La IA pronto podría tener mente propia. Hablé con expertos para aprender más sobre AGI
La explosión de la IA de los últimos años puede parecer repentina para muchos, pero la industria ha estado en constante desarrollo durante varias décadas. A medida que avanza la tecnología, la evolución de la IA ha sido rápida y muchos en la industria ya están mirando hacia el próximo gran avance. Se trata de Inteligencia General Artificial (AGI), que actualmente sigue siendo un concepto teórico, pero muchos creen que será la próxima ola en el entrenamiento de la IA para que sea autónomamente inteligente.
Hay muchas escuelas de pensamiento esperanzadoras en torno a las perspectivas de la AGI como herramienta productiva dentro de muchas industrias de alto rendimiento. También hay muchas preguntas e inquietudes en torno al concepto. ¿Cómo se define el AGI? ¿Quién se beneficiará de la tecnología? ¿Cuáles son las ramificaciones éticas? ¿Se puede controlar?
Algunos expertos de la industria ayudaron a rascar la superficie de este tema difícil de alcanzar para revelar lo que es posible a medida que nos acercamos al punto de inflexión de la iteración actual de la IA, los grandes modelos de lenguaje y los modelos de razonamiento.
¿Qué es el AGI?
Dado que AGI es un concepto en continuo desarrollo, ha habido mucho espacio para explorar definiciones. Empresas y líderes de la industria, incluidos OpenAI, filiales de Google y Elon Musk, entre otros, han presentado varias interpretaciones, sugiriendo que los modelos AGI podrían replicar una variedad de comportamientos humanos. Donde las opiniones difieren es en qué nivel de inteligencia la IA se convertiría en AGI y en qué punto sus funciones comenzarían a evolucionar de una inteligencia artificial estándar a algo más avanzado.
El director de tecnología de ModelOp, Jim Olson, dijo a Digital Trends que este es el avance de AGI que la industria está esperando observar.
"Un modelo dada la situación novedosa [puede] identificar o descubrir rápida y correctamente el curso de acción o generar contenido nuevo sobre algo que literalmente no ha visto antes", dijo.
Al explicar con más detalle la función, el copresentador de “The Artificial Intelligence Show Podcast”, Paul Roetzer, detalló en el episodio 141 “Road to AGI (and Beyond)” que después de aprender a jugar ajedrez a un nivel de maestría, AGI tendría la capacidad de pasar a dominar de forma autónoma otras habilidades, como jugar videojuegos o juegos de cartas, y la situación novedosa nunca sería entrenar en los juegos posteriores, solo el concepto de juegos en general.
Roetzer también hizo referencia a un informe de mayo de 2024 de Google DeepMind que intenta desarrollar una definición unificadora de AGI y sugiere un sistema de niveles para clasificar los sistemas de IA basado en la comparación de tareas humanas con tareas de IA, determinando si es AGI. El marco indica que el nivel 0 no equivale a IA ni software general, mientras que el nivel 1 es IA como herramienta. El nivel 2 es la IA como consultor, esencialmente un modelo de IA de al menos la serie GPT-4, que los investigadores consideran que es una AGI emergente y temprana. El nivel 2 es la IA como colaboradora o AGI competente, el siguiente paso que se intenta alcanzar. Después de eso está el nivel 4, IA como experto o AGI experto y el nivel 5, AGI virtuoso o superinteligencia artificial (ASI), mayores avances en la industria.
Una línea de tiempo impredecible
Hay muchos que han reflexionado sobre la idea de un cronograma de aparición temprana de AGI entre 2027 y 2030; sin embargo, hay muchos factores que podrían afectar esa estimación. Las empresas individuales involucradas deben tener en cuenta la necesidad de que los centros de datos capaciten nuevas tecnologías, los problemas ambientales que surgen del desarrollo de productos y la demanda cada vez mayor de potencia informática de los chips de próxima generación.
