Un futuro en el que alcancemos una verdadera AGI probablemente no esté tan lejos como algunos piensan.
La IA ya está demostrando ser uno de los aceleradores más poderosos del progreso humano y estamos empezando a ver señales tempranas de lo que puede permitir.
Los investigadores están avanzando en algunos problemas importantes que han desafiado el esfuerzo humano durante décadas.
CEO y cofundador de Boltzbit.
La fusión nuclear es sólo un ejemplo de ello. Siempre el ejemplo de que faltan 30 años, ahora se está modelando y optimizando gracias a la IA de una manera que está cambiando materialmente el ritmo de la experimentación.
Si esta trayectoria continúa, los beneficios se extenderán más allá de la energía y abarcarán la modelización climática, la optimización de recursos y otros desafíos globales.
Sin embargo, la pregunta no es si la IA generará avances, sino quién se beneficiará de ellos y, más importante aún, quién puede construir con ellos. Actualmente, la respuesta es muy pocas.
Cortando las alas del progreso
La mayoría de los productos de IA actuales son esencialmente iguales. Se asientan sobre una pequeña cantidad de modelos básicos entrenados en conjuntos de datos muy similares. El resultado es un mercado de aparente diversidad que enmascara una homogeneidad subyacente con diferentes interfaces, pero cada vez más con el mismo nivel de inteligencia.
El peligro, por supuesto, es que si la trayectoria actual se mantiene, este pequeño número de proveedores de modelos determinará no sólo las capacidades de los sistemas de IA, sino también los límites de la innovación y quién participa en ella. Se están cortando las alas del progreso.
diferencia corrosiva
Un mundo donde cada producto de IA se comporta igual porque se basa en la misma inteligencia subyacente es un mundo donde la diferenciación disminuye. Es un mundo donde la individualidad, tanto a nivel organizacional como individual, se vuelve más difícil de expresar a través de la tecnología.
Es necesario un cambio de mentalidad. Es importante no frenar el progreso, sino redistribuir el poder para darle forma. Esto requiere un cambio en el nivel más importante: el nivel de inteligencia.
Para que los individuos y las organizaciones participen significativamente en la era nativa de la IA, necesitan la capacidad de dar forma, adaptarse y poseer los modelos que impulsan sus aplicaciones. Aquí es donde el aprendizaje en vivo se vuelve importante.
Necesidad de conservar la individualidad.
Los modelos estáticos, por grandes que sean, no son más que instantáneas. Mejoran a través de ciclos periódicos de reentrenamiento controlados por sus proveedores. Los modelos de aprendizaje en vivo, por el contrario, evolucionan continuamente en producción con nuevos datos y usuarios que controlan qué y cómo aprenden los modelos. Esto puede considerarse como la diferencia entre alquilar inteligencia y poseerla. Y esta diferencia determinará quién captará el valor en la era nativa de la IA.
Si queremos un futuro nativo de IA que preserve la individualidad, cada individuo y organización debe tener la capacidad de poseer y moldear el nivel de inteligencia que impulsa sus aplicaciones de IA. La buena noticia es que ya existen tecnologías que utilizan modelos de aprendizaje en vivo en producción. Pero crear tecnología es sólo una parte del desafío. La verdadera tarea es hacerlo accesible a escala, de una manera que sea utilizable y sostenible.
Cómo se desarrolla la inteligencia
Un entorno en vivo puede ser fundamental para comprender cómo los usuarios interactúan, se adaptan y obtienen valor de los sistemas de aprendizaje en vivo en la práctica. Proporciona la capacidad de observar cómo se desarrolla la inteligencia cuando se coloca directamente en manos de los usuarios. En otras palabras, es una prueba de cómo sería realmente un ecosistema de productos nativos de IA.
Lo que importa no es la primera iteración sino lo que revela. Cómo los usuarios dan forma a sus modelos, qué tipo de circuitos de retroalimentación surgen y cómo se comporta la inteligencia cuando ya no está controlada centralmente. Estos conocimientos ayudarán a informar lo que viene a continuación y garantizarán un futuro brillante.
Evitar oportunidades perdidas
La versión más cercana de un futuro AGI que imaginamos no es un momento único de transformación sino una transición gradual. Las personas vivirán cada vez más vidas asistidas por IA. Además, las empresas con las que interactuamos todos los días se convertirán en nativas de la IA, no necesariamente añadiendo la IA como una característica, sino incorporándola en sus modelos operativos principales.
Ciertamente, es poco probable que este sea el último estado. Pero en los próximos años puede parecer una versión temprana de un mundo AGI. Y si ese futuro está por llegar, como seguramente sucederá, entonces la trayectoria actual importa.
Si el ecosistema de IA sigue dominado solo por un pequeño número de proveedores de modelos básicos, nos dirigimos a un mundo donde las experiencias asistidas por IA son sólidas pero cada vez más estandarizadas. Parece una oportunidad perdida.
La democratización del aprendizaje en vivo
La única alternativa viable es la democratización del aprendizaje en vivo. Un mundo donde cualquier individuo u organización puede entrenar y poseer el nivel de inteligencia que impulsa sus aplicaciones de IA. Además, donde esa inteligencia continúa evolucionando a través de comentarios y datos adicionales.
En ese mundo, el rendimiento, la gestión y la evolución de los sistemas de IA ya no están atados a las hojas de ruta de un puñado de proveedores, sino que están libres de grilletes innecesarios. La inteligencia que los impulsa pertenece al Creador y está moldeada por quienes los usan.
Esa es la diferencia entre participar en la era nativa de la IA y heredar la versión de otra persona. Sé cuál elegiré.
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