OpenAI 創辦團隊成員、Tesla 前 AI 總監 Andrej Karpathy 在 X 上發表「AI 能力認知差距」長文、回應一個社群現象：對 AI 的驚嘆程度兩極分化—一群人覺得 AI 已經改寫世界、另一群人覺得 AI 只會幻覺、無聊、被吹過頭。Karpathy 提出兩個診斷、解釋為什麼這兩群人是「平行世界」、彼此誤解了對方的判斷依據。本文整理他的論述、與對台灣科技讀者的啟示。
Diagnóstico 1: ¿Qué año y qué nivel de IA estás usando?
La primera observación de Karpathy es directa y contundente: «Muchas personas probaron el año pasado la versión gratuita de ChatGPT, y esa experiencia marcó su forma de ver la IA». Las reacciones de este grupo suelen burlarse de las respuestas raras del modelo, de sus alucinaciones, de su torpeza, o compartir videos en los que se “arruina” el modo de voz avanzado de OpenAI por preguntas simples del estilo “¿debo conducir para ir a lavar el coche o ir caminando?”.
Pero Karpathy señala que estos modelos de «versión gratuita, versión antigua, versión descartada» ni siquiera reflejan la capacidad de los modelos agentic más avanzados de 2026 (en particular, OpenAI Codex y Claude Code). En pocas palabras: juzgar si la IA puede programar usando el ChatGPT gratuito de 2024 es como juzgar si un smartphone sirve usando un Nokia E71 de 2008.
Para muchos lectores de Taiwán, esto también es una realidad: suscribirse a ChatGPT Plus ($20) es bastante común, pero quienes se suscriben a ChatGPT Pro ($200) o Claude Max ($100) son muy pocos. Quienes no han corrido tareas agent con los niveles de pago más avanzados ven la IA como “un juguete divertido pero poco confiable”; quienes sí lo han hecho ven la IA como “una reescritura completa de los flujos de trabajo”. La misma tecnología, dos mundos distintos.
Diagnóstico 2: El avance de capacidades en diferentes áreas es «asimétrico»
El segundo diagnóstico de Karpathy es aún más interesante: «Aunque pagues $200 al mes para usar el modelo más avanzado, el progreso de las capacidades también es “pico”, concentrado en áreas de alta tecnología».
Indica que la búsqueda, la escritura, las sugerencias y otros “tipos típicos de consulta” no son el área donde el progreso de la IA ha sido más intenso en estos años. Hay dos razones:
El aprendizaje por refuerzo (RL) depende de funciones de recompensa verificables: escribir código tiene señales claras como “¿pasó las pruebas unitarias?”, pero la escritura no tiene criterios objetivos equivalentes; por eso las velocidades de avance con RL difieren enormemente
El mayor valor comercial de compañías como OpenAI y Anthropic está en escenarios B2B de código/investigación/ingeniería, por lo que los recursos, el personal y las prioridades se concentran ahí; otros casos de uso no son la mayor fuente de ganancias
Esta observación es clave: explica por qué “la IA para programar mejora de forma espectacular, pero la IA para escribir artículos sigue siendo a menudo bastante normal” desconcierta a muchas personas. No es que las empresas de IA no sepan hacerlo, sino que su “mina de oro” está en otro lugar y la atención se fue hacia allá.
¿Quién se ve más afectado por el “impacto cognitivo” de la IA? Personas que cumplen ambas condiciones
Al combinar los dos diagnósticos, Karpathy describe al grupo que se ve más afectado por la llamada “AI Psychosis”: personas que cumplen simultáneamente dos condiciones:
Uso de modelos agentic de última generación (OpenAI Codex, Claude Code) como usuario de pago
Uso profesional en un campo de alta tecnología (programación, matemáticas, investigación)
Este grupo se ve más afectado por la llamada “AI Psychosis”. Karpathy usa ese término para describir lo que pasa cuando, al verlo con tus propios ojos, un LLM resuelve en pocas horas un problema de programación que antes te tomaría de días a semanas; esa manera de juzgar las capacidades de la IA y su “pendiente” (slope) te hace tener una visión completamente distinta del panorama tecnológico de los próximos años.
