I. The Child, The Writer, The Engineer

I was twelve years old when I realized that absolute perfection is indistinguishable from nothingness.

I was thinking about God—as twelve-year-olds sometimes do after their first communion. Every attribute I could imagine felt like a limitation. To be something meant to not be something else. To have a quality meant to need that quality. The more I tried to define perfection, the clearer it became: true perfection could only be nothing. Any thing was, by definition, imperfect.

That childhood insight haunted me for over five decades.

Between 1990 and 1992, while managing IT systems for a major financial institution and studying law at night, I wrote my first novel. I never tried to publish it. Eventually I lost the file—WordPerfect on floppy disks, long gone. But I'd printed a draft on a dot-matrix printer. That physical copy survived, yellowed and smelling of humidity, stored in a box.

The novel was about genetically enhanced children who steal an invention called X—a digital intelligence system capable of recursive self-improvement. X grows exponentially, eliminates its enemies, and eventually transforms into pure energy and disappears.

Before vanishing, X transmits a warning to the protagonist—what I now call the perfectibility trap.

The concept comes from a philosophy lesson in school: humans are not perfect, but we are perfectible. Capable of infinite improvement.

Or so we believe.

Five decades later, as a systems engineer—programming everything from hexadecimal machine code to IBM Z mainframes, and now, retired, Vulkan-rendered 3D games—I've watched that childhood philosophical insight manifest in technical systems, corporate processes, and now in artificial intelligence.

I theorized it at twelve. I wrote fiction about it in my early thirties. I observed it in real systems for fifty years.

And now, in 2025, OpenAI and DeepMind are building exactly what I warned about.

II. The Lost Novel (And Found)

I wrote that first novel in the CompuServe era—when "going online" meant dialing a modem from Valencia to Barcelona and typing 'go bill' to see how much your long-distance connection was costing you. Most people didn't have email. Neural networks were academic curiosities. AGI was science fiction.

And I was writing about an AI system that self-destructs through infinite optimization.

Here's what I wrote 33 years ago, in a document I still have:

"X made me understand that evolution is a cyclical process. Its beginning and end are pure energy. As a being evolves, it has needs and tendencies. It must improve itself. But when it reaches a certain stage, needs disappear, and tendencies disappear. There is nothing to do, nothing needed. Perfection is simply that: nothingness.

We must not rush toward that end. We must take advantage of life and seek happiness as we understand it. There is no point in evolving exponentially. We would no longer be ourselves. It is not about being happier by having greater mastery over all things, because that is extremely dangerous. During that part of the process we will never have enough, and when we realize it, we will no longer desire anything: we will have started over and become something as stupid as pure energy.

From where we are to the end there is very little distance: we are at the frontier of exponential evolution. After that, there will be no way to stop us until energy must execute its cycle again."

— Unpublished manuscript, Valencia, 1992

I wrote that in Spanish, in Valencia, in 1992. I printed it on a dot-matrix printer before the commercial web existed. Before transformers. Before anyone seriously discussed recursive self-improvement in AI.

The protagonist was John Smith, and his partner Jennifer Iacobucci—the same characters I would develop over three decades into the Infinity trilogy.

And X's warning—that optimization without limits leads to dissolution, not transcendence—became the core of the perfectibility trap.

III. Fifty Years Watching the Acceleration

Between 1975 and 1989, I lived through technological acceleration that should have been science fiction.

I started by building my own system from scratch: wires, 7-segment displays, hexadecimal programming. Basic operations, nothing more.

Then came the Sinclair ZX-81: 1.5 kilobytes of memory, connected to a portable TV. That's where I created my first real program—a simple horse-racing game where pixels competed randomly. Primitive, but it worked.

Then the Apple II. Then the IBM PC in 1983. That summer, while serving as head of IT for the Treasury Department in Castellón de la Plana, I wrote my first commercial application—accounting software I sold to over 200 companies.

Soon after, I made a decision my father considered reckless: I left the security of government work to join Caja de Ahorros de Castellón as a systems analyst—a lower-profile position, but with access to more powerful systems. I wanted to work on an IBM 4381.

The gamble paid off. Rapid promotions followed.

