Resumen: Este artículo presenta una conjetura que formaliza una compensación fundamental entre la corrección comprobable y la amplia capacidad de mapeo de datos en los sistemas de inteligencia artificial (IA). Cuando un sistema de IA está diseñado para garantías deductivamente herméticas (certeza demostrable sobre la naturaleza libre de errores de sus salidas), como en la IA simbólica clásica, su dominio operativo debe ser estrechamente circunscrito y preestructurado. Por el contrario, un sistema que puede ingresar datos de alta dimensión para producir ricas salidas de información, como en los modelos generativos contemporáneos, necesariamente renuncia a la posibilidad de un rendimiento de error cero, incurre en un riesgo irreducible de errores o clasificación errónea. Al hacer que esta compensación previamente implícita sea explícita y abierta a una verificación rigurosa, la conjetura reformula significativamente las ambiciones de ingeniería y las expectativas filosóficas para la IA. Después de revisar las motivaciones históricas para esta tensión, el artículo establece la conjetura en la forma teórica de la información y la contextualiza dentro de debates más amplios en epistemología, verificación formal y la filosofía de la tecnología. Luego ofrece un análisis de sus implicaciones y consecuencias, basándose en las nociones de subdeterminación, riesgo epistémico prudente y responsabilidad moral. La discusión aclara cómo, si es correcta, la conjetura ayudaría a remodelar los estándares de evaluación, los marcos de gobernanza y el diseño del sistema híbrido. La conclusión subraya la importancia de eventualmente probar o refutar la desigualdad para el futuro de la IA confiable.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 12 de junio de 2025.
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