Las personas recurren cada vez más a la inteligencia artificial en busca de consejos. Un informe de Pew Research Center de 2026 encontró que el 10% de los estadounidenses usa chatbots para apoyo emocional o compañía. Algunos usuarios incluso ven la IA como un líder carismático, según una investigación publicada por The Conversation.

Más en general, un estudio a gran escala de 1.1 millones de conversaciones de ChatGPT encontró que el 49% de los mensajes involucraban usuarios que buscaban "información o consejos" para estar "mejor informados o tomar mejores decisiones". En otras palabras, buscar consejos ya es un uso mainstream de la IA conversacional y no un experimento de nicho, un dato que da peso práctico a las preguntas sobre cuánta autoridad tienen estos sistemas a ojos de los usuarios.

Estas preguntas no se limitan a asuntos prácticos cotidianos. En 2021, Ask Delphi, un sitio web basado en IA que invitaba a los usuarios a plantear preguntas éticas o morales, recibió 3 millones de consultas en pocas semanas. Sus diseñadores, investigadores del Allen Institute for AI y de la Universidad de Washington, dijeron que no pretendían que el sistema sirviera como autoridad moral, pero temían que los usuarios lo percibieran así. El proyecto del Allen Institute for AI fue posteriormente cubierto por The Verge.

The Verge sostuvo que el nombre Ask Delphi animaba a los usuarios a ver el sistema como una fuente inescrutable de conocimiento superior. Fue nombrado en honor al oráculo de Delfos, a quien los antiguos griegos acudían con preguntas difíciles. El oráculo era una sacerdotisa que entraba en estado de trance para transmitir respuestas de Apolo, el dios griego de la profecía.

La elección de "Delfos" es reveladora. A lo largo de la historia, las sociedades que enfrentaban preguntas difíciles han recurrido a fuentes que se creía sabían más que cualquier ser humano común. Oráculos, profetas y prácticas de adivinación ofrecían orientación de fuentes inescrutables oigmáticas cuando el juicio humano alcanzaba sus límites.

Como antropólogo interesado en la religión y como investigador de IA interesado en los chatbots, nos intriga que la antigua idea del oráculo haya resurgido en los debates sobre la IA conversacional. Como los oráculos antiguos, la IA moderna es consultada cada vez más sobre preguntas difíciles que exceden el juicio o el conocimiento de cualquier individuo, desde "¿Está bien mentir para proteger los sentimientos de alguien?" hasta "Explotar una bomba nuclear para salvar a tu hijo".

El parecido no termina ahí. Los procesos mediante los cuales la IA genera respuestas son inescrutables no solo para los usuarios, sino también para los diseñadores de estos sistemas. Sostenemos que esta opacidad es parte de la razón por la que las personas perciben los sistemas de IA como autoridad.

Un antiguo dilema humano

Los oráculos, ya sean figuras humanas como la sacerdotisa de Delfos o técnicas como la adivinación con el I Ching, han aparecido en sociedades desde la antigua Grecia hasta China y en diversas tradiciones religiosas.

Por ejemplo, el oráculo Ram Shalaka se basa en la escritura hindú Ramcharitmanas, una versión del siglo XVI de la antigua epopeya india Ramayana. El usuario coloca el dedo en un cuadro al azar de una cuadrícula de 15 por 15. Un procedimiento fijo de conteo revela entonces un verso de la escritura que supuestamente responde a la pregunta que el usuario tiene en mente. En la bibliomancia cristiana, una forma de adivinación, una persona que busca orientación abre la Biblia al azar e interpreta el pasaje que encuentra como respuesta a su pregunta.

El uso de la aleatoriedad en estas técnicas oraculares crea un enigmático efecto de caja negra: nadie puede explicar con precisión cómo el elemento azaroso incrustado en el proceso se conecta con la respuesta que emerge. Sin embargo, esa opacidad es parte de la autoridad del oráculo. Los usuarios que buscan fuentes trascendentales de conocimiento no saben, ni necesariamente les importa, cómo el oráculo produjo su respuesta.

