Noticias
Anthropic y OpenAI muestran por qué Musk debería construir una nube
Si Amazon va a hacerle pagar por la ventaja de la IA personalizada que quiere construir sobre sus rivales Google y Microsoft, entonces necesita tener los mejores modelos posibles funcionando con sus aceleradores locales. Tal como ya lo hace Google con sus propios Gemini LLM en sus propias TPU y como eventualmente hará Microsoft con el GPT de OpenAI en sus aceleradores Maia.
Y es por eso que Amazon, la empresa matriz de la nube de Amazon Web Services y el mayor beneficiario del gasto masivo que todos están haciendo en esa nube mientras pagan una prima por un producto de TI premium, realizó otra inversión de $4 mil millones en Anthropic la semana pasada. Era absolutamente predecible. Este hecho, así como otros, es la razón por la que podemos esperar ver bolsas de dinero viajando entre Amazon, Anthropic, Microsoft y OpenAI en los próximos años, al menos hasta que Anthropic y OpenAI se vuelvan lo suficientemente ricos como para crear sus propios aceleradores de IA y construir sus propios. infraestructura.
Aquí hay estrategias holísticas y de gran alcance en juego entre los creadores de modelos y los constructores de la nube. Explicamos parte de esto en agosto en El efecto boomerang de Sugar Daddy: cómo las inversiones en IA inflan las nubes cuando repasamos las finanzas de Microsoft Azure y Amazon Web Services y hablamos de las inversiones de 13 mil millones de dólares y 4 mil millones de dólares de sus empresas matrices, respectivamente, en OpenAI y Anthropic. Y nos preguntamos en voz alta cuánto del aumento en el gasto en computación en la nube en 2024 se debió a las inversiones realizadas en nuevas empresas de inteligencia artificial por parte de Amazon y Microsoft. Creemos que es un número grande y también pensamos que, dado esto, el número debería revelarse en sus finanzas. La empresa matriz de Google, Alphabet, ha invertido 2.550 millones de dólares en Anthropic hasta ahora y está cubriendo sus apuestas en grandes modelos lingüísticos.
Wall Street simplemente está contento de que alguien siga invirtiendo en IA y de que esta ciudad en auge siga creciendo. Con el tiempo, toda esta inversión en IA tendrá que proporcionar un retorno de la inversión y, hasta ahora, la gente en general tiene esperanzas de que así sea, aunque al mismo tiempo está un poco preocupada por el impacto que la IA tendrá en la economía del conocimiento.
Hicimos una inmersión profunda en Anthropic en septiembre de 2023 y no vamos a repasar la historia una y otra vez. En ese momento, AWS aportó 1.250 millones de dólares a Anthropic, y los dos acordaron comenzar a trasladar la familia Claude de LLM a los chips de entrenamiento Trainium AI y a los chips de inferencia Inferentia AI del constructor de la nube. Profundizamos en los chips Trainium e Inferentia en diciembre de 2023 y explicamos cómo AWS podría socavar las GPU de Nvidia para el entrenamiento y la inferencia de IA con su estrategia. En marzo de este año, Amazon aportó otros 2.750 millones de dólares a Anthropic, y la semana pasada aportó otros 4.000 millones de dólares más. En ese momento, utilizando los aceleradores Nvidia “Hopper” H100 en la nube, calculamos que 4 mil millones de dólares solo cubrían el costo de capacitar alrededor de tres docenas de LLM de parámetros de 2 billones de dólares en un período de 90 días.
Con chips de IA creíbles de cosecha propia y volúmenes suficientes de ellos para reducir el costo unitario, AWS puede ofrecer una mejor inversión en clústeres de IA que utilizando GPU Nvidia muy costosas. Y con los modelos Claude ajustados para Trainium e Inferentia, Anthropic puede ser el mayor cliente para ellos, ya que amplía sus modelos para hacerlos mejores y más precisos. AWS puede seguir iterando en hardware para satisfacer las necesidades del software Anthropic, creando un bucle virtuoso que luego puede extenderse al servicio de plataforma Bedrock AI operado por AWS, que salió de la versión beta hace un año y que admite a Claude y a muchos otros LLM y que ya cuenta con decenas de miles de clientes que pagan por Claude en la nube.
