El mes pasado, el medio tecnológico The Information informó que OpenAI y sus competidores están cambiando de estrategia a medida que la tasa de mejora de la IA se ha desacelerado drásticamente. Durante mucho tiempo, hemos podido mejorar drásticamente los sistemas de IA en una amplia gama de tareas simplemente haciéndolos más grandes.
¿Por qué esto importa? Todo tipo de problemas que alguna vez se creyó que requerían soluciones elaboradas y personalizadas resultaron desmoronarse ante una mayor escala. Tenemos aplicaciones como ChatGPT de OpenAI debido a las leyes de escala. Si eso ya no es cierto, entonces el futuro del desarrollo de la IA será muy diferente (y potencialmente mucho menos optimista) que el pasado.
Este informe fue recibido con un coro de “te lo dije” por parte de los escépticos de la IA. (No estoy dispuesto a darles demasiado crédito, ya que muchos de ellos definitivamente han predicho 20 de las dos últimas desaceleraciones de la IA). Pero tener una idea de cómo se sentían los investigadores de IA al respecto fue más difícil.
Durante las últimas semanas, presioné a algunos investigadores de IA del mundo académico y de la industria sobre si pensaban que la historia de The Information capturaba una dinámica real y, de ser así, cómo cambiaría el futuro de la IA en el futuro.
La respuesta general que he escuchado es que probablemente deberíamos esperar que el impacto de la IA crezca, no que se reduzca, en los próximos años, independientemente de si el escalamiento ingenuo realmente se está desacelerando. Esto se debe efectivamente a que, en lo que respecta a la IA, ya tenemos un enorme impacto que está esperando que suceda.
Ya existen potentes sistemas disponibles que pueden realizar una gran cantidad de trabajo comercialmente valioso; lo que pasa es que nadie ha descubierto muchas de las aplicaciones comercialmente valiosas, y mucho menos las ha puesto en práctica.
Se necesitaron décadas desde el nacimiento de Internet para transformar el mundo, y podrían pasar décadas también para la IA (tal vez, muchas personas en la vanguardia de este mundo todavía insisten mucho en que en solo unos pocos años, nuestro mundo será irreconocible).
La conclusión: si una mayor escala ya no nos proporciona mayores retornos, eso es un gran problema con serias implicaciones sobre cómo se desarrollará la revolución de la IA, pero no es una razón para declararla cancelada.
La mayoría de la gente odia la IA y la subestima
Aquí hay algo que quienes están en la burbuja de la inteligencia artificial tal vez no se den cuenta: la IA no es una nueva tecnología popular y, de hecho, se está volviendo menos popular con el tiempo.
He escrito que creo que plantea riesgos extremos, y muchos estadounidenses están de acuerdo conmigo, pero también a muchas personas les desagrada de una manera mucho más mundana.
Sus consecuencias más visibles hasta el momento son desagradables y frustrantes. Los resultados de imágenes de Google están llenos de una horrible IA de baja calidad en lugar de las ilustraciones interesantes y variadas que solían aparecer. Los profesores ya no pueden asignar ensayos para llevar a casa porque el trabajo escrito con IA está muy extendido, mientras que, por su parte, muchos estudiantes han sido acusados erróneamente de utilizar IA cuando no lo hicieron porque las herramientas de detección de IA son realmente terribles. Artistas y escritores están furiosos por el uso de nuestro trabajo para formar modelos que luego ocuparán nuestros puestos de trabajo.
Gran parte de esta frustración está muy justificada. Pero creo que hay una desafortunada tendencia a combinar «la IA apesta» con la idea de que «la IA no es tan útil». La pregunta «¿para qué sirve la IA?» es popular, aunque en realidad la respuesta es que la IA ya sirve para una enorme cantidad de cosas y se están desarrollando nuevas aplicaciones a un ritmo vertiginoso.
Creo que a veces nuestra frustración por el fracaso de la IA y por el descuido con el que se ha desarrollado y desplegado puede derivar en una subestimación de la IA en su conjunto. Mucha gente aprovechó con entusiasmo la noticia de que OpenAI y sus competidores están luchando para mejorar aún más la próxima generación de modelos, y lo tomaron como prueba de que la ola de IA fue todo exageración y será seguida por una amarga decepción.
Dos semanas después, OpenAI anunció los modelos de última generación y, efectivamente, son mejores que nunca. (Una advertencia: es difícil decir qué parte de la mejora proviene de la escala en comparación con muchas otras posibles fuentes de mejora, por lo que esto no significa que el informe de información inicial fuera incorrecto).
Está bien que no te guste la IA. Pero es una mala idea subestimarlo. Y es un mal hábito tomar cada contratiempo, revés, limitación o desafío de ingeniería como una razón para esperar que la transformación de la IA en nuestro mundo se detenga, o incluso se desacelere.
En cambio, creo que la mejor manera de pensar en esto es que, en este punto, definitivamente se producirá una transformación de nuestro mundo impulsada por la IA. Incluso si nunca se entrenan modelos más grandes que los que existen hoy, la tecnología existente es suficiente para cambios disruptivos a gran escala. Y con bastante frecuencia, cuando surge una limitación, se declara prematuramente como totalmente intratable… y luego se resuelve en poco tiempo.
Después de algunas vueltas sobre esta dinámica particular, me gustaría ver si podemos cortarla en el paso. Sí, varios desafíos y limitaciones tecnológicos son reales, provocan cambios estratégicos en los grandes laboratorios de IA y dan forma a cómo se desarrollará el progreso en el futuro. No, el último desafío de este tipo no significa que la ola de IA haya terminado.
La IA llegó para quedarse, y la respuesta a ella tiene que madurar más allá del deseo de que desaparezca.
