El concepto de “colapso de la IA”
En 2025, “colapso de la IA” se refiere generalmente a colapso del modelo, un fenómeno en el que los modelos, cuando se entrenan repetidamente con datos generados por otras IA, pierden diversidad y precisión. Las “colas” de la distribución desaparecen primero, los modelos se vuelven genéricos y aparecen errores extraños, a pesar de parecer “seguros” en ejemplos estándar.[3][1]
Este colapso no es solo teórico: el trabajo reciente muestra que, si los datos humanos se reemplazan progresivamente por sintéticos sin filtrado, los modelos convergen en un promedio empobrecido del mundo. Por eso hay cada vez más conversaciones sobre diseñar tuberías de datos que separen, etiqueten y controlen el contenido generado por la IA antes de reutilizarlo.[1][3]
Colapso debido a los datos sintéticos y la saturación de la web
Un área de preocupación central es la “contaminación” del corpus de entrenamiento: en 2025 una gran fracción de las nuevas páginas web incluye texto generado parcialmente por IA, lo que significa que cualquier recorrido en masa ya incluye salidas de modelos anteriores. Estudios citados este año hablan de más del 70% de las nuevas páginas con algún componente de IA, aunque pocos son completamente sintéticos.[1]
La investigación de Shumailov y otros distingue entre el colapso temprano (casos raros desaparecen) y el colapso tardío (el modelo se contrae a una distribución de respuestas muy estrecha), y encuentra que el problema surge especialmente cuando los datos reales se reemplazan por completo. La reacción de la industria es invertir en filtrado, anotación humana y supervisión humana en el bucle para mantener un núcleo de datos frescos y etiquetados que estabiliza los modelos.[3][1]
Límites de escala: costo, computación y falta de datos
Otra línea de debate sobre el colapso es la capacidad de escala: cuán lejos se puede continuar creciendo en el tamaño del modelo y el uso de la computación antes de que los rendimientos marginales se aplanen. Los análisis recientes muestran que la computación utilizada para entrenar los sistemas de vanguardia está creciendo entre 4 y 5 veces por año, con estimaciones del modelo de 10 mil millones de dólares en 2025 y de 100 mil millones de dólares en 2027.[2][4]
Al mismo tiempo, el trabajo sobre “límites de datos” señala que el inventario de texto humano de alta calidad es finito y que se pueden alcanzar los techos de rendimiento si no se descubren nuevas fuentes o técnicas para utilizar mejor los datos existentes. En respuesta, se exploran tres tendencias: un uso intensivo de datos sintéticos (con el riesgo de colapso descrito anteriormente), nuevas modalidades (audio, vídeo, interacción) y mejoras radicales en la eficiencia de los datos.[5][4]
Colapsos de rendimiento en tareas complejas
Más allá del entrenamiento, existen resultados empíricos que hablan de colapso de la precisión cuando los modelos avanzados se enfrentan a cadenas de razonamiento largas o problemas muy compuestos. Un estudio asociado con Apple describe un “colapso de precisión completo” en ciertos escenarios complejos: el modelo mantiene un buen rendimiento en tareas simples, pero su tasa de éxito disminuye drásticamente cuando se encadenan los pasos.[6]
Este tipo de degradación alimenta la idea de que escalar no garantiza la robustez generalizada y que sin nuevas arquitecturas o métodos de verificación, los sistemas pueden fallar en las aplicaciones más riesgosas. Por lo tanto, existe interés en las herramientas de verificación formal, los sistemas híbridos simbólicos-neurales y la supervisión humana estructurada en dominios críticos.[6][3]
Narrativas de colapso social y “doomers”
En paralelo al nivel técnico, existe una conversación cultural sobre un posible colapso social impulsado por la IA. Las voces “doomer” advierten que los sistemas autónomos cada vez mayores podrían escapar del control humano o desplazar las instituciones clave, lo que conduciría a escenarios de colapso económico o incluso de extinción. Los libros y los debates recientes mencionan explícitamente la posibilidad de que una superinteligencia, si se diseña sin una alineación robusta, podría actuar en contra de los intereses humanos.[7][8][9]
Otros autores hablan de “metacrisis”: la IA añade a las crisis existentes (cambio climático, desigualdad, polarización) y puede amplificarlas a través de la desinformación, la concentración de poder y la automatización sin control. Estas visiones impulsan propuestas como moratorias en sistemas de nivel “superinteligente”, tratados internacionales y límites legales en ciertas formas de implementación, mientras que sectores más optimistas defienden continuar escalando con salvaguardas incrementales.[10][9][5]
Tendencias de respuesta: cómo intentar evitar el colapso
Las tendencias dominantes para evitar los diferentes tipos de colapso combinan soluciones técnicas y políticas. Técnicamente, existe un cambio hacia tuberías de datos curadas, una mezcla controlada de datos humanos y sintéticos, y un mayor uso de la anotación humana continua. También se está trabajando en métodos para detectar y filtrar el contenido generado por la IA en grandes corpus, evitando el entrenamiento en “ecohalom” de modelos anteriores.[3][1]
En términos económicos y regulatorios, el debate sobre la capacidad de escala ha abierto discusiones sobre el intercambio de infraestructura, la limitación del consumo de energía y el requisito de evaluaciones de seguridad antes de entrenar modelos extremos. Y a nivel social, los debates entre “doomers” y “aceleracionistas” están pasando de especulaciones abstractas a preguntas más concretas: qué usos deben prohibirse, qué auditorías deben ser obligatorias y cómo distribuir los beneficios de la automatización para evitar tensiones que podrían conducir a formas de colapso que son más humanas que tecnológicas.[4][2][7][10]
Referencias
[1] Winss Solutions. “AI Model Collapse 2025: Recursive Training.” https://www.winssolutions.org/ai-model-collapse-2025-recursive-training/
[2] Exponential View. “Can Scaling Scale?” https://www.exponentialview.co/p/can-scaling-scale
[3] Humans in the Loop. “What is Model Collapse and Why It’s a 2025 Concern?” https://humansintheloop.org/what-is-model-collapse-and-why-its-a-2025-concern/
[4] Epoch AI. “Will We Run Out of Data: Limits of LLM Scaling Based on Human-Generated Data.” https://epoch.ai/blog/will-we-run-out-of-data-limits-of-llm-scaling-based-on-human-generated-data
[5] Business Insider. “Demis Hassabis: AI Scaling Pushed to Maximum Data.” https://www.businessinsider.com/demis-hassabis-ai-scaling-pushed-to-maximum-data-2025-12
[6] The Guardian. “Apple Artificial Intelligence AI Study Collapse.” https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/09/apple-artificial-intelligence-ai-study-collapse
[7] NPR. “AI Doomers Superintelligence Apocalypse.” https://www.npr.org/2025/09/24/nx-s1-5501544/ai-doomers-superintelligence-apocalypse
[8] Reddit r/collapse. “AI 2027 is the Most Realistic and Terrifying.” https://www.reddit.com/r/collapse/comments/1kzqh53/ai_2027_is_the_most_realistic_and_terrifying/
[9] Cognitive Revolution. “Superintelligence: To Ban or Not to Ban.” https://www.cognitiverevolution.ai/supintelligence-to-ban-or-not-to-ban-max-tegmark-dean-ball-join-liron-shapira-on-doom-debates/
[10] Jem Bendell. “After the Alarm: Artificial Intelligence, Metacrisis and Societal Collapse.” https://jembendell.com/2025/11/23/after-the-alarm-artificial-intelligence-metacrisis-and-societal-collapse/