En algún momento, el flujo de ingresos de los modelos Claude que se ejecutan en Bedrock es lo suficientemente grande como para generar suficientes ganancias que realmente puedan cubrir los costos de las necesidades de inferencia y capacitación en inteligencia artificial de Amazon, la empresa minorista y de entretenimiento. Este punto de cruce probablemente se produjo hace varios años con la infraestructura genérica de centros de datos, aunque es difícil calcularlo con precisión.
Esa es la genialidad de ejecutar una nube muy grande y al mismo tiempo estar en otro negocio: en el caso de Microsoft, distribuye software y rastrea su uso, y con Amazon, vende cosas en línea y nos las hace llegar. ya sea a través de las carreteras o a través de Internet. Curiosamente, la infraestructura de TI necesaria para los negocios de búsqueda, transmisión de vídeo y publicidad de Google sigue siendo muy grande y Google Cloud todavía no es lo suficientemente rentable como para que este efecto se arraigue en la Fábrica de Chocolate. Pero creemos que ese día llegará inevitablemente.
Y, como dijimos, creemos que las inversiones de las grandes nubes en los grandes proveedores de LLM continuarán a buen ritmo incluso cuando estos últimos sigan intentando recaudar dinero de forma independiente y mantengan a sus papás de la nube como accionistas minoritarios.
Este es el truco, y probablemente también sea una de las razones por las que Elon Musk decidió no construir la máquina “Colossus” de 100.000 GPU en xAI junto con Oracle Cloud y decidió hacerse cargo de una antigua fábrica de aspiradoras Electrolux en las afueras de Memphis. Tennessee y hacer que Supermicro y Dell construyan el hierro para Colossus. Musk sabe muy bien, gracias a Tesla y SpaceX, que la IA en la nube es mucho más cara que la IA local. Y a largo plazo, no nos sorprendería ver que los motores de IA “Dojo” y los sistemas relacionados creados por Tesla se utilicen en las cuatro empresas controladas por Musk. (Incluido X, anteriormente conocido como Twitter, además de xAI, Tesla y SpaceX). ¿Por qué no? Musk claramente quiere controlar el destino de estas empresas y es lo suficientemente rico como para invertir en la construcción de su propia plataforma para esas empresas.
Sería aún más divertido ver a Dojo separarse de Tesla y vender tecnología a otras empresas de Musk. ¿Por qué no?
Para OpenAI y Anthropic, su independencia depende de poder recaudar financiación “up round” cada vez mayor, lo que eleva su valoración y, por tanto, diluye las apuestas de sus papás de azúcar en la nube.
Hurgando en Internet, vemos que Anthropic tiene una valoración de sólo 18.000 millones de dólares, lo que parece bastante pequeño para que AWS todavía tenga una participación minoritaria en la empresa. Según nuestros cálculos, eso es 44,4 por ciento propiedad de Amazon si se compara la inversión con la valoración. Si se compara la inversión de AWS con los 13.700 millones de dólares de financiación total, entonces se trata de una participación del 58,4 por ciento, lo que no convertiría a AWS en un accionista minoritario. (Y por lo tanto, creemos que esta no puede ser la forma en que las empresas calculan sus participaciones).
OpenAI acaba de recaudar 6.600 millones de dólares el mes pasado y tiene una valoración de 157.000 millones de dólares; Microsoft, Nvidia, SoftBank y un grupo de capitalistas de riesgo han aportado un total de 21.900 millones de dólares en financiación para OpenAI, y está en camino de obtener quizás 3.700 millones de dólares en ingresos este año, pero también se espera que pierda 5.000 millones de dólares. Si las inversiones de Microsoft se contabilizaran como financiación (y no sugerimos que lo sean), tendría al menos una participación del 59,3 por ciento en OpenAI. Claramente, esto no ha sucedido porque, si así fuera, Microsoft sería propietario de OpenAI y se comportaría en consecuencia. Pero en algún lugar por encima de los 13.000 millones de dólares frente a la valoración de 157.000 millones de dólares se encuentra nada menos que una participación del 8,3 por ciento.
Con la recaudación de fondos en este momento en xAI, los rumores dicen que la compañía Musk AI vale entre $ 40 mil millones y $ 45 mil millones. xAI ha recaudado 11.400 millones de dólares en cuatro rondas de financiación, incluida una ronda de 5.000 millones de dólares la semana pasada. Creemos que esa ronda de financiación cubre el costo de la máquina Colossus y su centro de datos, basándonos en cálculos aproximados. Sólo comprar sistemas con 100.000 GPU H100 costaría alrededor de 4.700 millones de dólares, incluidas las redes.
