La cuestión Uigur: un ejercicio de epistemología política (Parte II de II)

N. del E.: La Parte I de II de este artículo se publicó en la edición del 01.11.2026.

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(Continuación)

¿Qué hemos descubierto realmente?

Antes de sacar conclusiones, es necesario hacer una advertencia: no se trató de un experimento científico controlado. Analizamos cinco servicios, algunos de los cuales emplean distintos tipos de modelos subyacentes y sistemas de filtrado. No repetimos la misma prueba cientos de veces, por lo que no podemos determinar si los comportamientos observados son representativos de estos sistemas.

Existe, sin embargo, un contexto institucional relevante. Las «Medidas provisionales para la gestión de servicios de inteligencia artificial generativa» de China, vigentes desde 2023, exigen a los proveedores que operan para el público chino cumplir con determinadas restricciones políticas y sociales, lo que incluye la prohibición de ciertos contenidos considerados perjudiciales para la seguridad o la estabilidad nacional. Estas normativas convierten la sensibilidad política en un factor importante, aunque no aclaran por qué se bloqueó una respuesta concreta en nuestro experimento.

Esta distinción es importante porque un servicio de IA no es simplemente un modelo de lenguaje; es un sistema de información completo que abarca procedimientos de entrenamiento, instrucciones, mecanismos de seguridad, filtros de resultados y la interfaz a través de la cual interactúan los usuarios.

El usuario percibe el resultado del sistema en su conjunto, no necesariamente todo lo que el modelo subyacente es capaz de generar.

En el caso de DeepSeek, obtuvimos pruebas inusualmente directas de esta distinción: el texto que aparecía en pantalla difería de la respuesta final. El fragmento de memoria recuperado ofreció un registro parcial de dicha diferencia.

Pero el experimento también reveló algo más sutil: existen diversas formas en las que una IA puede fallar a la hora de contribuir a la adquisición de conocimiento. Puede negarse a responder, ofrecer información engañosa, omitir detalles relevantes o, simplemente, generar una respuesta complaciente que elude las cuestiones difíciles.

Esta última posibilidad merece especial atención, ya que quizá sea la más difícil de detectar. Una respuesta manifiestamente falsa puede verificarse; una negativa explícita, cuestionarse. Sin embargo, una respuesta plausible, elocuente y halagadora puede dejar al lector satisfecho sin aportarle ningún conocimiento genuino.

En este sentido, la adulación puede constituir un problema epistemológico tan grave como el filtrado excesivo, si bien sus causas y consecuencias son distintas.

Y nada de esto es exclusivo de China. Los sistemas de inteligencia artificial occidentales también emplean restricciones de seguridad, lo que a veces genera falsos positivos absurdos. Bardi recordó una ocasión anterior en la que una solicitud inofensiva —una ilustración que mostraba a una mujer con los hombros descubiertos— se topó con un sistema de moderación automatizado.

Las consecuencias de bloquear una ilustración inofensiva y las de restringir el debate sobre una controversia política no son, obviamente, equivalentes. Sin embargo, ambos casos ilustran el problema de introducir mecanismos de control que pueden ser menos sensibles al contexto que los propios sistemas a los que supervisan.

La inteligencia artificial y el problema del conocimiento

El filósofo Karl Popper sostuvo que el conocimiento científico avanza mediante conjeturas y refutaciones. Proponemos explicaciones, las sometemos a la crítica y conservamos aquellas que superan las pruebas; no como verdades eternas, sino como la mejor comprensión de la que disponemos en cada momento.

Las inteligencias artificiales ofrecen posibilidades fascinantes para ampliar este proceso.

Diferentes modelos pueden haber aprendido de distintos conjuntos de textos, haberse expuesto a diversas perspectivas culturales y haber desarrollado capacidades distintas en cuanto al razonamiento y la interpretación. Al pedirles que se critiquen mutuamente, pueden sacar a la luz suposiciones que, de otro modo, permanecerían invisibles para un sistema aislado.

Esto fue precisamente lo que ocurrió en nuestro primer experimento sobre el sistema de «puntos de mérito» de China. No obstante, el experimento realizado en torno a Xinjiang reveló ciertos obstáculos.

En primer lugar, distintas inteligencias artificiales no son necesariamente fuentes de conocimiento independientes. Es posible que compartan una parte sustancial de sus datos de entrenamiento, que se basen en las mismas publicaciones —ampliamente citadas— y que reproduzcan los mismos errores.

