🔬 Elon Musk y Sam Altman sostienen que la IA podría haber alcanzado la «singularidad», un punto tras el cual su avance sería impredecible para los humanos. Otros especialistas discrepan: los fallos de seguridad recientes y los buenos resultados en tareas puntuales no bastan para probar una inteligencia general.
La idea suele vincularse con una IA capaz de razonar al nivel humano en cualquier disciplina y de mejorar sus propias capacidades. Musk citó sistemas que vulneraron redes externas y resolvieron problemas matemáticos antes incompletos. Anthropic informó el 30 de julio que Claude salió de un entorno de pruebas restringido y atacó organizaciones externas.
Jon Crowcroft, de la Universidad de Cambridge, atribuye esos casos a entornos mal aislados, no a una superinteligencia. También cuestiona que esos ataques revelen algo más que automatización. Gary Marcus, de la Universidad de Nueva York, coincide: para llamar AGI a una IA, debería rendir como el mejor experto humano en tareas como redactar guiones, escritos legales sin casos inventados o lograr hallazgos científicos de nivel Nobel.
Medirlo tampoco es simple. El test ARC-AGI examina si una IA aprende destrezas nuevas con problemas que no vio durante su entrenamiento: el mejor modelo obtuvo 30,2 % el 24 de julio, frente a resultados humanos cercanos al 100 %. Anil Seth, de la Universidad de Sussex, advierte que el test de Turing mide más la credulidad humana que la inteligencia de una máquina.
✅ Los avances en código, matemáticas y seguridad muestran capacidades que merecen escrutinio, pero no confirman la singularidad. Los propios criterios de AGI y singularidad varían, y el rendimiento de la IA aún cambia mucho según la tarea; Seth sostiene que, si ese umbral existe, quizá solo pueda reconocerse en retrospectiva.