"La cantidad de datos que se necesita calcular para que esta [tecnología] sea independiente, aún no la hemos alcanzado, pero si voy a observar las tendencias de avance. Si voy a hacer una suposición, tal vez otros 15 años, tal vez 2040, 2050, nos acercaremos, pero por ahora, no lo veo", dijo el desarrollador de Oracle, Sheriff Adepoju, a Digital Trends.
Señaló que probablemente habrá una implementación a nivel gubernamental y empresarial durante un tiempo antes de que esté disponible para el público en general, lo que podría exacerbar el cronograma general.
Teniendo en cuenta la actual revolución de la IA que comenzó con el chatbot ChatGPT de OpenAI a finales de 2022, la tecnología se basa en desarrollos que comenzaron ya en la década de 1950. La chispa que faltaba eran los datos etiquetados utilizados para entrenar grandes modelos de lenguaje y la potencia de cálculo de las GPU modernas. Sin embargo, la industria está esperando esa misma chispa para AGI, señaló Olson.
"Alguien podría tener un golpe de genialidad y desarrollar alguna técnica que supere la línea de tiempo. Si estuviera apostando, será más adelante a medida que refinemos las capacidades de lo que hemos aprendido sobre los LLM", dijo.
"Creo que vamos a empezar a ver muchas técnicas diferentes fusionadas, pero se van a inventar algunas piezas nuevas que ni siquiera sabemos todavía que son necesarias para obtener un verdadero AGI", añadió.
El potencial del desarrollo de AGI
A pesar del aspecto teórico de la AGI, existe la idea de que la industria se está preparando para lo mejor y lo peor de lo que está por venir con la tecnología emergente. Ya hay noticias de marcas que están quitando barreras a los modelos estándar de IA a medida que avanzan en complejidad. Mientras tanto, también hay evidencia de investigaciones que revelan que los modelos de IA pueden ser intencionalmente engañosos para los usuarios humanos, un rasgo que es poco probable que mejore a medida que la tecnología se vuelva más autónoma. Sin embargo, los expertos consideran que los humanos seguirán siendo los administradores de la tecnología.
"La realidad es que espero que haya controles y equilibrios en cualquier tipo de sistema. Donde la IA es interesante, pero no la dejaría funcionar libremente en mi empresa", dijo Olson.
Roetzer señaló que antes de ChatGPT la industria no sabía qué forma tomaría la IA. Actualmente, los líderes están en el mismo espacio que AGI y deben continuar experimentando con lo que está disponible hasta que se desarrolle algo nuevo. Se ha destacado que el método de destilación que destacó la empresa china de inteligencia artificial DeepSeek es la opción más cercana a una innovación para AGI en este momento.
"Creo que se podría ver el mismo tipo de cosas con AGI, si la historia se repite. Probablemente requerirán toneladas de recursos especializados en torno a eso. Pero luego aprenderemos más sobre lo que realmente se necesita para que funcione: cómo funciona", dijo Olson.
De manera similar al modelo de lenguaje pequeño Al original, que se ejecuta a través de un proceso de destilación, que se entrena para tareas específicas en GPU más simples o incluso en un teléfono inteligente, un AGI potencial podría entrenarse en hardware más modesto a costos de producción más bajos.
"Podría ver potencialmente una técnica de estilo de destilación llegando a AGI donde perdemos algunas habilidades, pero tal vez obtengamos la inteligencia que necesitamos específicamente para esa tarea y nos concentremos en eso, luego las personas pueden ejecutarlas localmente y construirlas ellos mismos como lo pueden hacer hoy con SLM utilizando el LLM del proveedor donde ya invirtieron todo el dinero", agregó.
No hay garantía de ningún cronograma para AGI. Sin embargo, dado que muchos actores de la industria están muy comprometidos con su éxito, es más que probable que se produzca algún tipo de innovación. Adepoju señaló que la tecnología LLM de OpenAI se desarrolló entre bastidores durante algún tiempo antes de ser presentada al público. Además, muchos servicios ubicuos como Internet eran accesibles a unos pocos antes de que se convirtieran en servicios públicos de uso generalizado. No hay duda de que el AGI será el mismo.