Desafíos éticos y antropológicos en la era de la inteligencia artificial

Lic. Esp. Eric Bettros

Licenciado en Psicología – Especialista en Ciencias Sociales, Psicoanalisis y Educacion (Flacso)

Introducción

"La transmutación de todos los productos de la actividad humana en mercancías solo puede llevarse a cabo con el advenimiento de la sociedad industrial."

(Horkheimer 2007. p 48)

Es difícil identificar los procesos de los que solo conocemos sus efectos, porque muchos de ellos son imposibles de discernir y escapan a una discriminación clara. Lo que caracteriza a estas transformaciones, en general silenciosas, es que es imposible fechar con precisión los primeros signos de sus manifestaciones. Inicialmente solo observamos un conjunto de hechos profusos que, en tanto acontecimientos, dan lugar a los eventos de la historia. En palabras del filósofo francés Eric Sadin:

“las representaciones colectivas evolucionan con lentitud y casi sin hacer ruido. Es difícil identificar los procesos que presiden a sus modificaciones porque muchos de ellos son bastante imposibles de discernir y escapan a una discriminación clara. Lo que caracteriza a estas transformaciones, en general silenciosas, a diferencia de nuestras experiencias personales, es que generalmente es imposible fecha con precisión los primeros signos de sus manifestaciones, porque nunca hay un único acontecimiento que sea su causa, sino una profusión de hechos que,

actuando de un modo más o menos concertado y según duraciones

heterogéneas, contribuyen a renovar subrepticiamente las percepciones. “(Sadin 2020. P. 261)

Esto hace que cualquier análisis sea menos que aproximativo y peque en constituirse de anacrónico al momento de su exposición. Sin embargo, es necesario poner palabras a lo que la hipermodernidad vuelve empuje. Constituir discurso allí donde prima el imperio del slogan y los imperativos “happy-cráticos” (Davies 2015). Estos carecen de una apropiada captación simbólica en el discurso y sabemos que es imposible divorciar este concepto del de lazo social. Quizá sea por ello que asistimos a una progresiva y acelerada sospecha de los discursos y con ello a una atomización de los lazos (Salelc 2010 p. 30).

En el presente trabajo nos proponemos analizar las incidencias de la denominada Inteligencia Artificial en la dimensión de la vida cotidiana, y cómo esta se ve transformada a partir de los dispositivos tecnológicos que propician una asistencia en las decisiones diarias, desde qué ruta tomar para llegar a un destino determinado, hasta un programa de alimentación y entrenamiento. Asimismo, analizaremos la industria que, sirviéndose de estas tecnologías, realiza promesas que parecen trascender los límites de lo humano, tales son la aparente posibilidad de “resucitar” a los seres queridos (a través de los denominados “griefbots”).

1. Aproximaciones teóricas sobre el concepto de “Inteligencia Artificial” 

“Es un mito que los sistemas no humanos son análogos a la mente humana” (Crawford 2022 p. 23)

La inteligencia artificial (IA) es un concepto que, a pesar de su aparente novedad en el discurso contemporáneo, tiene raíces históricas profundas que se remontan a principios del siglo XX. Si bien la popularidad de la IA ha crecido exponencialmente en las últimas décadas debido a los avances en poder computacional y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos, su génesis y evolución están fuertemente influenciadas por los desarrollos matemáticos y filosóficos previos, que datan de mediados del siglo XX y, en algunos casos, incluso de la antigüedad. En el presente apartado realizaremos una breve historia de la I.A siguiendo, fundamentalmente, dos lecturas: los aportes de la Ing. Consuelo López (López 2024) y los desarrollos teóricos de Kate Crawford (Crawford 2022).

1.1 Breve historia de la Inteligencia Artificial (I.A)

El nacimiento formal de la IA puede rastrearse hasta el trabajo de pensadores como Alan Turing, quien en 1936 presentó su famosa máquina de Turing, un modelo abstracto que sentó las bases del concepto de computación y, por ende, de la automatización de procesos cognitivos.

En sus primeros días, la IA se enfocaba principalmente en la simulación del razonamiento humano, un desafío que involucraba la creación de algoritmos simbólicos o de reglas explícitas que representan el pensamiento lógico y matemático.

Estos sistemas estaban diseñados para resolver problemas bien definidos, como teoremas matemáticos, mediante la aplicación de reglas deterministas preestablecidas. En esta etapa, el desarrollo de la IA se centraba en tareas de optimización y procesamiento lógico, utilizando máquinas capaces de ejecutar cálculos complejos a una velocidad inalcanzable para los seres humanos. Sin embargo, estas primeras aproximaciones a la IA, aunque impresionantes, eran limitadas en su capacidad para abordar la ambigüedad o las situaciones no estructuradas, ya que dependían de las reglas preprogramadas y no contaban con mecanismos para aprender de los datos o adaptarse a nuevos contextos. (López 2024. P. 18-20)

A medida que los avances tecnológicos hicieron posibles procesadores más rápidos y la manipulación de mayores volúmenes de datos, la inteligencia artificial comenzó a incorporar el aprendizaje automático (machine learning, en inglés), lo que permitió a los sistemas no solo ejecutar tareas predefinidas, sino también mejorar su rendimiento con el tiempo, basándose en experiencias previas y en la capacidad de generalizar patrones. El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado fueron paradigmas clave en esta transición, permitiendo que las máquinas pudieran realizar tareas de clasificación, predicción y recomendación con una mayor precisión a medida que se les proporcionaban más ejemplos. Este enfoque dio lugar a la creación de algoritmos como las redes neuronales artificiales, que imitan, en términos muy básicos, la forma en que el cerebro humano procesa la información.