¿Quizás Musk construya una nube? Parece inevitable, una vez que ves cómo funcionan las matemáticas. Entonces todos ustedes podrían usar xCloud (como podríamos llamarlo) y subsidiar las necesidades de procesamiento de datos de Tesla, SpaceX, xAI y X.
En algún momento, también pensamos que es inevitable que Nvidia construya una nube. Las ganancias son demasiado buenas para evitarlas. ¿Quizás Jensen Huang, cofundador y director ejecutivo de Nvidia, y Musk puedan hacerlo juntos?
te hizo reir. Pero han sucedido cosas más extrañas en este negocio de TI.
Noticias
Google cita a OpenAI, Perplexity y Microsoft sobre herramientas de IA de generación
Para la fase de remedios en el juicio antimonopolio de búsqueda de Google, el gigante ha citado a tres de sus mayores rivales: OpenAI, Perplexity AI y Microsoft.
Las citaciones, enviadas en octubre, se hicieron públicas el lunes a través de presentaciones legales de las cuatro empresas. Las revelaciones se produjeron pocas horas después de que el juicio antimonopolio sobre tecnología publicitaria de Google concluyera los argumentos finales de los abogados que representan a Google y el Departamento de Justicia.
Cuando se les pidió comentarios, Google y Microsoft no respondieron de inmediato a Digiday y los portavoces de OpenAI y Perplexity declinaron hacer comentarios. (Las tres empresas también se enfrentan a una serie de otras demandas relacionadas con cuestiones como la infracción de derechos de autor de la IA).
Los nuevos documentos legales también arrojan luz sobre lo que Google espera descubrir y por qué está reuniendo argumentos de sus rivales para convencer al tribunal de que su monopolio de búsqueda no incluye el sector emergente de búsqueda impulsada por IA. Muchos de los materiales que Google solicita se relacionan con los esfuerzos de sus rivales en materia de búsqueda y publicidad.
Aquí hay un breve resumen con algunos ejemplos de lo que las citaciones de Google le piden a cada empresa que proporcione:
- Abierta AI: Datos de uso de ChatGPT, acuerdos de distribución con terceros, acuerdos con Microsoft relacionados con Bing Search API, cualquier acuerdo con Perplexity y tipos de datos utilizados para entrenar modelos de IA. Google también solicita acuerdos de licencia de contenido y actas de la junta directiva relacionadas con los planes de OpenAI para la distribución de búsquedas y cualquier estrategia publicitaria.
- Perplejidad: Descargue totales, datos de usuarios activos, desempeño financiero, acuerdos de licencia de contenido, información sobre datos de entrenamiento del modelo de IA e información sobre la estrategia de monetización de Perplexity, incluidas presentaciones de anunciantes y planes para integrar anuncios en torno a las consultas de los usuarios. Google también solicita cualquier comunicación entre Perplexity y los demandantes en el caso (el Departamento de Justicia y el fiscal general de Colorado) y documentos sobre la visión de Perplexity sobre el panorama de búsqueda competitivo. Google también solicitó acuerdos y comunicaciones relacionados con acuerdos de distribución, incluidos contratos de marketing, preinstalaciones, sindicación y negociación.
- Microsoft: Acuerdos entre Microsoft y otras empresas como OpenAI y Perplexity, documentos sobre los tipos y cantidades de datos utilizados para ayudar a entrenar los modelos de OpenAI y documentos relacionados con el uso de herramientas de IA generativa para impulsar los resultados de búsqueda y los servicios publicitarios. Google también solicitó información sobre acuerdos de licencia de contenido, incluidas “ofertas de contenido exclusivo”, y materiales sobre las formas en que Microsoft proporciona resultados de búsqueda a herramientas de inteligencia artificial de terceros y herramientas de búsqueda como ChatGPT y ChatGPT Search. “Si las nuevas herramientas y tecnologías de inteligencia artificial han proporcionado a Bing un modo novedoso de distribución -y todo indica que así es- Google tiene derecho a presentar esa evidencia”, escribió Google.
