El ex científico jefe de OpenAI y fundador de Safe Superintelligence, Ilya Sutskever, anunció en la conferencia NeurIPS 2024, celebrada en Vancouver, el fin del preentrenamiento de la IA. Las palabras de Sutskever, uno de los líderes más influyentes de la industria de la IA, abren una reflexión sobre los desafíos estructurales a los que se enfrentan los diferentes modelos de IA.
Ilya Sutskever y la IA
Sutskever explicó que, aunque la capacidad computacional sigue creciendo exponencialmente, el acceso a datos de calidad no lo hace al mismo ritmo. Según informa Reuters, Ilya aseguró que la computación está creciendo, pero los datos no crecen, porque sólo tenemos una Internet. La afirmación de Sutskever pone de manifiesto que la cantidad de datos disponibles en la web, que es la principal fuente de entrenamiento para los modelos actuales, está llegando al límite. La IA nos está enseñando que aunque Internet es enorme, no es infinito. Gran parte de la información se está utilizando en los modelos de IA que usamos en la actualidad, como ChatGPT.
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El fin de la disponibilidad de datos en internet abre varios interrogantes sobre la evolución de los modelos de la IA en el futuro, peor Sutskever tiene claro que los agentes de inteligencia artificial, que se están desarrollando desde hace tiempo, llegarán a buen puerto en esa era futura. Tendrán una comprensión más profunda y serán conscientes de sí mismos. Dijo que la inteligencia artificial resolverá los problemas de la misma manera que lo hacen los humanos.
Comprensión más profunda
Según él, los agentes de inteligencia artificial, que se están desarrollando desde hace tiempo, llegarán a buen puerto en esa era futura, tendrán una comprensión más profunda y serán conscientes de sí mismos. Dijo que la inteligencia artificial resolverá los problemas de la misma manera que lo hacen los humanos. No obstante, anotó que existe una trampa: «Cuanto más razona, más impredecible se vuelve».
De las palabras pronunciadas por Sutskever se deduce que el entrenamiento de las IAs no dependerá tanto de acumular datos, sino de cambiar la forma en que se entrenan dichos modelos de IA. Por ejemplo, la IA podría integrarse con sistemas del mundo real, como sensores o dispositivos IoT, para aprender directamente de interacciones humanas y objetos. También se ha hablado de aprendizaje continuo y de generación de datos sintéticos, creados por otros modelos de IA.
El uso de datos del mundo real, al igual que el uso de datos del mundo digital, tiene consecuencias sobre privacidad y propiedad intelectual. Algo que las compañías de IA siguen sin resolver. En el caso de que las IAs dependan de datos recopilados del mundo real, como cámaras, dispositivos IoT o interacciones humanas, los problemas de propiedad intelectual van más allá, alcanzando preocupaciones éticas y sociales mucho más complejas.