Durante siglos, cartógrafos y navegantes llenaron de dragones y criaturas fantásticas los bordes de sus mapas; no porque creyeran en ellos, sino porque allí donde terminaba la certeza empezaba la incertidumbre de lo desconocido. Así, la imaginación complementaba la falta de información en una época en la que se estaba explorando el mundo pero aún no se lo conocía completamente. Y sin embargo, fueron precisamente esos márgenes indefinidos los que empujaron a avanzar, a medir, y con el tiempo, a reemplazar el mito por el conocimiento.
El cerebro humano fue, durante mucho tiempo, uno de esos bordes del mapa. Una costa sin cartografiar, un territorio que la humanidad cargó consigo desde siempre sin llegar a comprenderlo del todo. Tiene unos 86.000 millones de neuronas, cada una conectada con miles de otras, dándole forma a lo que muchos neurocientíficos llaman “la última frontera biológica", el sistema más sofisticado del universo conocido. Genera pensamientos, emociones, conciencia, memoria y comportamiento de formas que aún la ciencia no logra explicar con claridad. Aspectos como la conciencia o cómo surge la inteligencia siguen siendo misterios profundos, ocultos en un delicado entramado de enorme complejidad y muy difícil de estudiar.
Hoy, ese territorio desconocido comienza a revelar una nueva geografía, o al menos lo hace en una versión virtualizada. Sobre fines del pasado mes de marzo, el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Meta presentó TRIBE v2 (TRansformer for In-silico Brain Experiments, por sus siglas en inglés), el primer modelo a gran escala capaz de anticipar cómo responde el cerebro ante imágenes, sonido y texto; diseñado para funcionar como un gemelo digital de la actividad neuronal humana.
Un gemelo digital es, en términos generales, una réplica virtual de algo real. Así como en ingeniería se usan para simular turbinas o puentes para predecir fallos y detectar problemas antes de construirlos, TRIBE v2 hace algo similar, pero con el órgano más complejo del cuerpo humano. Pero esta vez, a diferencia de modelos anteriores, que intentaban “leer” o reconstruir lo que una persona estaba viendo a partir del análisis de sus ondas cerebrales, este modelo realiza el proceso a la inversa, pronosticando con exactitud cómo reaccionará el cerebro ante determinados estímulos audiovisuales o narrativos.
De este modo, cuando se le presenta un clip de video, una canción, un recorte de un podcast o unos párrafos de texto, el modelo predice qué zonas del cerebro se activarán y con qué intensidad, simulando la respuesta que tendrá una persona promedio. El mapeo es de tal precisión que permite observar con resolución quirúrgica estructuras profundas, como la amígdala, para anticipar respuestas emocionales y de miedo; el hipocampo, para entender cómo se graban los recuerdos; y la actividad de la unión temporo-parieto-occipital (TPO), una región donde el cerebro integra la información de distintos sentidos y construye la experiencia de una historia.
Para que la IA pudiera imitar a un cerebro real, fue entrenada con una base de datos construida a partir de resonancias magnéticas funcionales (IRMf) de más de 700 personas. Esos participantes pasaron horas dentro del escáner mientras veían películas, documentales, comedias como Friends y musicales de todo tipo. No se trataba de estímulos simplificados de laboratorio, como formas geométricas o sonidos aislados, sino de contenido del mundo real, con tramas, emociones y situaciones complejas. Mientras veían, escuchaban y leían, el resonador registraba segundo a segundo qué zonas de su corteza se activaban. TRIBE v2 aprendió de esa biblioteca de experiencias cerebrales para después poder predecir, ante cualquier nuevo video, audio o texto, cómo respondería un cerebro humano promedio.
Esta capacidad abre las puertas a una nueva forma de progreso científico, bautizada neurociencia in silico, es decir, experimentos cerebrales sin escáner, realizados dentro de una computadora. En lugar de pasar meses reclutando voluntarios, escaneándolos en un resonador y analizando los resultados, los investigadores pueden ahora probar hipótesis en cuestión de segundos o minutos.
