Demis Hassabis: del ajedrez y los videojuegos al Nobel y a pedir frenos para la IA

Demis Hassabis

Photo: John Sears / CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

Nacimiento	27 de julio de 1976 London
Ocupación	Investigador y directivo de inteligencia artificial
Premios	Premio Mullard · Comendador de la Orden del Imperio Británico · Premio Princesa de Asturias de Investigación Técnica y Científica

Durante la mayor parte de su vida adulta, Demis Hassabis sostuvo que la forma más segura de crear una máquina más inteligente que las personas era construirla él mismo, en un laboratorio que respondiera primero a la ciencia y después al calendario de lanzamientos de productos. Ahora dejó en manos de otra persona la gestión cotidiana de ese laboratorio. El hombre que convirtió Google DeepMind en el motor detrás de Gemini es su presidente, científico jefe de Alphabet y director de una empresa de descubrimiento de fármacos que todavía no ha administrado ningún medicamento a un paciente. Su mensaje al personal fue contundente: escribió que la inteligencia artificial general está cerca y que dar los próximos pasos correctamente es fundamental para la humanidad. El creador llegó a la conclusión de que lo más útil que puede hacer es ayudar a redactar las reglas.

Hassabis ha tratado la inteligencia como un juego por resolver desde que se tiene memoria de él. Nació en Londres, hijo de un padre grecochipriota y una madre china-singapurense, y jugaba al ajedrez a los cuatro años. A los trece ya tenía nivel de maestro y era capitán de los equipos juveniles de Inglaterra. El dinero que ganó en torneos le alcanzó para comprar una ZX Spectrum, y la computadora se convirtió en su segunda obsesión.

A los 17 años, después de terminar antes de tiempo sus estudios preuniversitarios, codiseñó y programó como líder Theme Park junto con Peter Molyneux en Bullfrog Productions: una simulación en la que los jugadores construyen y administran un parque de diversiones y que vendió millones de copias. Después estudió ciencias de la computación en Queens’ College, Cambridge, donde se graduó con una doble matrícula de honor en 1997; trabajó como programador jefe de IA en Black & White, de Molyneux, para Lionhead, y en 1998 fundó su propio estudio en Londres, Elixir. Sus dos lanzamientos, la simulación política Republic: The Revolution y la comedia sobre guaridas de villanos Evil Genius, recibieron críticas respetables, aunque no entusiastas, y Elixir cerró en 2005.

En vez de fundar otra empresa, volvió a la universidad. En University College London, bajo la dirección de la neurocientífica Eleanor Maguire, estudió a pacientes con daños en el hipocampo y descubrió que tenían dificultades para imaginar experiencias nuevas, una prueba de que la memoria y la imaginación comparten mecanismos. Science incluyó el trabajo entre los diez avances científicos de 2007, y Hassabis terminó su doctorado en neurociencia cognitiva en 2009. Después hizo estancias posdoctorales en MIT y Harvard, además de una beca en la unidad Gatsby de UCL. El desvío era parte del plan: estudiar la única inteligencia general disponible y luego intentar construir una.

DeepMind, fundada en Londres en 2010 junto con Shane Legg y Mustafa Suleyman, se propuso resolver el problema de la inteligencia y después aplicarla a todo lo demás. Google la compró en 2014 por unos 400 millones de libras. En marzo de 2016, su programa AlphaGo venció a Lee Sedol por 4-1 en Seúl. La apuesta mayor llegó después. En noviembre de 2020, AlphaFold predijo estructuras de proteínas con una precisión casi atómica en la evaluación CASP14, y más tarde DeepMind publicó, junto con el Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL, las estructuras predichas de unos 200 millones de proteínas, de acceso gratuito para cualquier laboratorio. Ese trabajo le valió a Hassabis y a su colega John Jumper una parte del Premio Nobel de Química de 2024, que compartieron con David Baker. Ese mismo año recibió el título de caballero. En 2023, Google fusionó DeepMind con su equipo Brain y puso a Hassabis al frente de la nueva Google DeepMind, que desarrolla los modelos Gemini.

