¿Está empezando a desacelerarse el meteórico ascenso de la IA?

Una creencia que crece silenciosamente en Silicon Valley podría tener un gran impacto: se espera que los avances de los modelos de IA a gran escala marquen el comienzo de la inteligencia artificial a nivel humano en un futuro próximo. puede disminuir la velocidad Desde el lanzamiento de ChatGPT como loco hace dos años, Los creyentes en la IA sostienen que las mejoras creativas en la IA se acelerarán exponencialmente. Porque los gigantes tecnológicos siguen echando leña al fuego en forma de datos para el entrenamiento y cálculos musculares. La razón es que cumplir las promesas tecnológicas es simplemente una cuestión de recursos. que hay suficiente poder de procesamiento y datos Entonces surgirá la inteligencia artificial general (AGI), que puede igualar o superar el rendimiento a nivel humano. El progreso ha sido tan rápido que figuras de la industria, incluido Elon Musk, han pedido una moratoria en la investigación de IA. Sin embargo, las principales empresas de tecnología. Incluyendo a la propia empresa de Musk, siguen gastando decenas de miles de millones de dólares para evitar quedarse atrás. OpenAI, el creador de ChatGPT respaldado por Microsoft, recaudó recientemente 6.600 millones de dólares para financiar nuevos avances en xAI. La empresa de inteligencia artificial de Musk está en proceso de recaudar 6 dólares. millones, según CNBC, para comprar 100.000 chips Nvidia, los componentes electrónicos de última generación que impulsan los modelos a gran escala. Sin embargo, parece haber obstáculos en el camino hacia AGI, dicen expertos de la industria que comienzan a reconocerlo. modelos de lenguaje grandes (LLM) No escala infinitamente hacia arriba con una velocidad infinita, ya que se le inyecta más potencia y más datos. A pesar de las grandes inversiones Pero las mejoras en el rendimiento todavía muestran signos de aplanamiento. «Las altas valoraciones de empresas como OpenAI y Microsoft se basan en gran medida en la idea de que LLM se convertirá en inteligencia artificial general», dijo el experto en IA y comentarista frecuente Gary Marcus. Eso es solo imaginación”. Un desafío fundamental es la cantidad infinita de datos basados ​​en el idioma disponibles para entrenar la IA, según Scott Stevenson, director ejecutivo de la firma legal de IA Spellbook, que trabaja con OpenAI y otros proveedores, basándose únicamente en datos del idioma. escalar está destinado a toparse con un obstáculo. “Algunos laboratorios se centran demasiado en la entrada de lenguaje. Cree que se volverá cada vez más inteligente”, explica Stevenson, Sasha Luccioni, investigadora y directora de IA de la startup Hugging Face, argumentó que el actual estancamiento es predecible. Porque varias empresas Centrarse en la escala sobre el propósito en el desarrollo de modelos “La búsqueda de AGI siempre ha sido poco realista, y el enfoque de la IA de ‘cuanto más grande, mejor’ debe eventualmente llegar a sus límites. Y creo que eso es lo que estamos viendo ahora”, afirma a la AFP. La industria de la IA cuestiona estas interpretaciones. Mantener el progreso hacia la IA a nivel humano es impredecible. «No hay muros», publicó en X Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, sin más explicaciones, Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, que la compañía desarrolló el Chatbot de Claude con Amazon: » Si nos fijamos simplemente en el ritmo al que aumentan estas capacidades, Te haría pensar que llegaríamos allí en 2026 o 2027”. Sin embargo, OpenAI ha retrasado el lanzamiento de su tan esperado sucesor de GPT-4, el modelo que impulsa ChatGPT, debido a un aumento de capacidades menor de lo esperado. Significado Según fuentes citadas por The Information, la empresa se centra actualmente en utilizar de forma más eficaz sus capacidades existentes. Este cambio de estrategia se refleja en el último modelo o1, que está diseñado para proporcionar respuestas más precisas mediante un mejor razonamiento. En lugar de agregar datos de entrenamiento, Stevenson dijo que los cambios de OpenAI para enseñar el modelo «Pasar más tiempo pensando que reaccionando» ha llevado a «mejoras radicales». Le gusta la aparición de la IA para descubrir incendios, en lugar de desperdiciar más combustible en forma de datos y potencia informática. Ahora es el momento de controlar el progreso de tareas específicas. El profesor de la Universidad de Stanford, Walter De Brouwer, compara el LLM avanzado con los estudiantes que pasan de la escuela secundaria a la universidad: «Los niños con IA son chatbots que improvisan mucho» y son propensos a cometer errores, comentó. “La forma de pensar del Homo sapiens antes de saltar está llegando”, añadió © 2024 AFP.