Las empresas citadas difieren en sus respuestas legales a las solicitudes. Después de afirmar inicialmente que Perplexity nunca recibió una citación, los abogados de esa compañía dijeron que ahora planean enviar objeciones el próximo mes y comenzar a producir documentos a principios de enero. OpenAI aceptó algunas de las solicitudes, incluidos acuerdos para Bing Search API, uso de ChatGPT y actas de la junta. Sin embargo, los abogados objetaron otras solicitudes, como el desempeño financiero y los datos de capacitación, por ser “extremadamente onerosas” debido a “secretos comerciales fundamentales e información confidencial”. Los abogados de Microsoft dijeron que la compañía proporcionará documentos para todas menos cuatro de las 41 solicitudes, con objeciones relacionadas con acuerdos confidenciales con OpenAI, Perplexity, Inflection y la empresa de inteligencia artificial G42, con sede en los Emiratos Árabes Unidos.
“Microsoft acordó realizar una búsqueda razonable y producir documentos con respecto a cinco de las seis solicitudes identificadas en la Declaración de Google”, escribieron los abogados de Microsoft. “Cuando Microsoft ha indicado que no producirá documentos, lo ha hecho basándose en objeciones de buena fe a la relevancia, la carga y la falta de proporcionalidad. Por mucho que Google quiera incluir a Microsoft como parte de esta Acción, no lo es”.
Incluso si Google se ve obligado a vender Chrome, podrían pasar meses o años de lucha legal antes de que eso suceda. El prolongado proceso podría darle tiempo a Google para crear un nuevo usuario para su última aplicación independiente para Gemini, que compite directamente con empresas como ChatGPT y Perplexity. Sin embargo, algunos ejecutivos de tecnología publicitaria creen que las nuevas empresas deberían tener la oportunidad de competir en la era de la búsqueda de inteligencia artificial.
“Si [Google] es capaz de aferrarse a este estrangulamiento de distribución que tienen sobre la búsqueda, eso les dará tiempo para continuar mejorando Gemini y, con suerte, al menos desde [Google’s] perspectiva: sacar a otros competidores del negocio”, dijo Adam Epstein, director ejecutivo de AdMarketplace.
Podrían pasar años hasta que nuevas empresas como Perplexity y OpenAI ganen participación de mercado, dijo Evelyn Mitchell-Wolf, analista senior de eMarketer. También señaló que a plataformas como Perplexity les tomará un tiempo escalar su negocio publicitario. Por ahora, cree que será demasiado difícil destronar a Google mientras la búsqueda tradicional sea omnipresente y demasiado sencilla. Sin embargo, cree que Google tendría un “escenario de pesadilla” si se viera obligado a vender Chrome.
“Si hablamos de dinámica de mercado y anuncios de búsqueda, no espero que Perplexity gane una escala significativa en el corto plazo, ya que los anunciantes tardarán tiempo en ver resultados”, dijo Mitchell-Wolf. “Tener más opciones para buscar es bueno para los consumidores, pero todavía estamos en un período en el que los efectos subyacentes de la IA en el comportamiento del consumidor aún están por verse porque todavía estamos en el gran impulso de estos importantes actores de la IA”.
La propuesta del Departamento de Justicia para que Google venda Chrome se produjo apenas una semana antes de los argumentos finales en el juicio antimonopolio de la tecnología publicitaria, que tuvo lugar el lunes en un tribunal federal antes de un fallo en los próximos meses.
Si bien la prueba de búsqueda de Google y la prueba de tecnología publicitaria son independientes, sus resultados potenciales siguen siendo objeto de conjeturas en lugar de visiones claras. Sin embargo, los expertos han dicho que el motor de búsqueda dominante de Google ha proporcionado un volante para gran parte de los datos utilizados para la orientación de los anuncios, mientras que su enorme base de usuarios ofrece a los anunciantes una manera de llegar a un gran número de clientes potenciales.
Algunos piensan que la industria está prestando más atención al juicio sobre remedios de búsqueda programado para marzo. Entre los expertos que siguieron ambos juicios se encuentra Ari Paparo, ejecutivo de tecnología publicitaria desde hace mucho tiempo y cofundador de Marketetecture Media, quien dijo que la propuesta del Departamento de Justicia para Chrome iba “mucho más allá de la línea roja en cosas y [Google] No querré que eso suceda”.
“Le he preguntado a varios abogados y ninguno entiende cuál es la fase de reparación de este caso. [ad-tech] cómo será el juicio”, dijo Paparo. “¿Va a ser una audiencia separada? ¿Va a ser una solicitud de documentos? ¿O simplemente se van a largar y escribir un remedio? Nadie sabe cuál será el remedio”.