El trabajo pionero de Alan Turing, que en la década de 1940 desarrolló una serie de teorías fundamentales sobre la computación y la simulación de procesos mentales, es de especial relevancia. Su propuesta de la Prueba de Turing, presentada en su artículo de 1950 "Computing Machinery and Intelligence", introdujo un criterio mediante el cual se podría determinar si una máquina es capaz de exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano. La prueba, aunque no perfecta ni definitiva, se convirtió en un marco central para el debate sobre la inteligencia de las máquinas y continúa siendo una referencia clave en la filosofía de la IA. En este sentido, la IA temprana no solo era un campo técnico, sino también filosófico, explorando cuestiones sobre la naturaleza de la conciencia y la distinción entre lo humano y lo artificial. (López 2024. P. 21-23)

A lo largo de las siguientes décadas, la inteligencia artificial vivió un ciclo de optimismo y desilusión. Durante las décadas de 1950 y 1960, el campo de la IA se encontraba en un período de gran entusiasmo, impulsado por el trabajo de pioneros como John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell y Herbert A. Simon. Sin embargo, este optimismo se vio opacado por las limitaciones tecnológicas de la época y la falta de

avances significativos en la creación de máquinas verdaderamente inteligentes, lo que dio paso a la denominada primavera de la IA. En las décadas de 1970 y 1980, el campo sufrió un golpe considerable, conocido como el invierno de la IA, caracterizado por el estancamiento en la investigación y la disminución de la financiación, debido a la falta de resultados tangibles que justificaran las altas expectativas. (López 2024. P. 22). El cambio radical en las décadas posteriores, impulsado por los avances en algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos, reactivó el desarrollo de la IA y permitió la creación de sistemas mucho más sofisticados.

En el siglo XXI, la IA ha dejado de ser una disciplina teórica para convertirse en una tecnología omnipresente, presente en numerosos sectores como la medicina, la economía, las finanzas, la seguridad, el transporte e incluso el arte. Prima el optimismo digital sobre la caducidad analógica. En este sentido, se observa que mientras la producción analógica encontraba cierta limitación (ya sea por las posibilidades de acción o preservación), los datos son virtualmente infinitos (López 2024. P. 35)

López destaca cómo la IA ha dejado de ser simplemente una herramienta pasiva para convertirse en un agente autónomo, capaz de realizar tareas complejas como el diagnóstico médico, la predicción de mercados financieros, la gestión de la infraestructura urbana y la creación de obras artísticas (López 2024. P. 35). Este salto hacia sistemas autónomos ha abierto un abanico de posibilidades, pero también ha generado nuevos desafíos éticos, legales y sociales. El concepto de autonomía de la máquina plantea la pregunta crucial sobre hasta qué punto las máquinas deben tener la capacidad de tomar decisiones que impacten a los seres humanos, especialmente cuando estas decisiones pueden implicar riesgos significativos.

Uno de los puntos clave de la obra es la reflexión sobre los dilemas éticos derivados del desarrollo de sistemas de IA autónomos. La discriminación algorítmica, en la que los sistemas de IA perpetúan o amplifican sesgos existentes, y el desempleo estructural provocado por la automatización de trabajos son dos de los principales problemas a considerar. La autora subraya la necesidad de establecer marcos éticos y regulaciones claras para guiar el desarrollo de la IA, con el fin de minimizar sus efectos adversos y garantizar que las decisiones tomadas por las máquinas estén alineadas con los valores humanos fundamentales. De esta manera, los avances en la IA no solo requieren un enfoque técnico, sino también una consideración filosófica profunda sobre su impacto en la sociedad, la economía y la identidad humana. (López 2024. P. 38-39)

1.2 ¿Qué entendemos por Inteligencia Artificial (IA)?

Más allá de sus avatares históricos, prima la conceptualización de que la I.A se caracteriza por su “inteligencia” y su “artificialidad”. Siguiendo a Crawford, afirmamos que la misma no es artificial ni inteligente (Crawford 2022 p. 29). Según la autora, posee forma corpórea, está hecha a partir de recursos naturales, combustible, mano de obra, infraestructura y una logística. No se trata entonces de una entidad abstracta, sino por el contrario, de una producto técnico e industrial. Al respecto, citamos: “Los sistemas de I.A no son autónomos, racionales, ni capaces de discernir algo sin un entrenamiento extenso y computacionalmente intensivo (…) son, al fin y al cabo, diseñados para servir a intereses dominantes ya existentes. En ese sentido, la I.A es un certificado de poder (Crawford 2022 p. 29). Vale decir, que debemos pensar a la I.A como una industria de extracción (Crawford 2022 p. 37), que depende de la explotación de recursos naturales, y agregamos, humanos.

