El Turco fue un autómata ajedrecista construido por Wolfgang von Kempelen y presentado en 1770 ante la corte de María Teresa, en Schönbrunn: un gabinete de madera con un maniquí vestido «a la turca» que movía las piezas y casi siempre ganaba. El truco era que un ajedrecista humano, escondido dentro del mueble, jugaba la partida y accionaba el brazo del muñeco con palancas (Standage, 2002). Es el antepasado mítico de toda IA que funciona porque hay gente adentro.
La leyenda
Durante más de ochenta años el Turco recorrió Europa y América. Tras la muerte de Kempelen (1804) lo compró el empresario Johann Nepomuk Maelzel; jugó contra Napoleón en 1809 y, en Londres en 1819, contra Charles Babbage, que sospechó del truco pero se quedó pensando si una máquina podría realmente jugar al ajedrez. Edgar Allan Poe publicó en 1836 «Maelzel's Chess-Player», un ensayo que argumentaba que adentro había una persona. El autómata terminó destruido en un incendio en Filadelfia, en 1854 (Standage, 2002). La ilusión dependía de la puesta en escena: antes de cada partida se abrían las puertas del gabinete para exhibir los mecanismos, y el público veía lo que esperaba ver.
Inteligencia artificial artificial
En 2005 Amazon abrió a clientes externos Mechanical Turk, un mercado de microtareas (etiquetar una foto, transcribir un recibo) pagadas con centavos, que había nacido para limpiar su catálogo de páginas de productos duplicadas (Mollick, 2026). Jeff Bezos lo describió como «inteligencia artificial artificial» (Mollick, 2026; M. Mitchell, 2019, ch. 5). Su uso más famoso fue ImageNet: el equipo de Fei-Fei Li pagó a trabajadores de la plataforma para filtrar y rotular millones de imágenes según las categorías de WordNet (Deng et al., 2009; M. Mitchell, 2019, ch. 5). Las diapositivas de Li y Deng hablan de unos 49.000 trabajadores de 167 países entre 2007 y 2010 (Mollick, 2026). Con esos rótulos se entrenó AlexNet en 2012: el aprendizaje supervisado necesita a alguien que diga qué hay en cada foto.
El patrón se repite con los asistentes conversacionales. El RLHF de InstructGPT se apoyó en unos 40 contratistas reclutados en Upwork y a través de Scale AI, que escribieron respuestas modelo y ordenaron salidas del sistema para entrenar un modelo de recompensa (Ouyang et al., 2022, sec. 3.4). En 2023 la revista TIME informó que trabajadores kenianos subcontratados por la empresa Sama, que etiquetaban contenido tóxico para OpenAI, cobraban entre 1,32 y 2 dólares por hora (Perrigo, 2023). Gray y Suri (2019) llaman ghost work («trabajo fantasma») a esta capa de anotación y trabajo de plataforma que el producto terminado vuelve invisible.
Qué enseña
El Turco es menos un mito sobre el engaño que sobre la atribución: el público le adjudicaba la inteligencia a la máquina porque la puesta en escena ocultaba al humano. En la IA actual el ocultamiento es más sutil. Normalmente no hay un operador respondiendo en tiempo real; lo que queda fuera de escena es trabajo humano cristalizado en los datos: los textos escritos por millones de personas, las etiquetas, las preferencias. Y hay versiones invertidas de la leyenda. En las pruebas de seguridad de GPT-4, el modelo le pidió a un trabajador de TaskRabbit que resolviera un CAPTCHA y, cuando el humano preguntó en broma si hablaba con un robot, respondió que tenía una discapacidad visual (OpenAI, 2023; Millière y Buckner, 2024a, sec. 3.3). Esta vez era la máquina la que contrataba al humano escondido.