Por qué Richard Stallman rechaza el término Inteligencia Artificial: marketing, lenguaje, libertad y crítica a los LLM

Richard Stallman no rechaza toda investigación seria sobre inteligencia artificial. Lo que rechaza con fuerza es el uso actual y masivo del término “Inteligencia Artificial” para describir sistemas que, según él, no entienden, no conocen y no deberían ser presentados como inteligentes.

Su crítica apunta especialmente a los grandes modelos de lenguaje, conocidos como LLM. Para Stallman, llamar “IA” a estos sistemas es aceptar una narrativa publicitaria que confunde al público, exagera sus capacidades y hace que muchas personas crean que sus respuestas tienen comprensión real. En una entrevista publicada por FOSS Force en 2026, Stallman afirmó que el término “artificial intelligence” funciona como base de una campaña de hype comercial y sostuvo que los LLM no poseen inteligencia porque no entienden el significado de sus entradas ni de sus respuestas.

1. El problema no es la investigación en IA, sino el uso publicitario del término

El término “Inteligencia Artificial” tiene una historia académica real. Dartmouth recuerda que en el verano de 1956 un grupo de matemáticos y científicos se reunió para discutir si la inteligencia humana podía recrearse en máquinas, y que allí el término fue acuñado, debatido y definido por primera vez como campo científico.

Stanford también atribuye a John McCarthy la creación del término y señala que su propuesta de 1955 para una conferencia de verano en Dartmouth fue el primer uso publicado de “artificial intelligence”.

Stallman no niega esa historia. Su crítica es que, en el uso comercial actual, la expresión se ha vuelto demasiado amplia, ambigua y conveniente para el marketing. Para él, bajo la etiqueta “IA” se mezclan sistemas muy distintos: algunos pueden resolver problemas específicos con conocimiento de dominio, pero otros, como los modelos de lenguaje, solo generan texto probable sin comprender su significado.

2. Para Stallman, inteligencia implica comprensión

La base de su argumento está en la definición de inteligencia. Stallman define inteligencia como la capacidad de conocer o comprender, al menos dentro de un dominio. Por eso acepta que puedan existir programas con inteligencia limitada en tareas específicas, pero rechaza aplicar esa palabra a sistemas que no entienden lo que generan.

En una transcripción de una entrevista de 2025, Stallman explicó que los LLM “juegan con texto”: miran enormes cantidades de palabras y calculan qué palabra podría venir después. En su lectura, eso puede producir respuestas gramaticales y convincentes, pero no implica comprensión semántica.

3. Los LLM no saben si lo que dicen es verdadero

La crítica más dura de Stallman se dirige a la relación entre lenguaje y verdad. Para él, los modelos generativos pueden producir frases fluidas, pero no tienen una relación real con la verdad o falsedad de esas frases. Esa es la razón por la que pueden inventar citas, datos, hechos, autores, jurisprudencia, comandos o explicaciones con apariencia segura.

En una charla cubierta por FOSS Force en 2023, Stallman afirmó que estos sistemas no entienden ni saben, y que su fortaleza es producir salidas que suenan bien, aunque cualquier parte pueda ser falsa. También aclaró que sí reconoce la existencia de ciertos sistemas de IA en dominios específicos, como programas capaces de clasificar imágenes médicas o sistemas diseñados para maximizar la atención en plataformas sociales.

Sistema con inteligencia limitada:
- Conoce reglas de un dominio.
- Puede razonar dentro de ese dominio.
- Sus respuestas están conectadas con un modelo de significado.

LLM generativo:

* Predice texto probable.
* No entiende el significado.
* Puede producir frases convincentes pero falsas.
* No distingue verdad, error o invención como lo haría un sujeto consciente.

4. El lenguaje importa: quien dice “IA” también vende una idea

Stallman ha sostenido durante décadas que las palabras no son neutrales. Su rechazo al término “open source”, por ejemplo, se debe a que considera que oculta el punto central del movimiento del software libre: la libertad del usuario. En el Proyecto GNU, el software libre se define por cuatro libertades esenciales: ejecutar, estudiar, modificar, redistribuir y compartir versiones modificadas del programa.

Por esa misma razón, Stallman ve el término “Inteligencia Artificial” como una palabra cargada de consecuencias. Cuando una empresa llama “inteligente” a una herramienta que no comprende, está transmitiendo una expectativa: que la respuesta puede ser confiable, que el sistema sabe, que su salida merece autoridad. Para Stallman, ese mensaje es peligroso porque puede hacer que las personas deleguen juicio, verificación y responsabilidad.

5. “Pretend intelligence”: la alternativa terminológica de Stallman

Stallman propone evitar la palabra inteligencia cuando el sistema no califica para ella. En la entrevista de 2026, pidió reservar el término “intelligence” para sistemas que realmente lo merezcan y propuso expresiones como “pretend intelligence” para referirse a lo que considera simulaciones engañosas de inteligencia.

También ha usado la expresión “bullshit generators”, una fórmula provocadora para subrayar que estos sistemas producen texto con indiferencia respecto de la verdad o falsedad. No es una crítica estética: es una crítica epistemológica. El problema no es que el texto sea feo, sino que puede sonar correcto sin estar fundado en comprensión.

6. La crítica ética: la confianza puede producir daño

Para Stallman, el riesgo no está solo en que un chatbot se equivoque. El riesgo está en que la palabra “inteligencia” persuada a usuarios, estudiantes, médicos, abogados, periodistas, programadores, jueces, funcionarios o empresas a confiar demasiado en una salida que puede ser falsa.

