En un artículo de investigación reciente que describe el modelo Gemini 2.5, Google incluyó una enorme lista de autores con 3295 nombres, pero ocultó en su interior un mensaje secreto estilo “huevo de Pascua”. Este enorme número de autores cuenta una historia sobre la inmensa naturaleza colaborativa de la investigación moderna en inteligencia artificial.
Introducción: Un misterio en el corazón de la investigación
¿Cuántos investigadores de inteligencia artificial de Google se necesitan para cambiar una bombilla? Un artículo de investigación reciente que detalla la esencia técnica detrás del asistente de inteligencia artificial Gemini de Google podría apuntar a una respuesta, ya que enumera a 3295 autores. Este número masivo llamó la atención del investigador de aprendizaje automático David Ha, quien reveló en la plataforma X que los primeros 43 nombres también contenían un mensaje oculto.
El mensaje secreto
Ha escribió: «Hay un código secreto si te fijas en las iniciales de los nombres de los autores en el orden de autoría». El mensaje secreto es: «GEMINI MODELS CAN THINK AND GET BACK TO YOU IN A FLASH», que significa «Los modelos Gemini pueden pensar y responderte en un instante».
El artículo, titulado «Gemini 2.5: Push the Boundaries with Advanced Thinking, Multimodality, Long Context, and Next-Generation Agent Capabilities», describe los modelos de inteligencia artificial Gemini 2.5 Pro y Gemini 2.5 Flash de Google, lanzados en marzo. Estos grandes modelos lingüísticos, que impulsan el asistente de inteligencia artificial del chatbot de Google, cuentan con capacidades de razonamiento simulado que generan una serie de textos de «pensamiento en voz alta» antes de generar respuestas en un esfuerzo por ayudarles a resolver los problemas más difíciles. Esto explica las palabras «pensar» e «instante» en el texto oculto.
¿Por qué este número masivo de autores?
Aparte del ingenioso mensaje secreto, la gran escala de la autoría cuenta su propia historia sobre el desarrollo moderno de la inteligencia artificial. Aunque 3295 autores representan un esfuerzo de colaboración masivo dentro de Google, no baten el récord de autoría académica. Según Guinness World Records, un artículo de 2021 de los consorcios COVIDSurg y GlobalSurg ostenta ese mérito, con 15 025 autores de 116 países. Y en física, un artículo de 2015 de los equipos del Gran Colisionador de Hadrones del CERN incluyó a 5154 autores.
En el caso del desarrollo de Gemini en Google DeepMind, construir una familia de modelos de inteligencia artificial requiere experiencia que abarca múltiples disciplinas. No se trata solo de investigadores de aprendizaje automático, sino también de ingenieros de software que construyen la infraestructura, especialistas en hardware que optimizan procesadores específicos, expertos en ética que evalúan las implicaciones de seguridad, gestores de productos que coordinan los esfuerzos y expertos en la materia que garantizan que los modelos funcionen en diversas aplicaciones e idiomas. La complejidad en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial se ha disparado en un corto período de tiempo. El artículo inicial de Gemini de Google de 2023 incluyó «solo» 1350 autores. Esto supone un aumento del 144 por ciento en el número de autores en menos de dos años.
Un futuro colaborativo y preocupaciones académicas
A modo de comparación, la tendencia astronómica en el recuento de autores en los artículos sobre inteligencia artificial no se extiende necesariamente más allá de Google. En su competidor OpenAI, la tarjeta del sistema o1 de la empresa enumera a 260 autores, y la de su sistema GPT-4o enumera a 417. La diferencia puede deberse a que OpenAI es una empresa más pequeña, pero también a decisiones de gestión sobre quién recibe su nombre en la lista. Aparentemente, Google ha adoptado estándares de autoría extremadamente inclusivos.
Con tantos autores en un solo artículo, uno podría preguntarse si incluirlos a todos podría desvirtuar una parte del proceso académico. Estas listas de autores tan grandes pueden difuminar la distinción entre los contribuyentes principales y los participantes marginales, lo que dificulta la evaluación de las contribuciones individuales. Además, con 3295 autores que probablemente citen el artículo de forma natural en sus futuros trabajos, existe el riesgo de inflar las cifras de citas de formas que quizás no reflejen con precisión el impacto científico del artículo.
Conclusión: Un deporte de equipo masivo
¿Muestra el artículo de Gemini 2.5 cómo la investigación moderna sobre inteligencia artificial se ha convertido en un enorme deporte de equipo —donde los conceptos tradicionales de autoría luchan por capturar la realidad colaborativa de impulsar los límites de la tecnología—, o Google es simplemente inusualmente generoso a la hora de otorgar créditos? La respuesta es probablemente una combinación de ambas cosas. Pero si esta tendencia continúa, para 2040 los artículos de inteligencia artificial de Google podrían tener más de 2,65 millones de autores. Necesitaremos modelos de inteligencia artificial solo para leer la lista de autores.