Noticias
La herramienta Sora de OpenAI filtrada por un grupo de primeros evaluadores agraviados
La fuga de Sora de OpenAI: las implicaciones de la tecnología, la ética y la promoción
Se ha estado gestando una tormenta en el panorama de la IA luego de la filtración no autorizada del innovador modelo Sora de OpenAI, un generador de texto a video que ha estado causando sensación por su capacidad para crear videos cortos y de alta fidelidad con una estabilidad temporal notable. En el centro de la controversia hay un conflicto multifacético que involucra avances tecnológicos, preocupaciones éticas y defensa artística. La filtración se publicó en Hugging Face y supuestamente fue realizada por personas involucradas en la fase de prueba (usando el nombre de usuario “PR-Puppets”) y plantea preguntas apremiantes sobre la relación entre innovación, trabajo y responsabilidad corporativa. El modelo filtrado, publicado junto con una carta abierta dirigida a los “Señores Supremos de la IA Corporativa”, supuestamente puede producir videoclips de 10 segundos con una resolución de hasta 1080p.
¿Qué es Sora?
Sora representa un salto significativo en las capacidades de IA generativa, funcionando como un modelo de difusión para transformar indicaciones de texto en videos de hasta un minuto. Aprovechando técnicas de varios modelos, Sora ofrece una alineación precisa del texto al visual y una coherencia temporal mejorada. La visión de OpenAI para Sora es ambiciosa y la posiciona como un paso fundamental hacia el logro de la Inteligencia General Artificial (AGI). A pesar de estas aspiraciones, la tecnología no está exenta de limitaciones; Los desafíos para replicar la física compleja y garantizar la seguridad del contenido siguen siendo áreas de mejora.
Como se describe en la plataforma de discusión Hugging Face, Sora es “una muestra fascinante de destreza técnica”. La capacidad del modelo para producir “narrativas visualmente coherentes” en forma de vídeo ha sido elogiada como un logro histórico en la IA generativa.
La filtración y sus supuestas motivaciones
La filtración del modelo de Sora parece deberse a la insatisfacción entre los evaluadores y contribuyentes, particularmente aquellos en las industrias creativas. Los críticos alegan que OpenAI (actualmente valorada en más de 150 mil millones de dólares) explotó su trabajo al depender de contribuciones no remuneradas o mal compensadas para perfeccionar el modelo. Estos evaluadores, incluidos artistas visuales y cineastas, brindaron valiosos comentarios y aportes creativos, solo para supuestamente verse excluidos del reconocimiento o compensación equitativa.
“No se trataba sólo de trabajo no remunerado: se trataba de respeto”, señaló un colaborador anónimo citado en el comentario de Hugging Face. “OpenAI trató nuestros aportes como materia prima, no como experiencia creativa. No es colaboración; es extracción”.
Este acto de rebelión sirve como protesta contra la mercantilización más amplia de la experiencia creativa en el desarrollo de la IA. La filtración se enmarcó estratégicamente para resaltar el supuesto desprecio de OpenAI por el valor económico del trabajo artístico, haciéndose eco de sentimientos de descontento que ya prevalecen en el discurso ético de la IA.
El grupo declaró que, después de tres horas, “OpenAI cerró temporalmente el acceso temprano de Sora para todos los artistas”.
Complicaciones éticas y legales
La controversia de Sora también reaviva los debates sobre derechos de autor y propiedad intelectual. OpenAI se ha enfrentado anteriormente a un escrutinio por su uso de material protegido por derechos de autor con fines de formación, alegando el uso legítimo como defensa. Aunque OpenAI ha declarado que los datos de entrenamiento de Sora incluyen conjuntos de datos públicos y con licencia, la compañía se ha mostrado reticente a dar detalles específicos, dejando espacio para el escepticismo. Esta opacidad, combinada con demandas en curso de creadores y editores, subraya las tensiones entre el avance tecnológico y los derechos de propiedad intelectual.
Las preocupaciones de seguridad con respecto a los modelos de IA generativa como Sora han llevado a OpenAI a implementar salvaguardas, incluidos clasificadores de detección y mecanismos de aplicación de políticas de contenido. Sin embargo, es posible que tales medidas no sean suficientes para abordar el posible uso indebido del modelo filtrado. Los comentaristas de Hugging Face señalaron que “una filtración de esta magnitud socava los esfuerzos de OpenAI para hacer cumplir las salvaguardias éticas. Pone el poder sin control en manos de cualquiera que tenga acceso”.
