Bienvenidos a Navegando en la Educación Digital. Durante los últimos días, una pregunta inquietante atravesó noticieros y redes sociales: ¿podría la inteligencia artificial acabar con la humanidad? El detonante fueron las declaraciones de Jacob Coxon, investigador que trabajó en OpenAI y Anthropic y renunció a esta última empresa para advertir sobre la carrera tecnológica. Habló de sistemas autónomos, de una IA capaz de contribuir a crear versiones superiores de sí misma y de una competencia empresarial que podría relegar la seguridad. Sus palabras merecen atención, pero una advertencia no es una profecía. El problema comienza cuando una explicación condicionada se transforma en un titular absoluto. Coxon describió riesgos que justificarían supervisión, acuerdos empresariales y regulación internacional. Sin embargo, al circular en fragmentos, su razonamiento fue reducido a una frase: “la IA podría matarnos a todos”. Desaparecieron las condiciones, las probabilidades y la diferencia entre lo que la tecnología hace hoy, podría hacer mañana o permanece en la especulación. Una posibilidad científicamente discutible no se convierte en certeza porque millones de personas la compartan. Esto tampoco significa desacreditar a Coxon. Su experiencia en dos laboratorios relevantes no puede descartarse. La competencia acelerada, la concentración de poder y los agentes con acceso a sistemas informáticos plantean problemas reales. La crítica responsable no consiste en creerle completamente o ridiculizarlo, sino en preguntar qué evidencia respalda cada afirmación y qué intereses intervienen cuando el miedo se convierte en contenido rentable. Para despejar la confusión resulta útil regresar a Mil cerebros, de Jeff Hawkins. En el capítulo 8, “Por qué no hay un ‘yo’ en la IA”, explica que resolver problemas, reconocer patrones o superar a una persona en ciertas tareas no equivale a poseer conciencia, identidad, emociones o deseos. Imaginamos la IA como una mente humana dentro de una computadora: si aprende, suponemos que comprende; si responde, que piensa como nosotros; si actúa, que desea sobrevivir. Esta proyección alimenta la imagen de una máquina que despierta y decide dominar el mundo. No obstante, un sistema no necesita odiarnos ni tener un “yo” para causar daño. Basta con un objetivo inadecuado, información deficiente, acceso excesivo o usuarios irresponsables. El riesgo no depende únicamente de que la máquina adquiera voluntad, sino del poder que los seres humanos decidamos entregarle. En el capítulo 11, Hawkins examina los riesgos existenciales de la inteligencia de las máquinas y cuestiona que una capacidad superior produzca automáticamente ambición, hostilidad o instinto de conservación. Ser más competente no significa desear gobernar. Esta distinción no elimina la precaución: obliga a localizar el peligro en los objetivos, la autonomía, el acceso a infraestructuras, la intervención humana y la responsabilidad de quienes despliegan los sistemas. El capítulo 12 incorpora otra pieza: las creencias falsas. El cerebro construye modelos del mundo que pueden equivocarse y resistirse a la evidencia. No adoptamos una idea sólo porque sea verdadera, sino porque se repite, confirma temores o procede de una figura reconocida. En las redes, esta vulnerabilidad encuentra una maquinaria de amplificación: la alarma viaja más rápido que las explicaciones. La desinformación no siempre nace de una mentira; también aparece cuando una verdad parcial pierde su contexto. Conviene distinguir cuatro niveles: capacidades ya demostradas; posibilidades razonables; escenarios hipotéticos que deben investigarse; y afirmaciones presentadas como inevitables porque generan atención. Sin esta separación, la ciudadanía queda atrapada entre el pánico y la indiferencia: imagina una extinción inmediata o supone que toda preocupación es exagerada. Ningún extremo permite decidir bien. La discusión adquiere una dimensión educativa. En el capítulo cuarto de Magnifica Humanitas, León XIV propone custodiar lo humano durante la transformación digital mediante la verdad, el trabajo y la libertad. Su alianza educativa para la era digital coloca a la escuela en un lugar central. Educar no puede limitarse a enseñar una plataforma: debe formar para contrastar fuentes, reconocer incertidumbres, diferenciar evidencia de predicción y comprender que la tecnología no es neutral cuando interviene en decisiones humanas. También debemos mirar el trabajo. Mientras discutimos una posible catástrofe futura, existen transformaciones presentes: empleos reorganizados sin participación, vigilancia algorítmica, pérdida de autonomía y personas evaluadas sólo por su productividad. Custodiar la dignidad laboral exige que la transición digital no convierta al ser humano en una pieza sustituible. La pregunta decisiva no es solamente qué podrá hacer la IA, sino qué clase de sociedad construiremos con ella. Estamos a tiempo, pero el tiempo no resolverá nada por sí mismo. Se requieren investigación independiente, transparencia empresarial, regulación proporcional y una educación capaz de formar criterio. Coxon aporta una advertencia que debe analizarse completa; Hawkins retira las telarañas que confunden inteligencia con voluntad; y León XIV recuerda que no debemos custodiar las máquinas, sino la humanidad que decide cómo utilizarlas. No necesitamos menos información ni menos tecnología, sino mejores preguntas frente a ambas. Si todavía podemos decidir qué delegar, qué limitar y qué preservar, ¿dejaremos que la educación oriente el futuro o permitiremos que el miedo viral piense por nosotros? Referencias Knight, W. (2026, 9 de septiembre). The AI researcher who just quit Anthropic says it’s ‘crunch time for humanity’. WIRED. https://www.wired.com/story/anthropic-researcher-quits-jacob-coxon-ai-fears-humanity Hawkins, J. (2023). Mil cerebros: Una nueva teoría de la inteligencia. Tusquets Editores. León XIV. (2026, 15 de mayo). Carta encíclica Magnifica Humanitas. Dicastero per la Comunicazione–Libreria Editrice Vaticana. https://www.vatican.va/content/leo-xiv/es/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html Cuando medir sustituye a educar: ¿quién decide qué significa saber?