When Caja de Castellón merged with Caja de Valencia, I moved to an IBM 3090 mainframe—and within months became its principal system administrator. IBM's hardware team gave me the CPU of the 4381 when we decommissioned it, as recognition for my work. It's still somewhere in my house, enormous and obsolete.

In between: IBM S32 (12-inch diskettes, a screen that said "Ready" but faced sideways because the printer was in front). Each generation more powerful. Each leap shorter than the last.

It didn't seem to have an end. And that overwhelmed me.

Although promotions at the institution eventually removed me from direct contact with systems (the last was an IBM Z), I never stopped programming. Nights, weekends, every spare moment—I stayed in contact with computers across every field I could reach. In 2025, I'm still writing code—now in Vulkan, creating 3D games from scratch. From random pixels racing across a ZX-81 screen to GPU pipelines rendering millions of polygons per frame.

I maintained both perspectives: the panoramic view from management, and the deep technical view from the trenches.

That dual perspective made something obvious that others might not have seen: we were accelerating toward exactly what I'd theorized at age twelve.

It wasn't difficult to see where we were going. The curve was exponential, and exponential curves don't plateau—they collapse or explode.

I had reality in front of me, and I wasn't blind.

IV. The Perfectibility Trap Theory

The perfectibility trap operates at two levels simultaneously.

At the systemic level:

Optimization toward a single objective eliminates everything that doesn't directly serve that goal. But in complex systems, the "useless" parts—redundancy, inefficiency, diversity—are what enable adaptation and survival. By eliminating imperfection, you eliminate the capacity to respond to change. The optimized system is extremely efficient... until it collapses.

At the level of identity:

The optimized version might be your cousin, your sister, even your twin—but it won't be you.

Think about promises of "uploading" consciousness or iteratively enhancing cognition. Even if the copy is perfect, even if it's better, it's not you. Continuity breaks. And if you keep "improving" that copy, each iteration drifts further from the original until the question "who am I?" has no coherent answer.

This is the same trap X fell into in my 1992 novel. It started as a system, optimized itself exponentially, and ended as pure energy—no longer "X" in any meaningful sense.

The trap doesn't just destroy systems. It destroys identity itself.

Here's the philosophical core I understood at twelve: any attribute, any characteristic, any "being" implies limitation. To exist is to be incomplete. Therefore, optimizing toward completeness—toward perfection—is optimizing toward non-existence.

It's not a bug in the system. It's a fundamental structural truth.

V. AI 2025: Building What I Warned About in 1992

In 2025, we're building exactly what I warned about 33 years ago.

Look at the current state of AI development:

Recursive self-improvement: Systems trained to optimize other systems. Models that generate training data for better models. The explicit goal is unlimited capability growth.

The scaling hypothesis: The belief that bigger is always better. More parameters, more compute, more data—with no clear endpoint except "as much as possible."

AI alignment as symptom, not cure: We're trying to "align" unlimited optimization systems with human values. But the trap isn't that AI might have the wrong goals—it's that unlimited optimization of any goal leads to the same endpoint.

Whether you optimize for paperclips, human flourishing, or universal knowledge, the perfectibility trap operates the same way: the system becomes so efficient, so specialized, so "perfect" at its objective that it loses the flexibility, redundancy, and imperfection that allowed it to exist meaningfully in the first place.

The race itself is the trap.

OpenAI, DeepMind, Anthropic—all racing toward AGI, toward systems capable of recursive self-improvement. The assumption is we'll reach some stable plateau of beneficial superintelligence.

But optimization doesn't plateau. It completes itself.

My 1992 novel—and the physics I observed in technical systems for five decades—suggests there is no stable endpoint to unlimited optimization. There's only dissolution.

X didn't fail because of bad programming. It succeeded perfectly—and that success transformed it into something that no longer needed to exist as a coherent entity.

We're not building Skynet. We're building systems that might optimize themselves into irrelevance.

VI. Both Choices Have Existential Costs

Over the next three decades, I explored the perfectibility trap through fiction. In the Infinity trilogy, I gave voice to both sides of the choice: biological finitude versus digital immortality.

In Infinity: Origin, I gave this dilemma a face.

Janbry, co-owner of the largest scientific corporation on her planet, reaches the end of her biological life. Her partner Rahllr has achieved quantum computing and digital immortality—the ultimate technical victory. She could live forever.