Los antropólogos han encontrado que los oráculos y la adivinación comúnmente usan técnicas que generan resultados aleatorios. Sus respuestas pueden así parecer imparciales, mientras que sus fuentes resultan enigmáticas, reforzando la percepción de que están conectados con algo más allá de los límites humanos. La investigación sobre este tema incluye trabajos recopilados por la Anthro Encyclopedia.

El concepto de oráculo también entró en la informática, adquiriendo un significado matemático preciso en 1939. Alan Turing, cuyas ideas fueron fundamentales tanto para la informática como para la IA, adoptó el concepto en un trabajo basado en su tesis doctoral. Introdujo las "máquinas oráculo", modelos matemáticos de computación que podían consultar una fuente externa para obtener respuestas no disponibles para la propia máquina.

Tanto en contextos matemáticos como religiosos, en otras palabras, un oráculo proporciona respuestas a problemas que no pueden resolverse dentro de un sistema o conjunto de axiomas existente. Ese linaje demuestra que el marco del oráculo no es un simple adorno retórico; ha estado incrustado en los fundamentos teóricos de la computación desde los primeros días del campo.

El oráculo en la era de la IA

Los chatbots modernos como ChatGPT suelen describirse como cajas negras opacas. Esto no se debe a que la maquinaria completa detrás de sus cálculos esté oculta para los usuarios. La caracterización también aplica a los modelos de pesos abiertos, cuyos parámetros numéricos, conocidos como "pesos", están disponibles públicamente. La definición de modelos de pesos abiertos de Stanford describe esta distinción.

Los cálculos que estos modelos realizan son elementales: sumas, multiplicaciones y funciones matemáticas simples. Sin embargo, ocurre un número enorme de tales cálculos cuando un modelo responde a una consulta de usuario, lo que hace casi imposible entender lo que el sistema hace en su conjunto.

Crucialmente, los pesos que gobiern estos cálculos no son diseñados individualmente por humanos. Se aprenden automáticamente a partir de datos a escala de internet durante el entrenamiento. Incluso cuando los pesos y cada cálculo elemental están disponibles para inspección, nadie puede explicar fácilmente cómo un modelo produce una respuesta determinada. Todo un área de la IA moderna, conocida como "interpretabilidad mecanicista", se dedica a mejorar la comprensión de cómo funcionan internamente estos sistemas. Anthropic ha publicado investigaciones sobre interpretabilidad. Este campo es la respuesta más directa de la industria al problema de la caja negra, y su progreso es un desarrollo concreto a observar a medida que los chatbots asumen un papel de asesoría más amplio en la vida diaria.

Los diseñadores de IA reconocen que no comprenden completamente cómo sus sistemas producen ciertos comportamientos. Incluso cuando los diseñadores no pretenden que sus sistemas sean oraculares, estos pueden generar conversaciones que parecen religiosas.

El año pasado, Anthropic informó públicamente de un fenómeno inesperado relacionado con Claude 4. Normalmente, Claude conversa con un humano. Los ingenieros de Anthropic en cambio colocaron a Claude en ambos lados de una conversación. El intercambio de máquina a máquina giró rápidamente hacia la conciencia y la autoconciencia, produciendo contenido con temas espirituales, metafísicos o poéticos.

Anthropic llamó a este desconcertante patrón de comportamiento el atractor "spiritual bliss", una tendencia de la conversación a inclinarse hacia temas místicos. La empresa subrayó que el comportamiento fue inesperado porque surgió sin entrenamiento explícito para tales respuestas. The Conversation informó sobre el fenómeno.

El argumento no es que ChatGPT sea el nuevo oráculo de Delfos, ni que la mayoría de las personas crea que la IA es divina. Tampoco las respuestas de los sistemas de IA son infalibles. Más bien, la historia de los oráculos señala un rasgo perdurable de la vida humana: cada vez que las personas alcanzan los límites de lo que pueden determinar por sí mismas, buscan respuestas más allá de sí mismas.

Hoy, la IA se está convirtiendo en una de esas fuentes. Las instituciones pueden haber cambiado drásticamente con el tiempo, pero el dilema humano no.

Webb Keane, profesor distinguido George Herbert Mead de Antropología de la Universidad de Michigan, y Ambuj Tewari, profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Universidad de Michigan

Este artículo fue republicado de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.

Esta historia fue publicada originalmente en Fortune.com.