Acabo de caer en un agujero de conejo con algo llamado la "Hipótesis de la Representación Platónica" y me está volviendo loco. Básicamente, a medida que los modelos de IA crecen y son más capaces, sus representaciones internas empiezan a converger. Modelos de visión, modelos de lenguaje, diferentes arquitecturas. Todos están aproximando poco a poco el mismo modelo subyacente de la realidad. Si esto se mantiene, es un gran desbloqueo. Podríamos traducir entre modelos en lugar de tratar cada uno como una caja negra sellada, reutilizar la interpretabilidad gana entre sistemas y quizá alinear los modelos a nivel de representación, no solo controlando los resultados. La implicación más loca es filosófica. Quizá el SIGNIFICADO no sea solo una convención humana. Quizá hay coordenadas naturales en la realidad y los aprendices suficientemente fuertes las redescubren. Entonces, ¿qué es lo que realmente impulsa la convergencia? ¿Los datos, el objetivo, algún sesgo profundo por la simplicidad? ¿Y dónde se rompe?