El fundador de AMI Labs, Yann LeCun, sobre por qué los LLM nos están engañando de la misma manera que la IA lo ha hecho durante décadas: Argumenta que cada generación de científicos de IA ha cometido el mismo error: confundir el rendimiento en tareas con la verdadera inteligencia. El desafío central de LeCun a la actual exageración: "Nos engañan haciéndonos pensar que esas máquinas son inteligentes porque pueden manipular el lenguaje. Y estamos acostumbrados a que las personas que pueden manipular el lenguaje muy bien son implícitamente inteligentes." Él deja claro que los LLM son útiles, pero ser una herramienta útil y ser inteligente son dos cosas muy diferentes. La verdadera percepción es el patrón histórico que ha vivido. Desde la década de 1950, ola tras ola de investigadores de IA han afirmado que su avance era el camino hacia la inteligencia a nivel humano. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — quien inventó el perceptrón, la primera máquina de aprendizaje, en la década de 1950 — todos predijeron máquinas tan inteligentes como los humanos en una década. "Todos estaban equivocados." LeCun ha sido testigo personal de tres de estos ciclos de exageración y decepción. Y su veredicto sobre el actual es contundente: "Esta generación con LLM también está equivocada. Es solo otro ejemplo de ser engañados." El patrón: Surge una nueva técnica → las máquinas se vuelven buenas en tareas específicas → asumimos inteligencia general. La pregunta que vale la pena hacer: ¿estamos impresionados por estas herramientas porque son inteligentes, o porque suenan como si lo fueran?