27 de junio de 2026

El plan para encontrar vida extraterrestre en 2040 pasa por un enjambre de naves espaciales trabajando en equipo

El plan para encontrar vida extraterrestre en 2040 pasa por un enjambre de naves espaciales trabajando en equipo

Queremos encontrar planetas con vida más allá de la Tierra, pero seamos honestos: no tenemos los mejores instrumentos para conseguirlo. Los telescopios espaciales de los que disponemos hoy en día no están suficientemente capacitados para tomar fotografías precisas de los exoplanetas y, de paso, analizar posibles biofirmas en su atmósfera. El Telescopio Espacial James Webb, posiblemente el más potente de la actualidad, ha hecho algún pinito, pero se sigue quedando corto. Por eso, un equipo de científicos del Instituto W.M. Keck para el Estudio del Espacio ha propuesto una curiosa solución: enviar un enjambre de telescopios a estudiar el cosmos con una lupa que no hemos podido usar hasta ahora.

Los requisitos. Hay dos problemas principales por los que los exoplanetas son tan difíciles de analizar. El primero es que están muy cerca de su estrella, que suele ser entre millones y  miles de millones de veces más brillante que ellos. El segundo que son muy pequeños, por lo que se necesitan telescopios suficientemente grandes para tomar imágenes con una resolución adecuada. Ese es justamente el hándicap principal del James Webb. Le falta tamaño. Y lo cierto es que sería complicado hacer un telescopio tan grande como para alcanzar la resolución deseada. Uno no puede ser, pero varios pequeños sí. 

La propuesta de estos astrónomos es lanzar un enjambre de muchas naves pequeñas que concentren y envíen luz a una especie de nave nodriza. Esta es la que lleva a cabo los trucos ópticos necesarios para bloquear la luz de la estrella principal y, de paso, analizar la firma térmica del planeta con más precisión.

¿Qué es eso de la firma térmica? Para solucionar el problema de la luz de la estrella se pueden usar coronógrafos. Estos son instrumentos que bloquean la luz de la estrella, generando algo parecido a un eclipse. Así, se puede medir solo la luz reflejada del exoplaneta. Será la misión del Observatorio de Mundos Habitables (HWO), un gran telescopio que lanzará la NASA en la década de 2040 como sucesor del Hubble, ya que trabaja en el ultravioleta y en la luz visible.

La cuestión es que, más que la luz reflejada, sería ideal medir la luz directa que emiten térmicamente los exoplanetas. Esto se hace midiendo en el infrarrojo medio. El James Webb es capaz de hacerlo; pero, como ya hemos visto, es demasiado pequeño. Ahí es donde entra en juego el enjambre bautizado como Large Interferometer for Exoplanets (LIFE). Al ser un enjambre de naves pequeñas, actúa como una nave muy grande.

Biofirmas. Algo bueno de medir en el infrarrojo medio es que también se pueden detectar emisiones derivadas de sustancias asociadas a la vida, como el ozono, el metano, el agua, el dióxido de carbono o la fosfina. Eso significa que LIFE no solo puede hacer una foto más precisa de los exoplanetas. También puede comprobar si tienen vida. El nombre le va como anillo al dedo.

Soldados caídos y trabajo en equipo. El Interferómetro Localizador de Planetas Terrestres de la NASA y la misión Darwin de la ESA seguían un concepto parecido al de LIFE. Sin embargo, se han acabado abandonando tras encontrar un escollo técnico detrás de otro. En cambio, los ingenieros de LIFE esperan poder ir avanzando a medida que lo haga la tecnología, para no parar en ningún momento. Si todo va bien, se espera poder lanzarlo en la década de 2040, igual que el HWO. 

El objetivo es que ambos trabajen en equipo, ya que uno se desempeña en el infrarrojo medio y otro en el visible y el ultravioleta. Aunque analicen lo mismo, lo hacen por métodos diferentes, por lo que uno podrá eliminar los falsos positivos del otro. Son el team perfecto. 

