Los chatbots de inteligencia artificiales como ChatGPT se están volviendo mucho más inteligentes, mucho más naturales y mucho más … como humanos. Tiene sentido: los humanos son los que crean los modelos de idiomas grandes que sustentan los sistemas de chatbots de IA, después de todo. Pero a medida que estas herramientas mejoran en “razonamiento” e imitan el discurso humano, ¿son lo suficientemente inteligentes como para aprobar la prueba de Turing?

Durante décadas, la prueba de Turing se ha mantenido como un punto de referencia clave en la inteligencia de máquinas. Ahora, los investigadores en realidad están poniendo a prueba LLM como ChatGPT. Si ChatGPT puede pasar, el logro sería un hito importante en el desarrollo de IA.

Entonces, ¿puede ChatGPT pasar la prueba de Turing? Según algunos investigadores, sí. Sin embargo, los resultados no son completamente definitivos. La prueba de Turing no es un simple pase/falla, lo que significa que los resultados no son realmente en blanco y negro. Además, incluso si ChatGPT podría pasar la prueba de Turing, eso puede no decirnos realmente cuán “humano” es realmente un LLM.

Vamos a desglosarlo.

¿Cuál es la prueba de Turing?

El concepto de la prueba de Turing es realmente bastante simple.

La prueba fue originalmente propuesta por el matemático británico Alan Turing, el padre de la informática moderna y un héroe para los nerds de todo el mundo. En 1949 o 1950, propuso el juego de imitación, una prueba de inteligencia de máquinas que desde entonces ha sido nombrada por él. La prueba de Turing implica que un juez humano tenga una conversación con un humano y una máquina sin saber cuál es cuál (o quién es quién, si crees en AGI). Si el juez no puede decir cuál es la máquina y cuál es la humana, la máquina pasa la prueba de Turing. En un contexto de investigación, la prueba se realiza muchas veces con múltiples jueces.

Por supuesto, la prueba no puede determinar necesariamente si un modelo de lenguaje grande es realmente tan inteligente como un humano (o más inteligente), solo si es capaz de pasar por un humano.

¿Los LLM realmente piensan como nosotros?

Los modelos de lenguaje grande, por supuesto, no tienen cerebro, conciencia o modelo mundial. No son conscientes de su propia existencia. También carecen de opiniones o creencias verdaderas.

En cambio, los modelos de idiomas grandes se capacitan en conjuntos de datos masivos de información: libros, artículos de Internet, documentos, transcripciones. Cuando un usuario ingresa el texto, el modelo AI usa su “razonamiento” para determinar el significado y la intención más probables de la entrada. Luego, el modelo genera una respuesta.

En el nivel más básico, los LLM son motores de predicción de palabras. Utilizando sus vastas datos de entrenamiento, calculan las probabilidades para el primer “token” (generalmente una sola palabra) de la respuesta utilizando su vocabulario. Repiten este proceso hasta que se genera una respuesta completa. Esa es una simplificación excesiva, por supuesto, pero mantengámoslo simple: las LLM generan respuestas a la entrada en función de la probabilidad y las estadísticas. Entonces, la respuesta de un LLM se basa en las matemáticas, no en una comprensión real del mundo.

Entonces, no, LLM no en realidad pensar en cualquier sentido de la palabra.

¿Qué dicen los estudios sobre ChatGPT y la prueba de Turing?

Ha habido bastantes estudios para determinar si ChatGPT ha aprobado la prueba de Turing, y muchos de ellos han tenido hallazgos positivos. Es por eso que algunos informáticos argumentan que, sí, modelos de idiomas grandes como GPT-4 y GPT-4.5 ahora pueden pasar la famosa prueba de Turing.

La mayoría de las pruebas se centran en el modelo GPT-4 de Openai, el que usa la mayoría de los usuarios de ChatGPT. Usando ese modelo, un Estudio de UC San Diego descubrieron que en muchos casos, los jueces humanos no pudieron distinguir GPT-4 de un humano. En el estudio, se consideró que GPT-4 era un humano el 54% del tiempo. Sin embargo, esto aún se quedó atrás de los humanos reales, que se consideró humano el 67% del tiempo.