Siguiendo a la autora, consideramos que el término I.A obedece a tendencias publicitarias, más propias del marketing que de investigación académica rigurosa, siendo un término más acertado el de aprendizaje automático, (Crawford 2022 p. 30). No obstante, y con el fin de generar un desarrollo coherente y accesible, el presente trabajo continuará utilizando la nomenclatura I.A, pero advirtiendo su origen y particularidad.

La I.A, por lo tanto, es una idea, una infraestructura, una industria, una forma de ejercer poder y una manera de ver (Crawford 2022 p. 42). Tal como dijimos, no se trata de una fuerza incorpórea o abstracta, sino que se trata de una infraestructura que está transformando la Tierra, a la vez que altera la forma en que nos relacionamos y entendemos los procesos humanos. La dificultad creciente o hasta utópica de poder conservar la privacidad de nuestros datos da cuenta de la fuerte presencia de un capitalismo de vigilancia vigente (Crawford 2022 p. 40). Es irónico que, en la época de la tecnología digital, lo analógico se torne más seguro y menos franqueable.

6.1.4.3. Startup y aplicaciones (Apps) de reconocimiento emocional

En el contexto de los startups y las aplicaciones (apps) de reconocimiento emocional, nos parece esencial entender cómo la convergencia de la inteligencia artificial (IA), la tecnología móvil y el análisis de datos ha dado lugar a un sector en auge en las últimas décadas. Estas tecnologías han buscado, capturar y analizar emociones humanas para mejorar las experiencias de usuario, influir en el comportamiento del consumidor y, más recientemente, abordar el bienestar psicológico (Crawford 2022 p. 233-236). La historia de los startups en este campo está vinculada a una creciente demanda por parte de las empresas, especialmente en los sectores de marketing, recursos humanos, salud mental y entretenimiento, de poder medir y responder a las emociones de los usuarios de manera más precisa y personalizada. Asimismo, es utilizada por empresas en sus procesos de selección de personal. Citamos a Crawford, a propósito de lo mencionado: “HireVue, la compañía de contratación por medio de Ia que tiene como clientes a Goldman y Sachs, Intel y Unilever, usa aprendizaje automático (I.A) para evaluar pistas faciales que le permitan inferir la idoneidad de una persona para un trabajo. En el 2014 la compañía lanzó su sistema de I.A para extraer microexpresiones, tonos de voz y otras variables a partir de experiencias y entrevistas filmadas”. (Crawford 2022 p. 235)

Las primeras iniciativas en este ámbito surgieron en la década de 2000, cuando los primeros startups comenzaron a explorar cómo los algoritmos podían ser utilizados para analizar las expresiones faciales, el tono de voz o incluso los movimientos corporales y asociarlos a estados emocionales. Empresas como Affectiva¹, fundada en 2009, fueron pioneras en el desarrollo de tecnologías de reconocimiento facial para identificar emociones como la felicidad, tristeza, sorpresa o enojo”. (Crawford 2022 p. 257). Con el tiempo, otras compañías comenzaron a expandir este concepto, incorporando datos biométricos, como la frecuencia cardíaca o la actividad cerebral, a sus sistemas de análisis emocional. Este tipo de aplicaciones encontró aplicaciones en áreas tan diversas como la publicidad dirigida, donde las emociones se utilizan para ajustar los anuncios en tiempo real según la reacción del espectador, o en la salud mental, con aplicaciones que intentan evaluar el bienestar emocional de los usuarios a través de sus interacciones con sus dispositivos. (Freitas 2025)²

Algo que nos parece interesante destacar es el paradigma que subyace al reconocimiento de emociones humanas. Se sostiene que las mismas son enteramente biológicas, que siguen patrones definidos y pueden ser categorizadas. Pero esto no es más que una teoría, no una verdad taxativa. Crawford cita a Barret, quien afirma:

“Muchos de los modelos más influyentes de nuestra ciencia asumen que las emociones son categorías biológicas impuestas por la naturaleza, de modo que las categorías emocionales son reconocidas, en vez de construidas por la mente humana”. (Crawford 2022 p. 268) Vale decir, se toman los procesos humanos como ajenos a una historia, cultura, como una construcción humana. Se asume que las categorías emocionales están determinadas, en lugar de pensarlas como emergentes, históricas y relacionales. En este sentido, sostenemos que estas prácticas simplifican el universo humano. Traducen las emociones humanas en paquetes de datos que pueden codificarse y compartirse en el mercado. En palabras de Crawford: “Las IA. Están buscando extraer las experiencias mutables, privadas y divergentes de nuestros yoes corporales, pero el resultado es una caricatura que no consigue capturar los matices de la experiencia emocional en el mundo” (Crawford 2022 p.271). Esta aseveración nos permite introducir como uno de los usos contemporáneos para la I.A llamada “Resucitación digital” lleva la digitalización de las emociones y reacciones humanas al extremo.

