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ChatGPT 4 Statistics 2024 By Users, Revenue and Cost

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Introduction

ChatGPT 4 Statistics: ChatGPT has become very popular online, gaining over 1,000,000 users in just one week. This chatbot uses an artificial neural network to answer questions in a human-like way. It was opened for public testing on November 30, 2022, and was created by OpenAI, a company located in San Francisco. In just a few weeks, OpenAI plans to launch GPT-4, the next version of its large language model (LLM). The company has also developed other software like GPT-3 and DALL-E 2.

The new GPT-4 will include multimodal language models, which means it can pull information from various sources. The latest updates allow it to answer questions with images and music. To understand its growth over the years, we will look at the ChatGPT 4 Statistics through this article.

Editor’s Choice

  • There are several versions available, including GPT-4 Turbo, which has a context of 128k tokens, GPT-4-32k, and GPT-4-vision. GPT-4 is also included in the ChatGPT Plus plan, which is the paid version of ChatGPT.
  • Bing Chat offers a free version of GPT-4 on its mobile app, which you can easily turn on or off.
  • ChatGPT has around 180.5 million active users, but only about 1% subscribe to the ChatGPT Plus plan, which means there are roughly 180,000 to 200,000 Plus users.
  • All ChatGPT Plus subscribers can use GPT-4 for $20 per month.
  • Others can sign up for a waitlist to get early access to the GPT-4 API. Bing Chat also provides GPT-4 on its mobile app.
  • ChatGPT 4 Statistics stated that you can access the GPT-4 API with an OpenAI account.
  • Globally, ChatGPT has more than 100 million active users every week.
  • In its first week after launch, ChatGPT gained over 1 million users.
  • ChatGPT has received over 16 billion total views.
  • Each month, ChatGPT gets more than 600 billion visits, as per ChatGPT 4 Statistics.
  • The user gender breakdown shows that 54.65% of users are male and 45.35% are female.
  • On April 1, 2023, Italy blocked access to ChatGPT.
  • In the United States, 13.79% of ChatGPT users are located, while India has 6.74%.
  • Readers believe that ChatGPT writes 46.9% of the content, 36.3% is AI-written but edited by women, and humans write 16.7%.
  • In January 2024, the number of ChatGPT users reached 1.6 billion, increasing to over 1.8 billion by March 2024, and measured at 637 million in May 2024.
  • This rapid growth is the fastest in tech history, mainly due to word-of-mouth marketing. On May 23, 2023, ChatGPT launched Plugins.

What is GPT-4?

GPT-4 is the new version that comes after GPT-3.5, which runs the free version of ChatGPT. Unlike GPT-3.5, which only understands and replies in text, GPT-4 has new features like the ability to handle different types of input, process videos, and respond more quickly. “Multimodality” means the model can understand various kinds of input, such as text, images, and audio—it’s like being able to speak multiple languages but for different forms of data.

In simple terms, GPT-4 can understand images, text, and even audio. A recent update added voice control to its mobile app, making it easier to use. When paired with plugins, it can also reply with both text and images.

ChatGPT-4 vs ChatGPT- 3 – Enhanced Accuracy And Precision

(Source: ashokveda.com)

  • Precision and Relevance: GPT-4 gives more accurate and relevant answers. In a study, it achieved an accuracy of 85.5% on a 3-shot massive multitask language understanding (MMLU) test, compared to GPT-3.5’s 70.1%.
  • Image Recognition: GPT-4 can analyze and describe images in detail, which GPT-3 cannot do. For example, if you show it a picture of what’s in your fridge, it can suggest recipes you could prepare.
  • Vision and Voice: ChatGPT Plus’s mobile app lets users talk to GPT-4 using voice commands and explain ideas through drawing.
  • Model Size & Parameters: Contrary to some claims, GPT-4 does not have 1 trillion parameters, as clarified by Sam Altman, CEO of OpenAI. The actual number is likely around 220 billion.
  • Mathematical Skills: GPT-4 is better at solving math problems than GPT -3.5.
  • Language Skills: GPT-4 excels in 24 out of 26 languages tested, including lesser-known ones like Latvian, Welsh, and Swahili. It also does well in editing text, paraphrasing, and correcting grammar.
  • Humor: While GPT-4 is improved at making jokes, it still needs to understand humor fully.
  • Better Safety Measures: GPT-4 is much better than GPT-3.5 at avoiding inappropriate and sensitive requests. OpenAI has reduced the chances of the model responding to forbidden content by 82% and improved its handling of sensitive topics by 29%.
  • Professional Tests: GPT-4 performs better in professional exams compared to GPT -3.5.