Por ejemplo, en la investigación clínica, permite generar hipótesis en poco tiempo partiendo de la base de un “cerebro saludable” virtualizado. De esta manera, un equipo que estudia TDAH puede simular si una explicación visual activa mejor las redes de atención que un texto, y así rediseñar materiales educativos antes de probarlos con un solo chico. En el futuro, esta clase de modelos podría ayudar a entender cómo cambian los patrones de activación en condiciones como autismo o dislexia, o incluso podría facilitar la identificación temprana de trastornos neurodegenerativos como el Alzheimer. Hoy no reemplaza al diagnóstico por imágenes ni detecta enfermedades, pero funciona como un boceto rápido en la pantalla, para llegar al paciente con ideas y propuestas de tratamiento mucho más pulidas.
Pero fuera del laboratorio, la misma lógica se traslada al terreno donde se compite por la atención humana. Un estudio de cine puede pasarle al modelo tres versiones diferentes de un trailer y ver cuál genera mayor activación en las zonas vinculadas a la memoria y recompensa. Un creador de contenido puede probar si el gancho de los primeros tres segundos de un video mantiene encendida la corteza asociada a la atención, o si la pierde y hay que reescribir el guion. No predice si te va a gustar la película, porque eso ya entra en el terreno de la subjetividad, pero sí mide si el cerebro promedio pierde el interés o se queda enganchado. Como un focus group pero instantáneo, sin catering, y a una fracción de su costo.
En marketing, la mecánica es la misma. Las agencias llevan décadas intentando entender qué pasa en la cabeza del consumidor; hasta ahora, la mejor herramienta disponible era preguntarle, con todo lo que eso implica. Con este nuevo modelo, una marca puede testear un aviso de veinte segundos para saber si activa deseo, rechazo o simplemente indiferencia, y ajustar la paleta de colores, el tono de la música o el ritmo del discurso antes de que salga al aire por primera vez. No solo evita desperdiciar presupuesto, sino también irritar a la audiencia y generar rechazo, con el riesgo evidente de dañar a la marca.
El problema aparece cuando esa optimización se usa para pulir mensajes manipuladores. El modelo mide patrones de activación, no intenciones, por lo que no distingue si lo que enciende las zonas del cerebro ligadas al miedo o a la alerta es una campaña de salud pública que salva vidas o un mensaje que busca polarizar. Así, un equipo de comunicación política podría cargar discursos, spots o posteos de redes sociales y simular qué variantes activan más las redes asociadas a la identidad grupal, la indignación o la esperanza. Y hacerlo con una precisión sin precedentes, ya que el modelo permite distinguir no solo qué región se enciende, sino cómo y en qué orden.
Meta tomó la decisión de liberar TRIBE v2 abiertamente. El modelo y su código fuente están disponibles para cualquier investigador que quiera utilizarlo con fines no comerciales. Pero como sucede con cualquier avance tecnológico de esta magnitud, no viene sin interrogantes; las implicancias son enormes y tocan varios campos al mismo tiempo. La historia de la ciencia está llena de herramientas que nacieron en un laboratorio con un propósito y terminaron siendo algo distinto. La fisión nuclear, por ejemplo, fue concebida como una posible fuente de energía antes de convertirse rápidamente en bomba.
En un mundo donde la atención y las emociones ya son tratadas como mercancía, una herramienta que permite anticipar con tanta exactitud qué activa el miedo, la indignación o el deseo puede convertirse fácilmente en un instrumento de manipulación. Lo que hoy se presenta como un modelo científico de código abierto mañana podría alimentar sistemas diseñados para condicionar comportamientos sin que las personas siquiera lo noten. Los antiguos cartógrafos, ante lo desconocido, llenaban los bordes del mapa con advertencias en forma de monstruos y dragones. Hoy, frente a este nuevo territorio del cerebro, quizá deberíamos recordar esa antigua prudencia.