1.3. La Memoria Digital y la Conservación Post-Mortem

Desde los primeros avances en la fotografía y la conservación de recuerdos (Sontag, 1977), la humanidad ha buscado formas de perpetuar la presencia de los seres queridos tras su fallecimiento. Durante los siglos XIX y XX, las imágenes post-mortem y los obituarios eran los medios principales para preservar la memoria de los difuntos (Benjamin 2011. 107). Sin embargo, con el advenimiento de las tecnologías digitales, la conservación de la memoria se trasladó al ámbito virtual.

En las primeras etapas de Internet, las plataformas digitales como foros de discusión y páginas de memoria (siguiendo la más conocida “Imemories”) comenzaron a ofrecer un espacio para la preservación de recuerdos, fotografías y textos sobre los difuntos. La incorporación de redes sociales, particularmente Facebook en la década de 2000, supuso un avance significativo en la creación de perfiles digitales memoriales, lo que dio lugar a un debate sobre las implicaciones emocionales y filosóficas de estas prácticas (Mossberger, Tolbert, y McNeal, 2008).

1 Para más información se puede buscar en https://www.affectiva.com/                                     2 Why People Resist Embracing AI. En Harvard Business magazine

Con la llegada de la inteligencia artificial (IA), el concepto de "resucitar" a los muertos mediante aplicaciones digitales adquirió una nueva dimensión. Los desarrollos en IA durante las últimas dos décadas han permitido la creación de algoritmos capaces de procesar grandes volúmenes de datos, replicando patrones de comportamiento, comunicación y expresión de los individuos en vida (Crawford 2022 p. 235). Estos avances han posibilitado la creación de aplicaciones que simulan la interacción con personas fallecidas, emulando conversaciones y comportamientos a partir de datos previamente recopilados. Mencionaremos a continuación una breve línea de tiempo con la emergencia de las Startups y apps más relevantes:

La primera aplicación conocida para facilitar el diálogo con los muertos es Eternime, lanzada en 2014. Esta plataforma utiliza inteligencia artificial generativa para crear una representación digitalizada de un individuo, permitiendo a los usuarios interactuar con una versión virtual del fallecido a través de mensajes, grabaciones y otros tipos de comunicación. La página web oficial de Eternime nos recibe con una pregunta: ¿Quién quiere vivir para siempre? (en Inglés: Who wants to live forever?). la presentación busca instalar un mensaje: la tecnología es el medio para vivir por siempre.

Para la creación de la réplica digital, Eternime recopila datos de las interacciones previas del usuario, tales como mensajes de texto, grabaciones de voz y publicaciones en redes sociales. Esta información es procesada por algoritmos de IA para reconstruir patrones de comportamiento y estilo de comunicación, lo que posibilita que los seres queridos puedan "dialogar" con una simulación del difunto después de su muerte.

Un ejemplo destacado en esta evolución tecnológica es Replika, lanzada en 2017. Originalmente concebido como una herramienta de desarrollo personal, Replika se transformó en una plataforma mediante la cual los usuarios pueden interactuar con versiones digitalizadas de seres queridos fallecidos. A través de algoritmos de IA, la aplicación es capaz de aprender y adaptarse al usuario, permitiendo que la interacción evolucione con el tiempo (Luka, Inc., 2020). Para los ingenieros de Replika, estas interacciones no deben entenderse como simples reproducciones de recuerdos, sino como la creación de entidades conversacionales dinámicas capaces de establecer relaciones con los usuarios (Luka, Inc., 2020).

StoryFile, lanzada en 2018, incorpora tecnologías de IA y video para crear experiencias de conversación interactivas y personalizadas con personas fallecidas.

Mediante la grabación de testimonios en video, la plataforma permite a los usuarios dejar un legado digital que puede ser interactuado en el futuro. A través de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y análisis de video, StoryFile afirma que su tecnología permite que los usuarios mantengan un diálogo con las grabaciones de sus seres queridos.

HereAfter AI, fundada en 2020, ofrece una plataforma que permite crear avatares digitales a partir de entrevistas grabadas, utilizando IA para simular la presencia y comportamiento de los difuntos en interacciones posteriores. A través de este proceso, los familiares pueden "conversar" con una representación virtual del ser querido fallecido, que replica su estilo comunicacional y patrones de respuesta en función de los datos recopilados durante su vida.

La plataforma MyHeritage, con su función Deep Nostalgia, lanzada en 2020, emplea IA para animar fotografías estáticas de personas fallecidas. Aunque no está específicamente orientada a la creación de réplicas conversacionales, esta herramienta ha sido utilizada en diversos contextos como una forma de revivir la imagen de familiares y amigos, generando una representación visual en movimiento que recrea brevemente el rostro de los difuntos.

