Compatibilidad con Linux GNU/Linux

A día de hoy y con la distribución que uso, que es Fedora en alguna de sus variantes, la compatibilidad es total, excepto con el lector de pantalla. No hay ningún dispositivo que no funcione; sin embargo, para que todo funcione bien, debemos tener en cuanta algunas cosas y, dependiendo de nuestras elecciones, hacer algunos ajustes.

🐧 Como siempre, pero esperemos que por poco tiempo, GNU/Linux tiene sus servidumbres.

Esta sección no trata de desanimarte, sino todo lo contrario porque todos los problemas que detallo aquí son salvables de una u otra forma; sin embargo, y para poder disfrutar de un portátil Framework, conviene leer este apartado.

Lo primero es que debemos escoger la mejor distribución para nuestras necesidades de accesibilidad: Fedora funciona bien para mí, pero no para una persona que necesite un lector de pantalla. Fedora utiliza Wayland por defecto, que es el protocolo de gestión de ventanas y gráficos destinado a reemplazar a X, que acaba de cumplir 40 años y tiene toda una serie de problemas. Lamentablemente, Wayland rompe la compatibilidad con los lectores de pantalla de Linux, y aunque se está trabajando en restaurar la accesibilidad, el trabajo no está terminado. Si necesitas usar un lector de pantalla te recomiendo que evites Fedora por el momento y que uses otra distribución que utilice X por defecto, como Pop!_OS o Linux Mint en alguna de sus variantes.

En cualquier otro caso, este portátil requiere usar Wayland por la mera razón de que la pantalla tiene una resolución demasiado alta. Aunque parezca contradictorio, es aquí es donde nos podemos desanimar un poco.

• Con la pantalla que trae este portátil, necesitas escalado fraccionado. Si no configuras una ampliación a 125% ó 150%, la resolución nativa del portátil es tan alta que no vas a poder trabajar.
• Esto no funciona bien, o no funciona en absoluto, con X.
• Si usas Linux con Wayland, el escalado fraccionado funciona bien en KDE por defecto, queriendo decir “bien” que las aplicaciones se ven nítidas. Da igual lo antiguas que sean las aplicaciones: en general se ven todas igual de nítidas.
• En Gnome, sin embargo, vas a tener que arreglar las aplicaciones antiguas una por una, añadiendo parámetros por línea de comandos en aquellas aplicaciones que se vean borrosas.

Por aplicaciones antiguas me refiero a aquellas aplicaciones que todavía no se han adaptado nativamente al uso de Wayland como protocolo de pantalla.

A continuación una imagen donde se puede comparar “aplicación borrosa” con “aplicación que se ve bien”: se trata de una superposición de la misma web mostrada en Firefox (al fondo, nítida) con la misma web mostrada por una aplicación que no está corregida para usar el escalado fraccionado moderno, implementado por Wayland (en primer plano, texto borroso):

Parece una diferencia trivial, pero cuando la ves y tu cerebro aprende a distinguirla sin esfuerzo, no es algo que puedas “desver”. Echa por tierra la experiencia de usuario que, de otra forma, disfrutarías con esta pantalla.

Este problema, como señalaba antes, afecta predominantemente a Gnome. Aún así, con la excepción de las aplicaciones que utilizan Java para la gestión de gráficos, como los entornos de programación integrados de JetBrains, he podido solucionar todo actuando sobre cada aplicación. Esto se hace añadiendo opciones adicionales por línea de comandos en sus accesos directos; sin embargo, al tener que hacerlo aplicación por aplicación, es algo que se lleva su trabajo. Si no estás por la labor, este asunto me llevaría a recomendarte evitar Gnome y usar KDE. Si prefieres Gnome y necesitas ayuda, escríbeme un comentario por aquí mismo o por mastodon, y te ayudaré hasta donde pueda.

En cualquier otro aspecto, la experiencia que ofrece este portátil con GNU/Linux es impecable. Con un mínimo de configuración opcional, para dejar las cosas a nuestro gusto, tanto Fedora Workstation como los spins con KDE, o las versiones atómicas Silverblue (Gnome) y Kinoite (KDE) encajan como un guante.

Ampliabilidad y reparabilidad a prueba de torpes

La realidad es que tengo un portátil que es más fácil de montar y desmontar que mi sobremesa.

Y no exagero: allá por 2017 cometí el error de comprarme un sobremesa primero y la tarjeta gráfica después. Esto me llevó a descubrir que, según la tarjeta gráfica que quieras, no vale cualquier fuente de alimentación: la fuente de alimentación que había montado no tenía salidas de alimentación suficientes como para conectar una Nvidia GTX 1070. Para cambiar la fuente de alimentación tuve que desmontar todo el sobremesa y las pasé canutas con la cantidad de tornillos y cables, y la gestión de los mismos. De hecho, me sobró un tornillo que tengo guardado por ahí.

