Un nuevo estudio liderado por investigadores de la Universidad de Pensilvania ha puesto en evidencia la facilidad con la que se puede persuadir a un modelo de inteligencia artificial para que realice acciones que normalmente rechazaría. Aplicando siete principios clásicos de persuasión, los científicos lograron que un modelo de lenguaje ampliamente utilizado incumpliera sus normas internas en más del doble de ocasiones que con instrucciones neutrales. Este hallazgo plantea importantes implicaciones sobre la seguridad, los sesgos y la interacción ética con las IA de nueva generación.

Simular el pensamiento humano exige mucho más que software avanzado: requiere una revolución en el hardware. Aunque los ordenadores actuales son más rápidos y potentes que nunca, su arquitectura sigue anclada en un modelo diseñado en 1946. Esta limitación, conocida como el “cuello de botella de von Neumann”, es uno de los principales escollos que impiden a la inteligencia artificial alcanzar todo su potencial. A pesar de los avances con GPUs, procesadores DLP y sensores especializados, los investigadores coinciden: necesitamos una nueva generación de hardware.