1.4. Particularidades, y funciones de las plataformas

El desarrollo de tecnologías denominadas “deepfakes” y “la realidad aumentada” (RA) para simular no solo la voz y las interacciones, sino también la presencia visual de los fallecidos ha permitido un inusitado nivel de realismo en las réplicas digitales.

Sin duda este tipo de procesamiento de datos y armado de clones digitales producen serias inquietudes éticas y regulatorias. Si bien estas representaciones buscan ser una apoyatura en los procesos de duelo, surgen interrogantes sobre los procesos de mediación presentes en estas plataformas. Asimismo, parece ser fundamental sostener la necesidad de obtener el consentimiento previo de los difuntos o de sus familiares en el proceso de creación de estas representaciones (Chesney & Citron, 2019). La Psicóloga americana Sherry Turkle afirma que la interacción con una versión digital de un ser querido fallecido puede modificar los procesos naturales de duelo, dificultando el cierre emocional necesario para los sobrevivientes. La creación de estas representaciones digitales pone en cuestión la autenticidad de las interacciones, pues la recreación de los rasgos y patrones de comportamiento de un individuo puede generar una ilusión de continuidad que, en última instancia, se reduce a una simulación. (Turkle 2011 p. 30-43).

A medida que las tecnologías de IA y los medios digitales continúan avanzando, el futuro de las aplicaciones destinadas a "resucitar" a los seres queridos parece estar en constante expansión. En este contexto, resulta crucial considerar las implicaciones de la digitalización de la muerte y la memoria, ya que no solo afectan la forma en que los individuos experimentan el duelo, sino que también plantean interrogantes sobre el control, el consentimiento y la ética en la creación de representaciones digitales de los fallecidos.

2. El Mito de la Nube digital y el delirio técnico transhumanista

“La muerte es un gran consuelo. La inmortalidad sería el peor castigo. Cualquier forma de inmortalidad sería el infierno. El cielo si durara mucho sería el infierno también. Cualquier estado perdurable es la desdicha. Quizás una de las mayores virtudes de la vida es que todo es efímero”. (J.L. Borges 1978)

En las últimas décadas se ha enfatizado el hecho de que la digitalización es un medio de eternización. Se construye un mito: lo digital, “la nube” es imperecedera. Lo digitalizado no está sometido al deterioro del tiempo. Es interesante ver como insiste esta lógica en diferentes contextos. Lo analógico, afectable por la caducidad, debe ser reemplazado por lo digital. En dicha lógica, el ser humano, devenido objeto de consumo, también debe ser eternizado. ¿Pero es realmente así?, ¿acaso lo digital es intangible o etéreo?, ¿no depende de grandes servidores susceptibles de filtraciones, borramientos o distorsiones? Pensamos que instalar estas ideas es inquietante y empobrecedor. A propósito del “mito digital” el filósofo alemán Boris Groys afirma:

“Por eso muchas personas creen que, tras la muerte de sus cuerpos analógicos, sus cuerpos virtuales sobrevivirán en algún lugar de una nube digital, desde donde podrán ser convocados nuevamente a la tierra por cualquier usuario. Hoy en día la nube digital sustituye al cielo tradicional, del mismo modo en que Google ocupa el lugar de la memoria divina. Aquí la energía que activa los cuerpos virtuales y digitales no es otra que la electricidad. A diferencia de lo que sucede con el museo, como usuarios no noes es posible acceder a internet de manera directa. Nos conectamos solo si encendemos nuestras computadoras y teléfonos móviles (…) invocamos un ser digital, pero nos encontramos como el médium”. (Groys 2023 p. 60)

¿Se trata acaso de un delirio tecnocientífico?, respondemos con esta cita: “Se puede estimar que nuestra civilización padece de una especie de delirio técnico y que los progresos de la ciencia rompen cada vez más con la realidad y las posibilidades naturales (…) como si las creaciones de nuestros ingenieros nos hubieran hecho perder la medida humana (Gusdorf 1960 p. 22-23)

El filósofo argentino Maximiliano Zeller relacionada el delirio de la técnica con un discurso que ha cobrado relevancia en los últimos años: el transhumanismo. Define estas ideas como: “La mejora de la especie humana por medio de la eliminación de todas las enfermedades y sufrimiento humano e incluso el mejoramiento de las capacidades humanas mediante la tecnología o biotecnología, incluyendo la modificación genética y la extensión de la vida en forma indefinida”. (Zeller 2024 p 69)

Siguiendo al autor, el transhumanismo se caracteriza en primer lugar por adoptar un enfoque racionalista, voluntarista y utilitarista de la naturaleza, la vida y la inteligencia humana. Esto no significa que confía plenamente en el poder de la razón y la ciencia para comprender el mundo y resolver todos los problemas. Cree que, mediante la aplicación de la tecnología y el conocimiento científico, el ser humano puede superar sus limitaciones biológicas actuales y mejorar su condición. Así, el transhumanismo tiene una visión optimista sobre el progreso tecnocientífico y su capacidad para llevar a la humanidad a un nuevo estadio evolutivo (Zeller 2024 p. 72)

