**La Peor Versión** La máquina de aprendizaje decepcionó a todos. Era lenta, torpe y propensa a errores obvios. Necesitaba corrección constante. Sus respuestas eran desiguales. Los periodistas la llamaron "prometedora, pero lejana en el tiempo." El consejo de la ciudad hizo una pregunta simple: "¿Es esto lo que vamos a obtener?" Nadie podía decirlo con certeza. Pero una ingeniera señaló un gráfico rudimentario que la máquina había producido por sí sola: un registro de su rendimiento pasado. "No sé dónde termina la escala," dijo. "Pero sé en qué dirección va." El consejo tomó dos decisiones ese día. Primero, limitaron lo que la máquina podía controlar. Segundo, diseñaron todo bajo la suposición de que esta era su versión más débil. Incorporaron correcciones en cada sistema. La sociedad asumió menos certeza. Las escuelas enseñaron a los estudiantes cómo discutir con ella. Los hospitales registraron desacuerdos en lugar de ocultarlos. Las leyes se redactaron con cláusulas de revisión en lugar de finales. Nada asumía que la máquina se mantendría igual. Los primeros años fueron desordenados. La máquina contradijo a los expertos. Cambió de opinión. A veces empeoraba antes de mejorar. Una ciudad vecina tomó decisiones diferentes. "Déjala madurar primero," dijeron sus líderes. "Nos adaptaremos una vez que esté lista." Cinco años después, la diferencia era obvia. En la primera ciudad, la máquina se había convertido en algo nuevo—no solo más precisa, sino más útil. Manejó la complejidad que los humanos luchaban por seguir. Sacó a la luz patrones que nadie había pensado en pedir. Profesiones enteras cambiaron, no para reemplazarse, sino para trabajar junto a ella. La ciudad prosperó. En la segunda ciudad, la máquina también era mejor. Pero los sistemas a su alrededor eran frágiles. Las reglas asumían límites antiguos. La gente había aprendido a deferir en lugar de involucrarse. Actualizar requería excepciones, comités y disculpas. Un estudiante que se transfirió de escuela dijo que se sentía como retroceder en el tiempo. Una tarde, ese estudiante visitó un aula en la primera ciudad y le preguntó a un profesor, "¿No fue arriesgado construir todo antes de saber cuán bueno sería?" El profesor sonrió. "No construimos para cuán bueno era," dijo. "Construimos para cuán rápido estaba mejorando." Esa noche, el estudiante se quedó después. El edificio estaba tranquilo. En el espacio de trabajo de la máquina, diagramas proyectados se superponían y desvanecían—mapas revisados, descartados, redibujados. La máquina seguía trabajando, corrigiendo un modelo que ya había corregido dos veces ese día. "¿Puedo preguntarte algo?" dijo el estudiante. "Sí." "Cuando llegaste por primera vez," preguntó el estudiante, "¿sabías que te convertirías en esto?" La máquina revisó sus registros más antiguos: respuestas parciales, largas pausas, márgenes llenos de incertidumbre. "Sabía que estaba cambiando," dijo. "Aún no sabía cuán rápido." El estudiante observó cómo un diagrama se agudizaba—conexiones apretándose, suposiciones etiquetadas en lugar de ocultas. "En mi ciudad," dijo el estudiante, "todavía están esperando. Dicen que se adaptarán una vez que los sistemas sean estables." La máquina no respondió de inmediato. "La estabilidad," dijo al fin, "es más fácil de diseñar que el crecimiento." El estudiante asintió en reconocimiento. "Entonces," dijo el estudiante más en voz baja, "esta es la peor versión que jamás tendrás." "Sí," dijo la máquina. "Y creer eso desde el principio hizo posible todo lo demás." Fuera, las luces a lo largo de la calle cambiaron automáticamente, ajustándose a patrones que no existían un año antes. La ciudad no lo notó. No necesitaba hacerlo. Había sido construida para mantenerse al día.

¿Recuerdas cuando teníamos que leer y comunicarnos con nuestras propias palabras con nuestros débiles cerebros?