El aura de científico nunca lo ha cubierto todo. En 2017, la Oficina del Comisionado de Información del Reino Unido determinó que el fideicomiso Royal Free del NHS había incumplido la ley de protección de datos al entregar a DeepMind los expedientes de alrededor de 1,6 millones de pacientes para probar Streams, una aplicación de alertas para casos de lesión renal aguda. No hubo multa, pero el caso mostró que un laboratorio que se presentaba como comprometido con el rigor científico podía buscar datos como cualquier otra empresa tecnológica. Se esperaba que Isomorphic Labs, la empresa derivada de Alphabet que fundó en 2021 para convertir AlphaFold en medicamentos, llegara a los ensayos clínicos a finales de 2025; en Davos, en enero, aplazó esa fecha hasta finales de 2026 y le dijo a Bloomberg que se había expresado mal: se refería a los trabajos preclínicos. En mayo llegó una ronda de financiación de 2.100 millones de dólares liderada por Thrive Capital, pero a finales de septiembre todavía no se había informado que ningún paciente hubiera recibido un compuesto de Isomorphic. Además, la reorganización de agosto se produjo mientras Fortune informaba que el próximo modelo insignia de Gemini llevaba meses de retraso; ese día, las acciones de Alphabet cayeron alrededor de un 5%. El Nobel no ha resuelto si es un científico que también dirige una empresa o un ejecutivo que se apoya en la reputación de un científico.

Sus movimientos recientes parecen ofrecer una respuesta. En julio publicó una propuesta para crear un organismo de estándares para la IA de frontera, inspirado en FINRA, el organismo autorregulador de la industria financiera estadounidense: financiado por las empresas de IA, supervisado por el gobierno y encargado de evaluar los modelos más capaces para detectar riesgos cibernéticos, biológicos y de engaño hasta 30 días antes de su lanzamiento. En agosto, Koray Kavukcuoglu, hasta entonces director de tecnología de DeepMind, asumió el liderazgo cotidiano como vicepresidente sénior, con reporte directo a Sundar Pichai, mientras Jeff Dean dejó Google después de 27 años. Cuando Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, publicó su ensayo «We Must Pace the Frontier» el 12 de septiembre, Hassabis respondió en cuestión de horas que señalaba el camino correcto. El 30 de septiembre, DeepMind publicó en Nature SynthID Bio, un método para insertar marcas de agua invisibles en proteínas diseñadas con IA, y puso el código y los pesos a disposición de otros investigadores. Hassabis dijo que la trazabilidad de la biología diseñada con IA se está volviendo urgente.

Fuera del laboratorio, conserva las costumbres de un jugador. Ganó cinco veces el Pentamind, el título de múltiples juegos de la Mind Sports Olympiad, y sigue siendo un ferviente seguidor del Liverpool. Hassabis, que cumplió 50 años en julio, vive con su familia en el norte de Londres. Su trayectoria ya se ha contado dos veces: en el documental The Thinking Game, estrenado en Tribeca en 2024, y en la biografía de Sebastian Mallaby The Infinity Machine, escrita después de años de conversaciones con él.

El próximo veredicto sobre Hassabis llegará desde una clínica. Los primeros candidatos de Isomorphic diseñados con IA, dirigidos contra el cáncer y los trastornos inmunitarios, deberían entrar en ensayos con personas antes de que termine este año, el plazo que ya aplazó una vez. Si empiezan a tiempo, la afirmación que sostiene desde su doctorado —que comprender la inteligencia es el camino más corto para llegar a todo lo demás— se pondrá a prueba por primera vez en un cuerpo humano. Si vuelven a retrasarse, los reguladores y sus competidores escucharán sus argumentos sobre la velocidad a la que debería avanzar esta tecnología de boca de alguien cuyo propio calendario sigue acumulando demoras.

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