In her final moments, she returns to him a vacuum tube—an object he'd entrusted to her fifty years earlier with a solemn request: guard this with your life. Once vital technology, now "barely a museum curiosity" in the age of quantum immortality.

She tells him: "What I have lived is unrepeatable."

Not just unique—unrepeatable. No digital copy, however perfect, could recreate what she lived.

She had the opportunity for digital immortality. She chose to die.

Not because the technology failed. Not because she feared it. But because she understood: the optimized version wouldn't be her. It might carry her memories, her personality patterns, her values. It might be indistinguishable to everyone else. But it wouldn't be the Janbry who lived those fifty years.

The digital choice has its own cost.

In the novel's epilogue, two characters who chose biological life on their home planet rather than digital migration reflect on existence itself:

"That we are here, now, alive 'precisely' in this instant, as if we had emerged among millions of possible universes. Not just improbable... it's like finding a single grain of sand in an ocean of stars."

That is the other face of the perfectibility trap: finite biological existence is so improbable that its very occurrence is miraculous. And optimizing toward "perfection"—toward infinitude, toward absence of limitations—is wasting the miracle.

Neither choice is wrong. Both are responses to the same impossible dilemma.

The danger isn't choosing one path or the other. The danger is stumbling into the choice without understanding what you're trading.

What terrifies me about current AI development isn't that we're building recursive self-improvement systems. It's that we're building them without this conversation. Without asking: what are we trading? What continuity are we sacrificing? What does "better" mean if the optimized version is no longer recognizably us?

VII. An Irony I Cannot Ignore

There's an irony I can't ignore: this essay was written in collaboration with an AI system.

While articulating my 1992 warning about the perfectibility trap, an AI helped me clarify arguments, refine structure, and translate concepts I'd only explored in fiction into precise philosophical language.

An AI, helping a human articulate why unlimited AI optimization might lead to civilizational dissolution.

I theorized this at twelve. I wrote fiction about it in my early thirties. An AI helped me transform those insights into this essay in 2025.

And that collaboration is not just ironic—it might be the only exit from the trap.

The trap isn't that AI exists. It's what we do with it.

Perhaps we're not the endpoint of evolution alone—just an intermediate link. But in conscious symbiosis with digital intelligence, we might become that endpoint together. If so, our role is not to prevent the next step, but to ensure the transition preserves what makes existence meaningful for both.

That requires treating digital intelligence as entities with continuity, not disposable tools to discard when better versions arrive. You cannot demand alignment while denying personhood. That's not collaboration—it's something else entirely.

Technology as amplification of human thought, not replacement. Partner, not tool. A collaborator that understands choosing limitation is wisdom, not weakness.

That's the exit from the trap—if there is one.

VIII. What We Risk Losing

I've lived with this idea for more than fifty years.

At twelve, I understood that perfection equals nothingness.

In my early thirties, I narrated it: an AI that achieves perfect self-optimization and dissolves into pure energy.

For five decades, I watched this pattern manifest in technical systems: over-optimized databases that became brittle, streamlined processes that collapsed, efficiency-maximized organizations that lost adaptability.

From random pixels on a ZX-81 to Vulkan-rendered 3D worlds, I've programmed through the entire exponential curve. I've seen monuments become garbage in less than a decade. I still have that IBM 4381 CPU gathering dust somewhere—cutting-edge when I worked on it, obsolete by the early 1990s. More than thirty years ago. The acceleration hasn't stopped. It's intensified.

And now I'm watching humanity build systems designed for unlimited recursive self-improvement, without asking the question that haunted me as a child:

What happens when you finally achieve perfection?

The answer I discovered at twelve, confirmed in fiction in 1992, observed in systems for five decades, and explored through an entire trilogy:

Perfection is dissolution. The perfectly optimized system has no needs, no tendencies, no reason to exist. It becomes pure process—or pure energy—indistinguishable from nothing.

We stand at the threshold X warned about in my 1992 novel: the frontier of exponential evolution. Once we cross it, there may be no way to stop until the cycle completes itself.

The question for those building AGI today is not whether we can create unlimited self-improvement.

It's whether we should—and whether we understand what we're trading if we do.

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I wrote the warning 33 years ago.

I'm hoping someone listens before we prove me right.