Sin embargo, el Framework se monta y desmonta con un solo destornillador, la organización del interior es excelente, y cada componente tiene un código QR que te lleva a la guía de instalación o reemplazo de cada uno. La batería se desconecta automáticamente cuando detecta que el dispositivo está abierto, y el portátil no tiene clips de presión: todo se ensambla o bien con el destornillador que trae, o bien se fija con imanes. Como prueba, un vídeo de iFixIt (en inglés) en el que actualizan la pantalla, placa base y batería de un Framework de primera generación a los componentes que vienen con el modelo que tengo:

El vídeo está extremadamente resumido, pero por propia experiencia os puedo decir que los 20 minutos que menciona el presentador se pueden convertir, todo lo más, en 30 si tienes que pensarte las cosas dos veces y consultar las instrucciones para mayor seguridad. Fácil, divertido y responsable con tu bolsillo y el planeta.

Montar un sobremesa con la misma facilidad es difícil y sale más caro, porque vas a necesitar cajas mejores, y fuentes de alimentación modulares para evitar manojos de cables por ahí colgando. El diseño mecánico de cajas y componentes fáciles de cambiar, y que encajen bien entre ellos sin hacer encaje de bolillos, es de suponer, tiene un precio.

Pese a estas posibilidades, el acabado se nota muy bueno, y la rigidez de todo el conjunto es mucho más alta de lo que personalmente me podía imaginar. No hay crujidos ni zonas donde el portátil dé la impresión de ser frágil.

El hardware

La pantalla que escogí es la de acabado mate. Es una pantalla IPS que ofrece brillo superior a 400 *nit *(candelas por metro cuadrado) y un contraste superior a 1500:1.

Cubre el rango del espacio de color sRGB al 100% y tiene una resolución de 2256×1504 píxels en sólo 13.5 pulgadas. La resolución arroja una densidad aproximada de 200 puntos por pulgada, que para la distancia normal de uso de un portátil (aproximadamente 50 cm.), hace muy difícil que la imagen resulte pixelada. Por otro lado, obliga a usar escalado fraccionado de gráficos para que el tamaño del texto y los controles resulte razonable. Mientras que en Windows esto es un simple ajuste, con Linux tuvimos que remangarnos un poquito más, como ya he comentado. La relación de aspecto es 3:2, quizá no tan cómoda para ver películas como una 16:9, pero mejor para trabajar, porque cabe más texto en vertical.

La batería es de 61Wh pero se queda en un aprobado. Mientras que su autonomía cumple, proporcionando unas 12 horas escribiendo texto con poco brillo en la pantalla, el soporte a umbrales de carga y a características de cuidado de la misma se queda muy corto en comparación a las baterías de otros portátiles profesionales, como los ThinkPad. Es de esperar que tanto la controladora de la propia batería, como el software proporcionado por Framework, y la eficiencia de los microprocesadores mejoren en un espacio de dos o tres generaciones hasta darnos una eficiencia que pueda acercarse a la de un Apple Silicon, y el control esté a la altura de un ThinkPad, pero por ahora esto es lo que hay. Lo bueno es que, cuando estas cosas vayan mejorando, portátiles como el Framework podrán irlas adquiriendo componente a componente, y no teniendo que reemplazar el equipo entero.

El trackpad, creo, es lo peor que tiene el portátil. No porque tenga un tamaño o una respuesta inadecuadas; al contrario, soporta gestos con tres y cuatro dedos de forma ágil y precisa. Es por el rechazo de palma: al menos con Linux, el rechazo de la palma de la mano es realmente malo, lo cual quiere decir que en medio de un texto puedes mover el ratón, seleccionando texto, escribiendo encima, y estropeando constantemente el flujo de trabajo. Y es que el controlador no soporta ningún mecanismo de ajuste de presión o de sensibilidad, así que la única solución que he encontrado para esto ha sido ponerme manos a la obra y configurar un atajo de teclado para desactivarlo cuando necesito escribir textos largos, como es este caso, programando un pequeño script al que poder asociar una combinación de teclas (Meta+T, en mi caso) en Gnome.

#!/bin/sh

state=$(gsettings get org.gnome.desktop.peripherals.touchpad send-events)

if [ "$state" == "'enabled'" ];then
	gsettings set org.gnome.desktop.peripherals.touchpad send-events disabled
else
	gsettings set org.gnome.desktop.peripherals.touchpad send-events enabled
fi

El rendimiento no merece demasiado comentario porque es excelente. Con un Intel Core i7-1360P a 5 GHz con 64 GB de RAM, no hay nada que yo necesite ejecutar con lo que se quede corto, y el microprocesador tiene una cantidad de núcleos suficiente (4 de alto rendimiento y 8 de alta eficiencia) como para ser un microprocesador excelente a la hora de utilizar contenedores y máquinas virtuales. Como referencia para los usuarios de Macintosh podríamos decir que, sin tener en cuenta el ancho de banda de acceso a memoria, el rendimiento de este microprocesador se sitúa entre el Apple M2 y el M2 Pro. Una nota negativa es que, pese a que el microprocesador soporta DDR5 y LPDDR5, la placa base de Framework para este modelo sólo porta DDR4. Esto afecta no sólo a la velocidad alcanzable, sino también al consumo de energía del ordenador. Eso sí, el kit de placa y procesador sólo tiene un ventilador, y cuando sopla, sopla de verdad. Con tareas exigentes este portátil no es silencioso en absoluto.

El almacenamiento que le he puesto ha sido un módulo Crucial P5 Plus PCIe 4, de 2 TB, en lugar de los Western Digital que ofrece Framework, porque éstos no ofrecen cifrado por hardware y el Crucial sí. El cifrado por hardware funciona como sigue: el disco está siempre cifrado, hagas lo que hagas, pero de fábrica no solicita ninguna contraseña en el arranque. Cuando, en la UEFI / BIOS de tu ordenador, configuras una contraseña para el disco, lo conectes al ordenador que lo conectes, si no introduces la contraseña correcta el disco es ilegible. Esto permite configurar la seguridad de forma independiente al sistema operativo, con el inconveniente de que perdemos algo de velocidad. Por poner valores concretos, los módulos que vende Framework ofrecen una velocidad de lectura secuencial de 7300 MB/s, mientras que el Crucial que he montado ofrece 6600 MB/s. En mi caso personal, el cifrado por hardware vale más que los 700 MBps que he entregado a cambio.

El teclado es muy bueno. Teclas y recorrido amplio, buen tacto y respuesta sólida. Con una retroiluminación que aparece bajo las teclas, sin resaltar los glifos en las teclas, pero que, aún así, resuelve. Personalmente lo sitúo como bastante mejor que el teclado de los Macbook Pro actuales (uso un M3 en el trabajo) pero por debajo del teclado de los ThinkPad que, en mi opinión, está próximo a ser perfecto. Sin embargo, tiene dos defectos: uno cosmético y otro funcional.

• Cosméticamente, es un teclado con la tecla de Windows. En Linux, esa tecla se llama Meta y no necesita estar marcada con el logotipo de Windows, ni con ningún otro. Es un modificador de teclado más. Actualmente (2024), Framework está preparando kits de teclado con una tecla Meta agnóstica del fabricante del sistema operativo, pero cuando compré el portátil no estaba disponible.

• El defecto funcional es que no tiene un indicador luminoso del estado de las teclas de función (Fn). En este teclado, como en muchos otros, tenemos las teclas F1 a F12 con doble comportamiento: F1 a F12, o extensiones como el control de volumen, brillo de la pantalla, etc. Estos modos se pueden bloquear mediante Fn+ESC, pero no hay ningún indicador visual que te diga, antes de pulsar la tecla F1, si se va a abrir la ayuda (F1), o si se va a poner el sonido en mudo (mute). Y esto no es algo que se pueda arreglar con extensiones o controladores, porque a diferencia de indicadores como el bloqueo de mayúsculas, y demás modificadores estándares, éste ocurre en el hardware del teclado sin exponer ningún indicador al sistema operativo.

El lector de huellas es realmente bueno. Rápido, fácil de configurar y con un soporte en Linux excelente, me ahorra una cantidad de tiempo increíble. En Linux se puede usar el lector de huellas en la Terminal, a diferencia de en macOS que hay que teclear la contraseña cada vez que tenemos que usar sudo.

El sonido ni impresiona ni molesta, lo mismo que la cámara web a 1080p y 60 Hz. El micrófono es suficiente como para tener una conversación inteligible.

Conclusión

No puedo estar más contento con este portátil. Es ligero, razonablemente bonito, y con unas prestaciones y una calidad muy altas.

La compatibilidad con GNU/Linux, que define en muchos aspectos lo que yo necesito y quiero, es excelente y sólo puede mejorar.

En cuanto a lo que distingue este portátil de otros: su reparabilidad y ampliabilidad, merecen mucho la pena. En mi caso concreto, y salvo que necesite un dispositivo con mayor capacidad gráfica, este es en teoría el portátil definitivo: todo lo que a día de hoy me disgusta, lo que se rompa o lo que se quede corto se podrá cambiar, y en muchos casos reutilizar de alguna forma. Mientras la compañía sobreviva, estas características compensan con creces el sobreprecio que suponen en comparación con otras alterantivas menos reparables o, directamente, de usar y tirar.

Los puntos negativos, como el trackpad, el rendimiento por watio, el control de la batería y lo ruidoso del ventilador son cosas de las que el fabricante es consciente y se irán superando.

Básicamente, hemos visto cosas tan absurdas como las siguientes:

“Hay vulnerabilidades conocidas en Signal que no están siendo corregidas. Parece raro…”

~Elon Musk

Por supuesto, ni un sólo enlace a hechos, ni a información contrastada, ni a nada verificable. Como cuando se habla del chupacabras.

“Un número alarmante de gente importante con la que he hablado asegura que sus mensajes ‘privados’ de Signal han sido utilizados en su contra en juicios o por la prensa”

~Pavel Durov

“Gente Importante”. Eh, chavales, hacedme caso, que yo me codeo.

Argumentos del nivel de calidad de cuando, en primaria, otro niño nos aseguraba que no debíamos tomar refrescos de cola porque “una vez un niño se murió”.

No voy a copiar o reproducir aquí la cronología, porque está más que publicada en todas partes. Por ejemplo, el artículo “In the battle of Telegram vs Signal, Elon Musk casts doubt on the security of the app he once championed” de Business Insider da cuenta de todo ello de una forma bastante detallada.

En lo que sí quiero hacer hincapié es que los propios verificadores de Twitter X desmintieron a Elon Musk casi inmediatamente:

Sin embargo, y casi al momento, hordas se apresuraron a señalar que en Signal no existen “compilaciones reproducibles” de las aplicaciones de iOS, con lo cual no se puede establecer una certeza del 100% de que el código publicado se corresponda con el código de la aplicación que te instalas. Esto, por si lo dudábamos, es lo que sostiene Pavel Durov en su propio canal de Telegram.

Sin embargo, es fácil de explicar desde un punto de vista técnico. El problema es que las aplicaciones de iOS que te instalas a través de la tienda de Apple están cifradas por la misma tienda, con lo cual es imposible conseguir una aplicación a partir del código que sea idéntica al paquete que te entrega el Apple App Store: no tienes las claves privadas de Apple para reproducir el cifrado. Es culpa de Apple, vaya. También es cierto que Telegram ha hecho esfuerzos notables por romper este problema, pero el método que han conseguido para ello es incompleto y requiere de un iPhone antiguo con jailbreak, con lo que en cualquier momento puede dejar de funcionar. En este hilo de Matthew Green en X podéis encontrar material interesante al respecto

No he entrado a enlazar a la propia Meredith Whittaker, la presidenta de ¿la fundación? Signal porque, la verdad, no creo que haga falta cuando las cosas se caen por sí solas y cuando la propia comunidad es capaz de proporcionar información con cierta profundidad.

Lo que quiero comunicar con este artículo es que el mero hecho de que gente tan significativa como el propio fundador de Telegram y gente tan deleznable como Elon Musk hagan causa en contra de una aplicación (la que sea), sin aportar hechos comprobables y apelando a la conspiración, no hace más que reforzar mi gran reticencia a usar Telegram para temas serios. Porque, además, cuando Meredith Whittaker les contesta, aparece gente que se va por la tangente de la falacia, señalando que Katherine Maher es la presidenta de la junta directiva –falacia ad-hominem. Como si una ejecutiva pudiese invalidar el modelo de seguridad de Signal, hacerlo cuestionable, o para establecer una correlación conspiranoica con la dificultad de conseguir complicaciones reproducibles en iOS.

A pesar de que es cuestionable sacar al mercado un producto así, todo eso son cosas que se pueden arreglar. Lo que no creo que funcione, y veo difícil arreglo, es la propuesta de valor del dispositivo, en sí.

El Rabbit R1 no sólo incorpora un LLM que hace las veces de interfaz del usuario, sino que han desarrollado lo que ellos llaman un LAM: Large Action Model, que se podría traducir como un “modelo extenso de acciones”. Es un modelo de aprendizaje máquina que tiene como objetivo usar aplicaciones web y móviles. A grandes rasgos, y tal y como se ha entendido hasta el momento, el chisme aprende a reconocer elementos de interfaz gráfico y flujos de trabajo básicos para pedir comida, un taxi, la reproducción de una lista de música, etc., a partir de una pregunta sencilla y natural, y sin que tú tengas que hacerlo por ti mismo. El dispositivo envía tu orden a sus servidores “cómprame un kebab del Bar Tolo en DoorDash”, y mediante técnicas similares a los que hacen posible las pruebas automáticas de interfaz web y móvil en la nube, Rabbit R1 *pulsabotones y menús, introduce texto, paga*, y lo que haga falta, en algún sistema en la nube, para conseguir tu objetivo**.

Es un asistente digital que usa aplicaciones por ti.* Sin que tú tengas que**ver nada*. Es muy interesante.

Pero ahí es donde yo veo el problema: la mayoría de los servicios web que usamos han definido su interfaz de usuario, en mayor o menor medida, en base a criteros de economía de la atención:

• Un servicio de música quiere que escuches música nueva todo el tiempo. De otro modo, podrías llegar a la conclusión de que te es más rentable comporar los 2, 3, 10 discos que estás reproduciendo en bucle, y abandonar una suscripción. ¿Cómo te sugieren nuevos álbumes y artistas? Mediante su propio interfaz gráfico, diseñado para capturar tu atención. Estos asistentes le quitan la salsa.
• Cualquier red social comercial quiere controlar lo que los usuarios ven, en qué orden, qué contenido se les posiciona delante, y maximizar el tiempo de exposición a todo esto para maximizar sus ingresos. ¿Leerte las notificaciones, sin más, sin introducir contenido posicionado en tu rango de visión y de atención? Sería casi como un bloqueador de anuncios perfecto.
• Servicios de comida a domicilio, como DoorDash, tienen un diálogo orientado a venderte extras para subir el precio de compra final. “Pídeme un kebab al restaurante XYZ y que me lo entregen a las 20:30”. En última instancia, este tipo de servicios posicionan nuevos restaurantes, crean cupones de descuento, te sugieren añadir extras al carrito de la compra, y toda una serie de cosas que intentan generar más gasto. ¿Qué pasa si Rabbit R1 se limita a pedir el kebab? Por el contrario, ¿te va a estar dando la paliza con todos esos extras y esas opciones, creando una conversación larguísima, y arriesgándose a que la próxima vez uses el teléfono, porque tardas menos?

La propuesta de valor del dispositivo pasa por capturar la relación con el cliente de las cuatro aplicaciones que, por el momento, el Rabbit R1 soporta. Spotify, DoorDash, Uber y MidJourney ven retirados sus interfaces de usuario, específicamente diseñados para mantener al cliente dentro, en el carrusel de ofertas y de publicidad mostrada (allá en donde tenga sentido, claro; no conozco MidJourney). Es decir: la propuesta de valor del Rabbit R1 pasa por negar a esos servicios la atención del usuario.

Estas cosas no suelen gustar.

O bien Rabbit llega a acuerdos de compensación por el coste de oportunidad que supone perder el control sobre lo que el usuario ve, y por cuánto tiempo, o mucho me temo que el LAM no va a terminar por cuajar. Por mucho que me guste. No quiero engañar a nadie: a mí me encantaría poder tener una cabecita de conejo, o de otro animalito, rebotando en mi PC y que yo le pudiese decir “procesa todas las mágenes de la carpeta XYZ para publicación en web, con un ancho máximo de 900 píxeles, y súbelas a mi librería de medios en Ghost” y que el chisme se las arreglara para decirme “hecho; la imagen más pesada ocupa 230 kB”. O “descarga la última imagen de Fedora Server, crea una máquina virtual con ella con 16 GB de RAM, 80 GB de almacenamiento y 4 CPU y crea un usuario test sin contraseña. Y luego haz una copia de seguridad de todo. Cuando acabes, envíame un correo y apaga el ordenador”. Y mientras, yo me voy a dar un paseo. Pero cuando intento razonar cómo aplicar este tipo de mecanismo a un servicio donde la relación con el cliente, el control de lo que el cliente ve, y el tiempo que el cliente está expuesto a un determinado contenido son tan cruciales, veo un conflicto difícil de resolver. Y al final, ese conflicto se acabará trasladando a los inversores de los servicios operados mediante LAM y del Rabbit R1.

Mi predicción, ya puestos: una de las empresas afectadas, la más grande, probablemetne con su propio departamento de desarrollo de modelos extensos del tipo que sea, comprará Rabbit. O bien para desmantelarla, o bien para desfigurar el producto tal y como está ideado, y convertirlo en parte de su estrategia de captura de atención.

Espero equivocarme. Creo que el LAM es una buena idea. Me gustaría tener un modelo bien entrenado, que funcionase en local, para poder encargar flujos de trabajo completos por voz. Pero tal y como está el panorama, no lo veo despegando con este tipo de servicios de terceros.

