Durante una conferencia en el marco del Foro Econ\u00f3mico Mundial, Demis Hassabis, cofundador y CEO de\u00a0Google DeepMind, y Dario Amodei, CEO y cofundador de\u00a0Anthropic, debatieron sobre diversos temas alrededor del impacto y la relevancia de la Inteligencia Artificial (IA). Aunque ambos coincidieron en que la tecnolog\u00eda estar\u00eda impactando el empleo, mostraron visiones relativamente distintas respecto al ritmo de avance de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n
Dario Amodei, CEO y cofundador de Anthropic, apunt\u00f3 que los avances que pueden lograr actualmente los modelos de Inteligencia Artificial para programaci\u00f3n e investigaci\u00f3n podr\u00edan acelerar el propio desarrollo de la IA que permitir\u00eda modelos con capacidades cognitivas similares a las de un Premio N\u00f3bel. El directivo hab\u00eda hecho esta predicci\u00f3n el a\u00f1o pasado, afirmando que esto se lograr\u00eda para el 2026 \u00f3 2027.<\/p>\n
Aunque admiti\u00f3 que es muy dif\u00edcil predecir con precisi\u00f3n cu\u00e1ndo se \u201ccerrar\u00eda el ciclo\u201d en que la IA ayuda a mejorar la IA, asegur\u00f3 que hay avances prometedores. Por ejemplo, \u00e1reas como la programaci\u00f3n podr\u00edan registrar los cambios m\u00e1s impactantes en un periodo de tan s\u00f3lo 6 a 12 meses, cuando los modelos hagan la mayor\u00eda o casi todo el trabajo que hacen los ingenieros de\u00a0software<\/em>. Seg\u00fan el directivo, actualmente en Anthropic hay ingenieros que solicitan todo el c\u00f3digo a una IA, y se limitan a revisarlo y editarlo.<\/p>\n El directivo se refiri\u00f3 tambi\u00e9n a la velocidad en que este \u201cciclo puede cerrarse\u201d, en el que la IA pueda hacer pr\u00e1cticamente todo el trabajo. Si bien advirti\u00f3 que hay \u00e1reas como la manufactura y dise\u00f1o de chips que\u00a0no puedan simplemente acelerarse con una IA, tambi\u00e9n consider\u00f3 que es cuesti\u00f3n de tiempo.<\/p>\n Demis Hassabis, cofundador y CEO de Google DeepMind, reafirm\u00f3 su convicci\u00f3n de que\u00a0hacia finales de esta d\u00e9cada veremos modelos de IA con capacidades cognitivas\u00a0comparables a las humanas. Sin embargo, matiz\u00f3 que a\u00fan existen desaf\u00edos a resolver en el camino.<\/p>\n Mientras ciertas disciplinas como la ingenier\u00eda y las matem\u00e1ticas son m\u00e1s propensas a ser automatizadas, dado que sus resultados son m\u00e1s f\u00e1ciles de verificar, las\u00a0ciencias naturales presentan mayores retos por la dificultad de validar hip\u00f3tesis y realizar experimentos, as\u00ed como la capacidad de la IA de presentar ideas originales o mostrar niveles de creatividad similares a las humanas.<\/p>\n Hassabis abund\u00f3 en que todav\u00eda faltan \u201cingredientes\u201d para cerrar el ciclo virtuoso de la IA sin intervenci\u00f3n humana, adem\u00e1s de que se deben considerar otros factores que intervienen en este proceso, como el\u00a0hardware<\/em>\u00a0en el caso de la \u201cIA F\u00edsica\u201d.<\/p>\n El concepto de\u00a0\u201cclosing the loop<\/em>\u201d, al que se refirieron ambos directivos, describe el paso de sistemas que s\u00f3lo analizan datos y recomiendan acciones (open-loop<\/em>) a sistemas capaces de ejecutar decisiones, medir resultados y aprender de manera aut\u00f3noma, generando un ciclo autosostenido de optimizaci\u00f3n. El avance depender\u00e1 de factores como el\u00a0hardware<\/em>\u00a0y otros desarrollos tecnol\u00f3gicos, lo que hace incierta la fecha de su concreci\u00f3n.<\/p>\n Amodei describi\u00f3 una relaci\u00f3n \u201cexponencial\u201d entre el poder computacional, las capacidades cognitivas de los modelos y los ingresos generados. Seg\u00fan la propia experiencia de Anthropic, los ingresos vinculados a la IA se han multiplicado por 10 cada a\u00f1o en los \u00faltimos tres a\u00f1os, alcanzando escalas comparables a las grandes tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n Tanto Google como Anthropic aseguraron tambi\u00e9n que entre sus ventajas respecto a la competencia es que ambas son lideradas principalmente por investigadores, por lo que destinan importantes recursos a esta actividad.<\/p>\n En cuanto al impacto sobre el empleo, Hassabis anticip\u00f3 que este a\u00f1o se observar\u00e1n\u00a0efectos en los trabajos de nivel junior o de entrada, con una desaceleraci\u00f3n en la contrataci\u00f3n. No obstante, se\u00f1al\u00f3 que las herramientas disponibles permitir\u00e1n a reci\u00e9n graduados adquirir habilidades r\u00e1pidamente, lo que incluso podr\u00eda ayudarlos m\u00e1s que programas tradicionales como pasant\u00edas o pr\u00e1cticas profesionales.<\/p>\n M\u00e1s all\u00e1 de las cuestiones econ\u00f3micas, el directivo de Google tambi\u00e9n consider\u00f3 que el debate sobre el impacto de la IA en el trabajo debe incluir reflexiones sobre el prop\u00f3sito y el significado que los humanos encuentran en realizar cierta actividad, y que podr\u00eda verse afectada por la nueva tecnolog\u00eda.<\/p>\n En general, los directivos tambi\u00e9n coincidieron en que se requiere de una mayor coordinaci\u00f3n a nivel mundial respecto al ritmo en que avanza la IA, de modo que la sociedad logre adaptarse mejor a los cambios introducidos por la nueva tecnolog\u00eda. No obstante, admitieron las dificultades que esta labor representa, especialmente bajo los actuales conflictos geopol\u00edticos entre m\u00faltiples regiones.<\/p>\n En particular, Amodei reiter\u00f3 su postura a favor de mantener las restricciones de acceso a chips estadounidenses en contra de China, lo que permitir\u00eda no s\u00f3lo dar tiempo a la humanidad de ajustarse a los cambios de la IA, sino que tambi\u00e9n garantiza el liderazgo de los Estados Unidos en el desarrollo de la IA.<\/p>\n Fuente:<\/p>\n