
Un runrún corre por zonas de Silicon Valley: los avances de la Inteligencia Artificial (IA) hasta llegar al nivel del ser humano, hito repetido por las grandes empresas que desarrollan esta tecnología, parece que se están desacelerando.
El razonamiento era que si se aportaba suficiente potencia de cálculo y el volumen de datos que usa esta tecnología, surgiría la Inteligencia Artificial General (AGI), capaz de igualar o superar la capacidad humana.
Sin embargo, las gigantes tecnológicas, incluida la del propio Musk, siguieron adelante y gastaron decenas de miles de millones de dólares para no quedarse atrás en esta carrera.
xAI, la empresa de IA de Musk, busca inversores que aporten 6.000 millones de dólares para comprar 100.000 chips de Nvidia, fabricante de componentes necesarios para el desarrollo de la IA, según informó la CNBC.
Los expertos del sector empiezan a darse cuenta de que los grandes modelos lingüísticos (LLM) no aumentan a la velocidad esperada, aunque se les alimente con más potencia y datos.
Los valores que alcanzan en los mercados empresas «como OpenAI y Microsoft se basan en gran medida en la idea de que los LLM se convertirán en inteligencia artificial general con un escalado continuo», afirma Gary Marcus, experto y crítico de la IA. «Eso no es más que una fantasía».
Una de las principales cortapisas a la que se enfrentan los desarrolladores es que la cantidad de datos lingüísticos para el entrenamiento de la IA es finita.
«Algunos laboratorios se han centrado demasiado en introducir más lenguaje, pensando que así (la IA) será más inteligente», explica Stevenson.
«La búsqueda de la inteligencia artificial siempre ha sido poco realista, y el enfoque de la IA basado en ‘cuanto más grande, mejor’ tenía que llegar a un límite en algún momento, y creo que eso es lo que estamos viendo ahora», explica a la AFP.
«No hay barreras», publicó el jueves en X Sam Altman, fundador y director ejecutivo de OpenAI, sin dar más detalles.
A pesar de este optimismo, OpenAI ha retrasado el lanzamiento del sucesor de GPT-4 porque está por debajo del rendimiento esperado, según fuentes citadas por The Information.
Este cambio de estrategia se ve reflejado en su modelo o1, diseñado para dar respuestas más precisas gracias a una mejora de su razonamiento y no por el aumento de datos de entrenamiento.
El CEO de Spellbook compara la IA con el descubrimiento del fuego. En lugar de echar más leña para avivarlo a base de datos y potencia informática, ha llegado el momento de usarlo para tareas específicas.
«El enfoque homo sapiens de pensar antes de actuar está llegando», añadió.
Con información de la agencia de noticias: AFP