La singularidad, explicada sin ciencia ficción

Vinge le puso plazo en 1993

Vernor Vinge, del Departamento de Ciencias Matemáticas de la Universidad Estatal de San Diego, escribió en 1993 «The Coming Technological Singularity» para un simposio de la NASA. Lo resumía así: «En treinta años tendremos los medios tecnológicos para crear una inteligencia sobrehumana. Poco después, la era humana habrá terminado».

Vinge veía cuatro caminos: ordenadores que «despiertan», redes que «despiertan», interfaces que vuelvan superinteligente al usuario y mejoras biológicas del intelecto humano. La mecánica: «Cuando una inteligencia superior a la humana impulse el progreso, ese progreso será mucho más rápido», e incluirá crear entidades aún más inteligentes, cada vez antes.

El plazo también lo dejó escrito: «Me sorprenderá que este acontecimiento ocurra antes de 2005 o después de 2030». Lo esencial, insistía, es la superinteligencia: sin ella tendríamos «un aluvión de riquezas técnicas nunca bien asimiladas», pero no una singularidad.

Good, 1965: el último invento

I. J. Good la describió en «Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine», en Advances in Computers, y Vinge cita el pasaje en su ensayo: «Definamos una máquina ultrainteligente como una máquina capaz de superar con mucho todas las actividades intelectuales de cualquier hombre, por listo que sea. Como diseñar máquinas es una de esas actividades, una máquina ultrainteligente podría diseñar máquinas aún mejores; habría entonces, sin duda, una “explosión de inteligencia”, y la inteligencia del hombre quedaría muy atrás».

Y remata: será «el último invento que el hombre necesitará hacer, siempre que la máquina sea lo bastante dócil como para decirnos cómo mantenerla bajo control».

Humanity's Last Exam y FrontierMath, las pruebas de Clark

Jack Clark es cofundador de Anthropic, que se define como «una empresa de seguridad e investigación en IA» y en la que Amazon invirtió 8.000 millones de dólares entre 2023 y 2024, como inversor minoritario, según Anthropic, y Google, miles de millones, según Reuters. El 17 de octubre pronunció en Bangkok, en las reuniones anuales del FMI, la conferencia Per Jacobsson, de una fundación creada con aportaciones del Banco de Pagos Internacionales, de bancos centrales y del FMI. Citó a Vinge: «Lo llaman la singularidad. Y creo que este año hemos obtenido pruebas convincentes de que ya ha empezado».

Espera que se acelere el progreso «no solo de la IA, sino de la ciencia en su conjunto». Su prueba: lo deprisa que suben las notas en dos exámenes.

El primero es Humanity's Last Exam (HLE): 2.500 preguntas cerradas que no se contestan buscando en internet. Lo crearon el Center for AI Safety (CAIS) —organización sin ánimo de lucro cuya misión es reducir los riesgos de la IA para el conjunto de la sociedad, dirigida por Dan Hendrycks— y Scale AI, empresa de San Francisco que vende datos y evaluaciones de modelos a los laboratorios, y en la que Meta tiene una participación minoritaria desde junio de 2025, según Scale AI. Nació en enero de 2025 porque, según sus autores, los modelos ya pasaban del 90 % en MMLU, una prueba muy popular.

El segundo es FrontierMath, de Epoch AI: cientos de problemas matemáticos inéditos que a un investigador le llevan horas o días. Los niveles 1 a 3 llegan hasta el posgrado; el nivel 4 es matemática de investigación.

Las cifras cuadran, pero cada una mide otra cosa

Cada cifra de Clark sale de una medida distinta. El 67,7 % que dio como la mejor marca vigente esta semana lo publicó Anthropic el 22 de septiembre para Claude Opus 5.5, con herramientas: es una cifra del fabricante. La clasificación SEAL de Scale AI, que pide a cada modelo una respuesta final, sin herramientas, pone en cabeza a GPT-6 Astra, y Claude Opus 5.5 no figura en ella. Scale AI es coautora del examen: su medida es independiente del fabricante, no de la prueba.

En FrontierMath, Clark no distinguió niveles. Su 94 % corresponde a los niveles 1 a 3 de la versión 2, la que Epoch AI corrigió el 12 de junio: ahí GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra sacan un 93,7 %, según Epoch AI. En el nivel 4, según los mismos datos, GPT-6.1 Sol ya saca el 100 %. Además, FrontierMath se hizo con financiación de OpenAI, que tiene acceso exclusivo a una parte, según Epoch AI.

El ejercicio: mide tú la saturación

Mide cuánto tarda un examen en quedarse pequeño; basta una hoja de cálculo. Paso uno: descarga los datos del Benchmarking Hub de Epoch AI o abre la clasificación SEAL de HLE. Paso dos: ordena por fecha de salida del modelo y quédate con el récord vigente, el máximo acumulado, que es lo que dibuja el gráfico. Paso tres: marca cuándo cruza el 50 % y el 90 % y cuenta los meses desde que nació la prueba.

Paso cuatro: compáralo con lo que dijeron sus autores al lanzarla. Los de HLE vieron «plausible» superar el 50 % a finales de 2025; en la clasificación de Scale AI, sin herramientas, no ocurrió hasta septiembre de 2026: sus propios autores se adelantaron unos nueve meses. Paso cinco: pregúntate quién midió cada punto, cómo y sobre qué versión.

Resultado, en la tabla: el nivel 4 de FrontierMath, nacido en el verano de 2025, cruzó las dos marcas en menos de un año. HLE va más despacio, pero sus autores ya preparan el relevo: HLE-Rolling, una variante que se va renovando, salió el 8 de octubre de 2025, y HLE-Diamond, el 22 de septiembre de 2026, para cuando los modelos choquen con el techo de ruido.

La prueba de verdad no es un examen

El listón de Vinge es otro: una inteligencia superior a la humana que impulse el progreso. Los autores de HLE lo advirtieron: una nota alta demostraría nivel experto en preguntas cerradas, «pero no indicaría por sí sola capacidades de investigación autónoma ni “inteligencia artificial general”». Y la propia Anthropic, al presentar Claude Opus 5.5, admitió que «a estos niveles de capacidad, los márgenes en las pruebas de referencia se han vuelto una guía menos fiable de las diferencias en el mundo real».

Lo que más se acerca al criterio de Vinge es otra frase de Clark: la IA está «contribuyendo a su propio desarrollo». Su dato es interno y sin verificación independiente: según Anthropic, sus investigadores producen casi diez veces más código que en los primeros cuatro años de la empresa.

Quedan las señales que Vinge esperaba ver. ¿La automatización alcanza empleos de nivel cada vez más alto? ¿Las ideas se difunden cada vez más deprisa? ¿Se acelera la ciencia en su conjunto, como Clark dice esperar, y no solo la IA?