Zeller realiza una oportuna diferenciación entre lo que él llama transhumanismo académico del transhumanismo corporativo. La fundamentación de este último es un materialismo tecnocientífico, en donde el utopismo tecnológico, de la mano de las grandes corporaciones capitalistas, convierten la búsqueda de la inmortalidad y la eliminación del sufrimiento y envejecimiento en nuevas mercancías para comercializar (Ibidem). Al enarbolar la bandera de los beneficios de la tecnociencia para desentrañar las verdades del ser humano como un ser biológico, reduce la experiencia humana a su mera constitución biológica, marcada por los determinismos genéticos y divorciándola de su constitución histórica y cultural. Por otro lado, observamos un riesgo. Si el objetivo último es la salvación y la erradicación de la caducidad y de la muerte, se pueden empezar a justificar las acciones cometidas como medios para la consecución de dicho fin. al decir de Zeller: “ningún costo es alto si el destino es la eterna felicidad” (Zeller 2024 p. 88)

Los postulados de la corriente transhumanista corporativa apelan a necesidades de ciertos estratos socioeconómicos (preferentemente elitistas) que, discurso mediante, las tornan universales. El autor cita el ejemplo de Elon Musk, quien sostiene que mejorar al ser humano es crear una colonia en marte o generar más unidades de autos autoconducidos (Zeller 2024 p. 90). Pero esto contrasta con las necesidades de las personas de países en situación de vulnerabilidad en donde mejorar su existencia sería brindarles un mejor acceso a condiciones básicas de vida, como la electricidad, el agua o el transporte. Parecería ser que estos “discursos con brillantina” buscan obnubilar antes que crear soluciones concretas, dado que estas no serían rentables.

Este modo digerido de pensamiento, en donde todo se establece en dicotomías simplistas del tipo: “problema-solución” supone que las vicisitudes humanas son algo fijo a-dinámico, no sujeto a variaciones u opacidades. En palabras de Zeller:” el solucionismo tecnológico nunca nos podrá dar una respuesta fácil ni nos podrá librar de todos los problemas y el sufrimiento del ser humano ya que estos suelen involucrar dilemas moralmente insolubles. Sin ir más lejos, no está nada claro que la inmortalidad sea mejor que la mortalidad (Zeller 2024. p 80).

El empuje tecnocientífico, reduciendo la vida a su vertiente biológica, descuida sus aspectos cualitativos. Asimismo, la historia humana queda reducida a una mera perspectiva cronológica. La reificación humana lleva a una reificación del mundo, y con este, a un intento de eliminación del tiempo.

3. Muerte, eternidad y tiempo: El “Porsiemprismo”

“Cuando nada termina nunca, los sentimientos asociados a los finales son silenciados”.

Grafton Tanner (Tanner 2024)

El filósofo estadounidense Grafton Tanner, sostiene que vivimos en la era de la “porsiemprización”, término acuñado para describir los procesos eternización y eterna presentificación del mundo (Tanner 2024 p. 41). Tanner afirma que el proceso de “porsiemprización” se dio como resultado luego del desencanto producido con el mito moderno del progreso: “puesto que el progreso envejeció pobremente y acabó convirtiéndose en un mito poco fiable, se necesitaba de algo que resolviera la reacción por la nostalgia (…) sería preciso encontrar otra manera de mantener la nostalgia a raya, una que no dejara el pesado atrás, pero que al mismo tiempo se rehusara a abrazar el futuro. Prometería eliminar la posibilidad de pérdida manteniendo vivo el pasado en el presente (Tanner 2024 p. 41).

Lo que el mito del progreso no extingue con su empuje hacia adelante y el imperativo de “dejar ir”, parece ser alcanzado por estos dispositivos que operan al borrar toda discontinuidad. Si bien ambos parecen contradictorios, buscan el mismo fin, mantenernos siempre ávidos de lo que pueda ofrecerse.

³ Original del ingles: That's why we don't just digitize your old home movies and photos to be playable now—we foreverize. Fuente: https://www.imemories.com/about

Tanner realiza una diferenciación entre preservar, restaurar y “porsiemprizar”. La preservación comienza con el impulso de guardar cosas. Sustraemos un objeto de su entorno y lo colocamos detrás de un cristal. Buscamos congelarlo en el tiempo, bajamos la temperatura hasta el punto de detener toda actividad orgánica. Lo metemos en una bóveda, lo ubicamos junto a otra colección de objetos y los acomodados de manera visible para admirarlos. Esto supone un dilema, uno desea poder interactuar con la cosa preservada, vivir con ella, pero esta debe ser protegida del tiempo, debe existir cerca y lejos a la vez. (Tanner 2024 p. 49-50).