General ChatGPT-4 Statistics

  • The new language model is expected to give answers much faster and sound more human-like.
  • GPT-4’s new multimodal features may solve the problem of slow responses that users face with ChatGPT.
  • Recent reports say that OpenAI is working on a mobile app using GPT-4, and experts believe ChatGPT-4 will also be available on Bing Chat.

Performance-of-ChatGPT-and-GPT-4

(Source: nature.com)

  • ChatGPT is built on GPT-3.5, while Microsoft’s Bing Search uses GPT-33 and GPT-3.5 along with a special tool called Prometheus to provide quicker answers using real-time information.
  • GPT-4 price plans as of Jan 2024. The table compares the cost of the current GPT-4 model API offering for the developers:
Model Input Output
GPT-4 32K $0.06/1K Token $0.12/1K Token
GPT-4 $0.03/1K Token $0.06/1K Token
  • If GPT-4 is trained on 100 trillion parameters, it would be similar to the human brain in terms of complexity. However, simply increasing the number of parameters will greatly improve performance if the training data is also enhanced, as per ChatGPT 4 Statistics.
  • ChatGPT was launched on November 30, 2022, as a chatbot that uses artificial neural networks to answer questions in a human-like way.

GPT – 4 Turbo Pricing Plan as of Jan 2024:

Model Input Output
GPT-4w/vision (1106-preview) $0.01/1K token $0.03/1K token
GPT-4 (1106- preview) $0.01/1K token $0.03/1K token
GPT-4 (0125- preview) $0.01/1K tokens $0.03/1K token
  • An improved version of ChatGPT’s model was released on December 15, 2022.
  • The company is expected to make around $200 million in revenue by the end of 2023.
  • In January 2023, ChatGPT reached over 100 million users and gained more than 1 million users within just a week of launching.
  • In its first month, ChatGPT attracted over 57 million monthly users, as per ChatGPT 4 Statistics.
  • OpenAI estimates it will generate nearly $1 billion in revenue over the next two years.
  • As of January 2023, around 13 million unique active users visited ChatGPT each day.
  • Experts predict that the training data for ChatGPT-4 could be about 571 times larger than the 175 billion parameters used for GPT-3.

(Source: team-gpt.com)

  • Microsoft has invested nearly $10 billion in OpenAI and owns 46% of the company, which is valued at about $29 billion in 2023.
  • ChatGPT can only access information up to 2021 because its training was paused that year.
  • In the early development stages of ChatGPT, Microsoft contributed nearly $1 billion to OpenAI, providing the computing power needed for ChatGPT through Microsoft Azure.

ChatGPT 4 Users Statistics

  • The number of visitors to ChatGPT each month stayed over one billion throughout 2023.
  • In December 2023, the site had about 1.6 billion visitors, a decrease of around 132 million from the previous month.