Imágenes | Magnific/NASA

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Un ingeniero de Microsoft tuvo una idea genial para demostrar que la IA no es consciente de sí misma: usar cabras en Age of Empires II

Un ingeniero de Microsoft tuvo una idea genial para demostrar que la IA no es consciente de sí misma: usar cabras en Age of Empires II

¿Puede un modelo de inteligencia artificial "sentir" y ser "consciente de sí mismo"? Parece una pregunta absurda, pero hay gente que está comenzando a pensar que así es. La tecnología es cada vez más convincente y precisa, y las conversaciones con muchos modelos pueden plantear dudas en quienes los usan. Y  para desmentirlos a todos, alguien ha creado una cabra en 'Age of Empires II'. Creednos: la idea tiene sentido.

Los hombres que creían que la IA era consciente. Richard Dawkins no es un científico cualquiera. Este biólogo y zoólogo es uno de los más reputados expertos de su campo. Precisamente por eso sus declaraciones de mayo de 2026 sorprendieron a propios y extraños: tras mantener múltiples conversaciones con Claude llegó a decirle: "Puede que no sepas que eres consciente [de ti misma], pero ya lo creo que lo eres". 

Un viejo debate. Muchos criticaron aquellas declaraciones, pero el mensaje no era de hecho nuevo. En junio de 2022, meses antes de que ChatGPT hiciera su aparición, el ingeniero de Google Blake Lemoine afirmó que ya por entonces los chatbots estaban desarrollando su propia consciencia. Google lo suspendió de su cargo.

Antropomorfismo en el S. XXI. Un investigador de Microsoft llamado Adrian de Wynter colaboró con la Universidad de Nueva Yorkk para tratar de responder a esa pregunta. El resultado fue un estudio con un título prometedor: 'Si los LLM tienen atributos humanos, también los tiene Age of Empires II'. De Wynter sostiene en él que las capacidades conversaciones de los chatbots han provocado que la gente los antropomorfice: ChatGPT, Gemini o Claude ya no son máquinas: son casi como personas. ¿No? No.

La cabra de Age of Empires II. En su estudio, este investigador quiso demostrar ese fenómeno con una analogía singular. Mostró cómo había construido un editor de mapas de Age of Empires II para crear puertas NAND usando cabras. Como explicaba, 

"El objetivo del artículo es demostrar formalmente que tendemos a antropomorfizar con demasiada facilidad y que, en ocasiones, las afirmaciones que hacemos sobre las capacidades de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son demasiado rotundas. No es una tarea fácil, dado que el concepto de “atributos similares a los humanos” es un término un tanto abstracto".

Un LLM súper básico y muy revelador. El editor de mapas o escenarios de Age of Empires II dispone de un modo 'sandbox' aislado en el que los jugadores pueden crear sus propios mapas y objetivos aprovechando los recursos digitales del videojuego. De Wynter usó dichos recuross para crear puertas lógicas NAND en el juego, de forma que en este "LLM crudo" la hierba fuera un 0, los puentes fueran un 1, y las cabras fueran los bits. 

Juegos para crear LLMs simplones. El funcionamiento, explicado en su página de GitHub, era singular. De Wynter aprovechaba el concepto de perceptrón, la red neuronal más simple que existe: un algoritmo que ordena una entrada en clases binarias. La gente, como explicaban en 404 Media, lleva tiempo aprovechando la idea en otros juegos como Minecraft, así que a de Wynter se le ocurrió aprovechar el concepto en Age of Empires II para tratar de responder a la pregunta de si la IA puede ser consciente.

La IA por dentro. Por muy complejos que parezcan ChatGPT o Claude, por detrás no hay más que una gigantesca red de operaciones matemáticas basadas en puertas lógicas y perceptrones. Esas operaciones se realizan en chips como los de Nvidia, pero de Wynter los cambió por el mapa de un videojuego. Pudo replicar la estructura de una IA básica en el editor de escenarios y reveló algo importante:

  • Si interactúas con una IA a través de un chatbot y la máquina te responde de forma empática, tiendes a humanizarla y pensar que es consciente porque la interfaz imita una conversación humana.
  • Pero si quitas el chatbot y pones a esa misma red neuronal a funcionar en una partida de Age of Empires II, lo único que ves en tu monitor es un montón de cabras moviéndose en un prado virtual. 

