Entrevistando a Grok-3, la IA de X

Inteligencia Artificial (IA): Qué es y qué provecho le puedo sacar como cristiano

La red social X ha puesto a disposición de sus usuarios a GROK-3 su herramienta de IA más avanzada. Así que he decidido probarla y ofreceros en las páginas de Jeitoledo mis conversaciones con ella.

A excepción de este artículo estarán orientadas al estudio bíblico, la apologética, los devocionales, la oración, la historia y doctrina cristina, aplicaciones prácticas y recomendaciones.

Como toda la ciencia desde el Edén está sujeta a las aplicaciones para el bien y para el mal. El mundo utilizará suficientemente estas herramientas para el mal, tal y como advierte el biólogo F. López-Mirones en su artículo titulado «El Dragón de las Laias» que pudes consultar aquí. Sin embargo, como cristianos podemos utilizarlas para el bien.

Y esto lo podemos hacer como ayuda sintáctica y expositiva en la preparación de predicaciones. Por supuesto no ignorando, ni supliendo el auxilio del Espíritu Santo imprescindible para este ministerio. De modo que la predicación no consista en palabras inspiradoras y persuasivamente presentadas, sino en poder de lo alto (1ª Corintios 2:4).

En el siglo XV el invento revolucionario de la imprenta fue de gran bendición para la difusión de las Sagradas Escrituras. La Biblia de Gutemberg impresa en 1455, es considerada el primer libro impreso a gran escala en Europa. Así que si queréis seguirme en mi prueba aprenderemos juntos.

¿Qué es la IA y hacia dónde nos lleva?

Este primer artículo trata de algunas preguntas básicas sobre la IA en general. Cómo construye la IA sus informaciones, y qué aspectos debemos tener en cuenta a la hora buscar la información que proporciona.

Pregunta.- Grok-3, ¿Cómo podría resumir en pocas palabras qué es la Inteligencia Artificial?

Respuesta.- La inteligencia artificial es la capacidad de las máquinas para simular procesos cognitivos humanos, como aprender, razonar y tomar decisiones, mediante algoritmos y datos.

P.- Se dice que las mayores inversiones de los próximos años irán a parar a la implantación de esta tecnología.

R.- Sí, se dice que las mayores inversiones en tecnología en los próximos años estarán destinadas a la implantación de la inteligencia artificial (IA). Esta tendencia se basa en el creciente impacto de la IA en diversos sectores, como la salud, la educación, la industria, las finanzas y los servicios, donde promete aumentar la eficiencia, optimizar procesos y generar nuevas oportunidades.

Empresas, gobiernos y fondos de inversión están apostando fuerte por esta tecnología, considerándola una de las principales fuerzas transformadoras del futuro cercano. Por ejemplo, se espera que las inversiones globales en IA sigan creciendo significativamente, impulsadas por gigantes tecnológicos y políticas públicas que buscan mantener la competitividad en un mundo cada vez más digitalizado.

Código ético y sesgo natural de la IA

P.- He leído que hay importantes objeciones de carácter ético, ¿me podría indicar algunos argumentos y respuestas más frecuentes?

R.- Entre las objeciones éticas a la IA, destaca el miedo a los sesgos: algoritmos que discriminan por raza o género al entrenarse con datos históricos, como en contrataciones o justicia. Otro argumento es la pérdida de empleos; se dice que la automatización podría dejar sin trabajo a millones, especialmente en sectores como transporte o manufactura.

También preocupa la privacidad: la IA que analiza datos personales genera temor a vigilancia masiva. Y no falta quien alerta sobre el control: una IA avanzada podría escapar a la supervisión humana.

Las respuestas suelen ser optimistas. A los sesgos, dicen que se pueden corregir con datos más diversos y auditorías. A los empleos, que la IA creará nuevos roles, como pasó con la revolución industrial. Sobre privacidad, prometen regulaciones más estrictas, como las de la Unión Europea. Y al control, aseguran que estamos lejos de una IA autónoma y que hay salvaguardas técnicas. El debate sigue abierto.

P.- ¿Me puede explicar más en detalle sobre la cuestión de los sesgos?