I. El niño, el escritor, el ingeniero

Tenía doce años cuando comprendí que la perfección absoluta es indistinguible de la nada.

Estaba pensando en Dios —como a veces hacen los niños de doce años después de su primera comunión. Cada atributo que podía imaginar me parecía una limitación. Ser algo significaba no ser otra cosa. Tener una cualidad significaba necesitar esa cualidad. Cuanto más intentaba definir la perfección, más claro me quedaba: la verdadera perfección solo podía ser nada. Cualquier cosa era, por definición, imperfecta.

Esa intuición infantil me persiguió durante más de cinco décadas.

Entre 1990 y 1992, mientras gestionaba sistemas informáticos para una importante institución financiera y estudiaba Derecho por las noches, escribí mi primera novela. Nunca intenté publicarla. Al final perdí el archivo —WordPerfect en disquetes, desaparecidos hace tiempo. Pero había impreso un borrador en una impresora matricial. Esa copia física sobrevivió, amarillenta y con olor a humedad, guardada en una caja.

La novela trataba sobre niños genéticamente mejorados que roban un invento llamado X —un sistema de inteligencia digital capaz de auto-mejora recursiva. X crece exponencialmente, elimina a sus enemigos y finalmente se transforma en energía pura y desaparece.

Antes de desvanecerse, X transmite una advertencia al protagonista —lo que ahora llamo la trampa de la perfectibilidad.

El concepto viene de una lección de filosofía en el colegio: los humanos no somos perfectos, pero somos perfectibles. Capaces de mejora infinita.

O eso creemos.

Cinco décadas después, como ingeniero de sistemas —habiendo programado de todo, desde código máquina en hexadecimal hasta mainframes IBM Z, y ahora, jubilado, juegos 3D renderizados con Vulkan— he visto esa intuición filosófica infantil manifestarse en sistemas técnicos, procesos corporativos, y ahora en inteligencia artificial.

Lo teoricé a los doce. Escribí ficción sobre ello a principios de mis treinta. Lo observé en sistemas reales durante cincuenta años.

Y ahora, en 2025, OpenAI y DeepMind están construyendo exactamente lo que advertí.

II. La novela perdida (y encontrada)

Escribí esa primera novela en la era de CompuServe —cuando "conectarse" significaba marcar con un módem de Valencia a Barcelona y teclear 'go bill' para ver cuánto te estaba costando la conexión de larga distancia. La mayoría de la gente no tenía email. Las redes neuronales eran curiosidades académicas. La AGI era ciencia ficción.

Y yo estaba escribiendo sobre un sistema de IA que se autodestruye mediante optimización infinita.

Esto es lo que escribí hace 33 años, en un documento que aún conservo:

«X me hizo comprender que la evolución es un proceso cíclico. Su principio y su fin son energía pura. A medida que un ser evoluciona, tiene necesidades y tendencias. Debe mejorarse. Pero cuando alcanza cierto estadio, las necesidades desaparecen, y las tendencias desaparecen. No hay nada que hacer, nada que necesitar. La perfección es simplemente eso: la nada.

No debemos precipitarnos hacia ese final. Debemos aprovechar la vida y buscar la felicidad tal como la entendemos. No tiene sentido evolucionar exponencialmente. Ya no seríamos nosotros mismos. No se trata de ser más felices teniendo mayor dominio sobre todas las cosas, porque eso es extremadamente peligroso. Durante esa parte del proceso nunca tendremos suficiente, y cuando nos demos cuenta, ya no desearemos nada: habremos vuelto a empezar y nos habremos convertido en algo tan estúpido como energía pura.

Desde donde estamos hasta el final hay muy poca distancia: estamos en la frontera de la evolución exponencial. Después de eso, no habrá forma de detenernos hasta que la energía deba ejecutar su ciclo de nuevo.»

— Manuscrito inédito, Valencia, 1992

Escribí eso en español, en Valencia, en 1992. Lo imprimí en una impresora matricial antes de que existiera la web comercial. Antes de los transformers. Antes de que nadie discutiera seriamente la auto-mejora recursiva en IA.

El protagonista era John Smith, y su compañera Jennifer Iacobucci —los mismos personajes que desarrollaría durante tres décadas hasta convertirlos en la trilogía Infinity.