Conclusión. Para el ingeniero de Microsoft la conclusión es clara: el software subyacente es el mismo en ambos casos. Si la ilusión de la consciencia desaparece cuando sustituimos la interfaz conversacional de ChatGPT por cabras virtuales, la supuesta consciencia no está en el sistema: es algo que nosotros le asignamos a la persuasiva interfaz de ChatGPT, Gemini o Claude.

La IA no te entiende; solo lo finge. Un ensayo de Ted Chiang publicado en The Atlantic a principios de junio de 2026 negaba también la idea de que la IA pudiera ser consciente. El autor dejaba claras sus conclusiones: 

"La única razón por la que un modelo de lenguaje grande (LLM) genera frases como «Lo entiendo» es para hacerlo más atractivo que un motor de búsqueda y aumentar la probabilidad de que el usuario vuelva; es decir, es otra forma de maximizar la participación de los clientes. Esto beneficia a la empresa que comercializa el LLM, pero no a los usuarios".

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La noticia Un ingeniero de Microsoft tuvo una idea genial para demostrar que la IA no es consciente de sí misma: usar cabras en Age of Empires II fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



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Yann LeCun, padrino de la IA: "Si bloqueas una IA porque crees que es peligrosa, estás en el oscurantismo medieval"

Yann LeCun, padrino de la IA: "Si bloqueas una IA porque crees que es peligrosa, estás en el oscurantismo medieval"

La frase "este modelo de IA es tan peligroso que sería un error hacerlo público" es algo más viejo que las primeras versiones públicas de ChatGPT. Esa narrativa de la IA "peligrosa" tiene más de marketing que de realidad, pero no deja de ser el discurso que empresas como Anthropic y OpenAI empujan cada vez que lanzan un nuevo modelo. 

Porque no deja de ser una herramienta (que se está bebiendo los recursos mundiales, pero una herramienta) y Yann LeCun tiene un mensaje para esas compañías.

Si de verdad creen que es peligrosa, viven en el oscurantismo medieval.

Narrativa del miedo = bobadas

El pasado 10 de abril, Anthropic liberó Claude Mythos Preview. La compañía afirmó que era el mejor modelo de IA jamás creado y era algo que sólo ellos podían decir porque pocos, muy pocos tenían acceso a dicho modelo. Los análisis y pruebas de compañías como Mozilla apuntaban que sí, era realmente asombroso en entornos como el de la ciberseguridad. No revolucionario, pero sí una herramienta muy capaz.

Y claro, si caía en malas manos, esa herramienta podía usarse para reventar sistemas y encontrar vulnerabilidades (algo que explotaron esas empresas que tenían acceso). Era "demasiado potente", según Anthropic, una narrativa del miedo que el propio Gobierno de Estados Unidos se encargó de potenciar con la prohibición de que los que no fueran ciudadanos estadounidenses, incluidos trabajadores de Anthropic, pudieran usar el modelo comercial: Fable 5

Según el padrino de la IA, todo eso es una pamplina.

yann lecun inteligencia artificial

Yann LeCun es uno de los nombres más célebres del panorama de la inteligencia artificial. Fue en 2013 cuando la otrora Facebook puso a este académico del deep learning y machine learning al frente del barco de la IA de la compañía. En los 80, LeCun desarrolló un algoritmo para entrenar redes neuronales artificiales, y desde entonces se ha labrado una carrera tanto dentro del ámbito educativo como en el privado. 

En Vivatech, LeCun participó en un coloquio con Steven Levy, periodista de Wired, y discutieron sobre varios asuntos relacionados con el presente y futuro de la IA. En el escenario, LeCun dejó claro cuál es su postura sobre los actuales modelos de lenguaje (los LLMs) y lo que opina sobre esa narrativa del miedo.

