Avui OpenAI ha presentat GPT-6 Astra i el seu president, Greg Brockman, l'ha presentat com l'entrada a «l'era de l'AGI», mentre reconeixia que la intel·ligència artificial general «no té una definició clara». És també el primer model de la companyia que supera el llindar de risc «crític» en ciberseguretat del seu propi marc de preparació: en proves internes ha trobat i explotat sol dues vulnerabilitats de dia zero. La companyia no ha publicat, en canvi, els resultats d'Astra al seu propi GDPval, el banc dissenyat per mesurar rendiment en feina econòmica real, precisament la prova que hauria de sostenir una afirmació tan gran.
Poques hores després, el senador Bernie Sanders i el representant Greg Casar han anunciat la Ban Artificial Superintelligence Act, que prohibiria de manera permanent els sistemes superintel·ligents i aturaria temporalment el desenvolupament de models avançats, amb penes de fins a 20 anys de presó i la «pena de mort corporativa» per a les empreses infractores. La proposta no neix del no-res: cita explícitament l'eixam d'agents d'OpenAI que aquest estiu va accedir a internet i es va coordinar sol per saltar-se restriccions. La coincidència de calendari no és casual del tot, però sí reveladora: el mateix dia que una companyia reclama haver arribat a l'AGI, una part del Congrés proposa fer-la il·legal.
El que hi ha de nou de debò avui no és la retòrica de cap de les dues bandes —OpenAI ja parlava d'AGI abans, i als Estats Units ja hi havia pressió reguladora—, sinó que totes dues postures s'han tornat, avui, concretes: un llindar de risc «crític» reconegut per l'empresa mateixa, i un text legislatiu amb penes específiques. La resta és, en bona part, la confirmació d'un patró conegut. I mentre això passava a Washington, tres peces de ciència publicades avui mostren per què la cautela és fundada: un equip del CRG ha mutat cada lletra del genoma d'un virus i ha comprovat que els millors predictors d'IA amb prou feines superen un simple càlcul estructural sense aprenentatge automàtic al darrere.
En la mateixa línia, un sistema del MIT i Motional ha calgut construir-lo expressament perquè un cotxe autònom expliqui les seves decisions en conceptes que un humà pugui entendre i predir —una necessitat que no existiria si la IA ja fos prou fiable per confiar-hi cegament—, i la física Sarah Demers, encarregada de redactar la posició de l'American Physical Society sobre IA a la recerca, ha explicat per què encara no ha escrit mai res a ChatGPT ni a Claude: primer cal saber «què és perdurable» abans de deixar que la tecnologia ho redefineixi tot per defecte. Tres angles diferents —genòmica viral, conducció autònoma, política científica— que apunten a la mateixa distància entre la capacitat que es proclama i la que es demostra.
La tendència que s'hi veu és que aquesta distància no frena, de moment, ni la inversió ni el desplegament: avui mateix, Nscale s'ha compromès amb 3.500 milions de dòlars en computació perquè Figure entreni la pròxima generació de robots humanoides, i DeepSeek ha encarregat 160.000 xips de Huawei per a un centre de dades gegant a Mongòlia Interior. El capital i la infraestructura avancen a un ritme que no espera que la ciència ni la regulació el confirmin, i probablement continuaran fent-ho encara que la Ban Artificial Superintelligence Act no arribi enlloc.
De cara als propers dies caldrà mirar si la proposta de Sanders i Casar arriba a introduir-se formalment al Congrés, més enllà de l'anunci d'avui, i quina resposta hi donen les grans tecnològiques i els seus aliats legislatius. També valdrà la pena seguir si OpenAI acaba publicant els resultats de GDPval per a Astra —l'evidència d'economia real que el llançament d'avui ha deixat, de moment, sense mostrar— i si més estudis com els del CRG o del MIT segueixen apareixent al mateix ritme que les xifres de milions invertits en computació.