Demis Hassabis, el Nobel que soltó el timón de Google DeepMind para pedir un árbitro a 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 casi toda su vida adulta, Demis Hassabis defendió que la forma más segura de construir una máquina más inteligente que las personas era hacerlo él mismo, en un laboratorio que respondiera primero a la ciencia y solo después al calendario de productos. Ahora ha cedido a otra persona la gestión diaria de ese laboratorio. El hombre que convirtió Google DeepMind en el motor de Gemini es su presidente, científico jefe de Alphabet y responsable de una empresa de descubrimiento de fármacos que aún no ha probado ningún medicamento en un paciente. Su mensaje a la plantilla fue tajante: la inteligencia artificial general, escribió, está cerca, y acertar en los próximos pasos es crucial para la humanidad. El constructor ha llegado 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 que había que resolver desde que se le conoce. Nació en Londres, hijo de padre grecochipriota y madre chino-singapurense, y jugaba al ajedrez con cuatro años. A los trece ya tenía nivel de maestro y capitaneaba los equipos juveniles de Inglaterra. El dinero de los premios que ganaba en el tablero le permitió comprarse un ZX Spectrum, y el ordenador se convirtió en su segunda obsesión.

A los 17 años, tras terminar antes de tiempo sus estudios de secundaria, codiseñó y programó como jefe de programación Theme Park junto a Peter Molyneux en Bullfrog Productions: una simulación en la que los jugadores construyen y gestionan un parque de atracciones y que vendió millones de copias. Después estudió informática en Queens’ College, Cambridge, donde se graduó con matrícula de honor en 1997; trabajó como programador jefe de IA en Black & White, de Molyneux, en Lionhead, y en 1998 fundó su propio estudio londinense, Elixir. Sus dos lanzamientos, el simulador político Republic: The Revolution y la comedia sobre guaridas de villanos Evil Genius, recibieron críticas respetables, aunque no entusiastas, y Elixir cerró en 2005.

En lugar de fundar otra empresa, volvió a la universidad. En University College London, bajo la supervisión 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 grandes avances de 2007, y Hassabis completó su doctorado en neurociencia cognitiva en 2009. Después realizó estancias posdoctorales en el MIT y Harvard, y obtuvo una beca en la unidad Gatsby de UCL. La desviación formaba parte del plan: estudiar la única inteligencia general disponible y después intentar construir una.

DeepMind, fundada en Londres en 2010 junto a 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 derrotó a Lee Sedol por 4-1 en Seúl. La apuesta más ambiciosa llegó después. En noviembre de 2020, AlphaFold predijo estructuras de proteínas con una precisión casi atómica en la evaluación CASP14. Más tarde, DeepMind publicó junto con el Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL las estructuras predichas de unos 200 millones de proteínas, disponibles gratuitamente para cualquier laboratorio. Ese trabajo valió a Hassabis y a su colega John Jumper una parte del Premio Nobel de Química de 2024, junto a David Baker. Ese mismo año fue nombrado 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 del científico no lo ha protegido de todo. En 2017, la Oficina del Comisionado de Información del Reino Unido dictaminó que el fideicomiso del NHS Royal Free había incumplido la legislación de protección de datos al entregar a DeepMind los historiales de alrededor de 1,6 millones de pacientes para probar Streams, una aplicación de alertas para la lesión renal aguda. No hubo multa, pero el caso mostró que un laboratorio que se presentaba como rigurosamente científico podía buscar datos como cualquier otra empresa tecnológica. Se esperaba que Isomorphic Labs, la filial 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 previsión hasta finales de 2026 y dijo a Bloomberg que se había expresado mal: se refería al trabajo preclínico. En mayo llegó una ronda de financiación de 2.100 millones de dólares, liderada por Thrive Capital; sin embargo, a finales de septiembre no se había informado de que ningún paciente hubiera recibido un compuesto de Isomorphic. Y la reorganización de agosto se produjo mientras Fortune informaba de 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 zanjado si es un científico que también dirige una empresa o un ejecutivo que se beneficia de la reputación de un científico.

Sus últimos movimientos 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 del sector financiero estadounidense: estaría financiado por las empresas de IA, supervisado por el Gobierno y evaluaría los modelos más avanzados para detectar riesgos de ciberseguridad, biológicos y de engaño hasta 30 días antes de su lanzamiento. En agosto, Koray Kavukcuoglu, hasta entonces director de tecnología de DeepMind, asumió la gestión diaria como vicepresidente sénior y pasó a depender de Sundar Pichai, mientras Jeff Dean dejaba Google tras 27 años. Cuando Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, publicó el 12 de septiembre su ensayo «We Must Pace the Frontier», Hassabis respondió a las pocas horas que señalaba el camino adecuado. El 30 de septiembre, DeepMind publicó en Nature SynthID Bio, un método para insertar marcas de agua invisibles en proteínas diseñadas mediante IA, y puso el código y los pesos a disposición de otros investigadores. Según Hassabis, poder determinar la procedencia 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 multijuego de la Mind Sports Olympiad, y sigue siendo un entregado seguidor del Liverpool. Hassabis, que cumplió 50 años en julio, vive con su familia en el norte de Londres. Su carrera 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 tras años de conversaciones con él.

El próximo veredicto sobre Hassabis llegará de una clínica. Los primeros candidatos de Isomorphic diseñados con IA, dirigidos contra el cáncer y los trastornos inmunitarios, deberían entrar en ensayos con humanos antes de que acabe este año: el plazo que ya ha aplazado una vez. Si empiezan a tiempo, la tesis que defiende desde su doctorado —que comprender la inteligencia es el camino más corto hacia todo lo demás— se pondrá a prueba por primera vez en un cuerpo humano. Si vuelven a retrasarse, el argumento que ahora esgrime ante reguladores y competidores sobre la velocidad a la que debería avanzar esta tecnología se escuchará de boca de un hombre cuyo propio calendario no deja de ir con retraso.

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