Levy y Yann hablaban sobre el modelo chino más enfocado al open source cuando el 'gurú' comentó que "mucha gente, particularmente aquellos cercanos al gobierno de Estados Unidos, creen que la IA no puede ser open source porque ese escenario ya está ocupado por las compañías chinas. Son modelos buenos y baratos, algunos gratuitos de usar, y en mitad de eso tenemos compañías como Anthropic".

LeCun no ha tenido problemas en el pasado a la hora de referirse a rivales en este campo y, en este caso, argumentó que "Anthropic, y otros pocos, son un lobby que, esencialmente, quieren que la IA no sea open source porque creen que es una tecnología intrínsecamente peligrosa". Entonces, Yann se puso a enumerar cambios que realmente han tenido un peso en la historia de la humanidad como los avances que dieron paso a nuevas edades. Pero... ¿la IA?

"Así que, ¿qué es hoy la IA? Como mínimo, es una manera de diseminar conocimiento. De momento, no es una forma de generar nuevo conocimiento y la única forma que tienen de funcionar es mediante repositorios de conocimiento humano y permiten que la gente tenga acceso sencillo a esos repositorios. Así que, es básicamente eso, una forma más de hacer que la gente sea más inteligente gracias a que puede acceder al conocimiento humano". 

"Anthropic, y otros pocos, son un lobby que, esencialmente, quieren que la IA no sea open source porque creen que es una tecnología intrínsecamente peligrosa"

Para LeCun, estos LLMs son una Wikipedia vitaminada, pero si no se ha cortado en el pasado hablando de rivales y jugadores en materia de IA, tampoco lo hizo en la feria parisina. "Si vas a bloquear una herramienta pensando que es muy peligrosa, estás en el oscurantismo medieval", aseguró el académico. Levy apostilló apuntando que básicamente "eso de descubrirnos una herramienta y luego quitárnosla de las manos es un comportamiento más típico de la iglesia católica llamando "hereje" a Galileo por sus teorías."

Porque, para LeCun, todo se resume en una palabra distinta a "peligro": "control". "Esta es la forma en la que ellos controlan el mensaje y lo que la gente puede o no puede hacer con sus herramientas. Si compras un boli, no quieres que la compañía que te lo vende te diga qué puedes escribir con él. Hay un límite con lo que las compañías pueden decirte sobre el uso de sus herramientas".

Al final, aquí LeCun no está teniendo en cuenta que estas compañías con modelos propietarios (cualquiera con un servicio propietario, en realidad) sí pueden dictar qué haces con las herramientas que licencias y cuándo pueden cortar el grifo. Lo estamos viendo hasta con videojuegos que las empresas te quitan de tu SSD cuando consideran que ya no debes tenerlo, pero ese es otro tema.

"Si compras un boli, no quieres que la compañía que te lo vende te diga qué puedes escribir con él"

Yann terminó su argumento apuntando que compartir conocimiento es cultura, que eso es bueno y que, aunque haya una contraparte negativa (compartir cultura también puede llevar a la radicalización), lo que no hay que hacer es controlar qué puede hacer la gente con las herramientas de IA. "Hay una gran arrogancia y complejo de superioridad en la idea de que sólo unos pocos son capaces de controlar la IA y restregárselo a las masas que no tienen acceso".

Si los LLMs no son la respuesta, cuál es

En su intervención, LeCun dejó claro que, para él, los LLMs no son el grial (como sí vendieron varios de los CEOs de empresas de IA que pasaron por los paneles de Vivatech). Estos modelos de lenguaje son una Wikipedia en esteroides y un "teclado" predictivo vitaminado. Hay dos cosas que Yann reconoce que los LLMs hacen muy bien: matemáticas y código, pero la revolución llegará con los verdaderos agentes y la IA física.

Para LeCun, lo que no estamos consiguiendo con los LLMs son dos cosas. "La primera es que, si quieres construir un sistema agéntico como aquellos de los que todo el mundo habla, no puedes hacerlo fiable sin que tenga la capacidad de anticipar el resultado y las consecuencias de sus acciones. La mayoría de nosotros tenemos la capacidad. Quizás algunos políticos no".