Para el otro grupo (sin pago, sin uso en ámbitos técnicos), estas afirmaciones suenan a “excitación excesiva”, como un mito de grupo del círculo de Silicon Valley. Pero Karpathy considera que no es un mito, sino un juicio real basado en experiencia personal.
Ambos grupos “hablan desde sus propios mundos” (y no entre ellos)
La conclusión central de Karpathy es: «Estos dos grupos están hablando el uno con el otro, no entre ellos». Describe dos cosas que pueden estar ocurriendo al mismo tiempo:
El modo de voz avanzado de OpenAI gratis (y, en mi opinión, medio abandonado) se equivoca con los problemas más tontos en Instagram Reels
Al mismo tiempo, el modelo Codex del nivel más alto de pago de OpenAI, que puede dedicar 1 hora a reestructurar todo el codebase de forma coherente, o encontrar y explotar vulnerabilidades del sistema informático
Ambas cosas son ciertas y no se contradicen. Pero cada grupo solo ve una parte, y luego el otro grupo le parece “demasiado entusiasmado” o “demasiado ignorante”. El propósito de que Karpathy escriba este texto es tender un puente entre esa brecha.
Aprendizaje para lectores de Taiwán: ¿en qué grupo estás tú?
El planteamiento de Karpathy es especialmente relevante para lectores taiwaneses porque en el debate tecnológico del país también hay una polarización similar: de un lado “la IA ya lo ha asumido”, del otro “solo es un chatbot”. Para ubicarte en qué grupo estás, puedes revisar 3 preguntas personales:
¿Cuánto tiempo ha pasado desde tu última vez dando un prompt tú mismo al modelo de pago más avanzado (GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7)?
¿Has dejado que un agent corra por más de 30 minutos y haya completado de verdad una tarea a nivel de producción (restructurar código, redactar una reseña de investigación, debug de un sistema complejo)?
¿En qué basas tu evaluación de la capacidad de la IA: en reportes mediáticos, memes de redes sociales o en uso personal?
Las personas que respondan “sí, recientemente, uso personal” caerán en el segundo grupo descrito por Karpathy y comprenderán mejor su postura sobre la “AI Psychosis”. Quienes respondan “no, hace mucho, visto en medios” caerán en el primer grupo y es probable que subestimen mucho la velocidad del progreso de la IA.
No se trata de decir que un grupo es “el correcto”. Es que la base de juicio es radicalmente distinta entre grupos. Cuando veas el próximo artículo “la IA es una burbuja” o “la IA reemplazará todos los trabajos”, primero confirma a qué grupo pertenece el autor y luego decide cómo leerlo.
Complemento: el “momento OpenClaw” de Karpathy
En publicaciones posteriores, Karpathy añadió: «Alguien me dijo recientemente que el motivo por el que el OpenClaw momento ha sido tan grande es que se trata de un grupo masivo no técnico que, por primera vez, experimentó de primera mano los modelos agentic más avanzados». Esta observación muestra que la brecha de percepción no es solo una diferencia de “grado”, sino también una diferencia de “experiencia directa” vs “lo escuché por ahí”.
Para los lectores de abmedia, la solución más práctica es: saca $20, suscríbete por 1 mes a ChatGPT Plus o Claude Pro, elige una tarea real que tú mismo te importe (redactar un informe de investigación, organizar un análisis financiero, depurar un proyecto de código), deja correr el agent una vez completa y luego vuelve a evaluar el significado de la IA para tu trabajo. Es más útil que leer 100 artículos sobre IA.
Este artículo: por qué hay quienes creen que la IA cambia el mundo y otros que piensan que es algo común. Los dos diagnósticos de Karpathy aparecieron primero en ABMedia, cadena de noticias.
