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Atlas de inteligencia artificial examina cómo se construye la inteligencia en los sistemas tecnológicos modernos, partiendo de la premisa de que la IA no es un fenómeno natural sino producto de decisiones sociales, culturales e históricas.
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Atlas de inteligencia artificial examina cómo se construye la inteligencia en los sistemas tecnológicos modernos, partiendo de la premisa de que la IA no es un fenómeno natural sino producto de decisiones sociales, culturales e históricas. A través de investigación rigurosa y análisis crítico, la obra revela las dinámicas ocultas, sesgos y mecanismos de poder que subyacen en las tecnologías que moldean nuestras sociedades.
A fines del siglo XIX, la Europa fascinada por Clever Hans presenció un espectáculo aparentemente extraordinario: un caballo que resolvía ecuaciones matemáticas, identificaba fechas y deletreaba palabras golpeando el casco contra el suelo. Su entrenador, Wilhelm von Osten, fue el primero en construir una narrativa de inteligencia donde no la había. Solo cuando investigadores escépticos examinaron a fondo al animal descubrieron que Hans respondía a las sutiles señales involuntarias del interrogador—cambios en la postura, la respiración, la expresión facial—que se modificaban cuando alcanzaba la respuesta correcta. Ese descubrimiento generó un término duradero en psicología: el efecto Clever Hans, o sesgo de expectativa.
Con esta historia como brújula, Kate Crawford despliega un atlas crítico de la inteligencia artificial que trasciende la mitología de máquinas pensantes. La obra rechaza dos narrativas profundamente enraizadas: la idea de que los sistemas no humanos pueden replicar la mente humana sin considerar el cuerpo, la encarnación y el contexto; y la falsa creencia de que la inteligencia existe como algo natural, desvinculado de fuerzas políticas, históricas y sociales.
A lo largo de décadas, desde las predicciones de Turing sobre máquinas pensantes hasta los debates en el MIT sobre la naturaleza de la cognición, la IA se ha construido sobre cimientos mitológicos. Crawford argumenta que comprender cómo se “hace” la inteligencia requiere examinar las constelaciones de intereses financieros, culturales, académicos y políticos que moldean estos sistemas. Como Hans, los algoritmos modernos están entrenados para producir resultados que queremos ver; pero la ilusión de su autonomía y objetividad oculta los complejos mecanismos mediante los cuales los sesgos, el poder y la política se filtran en cada capa de su construcción.