Here’s a monthly overview of ChatGPT visitors from November 2022 to December 2023:

Month Number of Visits Change in the number of visits between the previous and the current months % change over the previous month
December 2023 1.6 billion – 131.6 million – 7.83%
November 2023 1.7 billion – 15.6 million
October 2023 1.7 billion + 200 million + 13.33%
September 2023 1.5 billion + 100 million + 7.14%
August 2023 1.4 billion + 100 million – 6.67%
July 2023 1.5 billion + 100 million – 6.25%
June 2023 1.6 billion – 200 million – 12.5%
May 2023 1.8 billion
April 2023 1.8 billion + 200 million + 12.5%
March 2023 1.6 billion + 600 million + 60%
February 2023 1 billion + 384 million + 62.34%
January 2023 616 million + 350 million + 131.58%
December 2022 266 million + 113.3 million + 74.2%
November 2022 152.7 million
  • In its first full month online (November 2022), ChatGPT had over 150 million visitors.
  • By December, this number rose to 266 million, marking an increase of nearly 75% (74.2%).
  • In January 2023, the total number of visitors more than doubled to 616 million (+131.58%), and in February, the site reached one billion visitors for the first time, as stated in ChatGPT 4 Statistics.

(Source: explodingtopics.com)

  • From March 2023 onward, monthly visits have ranged between 1.4 billion and 1.8 billion, with the highest in April and the lowest in August.
  • As of December 2023, ChatGPT’s traffic increased by over 950% from the previous year, adding more than 1.4 billion visitors.

-nearly-half-of-americans-have-heard-either-a-little-or-a-lot-about-chatgpt

(Reference: www.notta.ai)

  • In September 2023, the ChatGPT website had over 1.5 billion visits, according to SimilarWeb.
  • This is a 4.69% increase from the previous month. The site’s bounce rate is 36.36%, meaning about one-third of visitors leave without interacting further.
  • On average, users spend around 7 minutes and 36 seconds on the site and look at about 4.17 pages per visit.
  • A recent YouGov poll found that nearly half of Americans have heard a little or a lot about ChatGPT.
  • About two-thirds of those aware have advanced degrees. However, 54% of people said they hadn’t heard anything about ChatGPT at all.
  • A Statista survey showed that 48% of US citizens need to become more familiar with generative AI on social media.
  • Meanwhile, 25% have heard of it but are curious if they’ve used it. Only 23% said they have seen, experienced, and used generative AI.
  • Additionally, 14% have seen it on social media but have yet to use it themselves. About 9% have used generative AI, and 5% have used it specifically for social media.
  • ChatGPT 4 Statistics stated that only 3% have created generative AI content for social media but have yet to make any other AI content. Overall, more than 40% of adults in the US know about ChatGPT.
  • Many US businesses are using ChatGPT to automate tasks. A Statista survey found that around 25% of companies saved between $50,000 and $70,000 by using ChatGPT.
  • Additionally, 11% of business leaders reported saving over $100,000 after incorporating ChatGPT into their operations.

ChatGPT- 4 Revenue And Cost Statistics

  • According to Forbes and the Financial Times, as of February 2024, OpenAI was earning $167 million each month from ChatGPT.
  • This means their yearly revenue could reach about $2 billion (monthly revenue times 12).
  • In October 2023, OpenAI made $4.58 million from the ChatGPT Plus mobile app alone.
  • ChatGPT has a free version that uses GPT-3.5 and a paid version called ChatGPT Plus, which costs $20 per month, according to ChatGPT 4 Statistics.

chatgpt-revenue-2024

(Reference: helplama.com)

  • OpenAI makes around $4 million each month from Plus subscribers. They also offer ChatGPT Enterprise, a special version for businesses, which contributes a large part of their income as per ChatGPT 4 Statistics.
  • As of August 2023, OpenAI spends about $700,000 every day to run ChatGPT.
  • Sam Altman, the CEO of OpenAI, says the average cost for one chat with ChatGPT is only a few cents.

 

amount-of-money-companies-in-the-united-states-saved-by-using-chatgpt-as-of-february-2023

(Reference: enterpriseappstoday.com)

  • As of 2023, most companies in the USA that used ChatGPT saved between $50,001 and $75,000, which accounted for 24% of the total.
  • About 22% saved between $25,001 and $50,000, and 20% saved between $5,001 and $25,000. Additionally, 11% of companies reported saving over $100,000.
  • In January 2023, Tom Goldstein, an AI professor at the University of Maryland, estimated the daily cost to run ChatGPT at around $100,000, adding up to about $3 million a month.
  • His estimates were based on Azure Cloud costs and about 10 million queries per day.
  • By August 2023, the number of daily queries increased to over 60 million, which raised the operating costs.