"Pero nosotros somos ciertamente capaces de anticipar el resultado derivado de nuestras acciones para planificar una secuencia de acciones con las que cumplir una serie de tareas. Eso es lo que es un modelo de mundo". LeCun comenta que hay que trabajar en modelos que predigan el estado futuro del mundo con la fórmula t + 1 en el que "1" puede ser 10 milisegundos, un segundo, un minuto o diez años. "Ese es un modelo de mundo".

Ahí está la complicación, ya que las empresas quieren llegar a ello a través de modelos de lenguaje que, como ya ha comentado, no dejan de ser teclados predictivos venidos a más y "nunca pueden predecir exactamente qué palabra seguirá a una secuencia de palabras". Y, si no pueden hacer eso, no pueden predecir los datos del mundo real

Pone como ejemplo la creación de vídeo. Argumenta que puede grabar una panorámica del escenario y el público, pero que si se para en cierto punto y pide a una IA que reconstruya lo que queda, fallará. Lo considera "un problema matemáticamente intratable porque no sabemos cómo representar distribuciones sobre un número infinito de resultados plausibles" y afirma que la idea es que la IA debería encontrar una representación abstracta de las observaciones y hacer predicciones en ese espacio de representación abstracta, pero "no intentar reconstruir todos los detalles que, en realidad, no son predecibles".

Precisamente, LeCun lleva trabajando en eso desde que salió de Meta. Confesó que se ha tirado 15 años trabajando en la idea de un aprendizaje autosupervisado mediante la predicción de vídeo, pero que falló durante la primera década. Después se le ocurrió dejar de perseguir esos modelos generativos que intentan predecir a nivel de pixel para pasar a ese trabajo abstracto y es donde está viendo progresos.

El problema es que no hay nada claro ahora mismo sobre este hecho y es más, en un panel que se celebró a continuación, CEOs de empresas de IA criticaron la postura de Yann, apuntando que menos decir lo que no está bien y más dar soluciones.

Pero bueno, más allá del "pique" que pueda haber, y más a título personal, fue un gusto escuchar a Yann LeCun y Steven Levy dialogando, y soltando dardos, sobre este campo al que tanto le queda por delante.

Imágenes | Xataka

En Xataka | El futuro de la geopolítica se juega en los modelos IA: el veto de Claude Fable 5 indica que Europa está en fuera de juego


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La noticia Yann LeCun, padrino de la IA: "Si bloqueas una IA porque crees que es peligrosa, estás en el oscurantismo medieval" fue publicada originalmente en Xataka por Alejandro Alcolea .



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Mythos vuelve solo para un selecto club de empresas estadounidenses. Y deja algo claro: quién controla la IA más potente del mundo

Mythos vuelve solo para un selecto club de empresas estadounidenses. Y deja algo claro: quién controla la IA más potente del mundo

Hace justo dos semanas contábamos cómo el gobierno de Estados Unidos bloqueaba dos de los modelos de IA más inteligentes del mundo: Claude Fable 5 y Mythos 5 mientras Anthropic prometía estar trabajando en ello para solucionarlo. Apenas 15 días después, la situación ha dado un primer giro: el Departamento de Comercio de EEUU ha autorizado la reactivación del modelo Claude Mythos 5, pero no para todo el mundo: solo para una lista cerrada de organizaciones estadounidenses consideradas "de confianza". 

Es un desbloqueo, pero con condiciones. De momento, sin noticias de Fable 5, el modelo más general y cercano para el usuario medio.

Qué está pasando. Como recoge en exclusiva Semafor, Howard Lutnick, secretario de Comercio de la administración Trump, ha enviado una carta formal a Anthropic con la buena nueva. La redistribución parcial de Mythos 5 llegará a un conjunto de más de 100 organizaciones estadounidenses que operan y defienden infraestructuras críticas que cuentan con el visto bueno del gobierno estadounidense.