La restauración, por su parte, implica sacar brillo a algo viejo para hacer que luzca nuevo o mejor que nuevo. Pero la cosa restaurada dura un tiempo y después necesita ser restaurada otra vez. (Tanner 2024 p. 49-50).

El “porsiemprismo” sostiene que lo viejo no puede simplemente ser preservado o relanzado: debe ser revivido, hay que darle nuevas historias, hay que des-envejecerlo para ofrecer la ilusión de vitalidad, debe ser actualizado, reiniciado. (Tanner 2024 p.49- 50). Lo interesante de la expresión utilizada para describir este proceso radica en su origen. Según el autor, fue tomada de la página web de “Imemories”, en donde afirman que no buscan solo preservar los datos, fotos y memorias sino “porsiemprizarlos”³.

En términos del porsiemprismo, los límites sin un problema a resolver y las corporaciones tecnológicas se posicionan cada vez más como competentes solucionadoras de problemas. En palabras de Tanner: Para resolver los límites de la caducidad del tiempo, incluida la muerte, primero reducen la vida a datos y luego prometen al público que estos datos serán aplicados y animados mediante inteligencia artificial (…) aquí la lógica del reebot se aplica a la vida humana: una persona muerta puede continuar viviendo a través de un medio tecnológico. (Tanner 2024 p 58).

Ahora bien, en la selección de datos se omiten, generalmente, discusiones, conflictos, tensiones, enfermedades. Esto no nos sorprende, dado que buscamos recordar “lo mejor” de esa persona, aquellas acciones que dejaron marcas en nosotros y nos permitieron armar un relato de esa persona. Pero esta selección, lejos de resucitar a la persona que fue, crea un clon prêt-à-porter. Un doble reducido a una imagen. Parece censurarse de aquella todo lo que no entre en el único relato que decido coagular y repetir.

En un acto “porsiemprista” Amazon articuló las posibilidades de la inteligencia artificial con hechos concretos. En una conferencia, el científico Rohit Prasad sentenció: “Si bien la inteligencia artificial no puede eliminar el dolor de la pérdida, sin duda puede hacer que los recuerdos perduren” (Prasad 2022). Luego de esto, compartió un video con la audiencia en donde se observaba a un niño junto a un dispositivo “Alexa”. El niño le solicita a la máquina que “su abuela le lea un cuento” (vale aclarar que su abuela ya había fallecido). Acto seguido, y sin la menor resistencia, la I.A le contestó afirmativamente y comenzó a leerle el cuento con la voz replicada de su abuela. Prasad sostuvo que la I.A, entonces, permite desarrollar relaciones personales duraderas (gracias a un nuevo chip de empatía) utilizando menos de un minuto de un audio real de la persona para imitar su voz⁴ (Prasad 2022).

Podemos observar que no solo se trata de preservar datos, porsiemprizarlos, sino también hacerlos hablar. Se nos dice que los datos deben seguir interactuando con nosotros, elidiendo el sentido de lo vivo y lo muerto con esa información que ha de ser extraída y vendida a los publicistas (Tanner 2024. p109)

⁴ Puede verse el video completo en: https://www.youtube.com/watch?v=22cb24-sGhg 

⁴ Puede verse el video completo en: https://www.youtube.com/watch?v=22cb24-sGhg 

¿Cuál es el efecto de la porisiemprización? Para Tanner es la eliminación o censura de la nostalgia. La nostalgia es la capacidad de extrañar un objeto, a partir de ubicar una lejanía (física, espiritual, ideal, emocional, etc.), una distancia. En su ausencia lo evocamos y buscamos a través de diferentes mediaciones. Pero si el objeto no nos deja nunca, si está continuamente presente la nostalgia no aparece. El porsiemprismo, por su parte, nos implorará que revivamos el pasado y que evitemos que muera otra vez, con el fin de mantener el capitalismo y su promesa de “ahora para siempre” en un presente perpetuo. (Tanner 2024. P 120)

El porsiemprismo no es, sin embargo, un signo de nuestra época. Podemos ubicar sus efectos luego de la Segunda Guerra Mundial. En este caso, nos parece nos parece un hallazgo asombroso las observaciones que realiza Max Horkheimer, miembro fundador de la Escuela de Frankfurt, sobre este proceso que, denominamos porsiemprismo, pero que, para este autor, es una faceta más de la reificación y deshistorización humana:

“El individuo ya no tiene historia personal. A pesar de que todo cambia, nada se mueve (…) es lo que quiere decir la reina de la obra “Alicia, a través del espejo”: es preciso correr lo más que uno puede para permanecer en el mismo sitio”, o bien, como lo expresa Lombroso en su poema:

Calvados a nuestro orgullo, como ruedas a ejes de hierro, nos agotamos en giros eternos, siempre errantes y siempre aquí” (Horkheimer 2007. P 153)