Luego, se lanzó GPT-4.5, y los investigadores de UC San Diego Realizó el estudio nuevamente. Esta vez, el modelo de lenguaje grande se identificó como humano el 73% del tiempo, superando a los humanos reales. La prueba también encontró que el Llama-3.1-405b de Meta Meta pudo aprobar la prueba.

Otros estudios fuera de UC San Diego también han dado calificaciones de aprobación de GPT. Un 2024 Estudio de la Universidad de Reading de GPT-4 El modelo había creado respuestas para evaluaciones para llevar a casa para cursos de pregrado. Los alumnos de prueba no se les informó sobre el experimento, y solo marcaron una de las 33 entradas. ChatGPT recibió calificaciones anteriores al promedio con las otras 32 entradas.

Entonces, ¿son estos estudios? definitivo? No exactamente. Algunos críticos (y hay muchos) dicen que estos estudios de investigación no son tan impresionantes como parecen. Es por eso que no estamos listos para decir definitivamente que ChatGPT pasa la prueba de Turing.

Podemos decir que si bien los LLM de generación anterior como GPT-4 a veces pasan la prueba de Turing, los grados de aprobación se están volviendo más comunes a medida que los LLM se avanzan más. Y a medida que salen modelos de vanguardia como GPT-4.5, nos dirigimos rápidamente hacia modelos que pueden pasar fácilmente la prueba de Turing cada vez.

Operai en sí ciertamente imagina un mundo en el que es imposible distinguir a los humanos de la IA. Es por eso que el CEO de Operai, Sam Altman, ha invertido en un proyecto de verificación humana con una máquina de escaneo de globo ocular llamada Orbe.

¿Qué dice Chatgpt en sí mismo?

Decidimos preguntarle a ChatGPT si podía pasar la prueba de Turing, y nos dijo que sí, con las mismas advertencias que ya hemos discutido. Cuando planteamos la pregunta, “¿Puede Chatgpt pasar la prueba de Turing?” al chatbot Ai (usando el modelo 4o), nos dijo: “Chatgpt poder Pase la prueba de Turing en algunos escenarios, pero no de manera confiable o universal. “El chatbot concluyó:” Podría pasar la prueba de Turing con un usuario promedio en condiciones casuales, pero un interrogador determinado y reflexivo casi siempre podría desenmascararla “.

Imagen generada por IA.
Crédito: OpenAI

Las limitaciones de la prueba de Turing

Algunos científicos informáticos ahora creen que la prueba de Turing está desactualizada, y que no es tan útil para juzgar modelos de idiomas grandes. Gary Marcus, psicólogo estadounidense, científico cognitivo, autor y pronóstico popular de IA, lo resumió mejor en una publicación de blog reciente, donde escribió: “Como yo (y muchos otros) he dicho por añosLa prueba de Turing es una prueba de credulidad humana, no una prueba de inteligencia “.

También vale la pena tener en cuenta que la prueba de Turing se trata más de la percepción de inteligencia en lugar de actual inteligencia. Esa es una distinción importante. Un modelo como ChatGPT 4O podría pasar simplemente imitando el discurso humano. No solo eso, sino si un modelo de idioma grande pasa o no la prueba variará según el tema y el probador. ChatGPT podría simular fácilmente una pequeña charla, pero podría tener dificultades con las conversaciones que requieren una verdadera inteligencia emocional. No solo eso, sino que los sistemas de IA modernos se usan para mucho más que chatear, especialmente cuando nos dirigimos hacia un mundo de IA agente.

Nada de eso es decir que la prueba de Turing es irrelevante. Es un punto de referencia histórico ordenado, y ciertamente es interesante que los modelos de idiomas grandes puedan pasarlo. Pero la prueba de Turing no es el punto de referencia estándar de oro de la inteligencia de la máquina. ¿Cómo sería un mejor punto de referencia? Esa es otra lata de gusanos que tendremos que ahorrar para otra historia.

