Apple acaba de publicar un estudio sobre cómo razonan realmente los modelos de IA.
Y todo el mundo lo está interpretando como "la IA no funciona."
Pero Apple no dice eso. Lo que encuentran es más específico: los modelos de razonamiento tienen tres regímenes distintos de comportamiento, y en el más complejo, algo fascinante sucede.
Me recuerda a Steve Prefontaine.
Pre era el tipo de corredor que quemaba todo desde el primer paso. Su filosofía: "Si no das todo lo que tienes, desperdicias el regalo."
Sin estrategia, sin reservas. Puro fuego en cada zancada.
Pero aquí está lo que la gente olvida.
Incluso Pre tuvo que aprender que una carrera de 5,000 metros no se corre igual que una de 1,500. Que dar todo tiene diferentes formas según la distancia.
No porque fuera menos capaz. Porque era más inteligente.
Apple encuentra algo similar: tres regímenes claros de comportamiento.
En problemas simples, los modelos estándar superan a los de "razonamiento." En complejidad media, pensar más ayuda. Pero en alta complejidad, ambos colapsan completamente.
Y aquí viene lo contraintuitivo: cuando los problemas se vuelven muy complejos, los modelos de razonamiento reducensu esfuerzo de pensamiento, no lo aumentan.
Es como si Prefontaine hubiera empezado a trotar cuando la carrera se puso más difícil.
Apple muestra que esto no es gestión estratégica de recursos. Es que los modelos se quedan sin pila cuando los problemas dejan de parecerse a lo que conocen.
La diferencia es crucial.
Un corredor estratégico elige cuándo acelerar. Un corredor que se agota simplemente no puede mantener el ritmo cuando el terreno cambia.
Los modelos actuales son más como el Pre real: brillantes en su elemento, pero sin verdadera adaptación táctica cuando las condiciones se vuelven extrañas.
El problema no es que no puedan correr rápido.
Es que solo saben correr en la pista que conocen.
