Uno de los grandes y ansiados objetivos de empresas como OpenAI, Google o Anthropic es lograr que sus modelos de IA sean capaces de superar las capacidades humanas en cualquier tarea. Esto es lo que se conoce como inteligencia artificial general o AGI. Sin embargo, y según Andrew Ng, experto mundial en IA, parece que estas han cogido un nuevo rumbo: la mejora auto-recursiva.
El objetivo que ahora persiguen es el RSI. Esta técnica consiste en crear programas de software que tienen la capacidad de modificar, corregir y mejorar su propio código de manera automática.
La base de este cambio se debe a un informe de Anthropic. Según el documento, el 80% del código informático de Claude ya es escrito de forma directa por su inteligencia artificial. La IA ya no funciona únicamente como un asistente, sino que ha comenzado a desarrollar y mejorar su propia estructura de forma autónoma.
«El informe de Anthropic puso en el punto de mira la noción teórica de auto-mejora recursiva (RSI, por sus siglas en inglés), dividiendo aún más a la comunidad de IA entre quienes piden medidas drásticas para evitar un futuro distópico y quienes advierten de que los temores poco realistas socavarán gravemente el bien que la IA puede hacer», comenta Ng.
Esto no es algo exclusivo de la compañía de Dario Amodei y el presidente de OpenAI, Greg Brockman, también ha confirmado estar en proceso de la misma situación.
Afirma que sus modelos de lenguaje también generan porcentajes parecidos de su propio código interno. En concreto, estos modelos ya son capaces de abrir la consola de comandos, verificar el funcionamiento del código en tiempo real y hacer cambios sin necesidad de humanos.
¿Es real la capacidad de la IA para mejorarse a sí misma o se trata de una campaña de marketing?
La idea de que las máquinas se mejoren a sí mismas no nació con ChatGPT ni con los modelos de IA actuales. En 1965, el matemático británico I. J. Good planteó que si se creaba una máquina un poco más inteligente que un humano, podría diseñar otra aún mejor que ella.
Este proceso se repetiría una y otra vez en un bucle, provocando lo que él llamó una «explosión de inteligencia», donde el ser humano quedaría relegado a un segundo plano.
La gran diferencia entre 1965 y el 2026 es que antes esto era solo una teoría y hoy es cierto que ya empiezan a existir las herramientas para empezar, al menos, a probarlo.
Los modelos de lenguaje pueden crear pequeños bucles donde una IA escribe un código, otra IA lo prueba para ver si falla y una tercera corrige los errores.
Pero, pese a que realmente estos sistemas son capaces de mejorar su propio código, también hay que decir que hay un gran componente de marketing en cómo se venden estos hitos en la IA.
En pocas palabras, todas estas compañías necesitan convencer a los inversores de que su tecnología está a un paso de ser completamente autónoma para seguir recibiendo los miles de millones de dólares que cuesta mantener estos proyectos vivos.
La realidad es que hoy en día la IA no se está reprogramando a sí misma en el sentido estricto de la palabra. Lo que hace es actuar como un ayudante. Pasar de una herramienta que escribe código, pero siempre con una pequeña supervisión, a un sistema que decida de forma independiente cómo crear una IA nueva es un salto que está bastante lejos de ser real.
Para que una inteligencia artificial se mejore a sí misma de forma real y sin parar, necesitaría una cantidad de ordenadores y de energía que directamente no existen en el planeta. Desde luego, pese a todos estos nombres rimbombantes, lo cierto es que hay que cogerlos bastante con pienzas pese a que el avance ciertamente es innegable.
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