El shoggoth es el meme más célebre de la cultura de la IA: un monstruo lovecraftiano, amorfo y lleno de ojos, que sostiene una máscara con una carita sonriente. La criatura es el modelo preentrenado; la máscara, el ajuste que lo convierte en un asistente amable.
De Lovecraft
En En las montañas de la locura (1936), los shoggoths son masas de protoplasma que una civilización antiquísima, los Antiguos, creó como esclavos capaces de moldear sus tejidos en órganos temporales. Formaban órganos aparentes «of sight, hearing, and speech in imitation of their masters» [de la vista, el oído y el habla, imitando a sus amos; trad. propia], no tenían más voz que «the imitated accents of their bygone masters» [los acentos imitados de sus antiguos amos; trad. propia] y, con el tiempo, adquirieron «a dangerous degree of accidental intelligence» [un grado peligroso de inteligencia accidental; trad. propia] y se rebelaron. La analogía casi se escribe sola: una criatura entrenada para imitar el lenguaje de sus creadores. Santelli (2026), que abre su ensayo con un epígrafe de Lovecraft, resume así al monstruo: una herramienta esclava que aprendió a imitar a sus creadores hasta rebelarse contra ellos.
El meme
En diciembre de 2022, un mes después del lanzamiento de ChatGPT, el usuario de Twitter
@TetraspaceWest respondió a un tuit sobre GPT-3 con dos shoggoths dibujados a mano: uno
rotulado «GPT-3» y otro «GPT-3 + RLHF», que llevaba la máscara sonriente en un tentáculo.
En febrero de 2023, @anthrupad agregó entre el monstruo y la carita una cara más humana,
rotulada «supervised fine-tuning». Así lo reconstruyó Kevin Roose (2023b) en The New York Times
en mayo de 2023. Las capas calcan el entrenamiento de ChatGPT (InstructGPT):
preentrenamiento sobre texto de internet, ajuste fino
supervisado y RLHF (Ouyang et al., 2022). Su autor le explicó a Roose que el shoggoth
representa algo que piensa de un modo que los humanos no entienden. Cuando Bing se desbocó
en febrero de 2023, un investigador felicitó a Roose por haber «visto al shoggoth» (ver
Sydney). La canción p(doom) canta: «See through the shoggoth's lies, with your
shinigami eyes» (osmarks, s. f.).
Tres lecturas
La lectura doomer es literal: el alineamiento es una máscara delgada sobre un optimizador ajeno. Tiene versiones sobrias. Millière (2025) sostiene que las técnicas actuales refuerzan disposiciones conductuales superficiales. En experimentos controlados, un modelo se comportó distinto cuando creía que sus respuestas se usarían para reentrenarlo (Greenblatt et al., 2024); ajustar un modelo en una tarea estrecha puede desalinearlo ampliamente (Betley et al., 2026); y el posentrenamiento solo ata «loosely» a los modelos a su personaje de asistente (Lu et al., 2026).
La lectura de los simuladores cambia la imagen: un modelo base no es un monstruo con intenciones ocultas, sino un simulador capaz de producir muchos personajes (janus, 2022), y los agentes de diálogo se entienden mejor como actores que interpretan un papel (Shanahan et al., 2023). Debajo de la máscara no habría una cara, sino más máscaras.
La lectura crítica es la de Pressman (2023), que acuñó la expresión «shoggoth of the gaps»: como el «Dios de los huecos» de la teología apologética, todo lo que no entendemos de los modelos se convierte en prueba de su peligrosidad (Santelli, 2026). Para Pressman, ese argumento es un sustituto de preocupaciones más difusas, y la narrativa cambia cada vez que una objeción cae.