Implicaciones más amplias para la IA y las industrias creativas
La filtración de Sora es emblemática de una lucha de poder más amplia en la era de la IA. Por un lado, OpenAI se posiciona como pionero en la intersección de innovación y utilidad, y Sora representa una herramienta para democratizar la creación de videos. Por otro lado, la filtración ha puesto de relieve cuestiones sistémicas, como la infravaloración del trabajo creativo y los dilemas éticos que rodean la dependencia de la IA de la creatividad humana.
Como afirmó otro colaborador de Hugging Face: “La IA no existe en el vacío. Se construye sobre los hombros de creativos que a menudo no quedan acreditados. La filtración de Sora es una llamada de atención: la innovación sin ética es explotación”.
Para los profesionales creativos, la filtración es un arma de doble filo. Si bien saca a la luz las desigualdades del sistema actual, también corre el riesgo de socavar la confianza en las colaboraciones entre artistas y desarrolladores de tecnología. En el futuro, el incidente exige repensar la forma en que las corporaciones se relacionan con las comunidades creativas, enfatizando la transparencia, la compensación justa y el respeto por la propiedad intelectual.
Un ajuste de cuentas para la IA
Las consecuencias de la filtración de Sora ofrecen lecciones críticas para el futuro de la IA generativa. A medida que la tecnología continúa desdibujando los límites entre la creatividad y la computación, la necesidad de marcos éticos se vuelve cada vez más apremiante. El manejo de la situación por parte de OpenAI probablemente sentará un precedente sobre cómo las organizaciones navegan por la compleja interacción de innovación, ética y promoción.
En última instancia, la controversia de Sora es un microcosmos de los desafíos más amplios que enfrenta la industria de la IA: cómo equilibrar la búsqueda del progreso con el imperativo de honrar y proteger el trabajo humano que lo sustenta. Como concluyó sucintamente un observador en Hugging Face: “Esto es más que una filtración; es un ajuste de cuentas”.
Noticias
Cómo GenAI cambió el trabajo tecnológico
Hace dos años, el 30 de noviembre, ChatGPT irrumpió en escena, generando una fascinación global por la IA generativa y transformándola en una innovación que deben observar tanto los consumidores como los profesionales de la tecnología. Desde entonces, ChatGPT se ha expandido y las ruedas de la regulación de la IA han comenzado a girar.
TechRepublic preguntó a los profesionales de la tecnología cómo ha evolucionado su trabajo con ChatGPT, tanto personalmente como dentro de la industria tecnológica en general.
Nuevas funciones introducidas en 2024
Durante el último año, OpenAI ha:
- Se amplió ChatGPT a nuevos formatos como la búsqueda de ChatGPT y Canvas, el último de los cuales está diseñado, en parte, para ubicarse junto a una aplicación de codificación.
- Presentados GPT-4o y OpenAI o1, nuevos modelos insignia.
- Se asoció con Apple para admitir algunas funciones de la IA integrada de Apple.
- Anunciado ChatGPT recordará conversaciones anteriores.
- Se lanzó la búsqueda ChatGPT, lo que marca la apuesta de OpenAI para reemplazar la Búsqueda de Google como el portal de facto al resto de Internet.
- Implementó el modo de voz avanzado para usuarios seleccionados en octubre, permitiéndoles hablar con la IA en voz alta.
El 3 de octubre, OpenAI lanzó Canvas, lo que marcó un experimento importante en el uso de ChatGPT.
“Hacer que la IA sea más útil y accesible requiere repensar cómo interactuamos con ella”, escribió el equipo de OpenAI en octubre con motivo del anuncio de Canvas. “Canvas es un nuevo enfoque y la primera actualización importante de la interfaz visual de ChatGPT desde su lanzamiento hace dos años”.
Cómo ha mejorado ChatGPT en 2024
Graham Glass, director ejecutivo de la plataforma de creación de cursos de inteligencia artificial Cypher Learning, señaló cómo ChatGPT ofrece acceso a modelos más sofisticados ahora que en 2023.
“En primer lugar, ChatGPT sigue mejorando”, dijo en una entrevista con TechRepublic. “Y se ha vuelto más sofisticado, lo que abre oportunidades adicionales para aprovechar esa tecnología”.