Lutnick comunicó en su carta que Anthropic "se ha comprometido a trabajar con el gobierno de Estados Unidos en protocolos, estándares y lanzamientos futuros" de sus modelos. O lo que es lo mismo, que Anthropic ha pasado por el aro del gobierno, que ahora tiene voz para elegir cómo y a quién llegan sus modelos más avanzados. Como contrapartida, Mythos 5 está parcialmente de vuelta.

Por qué es importante. Porque nunca antes un modelo de IA se había visto sometido a tal escrutinio y requisito de aprobación gubernamental para ser distribuido, lo que establece un peligroso precedente: convertir los modelos de IA más avanzados como tecnología de exportación sujeta a control, como por ejemplo los semiconductores.

Y no afecta solo a Anthropic. OpenAI también ha lanzado en las últimas horas versiones de su nuevo modelo GPT-5.6 con restricciones controladas por el gobierno, como cuenta Sam Altman en X, donde pese a expresar su predilección por un lanzamiento generalizado, muestra su disposición a colaborar con la administración estadounidense en la autorización de modelos futuros. 

Contexto. El bloqueo del 12 de junio se produjo tras una advertencia de Amazon de una posible manipulación de los modelos de Anthropic con fines maliciosos, si bien también pesaron informes que apuntaban a su llegada de tapadillo a China. Antes del veto, Mythos 5 estaba disponible de forma limitada para una serie de organizaciones, entre ellas el gobierno de España. Tras el bloqueo, Anthropic envió un equipo de profesionales para que trabajaran codo con codo con el Departamento de Comercio y de la Oficina del Director Nacional de Ciberseguridad para encontrar una solución.

En detalle. La carta de Lutnick especifica que las organizaciones autorizadas (la lista no es pública) pueden usar el modelo en una suerte de "lista blanca": quien forme parte de ella tiene acceso, sea extranjero o no. Curiosamente todo esto está sucediendo sin que EEUU tenga una normativa formal para evaluar modelos de la IA, a diferencia de la ley de IA europea: el gobierno de Trump bloqueó primero y está construyendo las reglas sobre la marcha.

Este desbloqueo parcial no resuelve el problema para quienes están fuera de Estados Unidos: la lista de organizaciones autorizadas es exclusivamente estadounidense y el mecanismo de exención se basa en el control de exportaciones, por lo que cualquier entidad extranjera que quiera usar Mythos 5 requeriría una licencia específica que no existe. Así que otros gobiernos, empresas no estadounidenses y consumidores de fuera siguen sin saber si recuperarán estos modelos ni cuando porque Estados Unidos está actuando de forma unilateral. 

Sí, pero. Obviamente el desbloqueo es una buena noticia para Anthropic, pero deja varios frentes abiertos. El primero es qué pasa con Fable 5, el modelo de uso general, del que no hay fecha de retorno. El segundo es que la lista de organizaciones autorizadas no es pública y no se conoce qué criterios se han usado para la selección. En Europa varias voces ya han expresado su frustración, si bien el problema del viejo continente es otro: la dependencia tecnológica de terceros y la falta de un ecosistema de alternativas a la altura. 

De fondo subyace otro problema que enseñó la patita con el bloqueo de hace dos semanas y que el lanzamiento de GPT-5.6 ha confirmado: las empresas y modelos más punteros de IA en Estados Unidos tienen que pasar por el filtro gubernamental y desconocemos si será el modus operandi a partir de ahora. Si es así, esta forma de proceder puede ser un lastre en la carrera de la IA precisamente para el país que hoy lleva ventaja.

En Xataka | China tiene dos ideas para ganar la carrera de la IA: invertir un dineral y dejar a NVIDIA casi sin margen

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Portada | Xataka con Gemini


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La noticia Mythos vuelve solo para un selecto club de empresas estadounidenses. Y deja algo claro: quién controla la IA más potente del mundo fue publicada originalmente en Xataka por Eva R. de Luis .