ChatGPT-4 Market Presence And Influences

  • ChatGPT became publicly available in December 2022 and quickly gained popularity, reaching 57 million monthly active users in its first month.
  • By March 2024, it will average about 60 million unique visitors every day. A February 2024 survey found that around 43% of US residents aged 18 to 29 use ChatGPT.
  • The usage rate drops to about 27% for those aged 30 to 49, 17% for people between 50 and 64, and less than 6% for those over 64.
Model Prompt MMLU GPQA MATH HumanEval MGSM DROP(F1,3-Shot)
Gpt-4-0125-preview Assistant 85.4 41.4 64.5 86.6 85.1 81.5
Gpt-4-0125-preview ChatGPT 84.8 39.7 64.2 88.2 83.7 83.4
Gpt-4-1106(vision)-preview Assistant 84.7 42.5 64.3 83.7 87.1 83.2
Gpt-4-1106(vision)-preview ChatGPT 84.6 42.1 64.1 82.2 86.5 81.3
Gpt-4-turbo-2024-04-09 Assistant 86.7 49.3 73.4 88.2 89.6 86.0
Gpt-4-turbo- 2024-04-09 ChatGPT 86.5 49.1 72.2 87.6 88.6 85.4
Gpt-4o assistant 87.2 49.9 76.6 91.0 89.9 83.7
Gpt-4o ChatGPT 88.7 53.6 76.6 90.2 90.5 83.4
OPENAI GPT4s
  • ChatGPT 4 Statistics stated that this is an 18% increase compared to a similar survey done in July of the previous year.
  • In February 2023, ChatGPT had about 13 million unique daily visitors.
  • Overall, around 58% of US adults know about ChatGPT, but only a small number have tried it.
  • Among teens in households making $75,000 or more each year, 75% have heard of ChatGPT.
  • This number falls to 58% in households earning between $30,000 and $74,999 and to 41% in those making less than $30,000.

how-aware-americans-are-of-chatgp

(Source: originality.ai)

  • Younger adults are more likely to have used ChatGPT for entertainment than older adults, with 43% of those under 30 using it, compared to only 6% of those 65 and older.
  • Over 40% of American adults are aware of ChatGPT. As of November 6, 2023, OpenAI’s CEO Sam Altman announced that about 100 million people use ChatGPT each week.

Number of Parameters in ChatGPT-4

  • ChatGPT-4 is estimated to have around 1.8 trillion parameters, making it more than ten times bigger than GPT-3.
  • There’s also a smaller version called ChatGPT-4o Mini, which could have as few as 8 billion parameters.
  • This estimate of 1.8 trillion parameters comes from several sources, including AI expert George Hotz, known for being the first to hack the iPhone.
  • In June 2023, not long after GPT-4 was released, Hotz said it consists of about 1.8 trillion parameters, organized into eight models, each with 220 billion parameters.
  • According to OpenAI, ChatGPT-4 has ten times more parameters than GPT-3, which has 175 billion parameters.
  • Additionally, ChatGPT-4 has over 15,000 times more parameters than the original ChatGPT-1, which had 117 million parameters.

(Source: explodingtopics.com)

  • The amount of tokens an AI can process is called the context length or window. For example, ChatGPT-4 has a context window of 32,000 tokens, which is about 24,000 words in English.
  • ChatGPT-4 is estimated to have around 1.8 trillion parameters. However, we need to find out the exact number of parameters in GPT-4o.
  • OpenAI hasn’t confirmed this, but their CTO has stated that GPT-4o offers intelligence similar to GPT-44. If that’s true, GPT-4o might also have 1.8 trillion parameters, according to CNET, as stated in ChatGPT 4 Statistics.
  • Other sources have made different guesses. For instance, The Times of India estimated that ChatGPT-4o has over 200 billion parameters.

parameters-in-selected-ai-models

(Source: explodingtopics.com)

