Notes From a Recent Planning Session
La redacción de Polymath Paradigma se reúne cada dos semanas para definir el eje del próximo número. La última sesión giró en torno a un problema concreto: cómo abordar la inteligencia artificial sin caer en el optimismo tecnológico ni en el catastrofismo fácil. El resultado fue una discusión más larga de lo previsto y una decisión editorial que conviene explicar.
El punto de partida fue una observación simple. La mayoría de los ensayos sobre IA que llegan a nuestras mesas de lectura repiten el mismo gesto: o celebran la capacidad de los modelos para generar texto e imágenes, o advierten sobre el fin del trabajo intelectual. Ambas posturas asumen que la tecnología avanza sola, como si no hubiera decisiones humanas detrás de cada arquitectura, de cada conjunto de datos, de cada criterio de evaluación.
Durante la sesión revisamos tres artículos candidatos. El primero proponía un recorrido por la historia de las redes neuronales, desde los perceptrones de los años cincuenta hasta los transformadores actuales. El segundo analizaba un caso concreto: el uso de modelos generativos en la restauración de manuscritos antiguos, con sus errores y sus aciertos documentados. El tercero era una entrevista con una investigadora que trabaja en la intersección entre epistemología y aprendizaje automático.
La discusión se volvió interesante cuando alguien señaló que los tres textos compartían un supuesto no examinado: que la IA es un objeto estable, con una esencia definible. Frente a eso, propusimos un enfoque distinto para el número: tratar la IA como un conjunto de prácticas situadas, con historias locales, usos específicos y consecuencias materiales. No preguntar "qué es la IA", sino "qué hace esta herramienta en este contexto y para quién".
Esa decisión tiene consecuencias concretas para la edición. Pediremos a los autores que incluyan al menos un ejemplo verificable de uso real, que eviten las generalizaciones sobre "la tecnología" y que expliciten los límites de sus fuentes. También sumaremos una sección breve donde cada artículo liste las preguntas que quedaron sin responder, una práctica que tomamos prestada de los laboratorios de investigación y que nos parece útil para la divulgación.
El número completo saldrá a principios de abril. Mientras tanto, dejamos aquí algunas de las lecturas que sirvieron de base para la discusión y que recomendamos a quien quiera seguir el hilo: un ensayo de Lucy Suchman sobre la agencia de las máquinas, un artículo de Alison Gopnik sobre el aprendizaje causal en niños y modelos, y un texto de Trevor Paglen sobre la visibilidad de los sistemas de clasificación automática.
La próxima sesión de planificación será en dos semanas. El tema: cómo integrar las reseñas de libros sin que se conviertan en un catálogo de novedades editoriales. Si alguien tiene sugerencias, los comentarios están abiertos en esta publicación.