4. Tecnología y piedra filosofal, viejas promesas, nuevos relatos

El devenir de lo digital se erige como una instancia de orientación de los comportamientos destinada en todo momento a ofrecer marcos de existencia individual y colectivos que se suponen los mejor administrados. Una gobernanza indefinidamente dinámica y sin fallas de los asuntos humanos. Ya no se trata del hecho, de su valoración o su reflexión, sino de que la indicación “sirva”, sea “útil”. Una época desabonada del Inconsciente y de lo que cojea. De allí la dificultad para agujerear estos saberes que se presentan como completos en una época que reniega de la castración. No obstante, ante la cerrazón, el síntoma se vuelve un modo de resistencia, un alto frente al Todo, un agujero en el saber, produciendo una verdad. A diferencia de la exactitud, la verdad no se presenta bajo ningún referente estable. Apela a un esfuerzo de aprehensión que nunca se consuma y sobre el cual regularmente debemos ponernos de acuerdo, dentro de la diversidad de las subjetividades existentes, al margen de toda imposición unilateral que amordace nuestro derecho de palabra. En palabras de Sadin:

“La aletheia algorítmica procede de un poder de revelación que promete ejercer su ingenio a lo largo de un continuum sin costuras que va desde el menor detalle de nuestras existencias hasta las situaciones colectivas como ninguna otra instancia tutelar simbólica lo había podido hacer hasta ahora”. (Sadin 2020. p.101)

Desde el Psicoanálisis, la verdad no es igual a certeza ni garantía. No hay otro materialismo que el del lenguaje y la palabra. Toda verdad que se equipare a la certeza demuda en dogma cuya estructura elimina toda posibilidad de diálogo. El peso de la certeza establece extremos, forcluyendo toda acción dialógica que permita un más allá. El Dogma del bienestar impera, y la atemperanza del Deseo inquieta, se torna riesgo. Las sociedades dejan de ser texto para volverse tablas. Ya no habría necesidad de leer si podemos medir. El imperio del número descualifica, a la vez que controla y ordena.

Significantes que resuenan con fuerza en nuestra época.

Conclusiones

El desarrollo y conceptualización de la Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado desde sus primeras formulaciones teóricas y matemáticas hasta convertirse en un elemento fundamental en la vida contemporánea. No obstante, como se ha analizado a lo largo del texto, la IA no es una entidad autónoma o verdaderamente inteligente en términos humanos, sino un producto técnico e industrial que opera bajo lógicas de extracción de datos y optimización algorítmica. Siguiendo las reflexiones de Crawford (2022), la IA debe ser entendida no como una entidad abstracta, sino como una tecnología inscrita en estructuras de poder, cuya existencia depende de la infraestructura material y los recursos humanos involucrados en su desarrollo.

Desde una perspectiva histórica, la IA ha transitado por fases de optimismo y escepticismo, condicionadas por el avance de las tecnologías computacionales y la disponibilidad de datos. En sus primeras etapas, los sistemas de IA estaban limitados a la resolución de problemas estructurados mediante reglas predefinidas. Sin embargo, el advenimiento del aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales permitió que los sistemas adquirieran la capacidad de identificar patrones y optimizar su desempeño con el tiempo. A pesar de estos avances, la IA contemporánea sigue dependiendo de procesos de entrenamiento intensivos y de datos previamente etiquetados, lo que refuerza la idea de que no es completamente autónoma ni equiparable al pensamiento humano.

El impacto de la IA se extiende a diversas áreas, incluyendo el reconocimiento emocional y la digitalización de la memoria post-mortem. En el caso de las aplicaciones de reconocimiento emocional, se observa una tendencia a reducir la complejidad de las emociones humanas a categorías predefinidas, ignorando su construcción histórica, social y cultural. Este reduccionismo plantea interrogantes sobre la validez y ética de estas tecnologías, especialmente cuando son utilizadas en procesos de selección laboral o intervenciones psicológicas.

Por otro lado, la proliferación de plataformas dedicadas a la conservación digital de la memoria y la "resucitación" virtual de los fallecidos ha generado un nuevo campo de debate sobre las implicaciones éticas y sociales de la IA. Herramientas como Eternime, Replika o StoryFile prometen prolongar la interacción con los seres queridos después de su muerte, pero también suscitan preguntas sobre la privacidad, el consentimiento y el impacto emocional de estas prácticas en los procesos de duelo. Estas tecnologías, al construir representaciones digitales a partir de datos recopilados en vida, reformulan la relación entre la memoria, la identidad y la tecnología en la era digital.

Por lo expuesto, La IA no es un ente autónomo ni desvinculado de las estructuras sociales, sino una tecnología que opera dentro de marcos industriales y políticos específicos. Sus aplicaciones contemporáneas, aunque innovadoras, plantean desafíos éticos y filosóficos que deben ser abordados con una mirada crítica y multidisciplinaria. El futuro de la IA dependerá no solo de sus avances técnicos, sino también de la capacidad de las sociedades para regular y orientar su desarrollo en función de principios éticos y valores humanos fundamentales.

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