El año pasado, Glass aprovechó ChatGPT para generar ideas sobre diseños y arquitecturas de software. Preguntar a la tecnología sobre las mejores prácticas o compensaciones de diseño le brinda “el corpus de todos los diseños que todos han hecho sobre ese tema en particular”, dijo.
“Se ha vuelto más inteligente”, añadió Curt Raffi, director de productos de Acrolinx, una empresa que utiliza IA para probar contenido para documentos técnicos y otros trabajos de redacción intensa. Señaló el rendimiento mejorado de GPT-4o, así como de OpenAI o1.
Raffi también explicó que la gente se siente más cómoda usando ChatGPT. Trabaja con ingenieros que han mejorado en la activación de ChatGPT de maneras que expresan una lógica empresarial específica.
VER: La primera reunión de la Red Internacional de Institutos de Seguridad de IA, celebrada esta semana, tiene como objetivo gestionar los riesgos de la IA avanzada.
A Glass le gusta que la búsqueda ChatGPT proporcione información actual y la considera un ahorro de tiempo para tareas como comparaciones de productos. También utiliza el modo de voz avanzado para charlar con la IA en voz alta.
En general, las incorporaciones de ChatGPT durante el último año han brindado más opciones para las personas que desean utilizar la IA generativa para trabajos técnicos.
“La forma más significativa en que los asistentes de IA generativa han cambiado la programación y el desarrollo durante el último año es permitir que personas con diferentes niveles de programación participen en el desarrollo de software para ofrecer soluciones a problemas del mundo real”, dijo Houbing Herbert Song, miembro del Instituto. de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, dijo en un correo electrónico a TechRepublic.
¿Qué no puede hacer ChatGPT en 2024?
La IA no es inmune a los errores. Para Glass, codificar con ChatGPT a menudo implica un diálogo de ida y vuelta, incluido “recordarle” a la IA detalles que pudo haber pasado por alto.
“Aunque creo que es mucho más fiable en lo que respecta al diseño [in 2024]todavía comete muchos errores de codificación”, dijo Glass.
Por ejemplo, Glass dijo sobre una tarea reciente que ChatGPT necesitó 10 indicaciones para crear una función en JavaScript correctamente. Esto aún le ahorró tiempo, pero demuestra que ChatGPT aún es limitado. Atribuyó esto en parte a que ChatGPT fue entrenado en un corpus de código finito, aunque enorme.
Filev señaló que ChatGPT se ha vuelto tan confiable que las personas no se dan cuenta fácilmente cuando comete errores.
“Se está volviendo tan bueno que comencé a bajar la guardia, y no sé si eso es algo bueno o malo”, dijo Filev.
Para muchas tareas, comenzó a buscar fuentes físicas en la Búsqueda de Google o Perplexity AI antes de usar ChatGPT. Estos podrían ser mejores lugares para encontrar fuentes confiables, dijo, mientras que ChatGPT es mejor para intercambiar ideas.
Las regulaciones podrían afectar ChatGPT
El año pasado también reveló las limitaciones y la posible regulación de ChatGPT. Raffi dijo que su equipo está abordando cuidadosamente el código generado por IA después de un caso judicial entre los desarrolladores y GitHub Copilot. Los desarrolladores alegaron que GitHub Copilot violó los derechos de propiedad intelectual al utilizar código fuente abierto.
Raffi señaló que el uso comercial de dicho código en los mercados sigue siendo algo incierto, lo que hace que las aplicaciones de IA en la codificación sean un proceso cauteloso y exploratorio.
“Nuestra propiedad intelectual está en nuestro código, y si de repente estuviéramos abiertos o expuestos a demandas, podríamos erosionar el valor de nuestra empresa”, dijo Raffi.
Cómo ChatGPT ha afectado a los desarrolladores que inician su carrera
Durante el año pasado, otro avance clave fue el impacto de ChatGPT en los desarrolladores que inician su carrera.
“Debido a que esto mejora en gran medida la eficiencia para que los desarrolladores se concentren en el diseño y la innovación de orden superior, quizás lo más importante es que el papel de un desarrollador cambia drásticamente de creadores a supervisores de código generado por IA”, dijo Dheerendra Panwar, miembro senior de IEEE, en un correo electrónico a TechRepublic. “Lo que nos lleva a una pregunta muy importante: ¿estamos simplificando el arte de la codificación?”
