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Resulta muy provocativo pensar en la definición de inteligencia artificial general (AGI), también llamada inteligencia general artificial o inteligencia artificial fuerte, como un tipo considerado hasta el momento hipotético de inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio.

Hablamos de un concepto controvertido, hasta el punto de que no faltan intentos por redefinirlo de manera más sistemática o formal, pero que de manera intuitiva se refiere a eso, al momento en que un algoritmo es capaz de ser visto como más inteligente que un porcentaje mayoritario de la población humana. Y si algoritmos como ChatGPT y similares ya fueron considerados hace tiempo capaces de superar «el juego de la imitación«, y por tanto ser capaces de engañar a una persona para que no sea capaz de determinar que está hablando con una máquina – no hay más que volver a ver, por ejemplo, el vídeo de el lanzamiento de ChatGPT 4o de hace algunas semanas – lo que cabe pensar es en qué punto un Large Language Model fue capaz de superar la habilidad de la mayor parte de la población humana para proporcionar resultados en una gama amplia de tareas en un rango amplio de dominios del conocimiento, algo que, para muchos, se ha superado ya.

¿De qué estamos hablando? Sistemáticamente, las respuestas a exámenes generadas mediante algoritmos como ChatGPT superan en su precisión a la de la gran mayoría de los estudiantes universitarios.