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La retórica de la extinción
¿Puede la inteligencia artificial provocar la extinción de la humanidad? El debate sobre los riesgos de la IA, la superinteligencia y la seguridad de la inteligencia artificial ocupa cada vez más espacio en la opinión pública. En este artículo analizo críticamente la llamada P(doom), las estimaciones sobre el riesgo existencial de la IA y la…
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Comentario que contextualiza la propuesta de Darío Amodei y Sam Altam de frenar el desarrollo de la IA
Los principales riesgos no proceden hoy de una IA fuera de control, sino de tres factores humanos y corporativos: a) fallos de gobernanza dentro de las grandes empresas tecnológicas; b) incentivos económicos que empujan a acelerar la carrera por la IA; y c) una narrativa hiperbólica que convierte riesgos futuros en amenazas inminentes. La respuesta…
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¿Estamos cerca de una Inteligencia Artificial General?
Artículo en RETINA Tendencias donde opino sobre el futuro de la AGI
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Europa y la Inteligencia Artificial: ¿mero espectador o jugador clave?
Artículo de opinión publicado en RETINA Tendencias donde apunto cuatro aspectos clave en relación a los 200.000 millones de euros asociados a la “EU AI Champions Initiative”
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¿Puede la inteligencia artificial domesticar el arte?
Ensayo sobre las posibles consecuencias que puede tener la irrupción de la IA generativa en al producción artística. Se discute si las obras generadas por IA son arte y se plantea cómo interactuar con esta tecnología en el ámbito creativo. También se mencionan inquietudes éticas y el impacto de la IA en la industria cultural.…
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«ChatGPT, la revolución digital» entrevista en A Hombros de Gigantes (RNE)
Os comparto entrevista en el programa de radio A Hombros de Gigantes . Es un espacio de divulgación científica y actualidad dirigido por Manuel Seara Valero. Hablo sobre las inmensas posibilidades de ChatGPT y limitaciones actuales. Pon un lado, la carrera tecnológica entre OpenAI / Microsoft y Google que va a dar mucho juego. Meta,…
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Más grande no siempre es mejor: soberanía y especialización de la IA
Conversación donde con Covadonga Pérez ponemos el foco en la soberanía y especialización de la IA y analizamos qué ocurre cuando dejamos de pensar solo en «usar el modelo más potente» para preguntarnos qué tecnología necesita realmente cada organización.
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Deep Tech. La siguiente frontera de la innovación
Video de la mesa redonda con motivo presentación del libro Deep Tech. La siguiente frontera de la innovación (Digital Journey-Trama)
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Gobernar la inteligencia artificial: la observabilidad como fundamento de la IA confiable
¿Podemos confiar realmente en una inteligencia artificial si no somos capaces de entender cómo se comporta? Durante años hemos asociado el progreso de la IA con modelos más grandes, más rápidos y más precisos. Pero la llegada de la IA generativa nos está obligando a cambiar la pregunta: no basta con saber si un modelo…
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Análisis de la Carta Encíclica Magnifica Humanitas
Publico en ABC un análisis sobre la encíclica centrándome en los aspectos técnicos de la IA a los que se alude en el documento.
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No somos más que papel y lápiz
Si la consciencia depende exclusivamente de la organización computacional del sistema y no del soporte físico concreto en el que se ejecuta, entonces una máquina universal de Turing debería producir experiencia consciente.
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Invited Speaker at The 7th Financial Narrative Processing Workshop
I had the opportunity to participate as an Invited Speaker at the 7th Financial Narrative Processing Workshop (FNP 2026), held in Palma de Mallorca, Spain as part of LREC 2026. FNP has become one of the leading international venues for research on Financial Natural Language Processing (Financial NLP), bringing together academics and practitioners working on…
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La hipótesis funcionalista de la consciencia en la IA
Seguimos sin saber si la consciencia puede producirse mediante computación. Y, aunque fuera posible, tampoco sabemos qué arquitectura, dinámica o mecanismo serían realmente suficientes para generar experiencia subjetiva auténtica en una máquina.
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El anclaje estadístico: La incapacidad de los LLM para generar conocimiento fuera de distribución
A finales de 2024 publiqué una entrada donde defendía que la IA no puede escapar de sus datos de entrenamiento, esto es, los LLM no crean conocimiento nuevo en sentido fuerte, sino que generan salidas confinadas a la distribución estadística de los datos sobre los que fueron entrenados.
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