En algunos casos, es posible que los desarrolladores junior no sean contratados en absoluto, ya que algunas tareas que normalmente se les asignan ahora están a cargo de la IA.
“Estos cambios parecen ser beneficiosos para los programadores senior, ya que amplían su función e importancia”, escribió en un correo electrónico Jen Stave, directora ejecutiva del Instituto de Diseño de Datos Digitales de la Universidad de Harvard. “Debido a que los desarrolladores junior a menudo carecen de la experiencia para detectar problemas como alucinaciones de IA o resultados inexactos, este papel increíblemente importante recae en los programadores senior que ahora necesitan ampliar su responsabilidad para mitigar riesgos como los errores de código inducidos por la IA”.
En otros casos, los desarrolladores junior pueden ser más competentes en ingeniería rápida que los senior.
“Para los programadores jóvenes, la historia es más compleja”, escribió Stave. “La IA generativa reduce su dependencia de la resolución colaborativa de problemas, fomentando un trabajo más autónomo. Si bien esta independencia puede acelerar la productividad, eso puede no ser algo bueno para los humanos que tienden a obtener beneficios para la salud mental de la interacción y colaboración humana”.
Andrew Filev, fundador y director ejecutivo de Zencoder, una startup de herramientas de desarrollo de software de inteligencia artificial, explicó que impulsar ChatGPT puede parecer un conjunto de habilidades distinto. Sin embargo, le recordó cómo el uso de la Búsqueda de Google alguna vez fue una habilidad incluida en los currículums. Quizás 2024 fue el año en que ChatGPT comenzó a afectar la forma en que los profesionales de la tecnología piensan sobre el portal al resto de Internet.
“Se está convirtiendo cada vez más en una parte integral de mi día a día”, dijo Filev sobre ChatGPT. “Me da un impulso de productividad, pero no me define de una forma u otra, ¿verdad?”
La búsqueda ChatGPT y Canvas ofrecen nuevos factores de forma
Los esfuerzos de OpenAI por convertirse en un nuevo portal para el resto de Internet se pueden ver más claramente en la búsqueda de ChatGPT y en Canvas.
Raffi dijo que la búsqueda ChatGPT no se mantuvo muy bien frente a la Búsqueda de Google, carecía de contexto y proporcionaba “resultados bastante malos”. Sin embargo, utiliza Canvas con frecuencia.
“Está cambiando la forma en que pensamos sobre la IA y ChatGPT”, dijo. “Se trata de introducir una capa de aplicación y hacerte pensar en las API de IA como el back-end y más en la lógica empresarial detrás de todo. Resume muchas de las complejidades confusas de muchos editores”.
Dado que Canvas almacena recuerdos, puede hacer referencia a cambios anteriores en el código. Raffi lo llamó una combinación de capa de aplicación, back-end y capa de lógica empresarial.
Habrá muchos cambios en los próximos años.
2024 demostró que la IA no puede hacerlo todo y que la tasa de casos de uso transformadores podría estar desacelerando. Por otro lado, las empresas de inteligencia artificial están entrenando modelos para digerir cada vez más datos, incluida la mejora de los modelos subyacentes a ChatGPT. La forma en que los profesionales interactúan con ChatGPT ha cambiado desde 2023 y probablemente será diferente dentro de un año.
“Sí, habrá cambios”, dijo Filev. Comparó el auge de la IA con el paso de las tarjetas perforadas a la programación de software. “Pero creo que los desarrolladores están acostumbrados a los cambios”.
“La tecnología avanza y nosotros nos mantenemos al día, y creo que nos permite hacer mucho más y mejor”, añadió. “Y ChatGPT es uno de los buenos ejemplos de tecnologías que nos ayudan”.
-
Recursos7 meses ago
Cómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Recursos7 meses ago
Suno.com: La Revolución en la Creación Musical con Inteligencia Artificial
-
Startups6 meses ago
Remove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Recursos6 meses ago
Perplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Eventos7 meses ago
La nueva era de la inteligencia artificial por el Washington Post – Mayo 2024
-
Estudiar IA6 meses ago
Curso de Inteligencia Artificial de UC Berkeley estratégico para negocios
-
Noticias4 meses ago
Dos periodistas octogenarios deman a ChatGPT por robar su trabajo
-
Tutoriales7 meses ago
Cómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes