Conciencia de la IA para 2030

Afirmación: La inteligencia artificial alcanzará una verdadera autoconciencia y experiencia consciente para el año 2030.

EVIDENCIA MIXTA Global#ai#consciousness#futurism
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Las respuestas del modelo son probabilidades, no veredictos.

Dimensión 01 / 10

Retroalimentación de errores

63,3%Ponderación de bullshit
Confianza del modelo47,1%

¿Cómo responde el sistema examinado (afirmación, método o disciplina) ante datos que contradicen directamente sus predicciones o supuestos?

  • 0 · 0.00Ajusta sus parámetros, delimita su alcance o descarta la hipótesis refutada a partir de anomalías reiteradas.24,58%
  • 1 · 0.85Genera explicaciones ad hoc no verificables cuya única función es proteger la afirmación central frente a la refutación.42,30%
  • 2 · 1.00Interpreta cualquier prueba en contra como evidencia de una conspiración deliberada, manipulación de datos o encubrimiento por parte de instituciones externas.3,41%
  • 3 · 0.95Atribuye la falta de resultados a la mala intención, la falta de fe o el escaso compromiso de quien lo recibe.1,21%
  • 4 · 0.80Evita contrastar los errores formulando predicciones tan vagas que cualquier desenlace puede calificarse a posteriori como un éxito.28,50%

La barra muestra la probabilidad que el modelo asignó a cada respuesta. La ponderación refleja cuánto cuenta como bullshit.

10 dimensiones de decisión

Ver JSON
DimensiónPonderación de bullshitConfianza del modelo
Retroalimentación de errores63,3%47,1%
Portador causal5,6%80,4%
Prueba de cegamiento71,0%19,9%
Falsabilidad42,2%16,9%
Precisión semántica80,5%69,0%
Navaja de Ockham79,6%54,7%
Red de medición56,7%16,7%
Independencia del operador68,2%45,1%
Evolución del modelo85,5%70,1%
Asimetría de riesgo45,4%46,3%
Procedencia del modeloliquid/d1-ultra-20261015 · 30 oct 2026

OpenRouter · liquid/d1-ultra · google/gemini-3.8-flash (canonicalisation)