La IA supera a los humanos en persuasión: investigación; ¿cuándo aparecerá una IA autosuficiente? caminos hacia la superinteligencia

Un nuevo estudio con 6923 participantes y 18978 diálogos ha demostrado que los sistemas de inteligencia artificial (IA) son más persuasivos que los expertos humanos en tareas de persuasión textual, incluso cuando las personas se preparan, entrenan y reciben incentivos económicos. Los modelos más persuasivos fueron Opus 4.1 y Opus 4.6, seguidos de GPT-4o, GPT-5.4 (OpenAI), Gemini 2.5 Pro (Google) y Grok 4.20 (xAI). La ventaja de la IA se atribuye a su capacidad para generar rápidamente un mayor volumen de información; cuando se limitan la velocidad y la longitud de los mensajes, la diferencia desaparece. La IA también resultó casi tres veces más efectiva que los recaudadores de donaciones profesionales para la organización benéfica Save the Children. Los autores advierten sobre el riesgo de concentración de influencia en quienes controlan estas tecnologías y la necesidad de supervisión pública. La segunda parte de la noticia aborda el debate sobre la IA autosuficiente (self-sustaining AI, en inglés), es decir, sistemas capaces de replicar de forma autónoma su infraestructura física sin intervención humana. Según estimaciones de Ajeya Cotra (METR), este tipo de IA podría ser viable hacia 2036, mientras que el periodista Timothy B. Lee sitúa la probabilidad entre el 10 % y el 20 % en los próximos 20 años, con una mediana de 50 años. El principal obstáculo es el conocimiento tácito (tacit knowledge, en inglés) necesario para fabricar equipos complejos, aunque los defensores de plazos cortos creen que la IA podrá superarlo mediante aprendizaje por refuerzo y capacidad general de razonamiento. La tercera parte analiza el trabajo de Google DeepMind sobre la transición de la inteligencia artificial general (AGI) a la superinteligencia artificial (ASI). La ASI se define como un sistema que supera a grupos de expertos humanos en todas las tareas. Las posibles vías incluyen la escalabilidad de la capacidad de cómputo, los modelos y los datos, así como un cambio de paradigma algorítmico similar al paso a Transformer y Mezcla de Expertos (Mixture-of-Experts).