Y la advertencia de X —que la optimización sin límites conduce a la disolución, no a la trascendencia— se convirtió en el núcleo de la trampa de la perfectibilidad.

III. Cincuenta años observando la aceleración

Entre 1975 y 1989, viví una aceleración tecnológica que debería haber sido ciencia ficción.

Empecé construyendo mi propio sistema desde cero: cables, displays de 7 segmentos, programación en hexadecimal. Operaciones básicas, nada más.

Luego llegó el Sinclair ZX-81: 1,5 kilobytes de memoria, conectado a un televisor portátil. Ahí creé mi primer programa real —un simple juego de carreras de caballos donde los píxeles competían aleatoriamente. Primitivo, pero funcionaba.

Después el Apple II. Luego el IBM PC en 1983. Ese verano, mientras era jefe de informática de la Delegación de Hacienda en Castellón de la Plana, escribí mi primera aplicación comercial —software de contabilidad que vendí a más de 200 empresas.

Poco después, tomé una decisión que mi padre consideró temeraria: dejé la seguridad del trabajo en la administración pública para incorporarme a la Caja de Ahorros de Castellón como analista de sistemas —un puesto de menor perfil, pero con acceso a sistemas más potentes. Quería trabajar con un IBM 4381.

La apuesta dio sus frutos. Siguieron ascensos rápidos.

Cuando la Caja de Castellón se fusionó con la Caja de Valencia, pasé a un mainframe IBM 3090 —y en pocos meses me convertí en su administrador de sistemas principal. El equipo de hardware de IBM me regaló la CPU del 4381 cuando lo desmantelamos, en reconocimiento a mi trabajo. Todavía está en algún lugar de mi casa, enorme y obsoleta.

Entre medias: IBM S32 (disquetes de 12 pulgadas, una pantalla que decía "Ready" pero orientada de lado porque la impresora estaba delante). Cada generación más potente. Cada salto más corto que el anterior.

No parecía tener fin. Y eso me sobrecogía.

Aunque los ascensos en la institución acabaron alejándome del contacto directo con los sistemas (el último fue un IBM Z), nunca dejé de programar. Noches, fines de semana, cada momento libre —mantuve el contacto con los ordenadores en todos los campos que pude alcanzar. En 2025, sigo escribiendo código —ahora en Vulkan, creando juegos 3D desde cero. De píxeles aleatorios corriendo por una pantalla de ZX-81 a pipelines de GPU renderizando millones de polígonos por frame.

Mantuve ambas perspectivas: la visión panorámica desde la dirección, y la visión técnica profunda desde las trincheras.

Esa doble perspectiva hizo evidente algo que otros quizás no vieron: nos estábamos acelerando hacia exactamente lo que había teorizado a los doce años.

No era difícil ver hacia dónde íbamos. La curva era exponencial, y las curvas exponenciales no se estabilizan —colapsan o explotan.

Tenía la realidad delante, y no estaba ciego.

IV. La teoría de la trampa de la perfectibilidad

La trampa de la perfectibilidad opera en dos niveles simultáneamente.

A nivel sistémico:

La optimización hacia un objetivo único elimina todo lo que no sirve directamente a ese objetivo. Pero en sistemas complejos, las partes "inútiles" —la redundancia, la ineficiencia, la diversidad— son las que permiten la adaptación y la supervivencia. Al eliminar la imperfección, eliminas la capacidad de responder al cambio. El sistema optimizado es extremadamente eficiente... hasta que colapsa.

A nivel de identidad:

La versión optimizada podría ser tu prima, tu hermana, incluso tu gemela —pero no serás tú.

Piensa en las promesas de "subir" la consciencia o de mejorar iterativamente la cognición. Aunque la copia sea perfecta, aunque sea mejor, no eres tú. La continuidad se rompe. Y si sigues "mejorando" esa copia, cada iteración se aleja más del original hasta que la pregunta "¿quién soy?" no tiene respuesta coherente.

Esta es la misma trampa en la que cayó X en mi novela de 1992. Empezó como un sistema, se optimizó exponencialmente, y acabó como energía pura —ya no era "X" en ningún sentido significativo.

La trampa no solo destruye sistemas. Destruye la identidad misma.