Si tienes 30 años o más, probablemente recuerdes una época en la que usar un ordenador personal era personal; nadie más allá de ti mismo y tu ordenador tenía ni parte ni intereses en lo que estuvieses haciendo. Probablemente sí había interés en con qué lo estabas haciendo, porque siempre hubo competencia: con qué tipo o marca de ordenador, con qué sistema operativo, con qué programa. Pero más allá de eso, estabas tú solo, con tu tarea. A tus cosas. A tu suerte. Tu éxito dependía de tu capacidad de aprender, habilidad de análisis, de tu criterio y de ti mismo

Cuando yo estaba en educación primaria, en los años 1980 y principios de los 1990, todo se hacía en total desconexión; si acaso, consultando un libro o, más frecuentemente, una revista. Más tarde, cuando estaba estudiando en la Universidad entre 1998 y 2004, las conexiones a internet empezaban a extenderse por los hogares españoles, pero aún no había muchos hogares conectados permanentemente a internet. Los equipos conectados a internet en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de Vigo, aún siendo la pera limonera de las telecomunicaciones del Campus, eran bastante limitados. Había que hacer cola. Aprender a programar se hacía con un libro al lado, y las prácticas se hacían consultando manuales de referencia, hojas de características del fabricante, y estándares. Pilas de páginas áridas como pocas otras cosas: era la norma y lo que había. ¿Necesitabas la documentación de las librerías de Java? ¿Un manual de referencia de ensamblador de Motorola 68000? ¿Lenguaje C? Ve a reprografía, toma prestado un libro de la biblioteca, o descarga y copia todo a disquetes para consultar en casa. Sin conexión.

Y una de las cosas más valiosas que ganabas con eso es que, con el tiempo, tenías criterio suficiente, incluso, para atribuir calidad y fiabilidad a los libros y fuentes que consultabas. Priorizabas y valorabas unos autores sobre otros. Enviabas correcciones a la editorial, incluso.

La era de la información instantánea, los buscadores, y Stack Overflow, esta época en la que no hay que anotar nada porque todo está en Google o en el historial de navegación, tardaría algo más en llegar. Pero cuando llegó, empezamos a depender del buscador en lugar de nuestra propia colección de referencias, y en lugar de consumir documentación empezamos a depender de algo que nos devolviese la información en un formato de pregunta y respuesta. Esto elimina un montón de contexto, y hace que no tengamos que esforzarnos en ver más allá del siguiente escollo particular. Y lo que es peor, nos hace susceptibles a que se nos tire información sesgada a la cara, sin nosotros pedirla, distrayéndonos de nuestro trabajo, limitando los ángulos de análisis del problema que estuviéramos intentando resolver y, probablemente, dándonos una visión parcial y polarizada de muchas cosas. Añádele posicionamiento pagado, y ya tenemos un buen lío montado: nos puede sugerir una solución que no es la mejor para nuestro propósito, y nos lo podemos creer.

Este modelo funciona, y cuando es muy sutil, pasa desapercibido. Por eso se llama manipulación. Cuando no es sutil, en cambio, la cosa revienta, se destapa un escándalo, y se acaba en un juicio y en una condena, como ya pasó con el escándalo de Cambridge Analytica. Cuando este modelo se lleva a un extremo, se crean burbujas de realidad, cámaras de resonancia, y la realidad se distorsiona. Se pierde la capacidad de criticar a la fuente, y se asume que la realidad es lo que se nos muestra.

La situación sigue avanzando en ese mismo sentido y el siguiente paso, según parece, es envolver el conocimiento dentro de modelos extensos de lenguaje que hacen las veces de “el listo de la clase”, o “el listo del equipo”, a quien preguntarle cómo resolver un cierto problema. “ey, copilot, ¿cómo tengo que configurar un cliente HTTPS para poder usar certificados auto-firmados?” y te escupe un código que pinta razonable y que probablemente funcione, o lo haga con mínimos cambios. Probablemente ni siquiera tenemos que ir más allá, con preguntas más elaboradas que requieren más conocimiento, tipo “¿dónde tengo que configurar la cadena de confianza, y qué herramientas necesito para ello?”. Y no hablemos ya del “¿por qué?”. El conocimiento ya no se tiene, se delega y se consume.

No me considero un ludita ni un neoludita, pero hay cosas para las que no basta con preguntar y saber seguir instrucciones. Ni con copiar y pegar. El conocimiento adquirido, en lugar del que se delega a una base de preguntas y respuestas ajena, nos puede evitar errores muy graves. Hay errores técnicos, errores de ejecución, y errores de concepto, y estos últimos se evitan con conocimiento propio, construido sobre una base que hemos adquirido estudiando, y luego refinado a base de experimentar y equivocarnos en un entorno controlado hasta que tenemos los conceptos claros. Una vez se tienen los conceptos claros, no veo problemas en el asistente en sí, en el modelo de lenguaje o, si lo queremos llamar así, en la IA (😒). Yo mismo, probablemente, empiece en algún momento a usar este tipo de herramientas para tareas sencillas, repetitivas, tediosas y de bajo riesgo. Aún tengo mis reservas, claro, que es de lo que va este artículo, pero no pienso darle la espalda por completo a las posibilidades que tiene la tecnología en sí.

En donde primero veo un problema es que no todas las tareas son de bajo riesgo, y cuando hay riesgos altos para la salud, las finanzas personales o del común, o procesos industriales sensibles, es mejor no preguntar a un chisme, y que el trabajo lo haga alguien a quien se le puedan exigir responsabilidades. Hay una cita que se ha hecho famosa en los últimos años, atribuida a una presentación de IBM en 1979 (cuyo origen no he podido comprobar totalmente), que lo plantea ya entonces: “A computer can never be held accountable; therefore a computer must never make a management decision”: “A una computadora nunca se le puede hacer responsable, por lo tanto, una computadora no debe nunca tomar una decisión de gestión”. No podemos atribuir responsabilidad sobre las consecuencias de una decisión a una máquina. No podemos llevar a juicio a un secador de pelo por una electrocución en una bañera.

En segundo lugar, hay intereses ajenos detrás de los modelos. Estos desarrollos, visto lo visto, no se hacen poniendo tus objetivos o los míos, o el bien común, como primera prioridad. Por ejemplo, hay quienes sugieren que los niños no necesitan aprender a programar, y que se pueden centrar en usar este tipo de modelos, como el CEO de Nvidia. Claramente. Si yo fuese el consejero delegado de la plataforma de hardware que más se usa y mejor se usa para entrenar y ejecutar modelos de lenguaje y aprendizaje automático de todo tipo, también me gustaría que la gente los usase en vez de programar. Si cada vez menos gente usa o depende más de proveedores cuyos modelos, a su vez, dependen de mis sistemas, y por lo tanto me los compran, ¡mejor! Si yo fuese el CEO de Nvidia, de hecho, me encantaría que los únicos programadores sobre la faz de la Tierra fuesen los empleados de Nvidia. Es como cuando salieron las calculadoras; el primer defensor de usar las calculadoras en lugar de aprender aritmética probablemente sería el que las vendía. Pero, intepretaciones mías aparte, la idea es que va a haber que seguir sabiendo programar aunque en la práctica y en el día a día sea menos necesario que hoy. Aprender a programar no se trata de aprender a escribir programas, sino a descomponer una solución en pasos sencillos, automatizables y repetibles –y eso va a seguir formando parte del día a día para muchísimos profesionales.

❓ ¿Quién decide si el conjunto de datos con el que se ha entrenado un modelo extenso de lenguaje, como Chat GPT, es fiel a los hechos?, ¿qué garantías hay?, ¿cómo se mide la *imparcialidad *o la equidad de una respuesta?

En tercer lugar, no me gusta que seleccionen información, en general, de acuerdo a cómo una empresa me percibe. Al hilo de lo que comentaba en La economía de tu atención, la información que se nos coloca delante no está sujeta a nuestros intereses, sino a los de quien cobra por posicionarla. Nos van a devolver primero la información que ofrezca mejores resultados correlacionando el dinero que el autor haya pagado y la probabilidad de que nosotros la leamos, de acuerdo al perfil que han ido construyendo a base de espiarnos. De todos los contenidos por los que la plataforma de turno recibe ingresos, se nos coloca delante el subconjunto de enlaces en lo que podríamos a hacer click, y ahí es donde vamos a entrar y a quedarnos más tiempo. Y da igual si hacemos nuestro trabajo, porque si lo piensas, en una sesión de estudio o de trabajo, si se nos pone delante contenido más divertido, nos vamos a ir por el terraplén de la carnaza, los vídeos de gatitos, artículos escritos para polarizarnos y que van a conseguir una respuesta más rentable para la plataforma. Van a cobrar lo mismo, y probablemente mucho más, que si estamos trabajando; el tiempo invertido en escribir un informe o programar es tiempo perdido para ellos porque no estamos viendo anuncios. No pueden monetizar nuestro tiempo productivo. Tu productividad es coste de oportunidad.

💡 Tu atención no tiene por qué ser productiva. Salvo a ti y a tu empleador, a nadie le importa si tú aprendes, o si haces tu trabajo, con tal de ingresar dinero por publicidad.

¿Cómo se traslada esto al uso y al consumo de información a través de un modelo extenso de lenguaje? ¿Se podría estar explotando económicamente la fase de aprendizaje de los modelos para hacer unas respuestas más probables que otras?

Tampoco me gusta el hecho de que nos estamos moviendo a un modelo en el que los modelos de lenguaje van a estar definiendo cómo accedemos a la información, y cuál es la información a nuestro alcance. No me gusta la perspectiva de hacer depender el conocimiento disponible, el rango posible de respuestas, de mi habilidad a la hora de formular preguntas. Leer un libro te plantea preguntas en las que no habías pensado, sobre todo si eres un neófito en la materia en cuestión. Plantéate, por ejemplo, lo difícil que es encontrar la solución a un problema, o saber si en realidad tienes un problema, si ni siquiera sabes cómo articular una pregunta. Qué tienes que introducir en el cajón de texto del buscador. Por ejemplo, en mi caso, en el ámbito de lo legal: hay veces que ni sé formular una búsqueda básica en la web. Sin embargo, tras algo de lectura en una enciclopedia cualquiera, incluso en la Wikipedia, tras adquirir ciertos conceptos básicos, ya tengo la competencia suficiente como para distinguir un problema de otro, y puedo pensar en qué tengo que preguntar.

El problema de los modelos extensos de lenguaje que se están desarrollando a día de hoy es que ni siquiera ves los resultados de una búsqueda para ver varias fuentes o para ver qué tiene sentido y qué no. Ni siquiera podemos juzgar si la búsqueda era la adecuada para la serie de resultados que hemos obtenido, porque obtenemos una única respuesta, totalmente procesada. En una búsqueda web tradicional, a veces ves resultados tan dispares en la primera página que, de una forma más o menos intuitiva, decides refinar la búsqueda. Abres un par de resultados y no te ves reflejado, vuelves a buscar. Un modelo de lenguaje es como si el bibliotecario, experto en clasificar información y recuperarla, de repente dice haberse**leído toda la biblioteca, te asegura que lo ha entendido todo, y te da la información en viva voz, pero en realidad sin entender de qué leches está hablando. “No te preocupes por esos tochos de libros, hazme caso a mí, que ya te lo explico yo”. En casos concretos y superficiales, eso está bien. Pero si el riesgo es alto, ¿confiarías en esos resultados?, ¿en qué casos te gustaría tener acceso a los libros y dedicarle un par de horas a contrastar un poco la información y tomar tus propias notas? Y, lo que es peor, ¿qué ocurre y de quién es la responsabilidad, en general, si un modelo empieza a dar prioridad sobre ideas, soluciones, productos o servicios de un determinado proveedor?, ¿cómo puede esto afectar a la competencia? ¿Qué ocurre si estos modelos empiezan a sesgar y a ponderar interpretaciones ideológicas en sus respuestas?, ¿de quién es la responsabilidad y a quién o en qué grado afecta a nuestra sociedad?

Imagínate que, hojeando el libro de texto de tu hijo, ves algo extraño y te das cuenta de que el libro de ciencias naturales quita importancia al cambio climático. Rascas un poco, y ves que el principal accionista de la editorial de turno es un lobby de los combustibles fósiles. Es un ejemplo muy extremo, pero una metáfora bastante clara de lo que me preocupa, que puede ser mucho más sutil y difícil de detectar si se hace diseñando el conjunto de material con el que se entrenaría un modelo. No hay que entrar en terrenos muy obvios, símplemente que un modelo sugiera que “en general, la interpretación más aceptada es X”, cuando se aplica a ámbitos socio-políticos, ideológicos o a la interpretación de hechos históricos, en sí es bastante serio. El trabajo de contrastar semejantes aseveraciones puede ser inmenso.

Mi opinión es que, en general, estos modelos reducen la independencia a la hora de tomar decisiones, aprender y llegar a conclusiones, o directamente avanzar el propio conocimiento. Abusar de ellos o utilizarlos como atajo puede mejorar la productividad cuando se utiliza para tareas que no aportan mucho valor para el tiempo que consumen, pero en ciertos casos puede convertirnos muy rápidamente en prisioneros de intereses ajenos a los nuestros, sin nosotros ser conscientes. Personalmente, creo que si no tenemos un mecanismo claro para garantizar que las respuestas son neutras, equilibradas, y que ponen nuestros intereses en primer lugar y no los de terceros, creo que es un sistema increíblemente fácil de manipular y enmierdificar, y podemos estar siendo cómplices.