Yuval Noah Harari denomina “algoritmo” uno de los conceptos centrales de nuestro tiempo. En la era de la IA, los algoritmos deciden sobre los flujos de información, la visibilidad y la evaluación – y, con ello, sobre el poder –. Al mismo tiempo, el propio término se ha convertido en objeto de intensa investigación: existen innumerables textos que se ocupan del significado y del origen de la palabra. Sin embargo, hasta hoy el relato dominante de al-Ḫwārizmī no está demostrado.
Algoritmos como problema de confianza
Hoy, “algoritmo” no solo significa matemáticas o informática, sino una nueva cuestión de confianza:
- Muchos ven los algoritmos como símbolo de racionalidad objetiva (“la IA lo sabe mejor”).
- Al mismo tiempo crecen la desconfianza y el miedo a la desinformación, las alucinaciones y la “fake truth”.
Los algoritmos también influyen en la confianza interna de los sistemas de IA – es decir, en cuán convencida está una IA de su propia respuesta y cómo valora la crítica – De ahí surge un doble conflicto de confianza:
- ¿Hasta qué punto pueden las personas confiar en la IA?
- ¿Hasta qué punto puede la IA confiar en sí misma (y en sus datos de entrenamiento)?
El relato dominante: al-Ḫwārizmī como epónimo
Si se pregunta a los sistemas de IA actuales por la etimología, la respuesta estándar casi siempre es: el término proviene del erudito árabe Muḥammad ibn Mūsā al-Ḫwārizmī. Diccionarios, literatura especializada y enciclopedias reproducen desde hace tiempo esta derivación – y precisamente esas fuentes forman, a su vez, datos de entrenamiento de la IA moderna – Pero cuidado: el máximo consenso no es automáticamente la máxima prueba.
El detonante: una alucinación de IA como señal de partida
El análisis nace de una casualidad: el autor tropieza en una consulta a ChatGPT con una referencia bibliográfica de apariencia plausible. Una referencia que, sin embargo, resulta ser totalmente falsa. Es un caso clásico de alucinación de IA. A esto se suman tesis poco convincentes de la IA sobre la visión negativa de Fibonacci respecto del algoritmo. La IA se enreda visiblemente en contradicciones que no puede resolver, sino que sigue reforzando.
Esto desencadena una reacción en cadena:
- Si ya se inventan referencias concretas: ¿cuán sólido es entonces todo el relato etimológico?
Investigaciones posteriores revelan incoherencias adicionales, afirmaciones contradictorias y, en parte, citas de fuentes medievales y del siglo XIX libremente inventadas.
La IA es a la vez problema y herramienta: alucina, pero también puede ayudar a descubrir contradicciones en textos ajenos (incluida Wikipedia).
“Falsedad algorítmica”: datos vs. método
Deben distinguirse distintas formas de posibles “falsedades de IA”:
- datos correctos + algoritmos erróneos
- datos erróneos + algoritmos correctos
- datos erróneos + algoritmos erróneos
Para el problema del epónimo, sería especialmente relevante la segunda variante: si los datos de entrenamiento (pese a su difusión masiva) son cuestionables en contenido, una IA puede “procesarlos” correctamente – y al hacerlo quizá difunda un error con gran poder de persuasión –.
El resultado provocador: ¿consenso por círculo vicioso y citogénesis?
La tesis central, formulada de manera incisiva, es: el epónimo (“algoritmo viene de al-Ḫwārizmī”) se habría consolidado de forma parcialmente circular en el siglo XIX y se habría estabilizado mediante citogénesis (las citas nacen de citas) – comparable a un sistema que se prueba a sí mismo –.
Tres fases de la “odisea” del concepto
La evolución en un modelo por fases:
- A lo largo de toda la Edad Media hasta el siglo XIX: en todas partes se sostiene una interpretación funcional. Además, no existe una prueba segura de que al-Ḫwārizmī sea el epónimo.
- Mediados/finales del siglo XIX: el relato de al-Ḫwārizmī evoluciona, a través de especulaciones y afirmaciones de prueba, hacia la “certeza”. Pero sin evidencias contundentes.
- Desde aprox. 1870 hasta hoy: manifestación del epónimo mediante diccionarios, literatura secundaria y correcciones/ampliaciones posteriores – hasta la actual narración estándar “aparentemente probada”.
La opinión contraria: la RAE y el ḥisāb al-ġubār
De forma sorprendente aparece un hallazgo. Existe una alternativa poco conocida: la Real Academia Española (RAE) remite el origen más bien a ḥisāb al-ġubār (aprox. cálculo con cifras arábigas / cálculo en arena) e introduce además “algobarismo” como concepto puente – aunque sin una cadena extensa de pruebas – ¿Y si al final la derivación funcional se puede documentar mejor que el epónimo?
Mito contra mito: ¿qué aprendemos de esto?
Al final no se trata solo de historia de las palabras, sino de un problema de la era de la IA:
- Las personas construyen relatos que, por consenso, parecen “verdaderos”.
- La IA difunde relatos porque dominan en los datos de entrenamiento, incluso cuando son inestables.
Pero la combinación de archivos digitales, motores de búsqueda e IA también puede posibilitar una especie de “deep truth”: hacer visibles errores que antes quedaban ocultos en la niebla de las citas secundarias.
Conclusión: la etimología como prueba de estrés del conocimiento en la era de la IA
El origen de la palabra “algoritmo” se convierte en una piedra de toque para entender cómo surge el conocimiento, cómo se canoniza – y con qué rapidez las verdades aparentemente asentadas pueden independizarse –. Más consenso no significa automáticamente más evidencia – y más IA no significa automáticamente más verdad.