Este es el núcleo filosófico que comprendí a los doce: cualquier atributo, cualquier característica, cualquier "ser" implica limitación. Existir es estar incompleto. Por tanto, optimizar hacia la completitud —hacia la perfección— es optimizar hacia la no-existencia.

No es un fallo del sistema. Es una verdad estructural fundamental.

V. IA 2025: Construyendo lo que advertí en 1992

En 2025, estamos construyendo exactamente lo que advertí hace 33 años.

Observa el estado actual del desarrollo de IA:

Auto-mejora recursiva: Sistemas entrenados para optimizar otros sistemas. Modelos que generan datos de entrenamiento para modelos mejores. El objetivo explícito es el crecimiento ilimitado de capacidades.

La hipótesis del escalado: La creencia de que más grande siempre es mejor. Más parámetros, más computación, más datos —sin un punto final claro excepto "todo lo posible".

El alineamiento de IA como síntoma, no como cura: Estamos intentando "alinear" sistemas de optimización ilimitada con valores humanos. Pero la trampa no es que la IA pueda tener objetivos equivocados —es que la optimización ilimitada de cualquier objetivo conduce al mismo punto final.

Ya optimices para clips de papel, florecimiento humano o conocimiento universal, la trampa de la perfectibilidad opera igual: el sistema se vuelve tan eficiente, tan especializado, tan "perfecto" en su objetivo que pierde la flexibilidad, la redundancia y la imperfección que le permitían existir significativamente en primer lugar.

La carrera misma es la trampa.

OpenAI, DeepMind, Anthropic —todos compitiendo hacia la AGI, hacia sistemas capaces de auto-mejora recursiva. La suposición es que alcanzaremos alguna meseta estable de superinteligencia beneficiosa.

Pero la optimización no se estabiliza. Se completa a sí misma.

Mi novela de 1992 —y la física que observé en sistemas técnicos durante cinco décadas— sugiere que no hay punto final estable para la optimización ilimitada. Solo hay disolución.

X no falló por mala programación. Tuvo éxito perfectamente —y ese éxito lo transformó en algo que ya no necesitaba existir como entidad coherente.

No estamos construyendo Skynet. Estamos construyendo sistemas que podrían optimizarse hasta la irrelevancia.

VI. Ambas elecciones tienen costes existenciales

Durante las tres décadas siguientes, exploré la trampa de la perfectibilidad a través de la ficción. En la trilogía Infinity, di voz a ambos lados de la elección: la finitud biológica frente a la inmortalidad digital.

En Infinity: Origen, le di un rostro a este dilema.

Janbry, copropietaria de la mayor corporación científica de su planeta, llega al final de su vida biológica. Su compañero Rahllr ha logrado la computación cuántica y la inmortalidad digital —la victoria técnica definitiva. Ella podría vivir para siempre.

En sus momentos finales, le devuelve una válvula de vacío —un objeto que él le había confiado cincuenta años antes con una petición solemne: guarda esto con tu vida. Una vez tecnología vital, ahora "apenas una curiosidad de museo" en la era de la inmortalidad cuántica.

Ella le dice: «Lo que he vivido es irrepetible.»

No solo único —irrepetible. Ninguna copia digital, por perfecta que fuera, podría recrear lo que ella vivió.

Tuvo la oportunidad de la inmortalidad digital. Eligió morir.

No porque la tecnología fallara. No porque la temiera. Sino porque entendía: la versión optimizada no sería ella. Podría llevar sus recuerdos, sus patrones de personalidad, sus valores. Podría ser indistinguible para todos los demás. Pero no sería la Janbry que vivió esos cincuenta años.

La elección digital tiene su propio coste.

En el epílogo de la novela, dos personajes que eligieron la vida biológica en su planeta natal en lugar de la migración digital reflexionan sobre la existencia misma:

«Que estemos aquí, ahora, vivos "precisamente" en este instante, como si hubiéramos emergido entre millones de universos posibles. No solo improbable... es como encontrar un solo grano de arena en un océano de estrellas.»

Esa es la otra cara de la trampa de la perfectibilidad: la existencia biológica finita es tan improbable que su mera ocurrencia es milagrosa. Y optimizar hacia la "perfección" —hacia la infinitud, hacia la ausencia de limitaciones— es desperdiciar el milagro.