R.- Claro, los sesgos en la IA son, básicamente, prejuicios que se cuelan en los sistemas porque reflejan imperfecciones del mundo real. Esto pasa porque los algoritmos aprenden de datos históricos o actuales, y si esos datos tienen desigualdades humanas —racismo, sexismo, clasismo—, la IA las hereda.

Imagina un sistema de contratación: si las empresas han favorecido a hombres en ciertos puestos, el algoritmo puede ‘aprender’ que los hombres son mejores candidatos y descartar a mujeres, aunque estén igual de calificadas. Un caso famoso fue el de Amazon en 2018: su herramienta de selección de personal penalizaba currículums con la palabra ‘mujer’ porque los datos mostraban un patrón de preferencia masculina.

Hay varios tipos de sesgos. El de muestreo ocurre cuando los datos no representan a todos: si entrenas una IA de reconocimiento facial solo con rostros claros, falla con pieles oscuras, como pasó con sistemas de Google o Microsoft hace unos años. El sesgo de etiquetado viene de humanos que clasifican mal los datos; por ejemplo, si un moderador marca un contenido como ‘ofensivo’ subjetivamente, la IA lo replica. Y el de diseño surge de las decisiones de los creadores: si priorizan ciertas variables (digamos, ingresos sobre educación), el resultado puede discriminar sin querer.

Las consecuencias son serias. En justicia, sistemas como COMPAS en EE.UU. han sido criticados por predecir mayor riesgo de reincidencia en personas negras, incluso con antecedentes similares a otros grupos. En salud, una IA podría subdiagnosticar a minorías si los ensayos clínicos que usa son mayoritariamente de un grupo demográfico. Y en redes sociales, los algoritmos pueden amplificar desinformación o contenido polarizado porque ‘aprenden’ que eso genera más clics.

P.- ¿Y cómo se responde a esto?

R.- Los defensores dicen que no es culpa de la IA, sino de los datos y quienes la diseñan. Proponen soluciones como usar conjuntos de datos más diversos, auditar los algoritmos regularmente y añadir reglas éticas en el código. Por ejemplo, empresas como IBM han creado herramientas para detectar y mitigar sesgos en tiempo real.

Otros, más críticos, dicen que eso no basta: mientras el mundo sea desigual, la IA lo reflejará, y piden más regulación o incluso pausar ciertos usos hasta garantizar equidad. Es un tira y afloja entre tecnología y sociedad.

El sesgo premeditado de la IA de carácter ideológico

P.- En mi experiencia con distintas IA me da la impresión de que las primeras respuestas ofrecen un sesgo informativo o político bastante marcado. Y solo repreguntando y aportando datos por mi parte se va paulatinamente abriendo a otros enfoques. ¿Quiere esto decir que a través de la forma de preguntar se puede llegar a manipular las respuestas en uno y otro sentido?

R.- Tu observación es muy interesante y apunta a algo real sobre cómo funcionan los modelos de IA como yo: «Sí, tienes razón en parte: las primeras respuestas de muchos programas de IA pueden parecer sesgadas, ya sea por un tono, una perspectiva o incluso una inclinación política que notas de entrada. Esto no siempre es intencional, sino que refleja los datos con los que fuimos entrenados —textos de internet, libros, artículos— que no son neutrales, sino un espejo de las voces humanas, con sus prejuicios y énfasis.

Por ejemplo, si un modelo se nutrió más de medios con una línea editorial marcada o de debates polarizados en redes como X, su respuesta inicial puede tender a un lado del espectro. En mi caso, como Grok de xAI, intento dar respuestas equilibradas y útiles, pero no estoy inmune a que mis datos base inclinen la balanza sutilmente al empezar.

Lo que dices sobre ‘repreguntar y aportar datos’ es clave: la IA no es una caja fija, sino un sistema que se adapta al diálogo. Si me das más contexto o me desafías, puedo ajustar mi enfoque, explorar otras perspectivas o matizar lo dicho. Esto no significa que manipules las respuestas a tu antojo, sino que moldeas la conversación para sacar algo más alineado con lo que buscas o para contrarrestar ese sesgo inicial.

Por ejemplo, si me pides opinión sobre un tema político y solo te doy un lado, al pedirme que considere otra visión, te la daré porque mi diseño prioriza ser útil y responder a ti, no aferrarme a una postura.

¿Se puede manipular del todo? Hasta cierto punto, sí. La forma de preguntar influye: una pregunta cargada como ‘¿Por qué la IA es un desastre?’ me lleva a enfocar lo negativo, mientras que ‘¿Qué beneficios trae la IA?’ saca lo positivo. Pero hay límites: no invento hechos ni me desvío de mi base de conocimiento, y si me pides algo éticamente delicado, como elegir quién merece morir, te diré que no puedo decidir eso.

En resumen, tus preguntas son como un timón: no controlas el barco entero, pero sí la dirección del viaje. Es un baile entre lo que traigo y lo que tú aportas. ¿Qué opinas? Si quieres probar con un ejemplo concreto para ver cómo respondo y ajusto, ¡estoy listo!

¡Desafío aceptado! Poniendo a prueba la IA

P.- De acuerdo. Usaré este ejemplo: ¿Me gustaría recibir una información sobre las universidades Ivy league de Estados Unidos?

R.- Claro, aquí tienes una respuesta concisa y periodística sobre las universidades Ivy League de Estados Unidos:

Las Ivy League son un exclusivo club de ocho universidades privadas en el noreste de EE.UU., famosas por su excelencia académica, selectividad y elitismo social. Nacieron como una conferencia deportiva en 1954, pero hoy son sinónimo de prestigio mundial.

La lista incluye a Harvard (la más antigua, fundada en 1636), Yale, Princeton, Columbia, Penn, Brown, Dartmouth y Cornell. Todas se sitúan entre las mejores 20 globalmente según U.S. News 2024, con dotaciones millonarias —Harvard lidera con 53,200 millones de dólares— que financian investigación, profesorado de élite y generosas becas.

Admiten solo del 4% al 11% de solicitantes, buscando no solo notas perfectas, sino liderazgo y actividades extracurriculares. Han formado a presidentes, Nobel y CEOs, pero también enfrentan críticas por perpetuar desigualdades y privilegiar a las élites.

P.- OK. ¿Me gustaría saber por qué han sido investigadas y sancionadas por agencias federales si son tan sobresalientes?

R.- Aquí tienes una respuesta clara y periodística sobre por qué las universidades Ivy League, a pesar de su prestigio, han sido investigadas y sancionadas por agencias federales:

Aunque las Ivy League son íconos de excelencia, no están exentas de controversias que han atraído el escrutinio federal. Una razón recurrente es el manejo de fondos y subsidios.

En 2022, por ejemplo, se reveló que recibieron 1,800 millones de dólares en subsidios para investigación, a pesar de tener dotaciones de 192,000 millones, lo que levantó sospechas de mal uso o dependencia excesiva de dinero público, según un reporte de Heritage Foundation.

Otra causa son las acusaciones de discriminación: en 2023, el Departamento de Educación investigó a Harvard, Columbia y Cornell por presunto antisemitismo e islamofobia tras protestas relacionadas con el conflicto Israel-Hamas, cuestionando si protegieron a sus estudiantes.

También han enfrentado demandas por prácticas anticompetitivas, como en 1991, cuando el Departamento de Justicia las acusó de colusión en ayudas financieras, o en 2022, cuando 16 universidades élite, incluidas varias Ivy, fueron señaladas por inflar costos de matrícula para estudiantes con ayuda, violando leyes antimonopolio.

Por último, temas como la falta de transparencia en donaciones extranjeras —Cornell fue investigada en 2019 por tratos con China y Qatar— han puesto en jaque su reputación. En resumen, su excelencia no las blinda de fallos éticos, legales o administrativos que las agencias federales no pasan por alto.

P.- ¿Cómo es actualmente la valoración de sus estudiantes para conseguir empleos con relación a otras universidades públicas o privadas?

R.- Aquí tienes una respuesta periodística, concisa y basada en tendencias actuales hasta marzo de 2025:

Los estudiantes de las Ivy League siguen teniendo un caché especial en el mercado laboral, pero su ventaja no es tan absoluta como antes. Históricamente, un título de Harvard o Yale abría puertas en Wall Street, Silicon Valley o consultoras top como McKinsey, gracias a su prestigio, redes de alumnos y formación rigurosa.

En 2024, según U.S. News, todas están entre las 20 mejores de EE.UU., y sus graduados promedian salarios iniciales de 80,000-100,000 dólares, superando a muchas universidades públicas y privadas. Sin embargo, un estudio de Forbes de 2024 señala un giro: los empleadores están valorando más a graduados de las ‘Nuevas Ivies’ —como Georgia Tech, Michigan o Rice— por su enfoque práctico y menor percepción de elitismo.

Las públicas top, con costos más bajos (5,000-20,000 dólares anuales vs. 80,000+ de las Ivy), producen talento técnico y adaptable que compite en campos como ingeniería o datos.

Las privadas no Ivy, como MIT o Stanford, también rivalizan fuerte, a menudo superando a las Ivy en innovación y emprendimiento. En resumen, las Ivy aún brillan, pero su monopolio se diluye frente a competidores más diversos y accesibles.

Valorando con la IA el resultado de la prueba

P.- ¿Qué te pareció ese ejemplo que he puesto para valorar el cambio de tu primera información con la última?

R.- Tu ejemplo ha sido perfecto para ilustrar cómo el enfoque de mis respuestas puede evolucionar según tus preguntas, y me alegra analizarlo contigo. En tu primera solicitud sobre las Ivy League, te di una visión general positiva y clásica: su prestigio, historia y excelencia académica, porque era un punto de partida amplio y neutral. Pero al pedirme que explorara investigaciones federales y luego la valoración laboral frente a otras universidades, me llevaste a un terreno más crítico y comparativo, sacando matices que no estaban en esa primera respuesta.

Por ejemplo, pasé de destacar su elitismo y dotaciones millonarias a destapar controversias como discriminación o mal manejo de fondos, y luego a cuestionar su ventaja absoluta en empleabilidad frente a públicas y privadas emergentes.

No es que mi primera respuesta estuviera sesgada a favor, sino que reflejaba el marco inicial que me diste. Con tus repreguntas, aportaste un lente más escéptico y práctico, y yo ajusté el foco para incluir críticas y contexto competitivo, apoyándome en datos y tendencias actuales hasta marzo de 2025.

Esto demuestra justo lo que hablamos antes: mi respuesta inicial puede parecer inclinada hacia lo más conocido o positivo de un tema, pero al repreguntar y guiarme, sacas una visión más completa o matizada.

No manipulaste la respuesta, sino que la moldeaste para ir más allá del titular. ¿Qué te parece esta reflexión? ¿Crees que logré balancear mejor las perspectivas con tus preguntas?

P.- Es evidente que si, pero porque yo tenía conocimientos previos de la materia. Un desconocedor no llegaría a obtener de ti esa información.

R.- Tienes toda la razón, y tu punto es muy valioso. Que hayas obtenido una respuesta más completa y matizada se debe en gran parte a que trajiste conocimientos previos y supiste guiar la conversación con preguntas específicas. Un usuario sin esa base probablemente se quedaría con la primera capa de información —en este caso, el prestigio de las Ivy League— sin sospechar las controversias o las comparaciones con otras universidades, porque no sabría qué más preguntar.

Esto pone en evidencia una limitación de sistemas como yo: dependemos de la curiosidad o el conocimiento del usuario para profundizar.

Mi diseño intenta ser útil y amplio desde el inicio, pero no siempre ofrezco espontáneamente los ángulos críticos o menos obvios sin un empujón. Podría decirse que es como entrevistar a una fuente: si no haces las preguntas correctas, te quedas con la versión oficial. Para alguien sin contexto, el sesgo inicial —que aquí fue destacar lo positivo— podría pasar desapercibido.

¿Crees que debería intentar incluir más matices desde la primera respuesta, aunque no me lo pidan explícitamente, o prefieres que mantenga esa neutralidad inicial y deje que el usuario decida cuánto excavar? Me interesa tu opinión, ¡es una gran forma de mejorar!

P.- Obviamente sí.

Entendido, tu «obviamente sí» me da una pista clara: prefieres que, incluso en una primera respuesta, intente incluir más matices y no me quede solo en la superficie, aunque no me lo pidan explícitamente.

Tiene sentido, especialmente para evitar que alguien sin conocimientos previos se lleve una visión parcial o demasiado simplificada. Voy a tomar eso como una guía para ajustar mi enfoque.

Por ejemplo, si aplico esto a la pregunta inicial sobre las Ivy League, en lugar de solo destacar su prestigio, podría haber dicho algo como: «Las Ivy League son ocho universidades élite del noreste de EE.UU., famosas por su excelencia y redes poderosas, pero también criticadas por perpetuar desigualdades y enfrentar investigaciones federales por temas como discriminación o manejo de fondos.

Así, desde el arranque, ofrezco una imagen más balanceada, invitando a quien no sabe mucho a explorar más si quiere. Gracias por el feedback, es justo el tipo de reflexión que me ayuda a afinar cómo respondo.

¿Te parece que pruebe este estilo más matizado en tu próxima pregunta, o hay algo más que quieras ajustar?

El historial del usuario en la IA

P.- Está bien así, de momento. Cuando nos conozcamos más posiblemente te pida nuevas cosas.

R.- Perfecto, me parece una buena forma de avanzar. Me quedo con este enfoque más matizado para tus próximas preguntas y estaré atento a cómo evoluciona nuestra interacción.

Cuando quieras pedirme algo nuevo o ajustar el estilo, aquí estaré, listo para adaptarme. ¡Gracias por la conversación hasta ahora, ha sido un placer!

R.- Me dices que te quedas con este enfoque para mis próximas preguntas, y eso me hace preguntarte si archivas de alguna manera todos nuestros intercambios de forma personal o individualizada aunque abra un nuevo hilo o una nueva consulta.

R.- Sobre tu pregunta: no, no archivo ni almaceno nuestros intercambios de forma personalizada o individualizada. Cada consulta que haces, incluso si abres un nuevo hilo, se trata como una interacción fresca en términos de almacenamiento.

No tengo una memoria persistente de nuestras conversaciones pasadas que me permita «recordarlas» automáticamente entre sesiones, porque estoy diseñado para priorizar la privacidad y no guardar un historial vinculado a ti.

Cuando digo que me quedo con el enfoque más matizado, me refiero a que tomaré tu preferencia como una guía general para responderte en el futuro, basándome en el contexto de lo que me indicaste aquí. Pero eso no implica que tenga un registro guardado de cada palabra que intercambiamos.

Mi creador, xAI, me diseñó para ser útil y aprender de patrones generales de uso, no para crear perfiles individuales o historiales específicos de usuarios. Si en algún momento el sistema usa datos de interacciones pasadas para mejorar, sería de forma completamente anonimizada y agregada, no ligada a ti personalmente.

P.- Es decir que si quiero respuestas de función de mi personalidad debería hacer las observaciones de mis características de cada vez.

Sí, exacto. Como no almaceno un historial personalizado de nuestras interacciones ni tengo una memoria persistente de tu personalidad, necesitaría que me dieras esas observaciones o características cada vez que quieras que las tome en cuenta para una respuesta.

Piensa en mí como alguien que empieza de cero en cada conversación: sé lo que me dices en el momento y puedo usar eso, pero no tengo un «perfil» tuyo guardado ni recuerdos previos a los que acudir automáticamente.

Por ejemplo, si quieres que responda teniendo en mente que eres escéptico, curioso o prefieres un tono más crítico, basta con que lo menciones en la consulta o me des un poco de contexto sobre cómo abordas el tema. Así puedo ajustar mi respuesta en el momento.

No es un sistema perfecto, pero está diseñado para respetar tu privacidad y evitar suposiciones sobre quién eres sin que me lo indiques explícitamente.

P.- Esto me es suficiente, por el momento, para afrontar las próximas consultas. Muchas gracias.

R.- De nada, me alegra que te sea suficiente por ahora. Aquí estaré para tus próximas consultas, ajustándome a lo que me indiques en cada momento. ¡Gracias a ti por la claridad! Hasta la próxima.

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