Divulgación: Ziff Davis, empresa matriz de Mashable, presentó en abril una demanda contra OpenAI, alegando que infringió los derechos de autor de Ziff Davis en la capacitación y la operación de sus sistemas de IA.

La administración Trump retrocedió una orden ejecutiva del ex presidente Joe Biden que creó reglas sobre el desarrollo y el despliegue de IA. Desde entonces, el gobierno ha retrocedido de la regulación de la tecnología.

En una audiencia de más de tres horas en el Comité de Comercio, Ciencia y Transporte del Senado, ejecutivos como el CEO de Operai, Sam Altman, la CEO de AMD, Lisa Su, la cofundadora de CoreWeave y CEO Michael Intrator y Vicepresidente de Microsoft y Presidente Brad Smith instó a los políticos para aliviar el proceso de construcción de infraestructura en torno al desarrollo de AI.

Los ejecutivos dijeron a los formuladores de políticas que la aceleración de los permisos podría hacer que la construcción de nuevos centros de datos, las centros de energía para energizar los centros de datos e incluso los fabricantes de chips cruciales para apuntalar la pila tecnológica de IA y mantener al país competitivo contra China. También hablaron sobre la necesidad de trabajadores más calificados como electricistas, aliviando la inmigración del talento del software y alentando la “difusión de IA” o la adopción de modelos de IA generativos en los Estados Unidos y en todo el mundo.

Altman, recién visitando el proyecto Stargate de $ 500 mil millones de la compañía en Texas, dijo a los senadores que Estados Unidos está liderando el cargo en IA, pero necesita más infraestructura como las centrales eléctricas para alimentar su próxima fase.

“Creo que la próxima década será sobre abundante inteligencia y energía abundante. Asegurarse de que Estados Unidos lidere ambos, que podamos introducir estas revoluciones duales que cambiarán el mundo que vivimos de manera increíblemente positiva es crítico”, dijo Altman.

La audiencia se produjo cuando la administración Trump está determinando cuánta influencia tendrá el gobierno en el espacio de IA. El senador Ted Cruz de Texas, presidente del comité, dijo que propuso crear una caja de arena reguladora de IA.

Smith de Microsoft dijo en su testimonio escrito que las compañías de IA estadounidenses necesitan continuar innovando porque “es una carrera que ninguna compañía o país puede ganar por sí sola”.

Apoyando la pila de tecnología AI

Smith de Microsoft presentó la pila de tecnología AI, que según él muestra cuán importante es cada segmento del sector a la innovación.

“Todos estamos en esto juntos. Si Estados Unidos va a tener éxito en liderar el mundo en la IA, requiere infraestructura, requiere éxito a nivel de plataforma, requiere a las personas que crean aplicaciones”, dijo Smith.

Agregó: “La innovación irá más rápido con más infraestructura, permisos más rápidos y más electricistas”.

AMD reiteró que “mantener nuestro liderazgo en realidad requiere excelencia en cada capa de la pila”.

“Creo que los ecosistemas abiertos son realmente una piedra angular del liderazgo estadounidense, y eso permite que las ideas provengan de todas partes y cada parte del sector de la innovación”, dijo Su. “Está reduciendo las barreras para la entrada y el fortalecimiento de la seguridad, así como la creación de un mercado competitivo para ideas”.

Con los modelos de IA que necesitan más y más GPU para el entrenamiento, la necesidad de mejorar la producción de chips, construir más centros de datos y encontrar formas de alimentarlos se ha vuelto aún más crítico. La Ley de Chips y Ciencias, una ley de la era de Biden, estaba destinada a impulsar la producción de semiconductores en los Estados Unidos, pero hacer los chips necesarios para alimentar los modelos más poderosos del mundo a nivel local está demostrando ser lento y costoso.

En los últimos meses, compañías como Cerebras han anunciado planes para construir más centros de datos para ayudar a procesar la capacitación e inferencia de modelos.