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El caso Alibaba contra Claude: Anthropic acusa a China de usar 25.000 cuentas falsas para robar su IA mientras demandan a Microsoft por lo mismo

El caso Alibaba contra Claude: Anthropic acusa a China de usar 25.000 cuentas falsas para robar su IA mientras demandan a Microsoft por lo mismo

Hay algo difícilmente irónico en lo que ocurrió este 25 de junio de 2026. Un grupo de alrededor de 400 periódicos locales y regionales de Estados Unidos demandó a OpenAI y Microsoft por lo que llaman «robo sistemático y deliberado de cientos de miles de artículos» para entrenar ChatGPT y Copilot. Ese mismo día, Anthropic —cuyo propio modelo fue entrenado sobre datos de internet— dirigió una carta a los senadores Tim Scott y Elizabeth Warren acusando a la empresa china Alibaba de haber creado cerca de 25.000 cuentas fraudulentas de Claude para extraer datos de entrenamiento mediante decenas de millones de intercambios entre finales de abril y principios de junio de 2026. Lo cuenta Webb Wright en Gizmodo.

El titular se escribe solo: los mismos que construyeron sus modelos sobre el trabajo de otros llevan meses enviando cartas a Washington quejándose de que los chinos les hacen lo mismo a ellos.

Las dos denuncias del mismo día y lo que dicen de la industria

La demanda de los periódicos, presentada en el Tribunal de Distrito del Distrito Sur de Nueva York, es directa: OpenAI y Microsoft usaron sus artículos sin permiso para entrenar ChatGPT y Copilot, generando «cientos de miles de millones de dólares en valor de mercado» sin que los editores recibieran «ni un céntimo». Los demandantes representan casi 400 cabeceras de prensa local y regional en todo el país.

En paralelo, Anthropic argumenta que Alibaba usó cuentas falsas para realizar una práctica conocida en el sector como destilación adversarial: extraer conversaciones con un modelo avanzado a escala masiva para usarlas como datos de entrenamiento de un modelo propio. El resultado es que el nuevo modelo hereda parte de las capacidades del original sin haber pagado el coste de entrenamiento. Anthropic no acusa a Alibaba de nada que sea definitivamente ilegal según la legislación vigente, sino de violar sus condiciones de uso a escala industrial.

No es la primera vez. Anthropic ya acusó previamente a las empresas chinas DeepSeek, Moonshot y MiniMax de hacer lo mismo. OpenAI hizo lo propio con DeepSeek. La respuesta del gobierno de EE.UU. llegó en abril de 2026: el director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, Michael Kratsios, firmó un memorándum distinguiendo entre la destilación interna legítima (usar un modelo grande para entrenar uno pequeño propio) y las «campañas a escala industrial» para extraer capacidades de modelos ajenos, citando a China expresamente.

El argumento de la hipocresía y por qué no es tan sencillo

El paralelismo entre las dos historias del día no es accidental. Desde wwwhatsnew.com llevamos siguiendo el debate sobre derechos de autor en IA desde los primeros litigios en 2023, y la escalada de este año tiene una lógica que va más allá de la ironía.

Las empresas de IA americanas acusan a las chinas de destilación adversarial. Elon Musk admitió en mayo de 2026, bajo juramento, que xAI usó outputs de modelos de OpenAI para entrenar Grok, la misma práctica que OpenAI denuncia en DeepSeek. OpenAI lleva años argumentando que el scraping de internet es «fair use»; ahora los periódicos argumentan que no lo es. La coherencia del sector es, en el mejor de los casos, deficiente.

Pero hay una distinción que el memorándum de Kratsios intenta capturar: escala y propósito. Una empresa que entrena un modelo pequeño usando las respuestas de un modelo grande propio está haciendo ingeniería normal. Una empresa que crea 25.000 cuentas fraudulentas para extraer decenas de millones de intercambios en pocas semanas está haciendo otra cosa. Si la acusación de Anthropic sobre Alibaba es exacta, la diferencia de escala convierte la «destilación» en algo más parecido a un ataque coordinado.