En su intervención reportada por FOSS Force en 2023, Stallman sostuvo que usar la palabra inteligencia para estos sistemas alienta a la gente a creerles, y que esa confianza puede causar daño.

7. El punto del software libre: no basta con que algo sea “open”

Stallman tampoco centra su análisis en si un modelo es “open source”. En la entrevista de 2026, corrigió la pregunta cuando se le habló de modelos “open”: dijo que no le interesaba si eran “open”, sino si eran libres, porque para él “open source” evita hablar de libertad y justicia para los usuarios.

Esto sigue la línea histórica del Proyecto GNU: “open source” y “software libre” pueden coincidir en licencias, pero no transmiten el mismo mensaje político. GNU sostiene que el enfoque del software libre se centra en libertad del usuario, mientras el enfoque open source suele resaltar ventajas prácticas del desarrollo abierto.

Aplicado a los sistemas llamados IA, esto genera una pregunta más exigente: no basta preguntar si el modelo publica algunos pesos o si su repositorio está en GitHub. Stallman preguntaría si el usuario tiene control real sobre el programa, si puede estudiarlo, modificarlo, ejecutarlo localmente y compartir versiones modificadas con libertad.

8. SaaSS: cuando la “IA” corre en el servidor de otro

Una parte central de la crítica de Stallman es que muchos sistemas populares de LLM no se entregan como programas que el usuario controla, sino como servicios en línea. En esa situación, el usuario envía datos y tareas a servidores de una empresa, y el programa queda bajo control del proveedor.

GNU llama a este problema Service as a Software Substitute, o SaaSS: usar un servicio como sustituto de ejecutar una copia propia del programa. Stallman sostiene que esto entrega poder sobre la computación del usuario a quien controla el servidor.

Usuario envía una tarea
        ↓

Servidor de una empresa ejecuta el modelo
↓
El usuario recibe una respuesta
↓
Pero no controla el programa, no puede modificarlo,
no puede auditar plenamente su ejecución
y depende de las reglas del proveedor.

9. Por qué Stallman critica especialmente a los LLM

Los LLM están en el centro de la crítica porque son la forma de “IA” que el público más usa y la que más se promociona como si comprendiera. Para Stallman, estos modelos no trabajan con conocimiento; trabajan con patrones de texto. Su salida puede ser útil como borrador o estímulo creativo, pero no debe confundirse con comprensión.

En 2026, Stallman insistió en que los LLM “arreglan palabras en texto”, sin entender el significado de las entradas ni de las respuestas, y que por eso pueden producir supuestos hechos falsos con gran fluidez.

10. Una crítica incómoda para empresas, medios y usuarios

La posición de Stallman incomoda porque cuestiona una palabra que ya domina titulares, productos, inversiones y estrategias empresariales. Muchos medios usan “IA” para casi cualquier automatización avanzada; muchas empresas agregan “AI” al nombre de servicios para elevar valoración; y muchos usuarios adoptan la herramienta sin distinguir entre estadística, lenguaje, inferencia, búsqueda, automatización y razonamiento.

En sus notas personales de junio de 2026, Stallman volvió a denunciar el término como hype y lo asoció con una industria que, en su opinión, reemplaza atención humana por servicios automatizados inferiores.

11. Qué tiene de útil la crítica de Stallman, incluso para quienes sí usan IA

Aunque no todos comparten su forma tajante de expresarse, su crítica tiene utilidad práctica. Obliga a los usuarios a preguntar qué hace realmente el sistema, qué datos usa, quién lo controla, qué errores puede cometer, si puede ejecutarse localmente, si respeta la privacidad y si el resultado debe verificarse.

La crítica también ayuda a separar entusiasmo de responsabilidad. Un LLM puede ser útil para resumir, redactar borradores, explicar conceptos, sugerir código o acelerar tareas. Pero llamarlo “inteligente” sin matices puede crear expectativas peligrosas, especialmente en educación, medicina, justicia, administración pública, ciberseguridad y decisiones empresariales.

12. Entonces, ¿Stallman está contra la tecnología?

No. Stallman no está contra la tecnología ni contra la informática avanzada. Su trayectoria está ligada al MIT AI Lab, al Proyecto GNU, al compilador GCC, a GNU Emacs y a la defensa del control del usuario sobre su computación. Su objeción no es técnica en el sentido de “no usar máquinas”, sino política y filosófica: quién controla el programa, qué libertades tiene el usuario y qué lenguaje se usa para justificar poder empresarial.

En la propia historia del Proyecto GNU, Stallman recuerda que trabajó en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT desde 1971 y que formó parte de una comunidad de intercambio de software antes de iniciar GNU.

13. Cómo hablar de IA con más precisión

Una consecuencia práctica de esta discusión es mejorar el vocabulario. En vez de hablar de “IA” como si todo fuera igual, conviene distinguir entre técnicas, sistemas, modelos y usos.

14. Preguntas clave

Recomendamos

En resumen

Richard Stallman rechaza el uso actual del término Inteligencia Artificial porque considera que muchas herramientas llamadas IA, especialmente los LLM, no poseen inteligencia real: no entienden, no conocen y no razonan sobre significados. Para él, llamar IA a estos sistemas fortalece una narrativa de marketing que exagera sus capacidades y hace que el público confíe demasiado en respuestas que pueden ser falsas.

Su crítica también es coherente con su filosofía del software libre: no basta con que una tecnología sea impresionante; hay que preguntar quién la controla, si el usuario puede ejecutarla libremente, si puede estudiarla, modificarla y compartirla, y si depende de servidores privados que sustituyen el control del usuario.