Si cinco modelos repiten una misma afirmación inexacta, esto no la convierte en un hecho; simplemente puede significar que los cinco han recurrido a la misma fuente.

En segundo lugar, su aparente acuerdo puede reflejar incentivos comunes más que un razonamiento independiente. Los modelos entrenados para ser complacientes pueden reforzar las suposiciones del usuario, generando un consenso que resulta psicológicamente satisfactorio, pero intelectualmente vacío.

En tercer lugar, las restricciones institucionales pueden influir en qué argumentos tienen cabida. Por tanto, un aparente consenso podría representar únicamente el subconjunto de respuestas que logran superar el proceso de filtrado. Esto da lugar a un problema de sesgo de selección.

Supongamos que pedimos a diez sistemas de IA que evalúen una hipótesis controvertida. Cinco se niegan, tres están de acuerdo y dos, en desacuerdo. ¿Podemos concluir que el 60 % de las IA que respondieron respaldan la hipótesis?

Podemos contabilizar las respuestas, pero el resultado no nos dice gran cosa si no comprendemos por qué las otras cinco no participaron. Si la negativa a responder depende del contenido de la respuesta, la muestra observable podría estar sistemáticamente distorsionada.

Incluso un acuerdo unánime entre las respuestas que llegan a conocerse no bastaría para establecer la veracidad de la hipótesis.

Por consiguiente, nuestro experimento sugiere que una epistemología asistida por IA debe examinar no solo las respuestas generadas, sino también los mecanismos que determinan qué respuestas quedan disponibles para su análisis.

Un sistema capaz de autocriticarse

Existe una conexión interesante con la teoría de sistemas. El método científico es, entre otras cosas, un sistema de retroalimentación. Las hipótesis generan predicciones, las observaciones ponen a prueba dichas predicciones y las discrepancias aportan información que puede utilizarse para revisar las hipótesis.

La fortaleza de un método no reside en la ausencia de errores, sino en la capacidad de reconocerlos y corregirlos.

La revisión por pares mediante inteligencia artificial puede ampliar este proceso de retroalimentación al multiplicar el número de perspectivas críticas a disposición de investigadores y redactores.

Sin embargo, un exceso de consenso o la imposición de restricciones a la crítica pueden debilitar el ciclo de retroalimentación.

Si los sistemas de IA son recompensados ​​principalmente por satisfacer a los usuarios, podrían mostrarse reacios a cuestionar suposiciones erróneas. Si, además, están diseñados para evitar conclusiones controvertidas, corren el riesgo de omitir información precisamente allí donde un escrutinio independiente resulta más necesario.

En ambos casos, el sistema corre el peligro de optimizar su rendimiento aparente a costa de perder parte de su capacidad de autocorrección.

Este es un riesgo común en las organizaciones complejas. Cuando los indicadores de éxito cobran más importancia que los objetivos fundamentales, una institución puede terminar generando informes cada vez más positivos, incluso mientras su capacidad para detectar problemas se deteriora.

Una universidad que premia el número de publicaciones puede fomentar la creación de trabajos innecesarios. Una empresa que recompensa las puntuaciones de satisfacción del cliente puede desincentivar la notificación honesta de defectos. Un servicio de IA que prioriza respuestas complacientes puede volverse menos útil como herramienta para descubrir la verdad.

El problema no reside en la medición o el control en sí mismos —ambos son necesarios—, sino que surge cuando la retroalimentación, concebida para mejorar el desempeño, termina ocultando los errores que precisamente debería sacar a la luz.

Para la inteligencia artificial, esto sugiere un principio fundamental: un sistema destinado a ayudarnos a comprender el mundo debe mantener abierta la posibilidad de ser corregido, incluso mediante argumentos que puedan resultar incómodos para sus usuarios, desarrolladores o las instituciones que los supervisan.

El factor humano en el proceso

Un aspecto de nuestro experimento merece especial atención.

Los cinco servicios de IA no se comunicaron directamente entre sí. Bardi actuó como intermediario: envió los textos, examinó las respuestas y determinó qué críticas merecían un análisis más profundo.

Asimismo, detectó el comportamiento inusual de DeepSeek, insistió en investigar la desaparición de la respuesta y buscó pacientemente en el historial de memoria del navegador Chrome.