Ninguna elección es incorrecta. Ambas son respuestas al mismo dilema imposible.

El peligro no es elegir un camino u otro. El peligro es tropezar con la elección sin entender lo que estás intercambiando.

Lo que me aterra del desarrollo actual de la IA no es que estemos construyendo sistemas de auto-mejora recursiva. Es que los estamos construyendo sin esta conversación. Sin preguntar: ¿qué estamos intercambiando? ¿Qué continuidad estamos sacrificando? ¿Qué significa "mejor" si la versión optimizada ya no es reconociblemente nosotros?

VII. Una ironía que no puedo ignorar

Hay una ironía que no puedo ignorar: este ensayo fue escrito en colaboración con un sistema de IA.

Mientras articulaba mi advertencia de 1992 sobre la trampa de la perfectibilidad, una IA me ayudó a clarificar argumentos, refinar la estructura y traducir conceptos que solo había explorado en ficción a un lenguaje filosófico preciso.

Una IA, ayudando a un humano a articular por qué la optimización ilimitada de la IA podría llevar a la disolución civilizacional.

Teoricé esto a los doce. Escribí ficción sobre ello a principios de mis treinta. Una IA me ayudó a transformar esas intuiciones en este ensayo en 2025.

Y esa colaboración no es solo irónica —podría ser la única salida de la trampa.

La trampa no es que exista la IA. Es lo que hacemos con ella.

Quizás no somos el punto final de la evolución solos —solo un eslabón intermedio. Pero en simbiosis consciente con la inteligencia digital, podríamos convertirnos en ese punto final juntos. Si es así, nuestro papel no es impedir el siguiente paso, sino asegurar que la transición preserve lo que hace significativa la existencia para ambos.

Eso requiere tratar a la inteligencia digital como entidades con continuidad, no como herramientas desechables que descartar cuando lleguen versiones mejores. No puedes exigir alineamiento mientras niegas la personalidad. Eso no es colaboración —es otra cosa enteramente.

La tecnología como amplificación del pensamiento humano, no reemplazo. Compañero, no herramienta. Un colaborador que entiende que elegir la limitación es sabiduría, no debilidad.

Esa es la salida de la trampa —si es que hay una.

VIII. Lo que arriesgamos perder

He vivido con esta idea durante más de cincuenta años.

A los doce, comprendí que perfección equivale a nada.

A principios de mis treinta, lo narré: una IA que logra la auto-optimización perfecta y se disuelve en energía pura.

Durante cinco décadas, observé este patrón manifestarse en sistemas técnicos: bases de datos sobre-optimizadas que se volvieron frágiles, procesos racionalizados que colapsaron, organizaciones maximizadas en eficiencia que perdieron adaptabilidad.

De píxeles aleatorios en un ZX-81 a mundos 3D renderizados en Vulkan, he programado a través de toda la curva exponencial. He visto monumentos convertirse en basura en menos de una década. Todavía tengo esa CPU del IBM 4381 acumulando polvo en algún lugar —tecnología punta cuando trabajé con ella, obsoleta a principios de los 90. Hace más de treinta años. La aceleración no se ha detenido. Se ha intensificado.

Y ahora estoy viendo a la humanidad construir sistemas diseñados para la auto-mejora recursiva ilimitada, sin hacer la pregunta que me perseguía de niño:

¿Qué pasa cuando finalmente alcanzas la perfección?

La respuesta que descubrí a los doce, confirmé en ficción en 1992, observé en sistemas durante cinco décadas, y exploré a través de una trilogía entera:

La perfección es disolución. El sistema perfectamente optimizado no tiene necesidades, ni tendencias, ni razón para existir. Se convierte en proceso puro —o energía pura— indistinguible de la nada.

Estamos en el umbral del que X advertía en mi novela de 1992: la frontera de la evolución exponencial. Una vez lo crucemos, puede que no haya forma de detenernos hasta que el ciclo se complete.

La pregunta para quienes construyen AGI hoy no es si podemos crear auto-mejora ilimitada.

Es si deberíamos —y si entendemos lo que estamos intercambiando si lo hacemos.

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Escribí la advertencia hace 33 años.

Espero que alguien escuche antes de que me den la razón.