Durante seis décadas, la observación de Gordon Moore sobre la densidad de los transistores funcionó como el tacómetro de Silicon Valley. Sin embargo, el desarrollo contemporáneo de la inteligencia artificial exige un cambio de mirada: la velocidad del avance ya no depende únicamente del hardware, sino de la capacidad —otrora impensable— de los propios modelos informáticos para optimizar su arquitectura.

​En otras palabras, de máquinas cada vez mejores para programar máquinas.

​En el centro del debate está la mejora recursiva: el proceso mediante el cual un sistema analiza sus algoritmos, identifica ineficiencias, redacta código de optimización e implementa versiones superiores. Un número creciente de investigadores advierte abiertamente que debería preocuparnos que la velocidad de desarrollo esté superando la capacidad de las personas, las empresas y los gobiernos para mantener el control.

​Esta inquietud motivó a Rishub Jain a renunciar a Google DeepMind, tras observar cómo la automatización de la........

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