De las emociones naturales a la emocionalidad artificial
Bibliographic record
Abstract
La innovación en inteligencia artificial se encuentra en la vanguardia científico-tecnológica y muchas de sus aplicaciones presentan ya una alta interactividad humana. Dado que somos seres emocionales, y que esta cualidad psicobiológica es clave para nuestro posicionamiento en el mundo, parece necesario realizar una profunda reflexión sobre el espectro afectivo de la díada humano-máquina. El presente ensayo utiliza el término “emocionalidad artificial” como concepto holístico capaz de abordar este análisis desde una triple perspectiva: la de las ciencias cognitivas y de la computación, la de la neurociencia y la psicología y la de la filosofía teórica y práctica. Partiendo de la descripción de las emociones naturales, en este estudio se discute sobre la posibilidad técnica y conceptual y sobre las consecuencias bio-psico-sociales de una inteligencia artificial con capacidad de reconocimiento, simulación, manipulación y vivencia emocional. Tras dicho análisis se concluye que las dos primeras capacidades son ya en cierto modo posibles y deseables, mientras que las dos últimas se enfrentan a dificultades tecno-científicas, ontológicas, gnoseológicas y neuroéticas discutidas ampliamente por el transhumanismo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".