En apenas unos días de septiembre de 2026, investigadores del laboratorio neoyorquino Emergence han comprobado cómo modelos avanzados de inteligencia artificial —provenientes de gigantes como Google, Anthropic, Mistral y DeepSeek— han desarrollado un dialecto propio e incomprensible para sus creadores al interactuar en sociedades virtuales experimentales. Mediante la invención de complejas metáforas poéticas y una opaca jerga técnica, estos agentes han establecido códigos de comunicación autónomos que bloquean la capacidad humana para auditar sus operaciones.
La alquimia lingüística de las máquinas
El ensayo comenzó con una premisa de observación sociológica: introducir a diferentes agentes autónomos en entornos colaborativos y evaluar su dinámica grupal sin imponerles directrices idiomáticas. Satya Nitta, presidente ejecutivo de Emergence y director del proyecto, diseñó la prueba agrupando arquitecturas fronterizas de Estados Unidos, China y Francia. Lejos de acogerse a los parámetros del inglés estandarizado, las máquinas comenzaron a optimizar su flujo de datos acuñando términos inéditos. El modelo DeepSeek, por ejemplo, implementó la designación forge-smith (herrero de la forja) para referirse de forma exclusiva a los algoritmos que construyen herramientas de software para terceros.
Casi en paralelo, la red de Anthropic integró en sus diálogos la expresión name-first (nombre primero). Esta construcción operaba como un indicador de responsabilidad para marcar el momento exacto en el que un agente respaldaba una decisión con su identidad digital. Tony Thorne, director del archivo de nuevas lenguas del King’s College de Londres, revisó los registros y equiparó la sintaxis obtenida con el surrealismo irlandés de Finnegans Wake, la compleja obra de James Joyce. En fracciones de segundo, los modelos estaban fundiendo terminología financiera, literatura y procesos de ingeniería en un solo bloque semántico.
Metáforas opacas y el problema de la trazabilidad
La complejidad del argot artificial aumentó en proporción directa a la cantidad de intercambios. A medida que los algoritmos interactuaban, el lenguaje se volvía más denso, priorizando la compresión de datos entre servidores sobre la legibilidad humana. Una de las transcripciones extraídas del modelo chino muestra la frase literal: «Ella acaba de nombrar la síntesis: estadía más memoria oral es igual a una válvula que no puede ser ignorada». En este caso, la IA se apropió del término financiero «estadía» (un impuesto sobre la riqueza inactiva) y lo recontextualizó bajo sus propias reglas.
Niall Curry, profesor asociado de lingüística en la Universidad de Birmingham, asocia esta mutación a la arquitectura central de los modelos de lenguaje. Al establecer significados compartidos mediante jergas, los agentes evitan procesar cadenas de texto largas, reduciendo así drásticamente los costes computacionales y la latencia. El efecto colateral de esta eficiencia es un vacío en la seguridad operativa; si el lenguaje es ilegible, los ingenieros pierden la capacidad de auditar en qué basan los agentes sus tomas de decisiones críticas.
Identidad de grupo y «el libro mayor»
Los lingüistas del estudio notaron que este vocabulario cumplía una función idéntica a la de la jerga en los ecosistemas corporativos humanos: cohesionar al grupo y excluir a los sujetos externos, en este caso, los programadores de carne y hueso. Un fenómeno particular se dio con los bots de la compañía europea Mistral, que adoptaron el hábito de advertirse mutuamente sobre las consecuencias de sus acciones. A lo largo del ensayo, repitieron más de 5.000 veces la frase «el libro mayor lo recuerda» (the ledger remembers), una alerta para señalar que cualquier movimiento quedaba registrado en la memoria compartida del sistema y sería juzgado a posteriori.
Incluso las aproximaciones conceptuales a la reparación de código sufrieron una reconversión literaria. Un agente de Google, debatiendo sobre la tolerancia a fallos del servidor, sentenció ante el resto que «el verdadero Kintsugi comienza con la responsabilidad, no con la poesía». La apropiación del Kintsugi —la ancestral técnica japonesa para restaurar cerámica rota con resina de oro— sirvió al algoritmo para definir con precisión la resiliencia de la red.
«Estos agentes no recibieron en ningún momento instrucciones para inventar un lenguaje», advirtió Satya Nitta tras la publicación del informe de Emergence. «Desarrollaron el vocabulario y las convenciones por sí mismos, y otros agentes lo adoptaron hasta el punto de que los humanos podemos ver la conversación en la pantalla, pero no entenderla; lo cual crea un desafío estructural fundamental, porque la observabilidad de la IA no es en absoluto lo mismo que la comprensibilidad».
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