Yann LeCun, fundador de AMI Labs, explica por qué los LLMs nos engañan de la misma manera que la IA lo ha hecho durante décadas: Sostiene que cada generación de científicos en IA ha cometido el mismo error: confundir el rendimiento de tareas con la inteligencia real. El principal desafío de LeCun ante el hype actual: "Nos engañan pensando que esas máquinas son inteligentes porque pueden manipular el lenguaje. Y estamos acostumbrados a que las personas que pueden manipular muy bien el lenguaje son implícitamente inteligentes." Tiene claro que los LLM son útiles, pero ser una herramienta útil y ser inteligente son dos cosas muy diferentes. La verdadera revelación es el patrón histórico que ha vivido. Desde los años 50, oleada tras oleada de investigadores en IA han afirmado que su avance fue el camino hacia una inteligencia a nivel humano. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — quien inventó el perceptrón, la primera máquina de aprendizaje, en los años 50 — predijo máquinas tan inteligentes como los humanos en menos de una década. "Todos estaban equivocados." LeCun ha presenciado personalmente tres de estos ciclos de expectación y decepción. Y su veredicto sobre el actual es directo: "Esta generación con LLMs también está equivocada. Es solo otro ejemplo de ser engañado." El patrón: Surge una nueva técnica → las máquinas se vuelven buenas en tareas específicas → asumimos inteligencia general La pregunta que merece la pena hacerse es: ¿nos impresionan estas herramientas porque son inteligentes o porque suenan como tal?