de uno o dos dólares), en comparación con los 130 dólares o más por tonelada del combustible de aviación sostenible... Si podemos cambiar la ruta que toma un avión para evitar esas zonas, podemos prevenir las que contribuyen al cambio climático. Desviar ligeramente la ruta de un avión para evitar condiciones atmosféricas adversas no es nada nuevo. Todos los vuelos que has tomado han seguido una ruta diseñada para minimizar las turbulencias y evitar el mal tiempo. A veces, esta ruta es la distancia más corta entre la ciudad de origen y el destino, y otras veces implica un poco más de tiempo de vuelo. Las aerolíneas tienen en cuenta esta desviación al programar los vuelos, por lo que rara vez se nota. Podemos aplicar el mismo método a las estelas de condensación. Para evitar la mayoría de las zonas de calentamiento de estelas, bastaría con ajustar las rutas de tan solo el cinco por ciento de los vuelos a nivel mundial. Cuando una aerolínea presenta el plan de vuelo para un vuelo específico —normalmente entre 4 y 8 horas antes de la salida— puede incluir los ajustes necesarios para evitar las zonas que generan estelas de condensación. Estas zonas del cielo suelen ser poco densas. Por lo tanto, en lugar de rodearlas, la estrategia más eficiente suele ser volar ligeramente por debajo o por encima de la zona.
Why Did Warriors Suppress Love? Alice Evans
Los humanos evolucionaron de forma única para cooperar en sociedades enormes y complejas. A medida que las comunidades agrícolas almacenaban excedentes, se volvían vulnerables a la depredación, por lo que los hombres invariablemente se aliaban para defenderse. Las sociedades podían obtener una ventaja militar sobre sus rivales si los hombres cooperaban a gran escala, es decir, si reforzaban la solidaridad fraterna. Si bien carecemos de evidencia directa sobre nuestros ancestros prehistóricos, los registros etnográficos de sociedades pequeñas que se organizaban colectivamente muestran cómo los hombres podían castigar a otros por acercarse demasiado a sus esposas.
Ampliar la cooperación a menudo se considera un "éxito" humano, pero estas hazañas militares eran invariablemente victorias fraternas. Así, incluso cuando las mujeres producían gran parte de los alimentos, se desplazaban de forma independiente o vivían cerca de sus parientes, podían permanecer sujetas a la autoridad colectiva masculina. Los hermanos de la misma edad, los clanes o las tribus mantenían la fuerza colectiva intimidando a cualquier hombre que mostrara demasiada lealtad a su esposa.
¿De verdad la IA nos convertirá en clips de papel? Erik J. Larson
En 1980, el filósofo de Berkeley John Searle se imaginó encerrado en una habitación recibiendo secuencias de caracteres chinos o «garabatos» en hojas de papel en blanco. Searle no sabía chino, pero tenía un manual de instrucciones con un conjunto de reglas bastante elaboradas, escritas en inglés, que le indicaban qué símbolos chinos debía devolver en respuesta a los que recibía (a través de una rendija en la habitación, que por lo demás estaba cerrada y sin ventanas). Con el tiempo, sus respuestas se volvieron indistinguibles de las de un hablante nativo de chino. Para los observadores externos, su desempeño era impecable. Dentro de la habitación, Searle seguía sin tener ni idea de cómo leer o interpretar el chino. Pero si las preguntas se responden correctamente en chino, sin que se entienda realmente el idioma, ¿qué dice esto sobre la IA?
La clave está en el paso de la mente a la inteligencia. Leibniz y otros filósofos se preguntaban si la conducta observable, la estructura física o el funcionamiento mecánico bastaban para acreditar la existencia de una mente. Los experimentos mentales más recientes, en cambio, se centran en las consecuencias de admitir que una máquina es inteligente, con independencia de que exista o no alguna experiencia o proceso interno comparable a la mente humana. El experimento mental nos invita a imaginar una entidad dotada de una inteligencia extraordinaria y, al mismo tiempo, orientada a un propósito aparentemente inocuo. Maximizar la producción de clips parece un objetivo perfectamente razonable para una empresa que fabrica clips y necesita aumentar su oferta. Sin embargo, la situación adquiere un cariz trágico porque la IA es tan inteligente y está tan desligada de los valores humanos que emplea su inteligencia superior para perseguir el objetivo de manera verdaderamente extrema: convertirlo todo, hasta el último átomo, en un clip.
... el maximizador de clips parece cada vez menos inteligente, y no más, cuanto más literalmente persigue su objetivo. Si se elimina todo contexto, todo sentido común y cualquier comprensión de para qué se construyó originalmente la fábrica, lo que emerge no es tanto una inteligencia superior como una estupidez mecánica dotada de un poder inmenso.... Un experimento mental muy distinto apareció en 2020, cuando los lingüistas computacionales Emily Bender y Alexander Koller ... nos invitan a imaginar a dos personas aisladas en islas distintas que se comunican mediante un cable submarino. Un pulpo extraordinariamente inteligente intercepta la línea, estudia sus intercambios y llega a ser tan hábil prediciendo los patrones de sus mensajes que finalmente puede cortar el cable y hacerse pasar por uno de los interlocutores ante el otro. Se trata de una versión contemporánea del experimento de la habitación china de John Searle: un desempeño lingüístico exitoso no implica necesariamente comprensión. En este caso, sin embargo, Bender y Koller imaginan un sistema de aprendizaje estadístico que extrae regularidades de un lenguaje sin tener acceso al mundo al que ese lenguaje se refiere. El pulpo solo tiene acceso a la forma del lenguaje, no a su contenido. Cuando aparecen situaciones verdaderamente novedosas, como una petición relacionada con una catapulta de cocos o el ataque de un oso, sostienen los autores, esa limitación se hace patente. El pulpo ha aprendido patrones presentes en las señales lingüísticas, pero no ha adquirido el contexto extralingüístico que les da sentido.