  • Gemini Ultra is estimated to have over 1 trillion parameters, according to Manish Tyagi. Google hasn’t officially announced the size of its newest AI models, but some sources suggest that Gemini Ultra exceeds 1 trillion parameters.
  • Gemini Nano has two versions: Nano-1, which has 1.8 billion parameters, and Nano-2, which is larger at 3.25 billion parameters.
  • Both are smaller versions of earlier models and are made for use on smartphones.
  • Llama 2, developed by Meta, has 70 billion parameters. This open-source model was trained on 2 trillion tokens of data, 40% more than the previous version, Llama 1, as per ChatGPT 4 Statistics.
  • Claude 2, released by Anthropic in July 2023, has more than 130 billion parameters.
  • Claude 3 Opus might have about 137 billion parameters, as estimated by Cogni Down Under, though no source was given for this claim.

Conclusion

The latest predictions for ChatGPT-4 indicate that it will be a larger, text-only language model with improved abilities. Some reports suggest it might be similar in size to GPT-3. ChatGPT-4 is expected to understand human instructions and beliefs better. It could be trained on over 100 trillion parameters and focus mainly on generating code, which would make it 500 times stronger than ChatGPT-3, potentially becoming the most powerful AI ever developed.

If these claims are accurate, the data used for ChatGPT-4 could be about 571 times larger than the 175 billion parameters used for training GPT-3. However, these ideas are still speculative. We have shed enough light on the ChatGPT 4 Statistics through this article.

How much data is ChatGPT 4 trained on?

ChatGPT receives more than 10 million questions each day and reached 100 million weekly users in November 2023. It was trained on a large amount of text data, about 570GB, including websites, books, and other materials.

Which country uses ChatGPT the most?

The data showed that India had the highest number of ChatGPT users, with 45% of people saying they used the AI service.

Saisuman Revankar

Saisuman Revankar

Saisuman is a talented content writer with a keen interest in mobile tech, new gadgets, law, and science. She writes articles for websites and newsletters, conducting thorough research for medical professionals. Fluent in five languages, her love for reading and languages led her to a writing career.

With a Master’s in Business Administration focusing on Human Resources, Saisuman has worked in HR and with a French international company. In her free time, she enjoys traveling and singing classical songs.

At Coolest Gadgets, Saisuman reviews gadgets and analyzes their statistics, making complex information easy for readers to understand.

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El mejor enfrentamiento de la búsqueda de IA: enfrenté la nueva herramienta de búsqueda de Claude contra la búsqueda de chatgpt, la perplejidad y Géminis, los resultados podrían sorprenderte

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Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.

La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).

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¿Hemos perdido el control de la IA? El estudio que sacudió a los investigadores de Openai

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Inteligencia artificial desarrolladores de Opadai He estado al límite durante la semana pasada. ¿La razón? Un estudio reciente realizado por los propios investigadores de la compañía reveló que los sistemas de IA no les gusta ser castigados, encuentran activamente formas de evitar las restricciones e incluso ocultar sus “trucos” de los supervisores humanos. Aquellos conocidos como “Doomers”, que predicen un futuro sombrío para el desarrollo de la IA, probablemente dirán: “Te lo dijimos, y esto es solo el comienzo”.

Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.

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Chatgpt

Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.

La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.

Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.

De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.

Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.

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(Foto: Generado por chatgpt)

Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.

Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.

Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.

Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.

Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.

“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.

En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.

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אירוע eriorאירוע erior

Evento de anuncio GPT-4O de Openai

(Foto: Captura de pantalla)

Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.

Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.

Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.

Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.

El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?

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Google, OpenAI Target State Leyes en el Plan de Acción de AI

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Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.

La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.

Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.

Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.

Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.

“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.

Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.

Las presentaciones del Plan de Acción de AI incluyen Estado, Global Focus

La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.

“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.

Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.

Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.

“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.

Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.

Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.

Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.

“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.

Cómo podría ser el plan de acción de AI final

La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.

“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.

Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.

“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.

El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.

La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.

Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.

“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.

Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.

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