OpenAI’s Intelligence Age publica el ensayo ‘El complemento eterno’

OpenAI publicó El complemento eterno el 1 de octubre de 2026, un ensayo de Hemanth Asirvatham y Elliott Mokski que sostiene que las máquinas geniales podrían demostrar su mayor valor realizando trabajos monótonos. Es el primer ensayo de la serie de los autores sobre la próxima economía, publicado a través de Intelligence Age, una plataforma que la empresa lanzó en agosto de 2026.

Una nota de los autores indica que el ensayo pertenece a una nueva plataforma que alberga voces independientes que exploran un futuro de AGI, y que refleja sus opiniones más que las de OpenAI o sus colegas.

La plataforma Intelligence Age

Intelligence Age se lanzó el 20 de agosto de 2026, con una publicación introductoria de Dean Ball, que la describió como el blog del nuevo equipo Strategic Futures de OpenAI. Ball escribió que el pequeño equipo se ha planteado una pregunta fundamental: cómo debería reestructurarse una sociedad libre para preservar los derechos y la agencia individual mientras se acoge la aparición de una IA transformadora. Su publicación afirma que las entradas del blog transmiten solo las opiniones de sus autores, no las posiciones organizacionales de OpenAI, y que el equipo también compartirá su trabajo en otros formatos, incluidos documentos, videos y podcasts.

Una nota añadida a la publicación de Ball dice que el blog se renombró Intelligence Age para distinguirlo del proyecto sin fines de lucro AI Futures Project. La página de índice de la plataforma describe su objetivo como perspectivas sobre la era de la inteligencia y la próxima economía, y enumera El complemento eterno bajo la fecha 1 de octubre de 2026.

El creciente costo del progreso

Los autores comienzan con una discrepancia: las ecuaciones de la humanidad ofrecen una explicación mayormente coherente del universo desde sus primeros momentos, sin embargo ningún ser humano ha viajado más allá de la Luna. Ese vacío, escriben, podría significar que las verdades más profundas pueden comprenderse desde un solo planeta, o que las mentes humanas han superado la capacidad de ejecución de la humanidad.

Para ilustrar la segunda interpretación, contrastan el telescopio de Galileo, construido con dos lentes y un tubo, con el James Webb Space Telescope, que el ensayo describe como un observatorio de diez mil millones de dólares cuyos dieciocho segmentos de espejo están fabricados con una precisión de cincuenta nanómetros y cuya construcción involucró a trescientas organizaciones de catorce países.

El ensayo cita investigaciones de Nick Bloom y sus coautores sobre la productividad investigadora en la economía estadounidense: mantener la ley de Moore ahora requiere más de dieciocho veces la cantidad de investigadores que había a principios de la década de 1970, el esfuerzo de investigación efectivo a nivel económico aumentó veintitrés veces desde la década de 1930, y la productividad investigadora medida disminuyó en un factor de cuarenta y uno. También menciona hallazgos de que la fuerza laboral de técnicos está creciendo al doble de la de los científicos, que el uso de equipos especializados en la ciencia se ha duplicado en cuatro décadas, y que una fábrica de chips hoy cuesta cinco veces más que hace treinta años.

A partir de ese registro, Asirvatham y Mokski sostienen que el genio debe entenderse como un insumo de un proceso productivo. Tomando el término de los economistas para insumos que aumentan el valor mutuo, describen la inteligencia de frontera y la capacidad de materializar sus ideas como complementos, y acuñan el término inteligencia institucional para lo que denominan la inteligencia poco celebrada de la ejecución: las leyes, la burocracia, los mecanismos de financiación y las cadenas de suministro que una idea debe superar en su camino hacia la realidad. “El genio diseña el monumento; las instituciones colocan la piedra”, escriben.

Ejecución, gusto y dos civilizaciones

El ensayo sostiene que la IA ya está haciendo que la ejecución sea menos escasa al escribir código, buscar literatura desconocida y convertir bocetos en prototipos funcionales, de modo que ideas que antes requerían de toda una organización pueden ser cada vez más abordadas por una sola persona. Según los autores, el insumo escaso pasa entonces de la ejecución al gusto: decidir qué vale la pena crear y qué preguntas merecen ser formuladas. Advierten que este alivio podría ser temporal, porque a medida que los sistemas de IA empiecen a generar sus propias ideas, las ideas podrían proliferar más rápido de lo que la infraestructura de apoyo puede absorber, dejando a la civilización más hambrienta de ejecución que nunca.

Los autores esbozan dos trayectorias direccionales. En una civilización de profundidad, la superinteligencia superaría la necesidad de más capital físico y de orquestación burocrática; en una civilización de amplitud, la complejidad de la naturaleza sobrepasaría la capacidad de cualquier inteligencia para avanzar sin experimentos del mundo real cada vez mayores. Qué camino prevalece, escriben, depende de hasta dónde puede viajar el pensamiento antes de que deba volver a entrar en contacto con la realidad.

El ensayo distingue tres formas en que la inteligencia avanza el conocimiento: razonar a partir de principios, extraer nuevas ideas de la evidencia existente y recopilar nueva evidencia. Los dos primeros pueden viajar lejos solo mediante el pensamiento, argumentan los autores, mientras que el tercero está limitado por procesos físicos que no pueden apresurarse, desde reacciones químicas y crecimiento de organismos hasta los límites de velocidad cósmicos de naves espaciales y señales. Comparan la ruta de profundidad con un rompecabezas que es más difícil en el centro, citando la descripción de Mendeleev de los elementos no descubiertos y la anticipación del Modelo Estándar del bosón de Higgs décadas antes de su observación. La biología, escriben, es la prefiguración más clara de la ruta de amplitud, porque las simulaciones de fármacos in silico siguen siendo lo suficientemente poco fieles al mundo real que aún se requieren ensayos humanos a gran escala.

Para el escenario de amplitud, el ensayo propone una esfera de Dyson como caso extremo: diseñar una requeriría avances extraordinarios, pero la mayor parte del proyecto sería construcción y logística a escala astronómica. En una civilización así, concluyen los autores, casi toda la inteligencia artificial se desplegaría \”no para hacer lo brillante, sino lo aburrido\”, y los grandes cambios podrían ocurrir con milenios o incluso millones de años de diferencia.

Un lugar para la curiosidad humana

Incluso si los futuros sistemas de IA superan a los humanos tanto en producir ideas de frontera como en coordinar los recursos necesarios para hacerlas útiles, los autores presentan tres razones por las que la curiosidad humana sigue siendo importante: una obligación perdurable con la iluminación, una posible ventaja comparativa humana en la inteligencia de frontera frente a la inteligencia institucional, y la diversidad creativa aportada por la variedad humana.

El ensayo concluye con la pregunta que, según los autores, marcará la futura historia de la civilización y su ritmo de progreso: si las grandes mentes necesitan más del mundo, o si hacen más con menos.