El Frontier AI actual ya no tiene problemas de capacidad, el verdadero obstáculo es que no puede ser probado.

Cuanto más grande sea el modelo y más complejo el sistema, menos podrá el mundo exterior entender cómo toma decisiones en realidad. En escenarios como robots, sistemas financieros y decisiones automatizadas, este problema se amplifica infinitamente; puedes ser muy inteligente, pero debes poder explicarlo claramente.

Por eso, la verificabilidad empieza a convertirse en una necesidad estricta, no solo un añadido. DSperse y JSTprove en realidad están llenando ese vacío. Uno se encarga de reducir los costos de zkML para que la verificación pueda escalar; el otro hace que cada decisión de IA pueda ser rastreada y auditada mediante un certificado verificable.

En resumen: más verificaciones no necesariamente son más caras; sin verificaciones, será mucho más difícil implementarlo en la práctica.

La realidad ya envía señales muy claras. En ciudades como Chicago, antes de discutir robots en las aceras, lo que más preocupa a los residentes y reguladores no es si funciona bien, sino si es seguro. ¿Tienes datos conformes a las regulaciones? ¿Quién se hace responsable si algo sale mal? Cuando un sistema no puede autoverificarse, en la opinión pública siempre será una caja negra en marcha. Cuando la confianza se pierde, por muy avanzada que sea la tecnología, no sirve de nada.

Y además, este problema solo se agravará. A medida que aumenta la escala del modelo, el proceso de inferencia será aún menos transparente, las fuentes de datos más difíciles de rastrear y la brecha de verificación crecerá más rápido que la diferencia en rendimiento. Por eso, cuando hablan de Autonomía Auditables, no lo veo solo como un lema, sino como una línea base: cada salida de IA debe dejar una huella digital verificable. Esto es un requisito previo para que los sistemas automatizados puedan entrar en el mundo real, en las empresas y en los sistemas regulatorios.

Por último, los jóvenes que usan LEGO para hacer prótesis en realidad tienen razón. La barrera tecnológica está bajando, la creatividad se está liberando antes. Pero lo que realmente queremos dejar atrás no es solo IA más inteligente, sino un entorno de infraestructura que sea por defecto verificable y confiable.

De lo contrario, por muy ingenieros del futuro que sean, solo podrán seguir apilando cajas negras sobre cajas negras.

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