Una exinvestigadora de OpenAI se marcha para desarrollar modelos de 'telepatía' para la interacción con IA basada en el pensamiento

Naomi Bashkansky, quien dejó OpenAI el 23 de julio de 2026, se unió a la empresa Conduit como investigadora fundadora. En una publicación de blog del 4 de agosto, anunció el desarrollo de modelos de telepatía que convierten pensamientos en texto, entrenados con datos neurales no invasivos. Su visión incluye un futuro donde una persona lleva una diadema neural conectada por Bluetooth a su computadora, lo que le permite controlar un agente de inteligencia artificial con el pensamiento. Esboza un cronograma: para 2027, los pensamientos se decodificarían en bloques de unos pocos segundos; para 2030, los sistemas de inteligencia artificial podrían procesar representaciones neurales directamente, incluido contenido no verbal como imágenes mentales; y para 2035, una simbiosis más íntima donde la inteligencia artificial se sienta como un sexto sentido. Estas fechas se describen como optimistas pero plausibles, no una hoja de ruta oficial. Conduit ha recopilado alrededor de 10.000 horas de datos neurales de miles de participantes, que usan cascos y responden a instrucciones hablando o escribiendo, ganando 50 dólares por sesión en San Francisco. Los primeros resultados de la empresa muestran que su modelo, dado el pensamiento 'la habitación parecía más fría', predijo una frase como 'una brisa' o 'una ráfaga ligera', lo que indica que reconstruye el significado en lugar de las palabras exactas. Conduit aún no ha publicado un estudio científico, y sus ejemplos son autoseleccionados. La tecnología se basa en modelos de lenguaje (LLM) para interpretar señales ruidosas e incompletas, comparando el proceso con un GPS que combina una señal con un mapa. Una limitación clave es que las frases generadas pueden mezclar la intención detectada con las suposiciones del modelo, lo que conlleva el riesgo de acciones no deseadas. Investigaciones, como el sistema Brain2Qwerty de Meta, han demostrado la decodificabilidad de la actividad del lenguaje sin implantes, aunque las tasas de error son altas. El artículo plantea preguntas éticas y de privacidad sobre la propiedad de los datos, el posible uso indebido para entrenar otros modelos y la distinción entre comandos voluntarios y pensamientos fugaces. Señala la ironía de que controlar la inteligencia artificial pueda requerir compartir las señales más íntimas con ella, y Conduit primero debe resolver el problema de determinar qué pensamientos están realmente destinados a transmitirse.