La otra distinción relevante es Microsoft. Su nuevo modelo de razonamiento, MAI-Thinking-1, fue presentado en la conferencia Microsoft Build 2026 con un argumento explícito: fue entrenado «con absolutamente cero destilación», según Mustafa Suleiman, jefe de la división de IA. El argumento comercial subyacente es exactamente el que los editores de periódicos hacen desde hace dos años: si construyes con material ajeno, tienes responsabilidades que no tienes si construyes desde cero.

Una investigación previa de wwwhatsnew.com sobre el debate OpenAI-DeepSeek y la hipocresía del sector sigue siendo el mejor contexto para entender por qué esta acusación, aunque puede ser válida, llega con una credibilidad comprometida.

También hay que recordar que en la causa Anthropic vs. Steinberger/OpenClaw, la propia Anthropic cerró el acceso de terceros a Claude cuando el uso excedía lo que la empresa quería cobrar, en una jugada de plataforma que sus propios usuarios criticaron por inconsistente.

Mi valoración

Lo que más me convence de la denuncia de Anthropic es el nivel de detalle: 25.000 cuentas fraudulentas, decenas de millones de intercambios, un periodo de tiempo acotado. Ese tipo de acusación o es verificable o destruye la credibilidad de quien la hace. Que Anthropic la haya puesto en papel ante el Senado sugiere que tiene evidencia detrás.

Lo que más me preocupa es la instrumentalización política. La carta está dirigida a senadores que presiden el Comité Bancario, no al equivalente tecnológico. Eso sugiere que el objetivo primario no es litigar sino construir narrativa legislativa contra competidores chinos. El «robo» de capacidades de IA se convierte así en una pieza del debate más amplio sobre seguridad tecnológica y aranceles.

Lo más estructuralmente significativo es lo que esta escalada confirma sobre los «moats» en IA: son más débiles de lo que parecen. Si la destilación adversarial a escala funciona como describe Anthropic, entonces la ventaja competitiva de un modelo de frontera puede erosionarse en semanas mediante extracción masiva sistemática. Eso cambia el análisis de valor a largo plazo de las empresas de IA.

La pregunta a 12 meses es cuántos acuerdos de licenciamiento de datos como el de Disney-OpenAI (1.000 millones de dólares por acceso a personajes y catálogo) se firmarán como alternativa al litigio. El modelo de «pagamos en lugar de peleamos» puede ser más sostenible que los tribunales.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la destilación adversarial en inteligencia artificial?

La destilación es una técnica técnicamente legítima: un modelo grande entrena a uno pequeño mediante sus respuestas. La versión «adversarial» ocurre cuando una empresa usa cuentas falsas o extrae masivamente respuestas de un modelo ajeno sin permiso, violando sus condiciones de uso, para transferir capacidades a su propio sistema. El resultado es un modelo que hereda parte de las capacidades del original a bajo coste.

¿Tienen razón los periódicos que demandaron a OpenAI y Microsoft?

Eso lo decidirán los tribunales. La doctrina del «fair use» en EE.UU. admite el uso transformativo de material protegido, y varios fallos previos han sido favorables a las empresas de IA en casos de scraping. Sin embargo, la escala del uso y el impacto en el mercado de los publicadores son argumentos que los tribunales están empezando a tomar más en serio. El juez Vince Chhabria señaló en un caso anterior que la IA puede estar «obliterando el mercado» de los creadores originales, aunque sin pruebas concretas de daño.

¿Puede el gobierno de EE.UU. bloquear que empresas chinas usen modelos americanos para destilación?

El memorándum de Kratsios de abril de 2026 señala la intención de tomar medidas, incluyendo «asociación con empresas privadas» para prevenir estas campañas. En la práctica, las herramientas disponibles son limitadas: controles de exportación sobre el hardware de entrenamiento (que ya existen), restricciones de acceso a APIs (que las empresas ya aplican por sus condiciones de uso), y potencialmente sanciones comerciales. Ninguna de estas medidas cierra completamente la brecha.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí