🤖 GPT-5 genera polémica: críticas, errores y avances que pocos están viendo
- TDC
- 14 ago 2025
- 3 Min. de lectura
El lanzamiento de GPT-5, el esperado modelo de OpenAI, no llegó con la ovación que Sam Altman había prometido. Tras meses de hype y promesas de “salto cuántico en inteligencia artificial”, la recepción inicial fue… complicada. En redes sociales, usuarios reportaron respuestas absurdas, errores lógicos y un rendimiento inconsistente, lo que llevó a muchos a declarar que “la IA se estancó”.
Pero, ¿realmente es así? ¿O las críticas están ignorando mejoras clave y cambios profundos en cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje?
📉 La reacción inicial: del entusiasmo a la decepción
Desde el día uno, las redes se llenaron de ejemplos virales en los que GPT-5 parecía cometer errores básicos —como afirmar que 9.11 es mayor que 9.9— y de pruebas que mostraban un desempeño inferior en ciertos test de lógica. Incluso, en Polymarket, las probabilidades de que OpenAI tuviera el “mejor modelo” cayeron de 75% a solo 8% en horas, antes de recuperarse parcialmente al 24%.
Medios como The New Yorker aprovecharon para cuestionar si los LLM (Large Language Models) han llegado a un punto de saturación, en el que más tamaño y más parámetros ya no equivalen a más inteligencia. Críticos como Gary Marcus fueron tajantes: “Nadie con integridad intelectual puede seguir creyendo que solo escalar nos llevará a la AGI”.
⚙️ ¿Qué salió mal? El problema del enrutador de modelos
Parte de la mala experiencia inicial se debió a un cambio técnico clave: GPT-5 utiliza un sistema de enrutamiento dinámico que decide, en tiempo real, qué modelo usar según la complejidad de la pregunta. En teoría, esto ahorra costos usando versiones “mini” o “nano” para consultas simples, y reservando GPT-5 completo para tareas más complejas.
El problema es que este sistema falló en el lanzamiento, provocando que preguntas difíciles fueran respondidas por modelos más limitados, afectando la calidad general y los resultados en pruebas de IQ.
OpenAI respondió rápido: devolvió el acceso a GPT-4o para usuarios de pago, introdujo opciones para elegir entre modo automático, rápido o “thinking” y prometió una actualización de personalidad para que GPT-5 se sienta “más cálido, pero no tan pegajoso como GPT-4o”.
📊 Lo que las críticas ignoran: mejoras reales en GPT-5
Aunque el ruido inicial se centró en sus fallos, lo cierto es que GPT-5 trae mejoras técnicas importantes:
Menos errores factuales y menos “alucinaciones”.
Mejor razonamiento lógico y contextual.
Mayor resistencia a “jailbreaks” y manipulación de respuestas.
Benchmarks superiores a sus predecesores en múltiples áreas.
En pruebas recientes, GPT-5 Pro alcanzó 148 puntos en el test Mensa Norway, superando ampliamente la media humana, y estudios médicos mostraron que el modelo supera a doctores en razonamiento clínico y comprensión médica en un 24% y 29%, respectivamente.
El doctor Derya Unutmaz incluso afirmó que no usar estas IA en diagnóstico podría considerarse negligencia médica en un futuro cercano. En su laboratorio, GPT-5 permitió simular meses de investigación en semanas, acelerando el desarrollo de células diseñadas contra linfomas.
🌐 Más allá de GPT-5: IA y redes sociales, un problema sin solución fácil
En paralelo, un estudio de la Universidad de Ámsterdam con IA simulando usuarios en redes sociales confirmó lo que muchos sospechaban: no hay una solución mágica para eliminar la toxicidad online.
Feeds cronológicos reducen desigualdad de atención, pero aumentan la exposición a contenido extremo.
Algoritmos de “puente” bajan la polarización, pero amplifican a unos pocos usuarios.
Promover diversidad de puntos de vista no cambia el comportamiento general.
El hallazgo clave: la arquitectura misma de las redes incentiva el conflicto y la negatividad.
📝 Conclusión
La historia de GPT-5 es un recordatorio de cómo el ciclo mediático puede distorsionar la percepción: sí, hubo errores en el lanzamiento, pero también hay avances que podrían redefinir sectores como la medicina, la investigación y la productividad.
En un mundo donde la IA se integra cada vez más en nuestras vidas, el reto no es solo hacer modelos más inteligentes, sino también alinearlos con las expectativas humanas y usarlos de manera responsable.
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