Anthropic da por inaugurada la singularidad ante el FMI

Un cofundador en la tribuna de los gobernadores

Clark cofundó Anthropic, la empresa estadounidense que desarrolla los modelos Claude y que, según Reuters, prepara su salida a bolsa. Es una sociedad de beneficio público (Public Benefit Corporation) cuyo consejo eligen los accionistas y un fideicomiso propio, el Long-Term Benefit Trust. Amazon, accionista minoritario, se comprometió a invertir en ella hasta 4.000 millones de dólares en 2023 y otros 4.000 millones en 2024, según Anthropic, y Google también ha invertido en ella miles de millones, según Reuters.

La conferencia la organiza desde hace más de seis décadas la Per Jacobsson Foundation, una fundación sin ánimo de lucro creada en Estados Unidos con aportaciones del Banco de Pagos Internacionales, de bancos centrales y del FMI; su consejo lo preside Raghuram Rajan, ex economista jefe del FMI. Nigel Clarke, subdirector gerente del FMI, reconoció al presentarlo que nunca la había pronunciado el cofundador de una empresa tan joven.

«Lo llaman la singularidad. Y creo que este año hemos obtenido pruebas convincentes de que ya ha empezado», dijo Clark. Como muestra, contó que los investigadores de Anthropic producen casi diez veces más código que en los cuatro primeros años de la empresa, un dato interno sin verificación independiente.

Las pruebas traen letra pequeña

Humanity's Last Exam la crearon el Center for AI Safety (CAIS), una organización estadounidense sin ánimo de lucro, y Scale AI, una empresa de datos para IA de San Francisco en la que Meta tiene una participación minoritaria desde junio de 2025, según Scale AI. Según Clark, la mejor marca vigente esta semana es la de Claude Opus 5.5; la publicó la propia Anthropic el 22 de septiembre, con herramientas.

FrontierMath es de Epoch AI, un instituto de investigación sin ánimo de lucro que vive sobre todo de subvenciones y donaciones —la mayor, de Coefficient Giving, la antigua Open Philanthropy— y que desarrolló la prueba con financiación de OpenAI, que tiene acceso exclusivo a parte de los problemas. Clark no distinguió niveles: según Epoch AI, su 94 % corresponde a los tres primeros, y en el nivel 4, el de problemas de investigación, GPT-6.1 Sol, de OpenAI, ya firma un pleno.

Clark citó también al físico indio Suvrat Raju, coautor de TheoPhysEval, una prueba de física teórica: según contó, los modelos insistieron en que los expertos se equivocaban y, al revisarlo, estos hallaron «errores sutiles» en sus cálculos. El artículo, del 9 de octubre, advierte de que los agentes apenas empeoran sin buscador, señal de que han memorizado mucha bibliografía.

Clark pide frenar, y deprisa

Clark pide «reglas inusuales y serias» para la tecnología y las empresas que la construyen, «contención» y avanzar «despacio y de forma deliberada». En otro pasaje, sobre la IA que investiga en IA, avisó de que sin muchísimo cuidado «podríamos perder el control de la tecnología». Según Clark, Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, planteó poner un techo a la inteligencia de estos sistemas.

Y el plazo aprieta: donde Carl Sagan veía cientos de miles de años para que la humanidad se volviera más sabia, Clark ve «un puñado de años, holgadamente menos de una década».

Desde la India y China le pasan la factura

V. Anantha Nageswaran, asesor económico jefe del Gobierno de la India, avisó de que «los ministerios de Hacienda, los bancos centrales y los hogares pagarán la factura si el optimismo de hoy sobre la IA resulta erróneo». Su tercer riesgo fue el más directo: «Un laboratorio que frena pierde la carrera y su valoración. Nadie paga al laboratorio por contenerse, y esa estructura ya la hemos visto: se llamaba banca antes de 2008».

El 83 % que citó sobre la memoria sale del propio estudio del MIT: 15 de los 18 usuarios de ChatGPT no supieron citar bien su redacción en la primera sesión. Sus cifras de empleo e inversión, recogidas en la tabla, coinciden con dos estudios del Stanford Digital Economy Lab y con una estimación del economista Stijn Van Nieuwerburgh que recoge la ITIF (Information Technology and Innovation Foundation), un centro de estudios de Washington. El 90 % de deuda que atribuyó a Hyperion, el centro de datos de Meta, es cifra suya, sin confirmación de Meta.

Yan Shen, catedrática de Economía de la Escuela Nacional de Desarrollo de la Universidad de Pekín, habló de «paradoja». Según Shen, China ya tiene 700 millones de usuarios de IA generativa, pero, según los estudios de su escuela, la IA aún no mejora la rentabilidad de las cotizadas: la adoptan porque lo hace la competencia y la inversión se queda obsoleta antes de dar fruto.

Los 44 billones venían de septiembre

Clark rescató un escenario en el que el PIB de EE. UU. podría alcanzar 44 billones de dólares en 2030 y que él mismo llamó «muy estrafalario»: es el escenario extremo que Anthropic publicó en septiembre. Nageswaran lo usó para su quinto riesgo, el de las cuentas públicas, y propuso que los ministerios de Hacienda no cuenten con el dividendo de la IA «hasta que aparezca en los datos».