Un descanso de las políticas actuales

La mayoría del Senado de los formuladores de políticas republicanas dejó en claro durante la audiencia que la administración Trump preferiría no regular el desarrollo de la IA, preferir un enfoque más impulsado por el mercado. Esta administración también ha presionado para un crecimiento más centrado en los Estados Unidos, exigiendo que las empresas usen productos estadounidenses y creen más empleos estadounidenses.

Sin embargo, los ejecutivos señalaron que para que la IA estadounidense siga siendo competitiva, las empresas necesitan acceso al talento internacional y, lo que es más importante, políticas de exportación claras para que los modelos fabricados en los EE. UU. Puedan ser atractivos para otros países.

“Necesitamos una adopción más rápida, a lo que las personas se refieren como difusión de IA. La capacidad de hacer que la IA trabaje en cada parte de la economía estadounidense para impulsar la productividad, para impulsar el crecimiento económico, permitir a las personas innovar en su trabajo”, dijo Smith. “Si Estados Unidos dirigirá el mundo, necesitamos conectarnos con el mundo. Nuestro liderazgo global se basa en nuestra capacidad para servir al mundo con el enfoque correcto y en nuestra capacidad para mantener la confianza del resto del mundo”.

Agregó que eliminar los límites cuantitativos para los países de nivel dos es esencial porque estas políticas “enviaron un mensaje a 120 naciones que no podían contar con nosotros para proporcionar la IA que desean y necesitan”.

Altman señaló: “Habrá excelentes chips y modelos entrenados en todo el mundo”, reiterando la posición de liderazgo de las compañías estadounidenses en el espacio.

Hay algunas buenas noticias en el área de la difusión de IA porque, si bien la audiencia estaba en curso, el Departamento de Comercio anunció que estaba modificando las reglas de la administración Biden que limitó qué países podrían recibir chips hechos por compañías estadounidenses. La regla entró en vigencia el 15 de mayo.

Si bien los ejecutivos dijeron que los estándares gubernamentales serían útiles, denunciaron cualquier movimiento para ver lanzamientos del modelo de “aprobación previa”, similares a la UE.

Ecosistema abierto

La IA generativa ocupa un espacio liminal en la regulación tecnológica. Por un lado, la falta comparativa de reglas ha permitido a empresas como OpenAI desarrollar tecnología sin mucho miedo a las repercusiones. Por otro lado, la IA, como Internet y las redes sociales antes, toca la vida de las personas profesionales y personalmente.

De alguna manera, los ejecutivos se alejaron de cómo la administración Trump ha posicionado el crecimiento de los Estados Unidos. La audiencia mostró que si bien las compañías de IA desean el apoyo del gobierno para acelerar el proceso de expansión de la infraestructura de IA, también deben estar más abiertos al resto del mundo. Requiere talento del extranjero. Necesita vender productos y plataformas a otros países.

El comentario de las redes sociales varió, y algunos señalaron que los ejecutivos, en particular Altman, tenían opiniones diferentes sobre la regulación antes.

2023 Sam Altman: le dice al Congreso que se debe crear una nueva agencia para requerir licencias para modelos de IA poderosos

2025 Sam Altman: dice el Congreso que requiere licencias para modelos de IA poderosos sería “desastroso”

– Tom Simonite (@tsimonite) 8 de mayo de 2025

Los ejecutivos de IA solían pedir una regulación. Ya no. https://t.co/hcdfsj2lcj

– Daniel Patrick Forrester (@DPForrester) 9 de mayo de 2025

Otros señalaron que otros países podrían ver dónde han fallado sus propias políticas de IA.

Esto es muy largo y parcialmente aburrido. Pero si trabaja en un país europeo o en la UE, esto debería ser una visita obligada.

Audiencia en el Senado sobre IA con Sam Altman, CEO de AMD, presidente Microsoft y fundador de CoreWeave.

Un gran tema recurrente: “¿Cómo nos aseguramos de las fallas …

– Jo Bhakdi (@Jobhakdi) 8 de mayo de 2025

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