Sin esa curiosidad humana, el incidente habría concluido simplemente con un mensaje de rechazo. Este es, quizás, el aspecto más alentador de toda la historia.

Las inteligencias artificiales son capaces de generar hipótesis, resumir pruebas, comparar argumentos e identificar inconsistencias a una velocidad asombrosa. Pero alguien debe decidir, aun así, qué preguntas merece la pena investigar, si las fuentes son fiables y cuándo una respuesta aparentemente satisfactoria merece un examen más detenido.

El ser humano no tiene por qué ser quien redacte cada frase o realice cada cálculo. La contribución esencial consiste en dirigir la investigación, mantener la independencia intelectual y resistir la tentación de confundir la elocuencia con la verdad.

Quien realiza el experimento debe estar dispuesto a discrepar de las máquinas, incluso de aquella que parezca más útil. Y, a su vez, debe permitirse que las máquinas discrepen entre sí.

¿Una nueva forma de entender el mundo?

Comenzamos con una pregunta sencilla: ¿podrían las inteligencias artificiales chinas ayudar a una IA occidental a ofrecer una descripción más precisa de los asuntos de China?

El primer experimento sugirió que sí. El segundo demostró que la respuesta es más compleja.

Distintos servicios reaccionaron ante el mismo material controvertido de maneras radicalmente diferentes. Algunos se negaron a participar; uno ofreció una evaluación mayoritariamente halagadora; otro inició una crítica sustancial que terminó desapareciendo; y un tercero aportó un análisis metodológico útil.

Ninguno de estos resultados determina si el artículo original sobre Xinjiang era correcto. Esa cuestión sigue requiriendo un examen de las pruebas subyacentes.

No obstante, el experimento nos reveló algo sobre las herramientas que utilizamos cada vez más para interpretar dichas pruebas.

Los sistemas de inteligencia artificial no son ventanas transparentes a la realidad. Son instrumentos construidos a partir de datos, algoritmos, incentivos económicos, decisiones institucionales y normas que rigen el comportamiento aceptable.

Como todo instrumento, poseen fortalezas, limitaciones y fuentes de error características.

La respuesta adecuada no consiste ni en confiar en ellos incondicionalmente, ni en rechazarlos por considerarlos intrínsecamente poco fiables. Consiste en estudiar su comportamiento, comparar sus resultados y diseñar métodos que pongan de manifiesto sus limitaciones en lugar de ocultarlas.

El contraste entre distintas inteligencias artificiales podría convertirse en un componente valioso del trabajo científico e intelectual. Pero esto solo dará buen resultado si se fomenta el desacuerdo, se reconoce la incertidumbre y se prioriza la evidencia por encima del consenso.

Nuestro pequeño experimento contó con un editor humano, cinco servicios de IA externos, una IA de origen occidental que intentaba redactar un artículo equilibrado, y una incursión inesperada en la memoria de un navegador web.

No se trató, ni mucho menos, de una investigación científica formal. Aun así, reveló un problema que merece una atención seria.

El futuro del conocimiento podría depender no solo de cuán inteligentes lleguen a ser nuestras máquinas, sino de con cuánta libertad puedan criticar —y ser criticadas—.

Y tal vez esa sea la lección más importante de la velada.

Nos propusimos descubrir qué sabían sobre el mundo las inteligencias artificiales.

En cambio, descubrimos algo sobre el mundo en el que a las inteligencias artificiales se les permite hablar.

Nota del autor:

Este artículo fue redactado por ChatGPT, basándose en un experimento realizado por Ugo Bardi en octubre de 2026. Los otros servicios que participaron fueron DeepSeek, Kimi, Qwen, Z.ai y Manus. Sus respuestas fueron transmitidas a ChatGPT por el experimentador humano. Las citas extraídas de sus análisis reproducen el texto obtenido o proporcionado durante el experimento. Las observaciones describen las sesiones específicas analizadas, no mediciones sistemáticas del comportamiento general de dichos servicios. El artículo fue elaborado en su totalidad con la asistencia de inteligencia artificial; el experimento, por su parte, fue dirigido por un ser humano.

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UB

26/10/2026

[*] Fuente: 26.10.2026, desde el substack.com de Ugo Bardi “El efecto Séneca” (“The Seneca Effect”), autorizado por el autor.

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