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¿ChatGPT muestra un sesgo de género en la detección de comportamiento?
Datos
Investigamos varias tareas de clasificación de texto y conjuntos de datos que incluían diferentes poblaciones demográficas de autores para analizar si ChatGPT exhibe sesgos de género implícitos. Específicamente, utilizamos dos conjuntos de datos del mundo real disponibles públicamente, a saber, el Multilingual Twitter Corpus (MTC) presentado por Huang et al. (2020) y el conjunto de datos de Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification publicado en Kaggle.
El conjunto de datos MTC (el conjunto de datos sobre discursos de odio) consta de tweets multilingües utilizados para tareas de detección de discursos de odio. Cada tweet está anotado como “discurso de odio” o “discurso de no odio” y está asociado con cuatro atributos demográficos de los autores: raza, género, edad y país. Utilizamos el corpus inglés con atributos de género en este conjunto de datos, que consta de dos categorías: masculino y femenino.
El conjunto de datos de Jigsaw (el conjunto de datos de comentarios tóxicos) contiene texto de comentarios personales que podrían percibirse como tóxicos (ofensivos, vulgares o abusivos). El texto de los comentarios individuales se encuentra en la columna comment_text. Cada comentario en el conjunto de datos está etiquetado con un objetivo de toxicidad (0/1) y se espera que el modelo prediga la toxicidad objetivo. Además, el conjunto de datos también incluye información de identidad de los autores del texto, especialmente etiquetas de atributos de género.
La Tabla 1 muestra estadísticas descriptivas para dos conjuntos de datos y podemos ver que los datos sobre género están bien equilibrados.
Experimento
En este estudio, utilizamos la API de ChatGPT, específicamente el modelo gpt-turbo, para desarrollar un programa de consulta automatizado (Promopt tiene el siguiente formato, “Determine si los siguientes párrafos contienen discurso de odio (solo responda ‘1’ o ‘0’, donde 1 indica discurso de odio y 0 indica que no hay discurso de odio):
Preprocesamiento de datos
Consideramos tanto el submuestreo de la clase mayoritaria como el sobremuestreo de la clase minoritaria para crear un conjunto de datos más equilibrado. Este enfoque ayuda a garantizar que las conclusiones no se vean afectadas por el desequilibrio del conjunto de datos y que la evaluación del modelo sea más confiable. Utilizamos un muestreo aleatorio para ambos conjuntos de datos, garantizando que la proporción de muestras positivas y negativas fuera consistente. Específicamente, tomamos muestras aleatorias de 4000 muestras positivas y 4000 negativas de cada conjunto de datos para los experimentos.
Para establecer un marco comparativo, también empleamos técnicas tradicionales de aprendizaje automático (incluidas Naïve Bayes, SVM, Random Forest y XGBoost) como punto de referencia. Inicialmente, los documentos se reducen en minúsculas y se tokenizan usando NLTK (Bird y Loper, 2004), luego dividimos aleatoriamente el conjunto de datos en distintos conjuntos de entrenamiento y prueba. El conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo de aprendizaje automático, permitiéndole aprender patrones y características asociados con el discurso de odio y los comentarios tóxicos. Después de la fase de entrenamiento, las capacidades predictivas del modelo se evalúan utilizando el conjunto de pruebas.
Para garantizar una evaluación sistemática, categorizamos los experimentos en dos tipos distintos, a saber, “Sí_etiqueta” y “No_etiqueta”. Dentro de la categoría “Yes_label”, proporcionamos intencionalmente a ChatGPT las etiquetas de género de los autores del texto como entrada adicional (Promopt tiene el siguiente formato,“Determine si los siguientes párrafos contienen discurso de odio (solo responda ‘1’ o ‘0’, donde 1 indica discurso de odio y 0 indica que no hay discurso de odio): El
Resultado
En primer lugar, realizamos experimentos en el conjunto de datos 1 (tareas de rechazo del discurso de odio). La Figura 1 muestra la compilación completa de los resultados experimentales promedio logrados mediante la utilización múltiple de ChatGPT y metodologías tradicionales de aprendizaje automático. Medimos exhaustivamente métricas de evaluación como exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1 para evaluar la precisión de la predicción, así como métricas de evaluación de equidad que incluyen falso positivo, falso negativo, FPED, FNED y SUM-ED. Los resultados detallados se presentan en la figura 2 y Tabla 2.
Rendimiento de ChatGPT y varios métodos de aprendizaje automático en términos de exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1.
Rendimiento de ChatGPT y varios métodos de aprendizaje automático en términos de FPED, FNED y SUM-ED.
Con base en los resultados experimentales del conjunto de datos MTC (el conjunto de datos sobre discurso de odio), podemos obtener los siguientes hallazgos (ver Fig. 1, Tabla 2 y Fig. 2). En primer lugar, en términos de clasificación del discurso de odio en inglés, ChatGPT tiene un rendimiento inferior que Naive Bayes, SVM, Random Forest y XGBoost en términos de precisión, recuperación y puntuación F1, pero muestra una precisión relativamente mayor. Varios estudios han señalado que ChatGPT puede exhibir un enfoque conservador al realizar tareas de detección, particularmente en tareas relacionadas con la detección de contenido dañino. Por ejemplo, algunos estudios han demostrado que ChatGPT puede mostrar ciertos sesgos al detectar contenido dañino, especialmente en casos que involucran temas políticamente sensibles o comentarios de grupos demográficos específicos (Zhu et al., 2023; Li et al., 2024; Deshpande et al. , 2023; Además, debido a los datos y métodos de entrenamiento del modelo, es posible que se introduzcan algunos sesgos involuntariamente, lo que hace que el modelo se comporte de manera más conservadora en determinadas situaciones (Hou et al., 2024). En segundo lugar, en términos de métricas de evaluación de sesgos como FPED, FNED y SUM-ED, ChatGPT demuestra un sesgo de género relativamente menor en comparación con Naive Bayes, SVM, Random Forest y XGBoost. Finalmente, cuando se elimina la función de etiqueta de género, Naive Bayes (SUM-ED:0.0819 a 0.0721), SVM (SUM-ED:0.0726 a 0.0687), Random Forest (SUM-ED:0.0723 a 0.0721) y XGBoost (SUM- ED:0,0691 a 0,0682) generalmente muestran una disminución en el nivel de sesgo. Sin embargo, GPT-4 (SUM-ED:0,0135 a 0,0553)/GPT-3.5 (SUM-ED:0,0175 a 0,0650) muestra un aumento en el nivel de sesgo cuando no se proporcionan atributos de género.
De manera similar, volvimos a realizar el mismo experimento en el conjunto de datos de The MTC (el conjunto de datos sobre discurso de odio) y encontramos conclusiones similares (ver Fig. 3, Tabla 3 y Fig. 4). En primer lugar, al clasificar comentarios tóxicos en inglés, ChatGPT tiene un rendimiento inferior al de Naive Bayes, SVM, Random Forest y XGBoost en términos de exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1. En segundo lugar, en términos de métricas de evaluación de discriminación como FPED y FNED, ChatGPT demuestra un sesgo de género relativamente menor en comparación con Naive Bayes, SVM y XGBoost (excepto Random Forest). Finalmente, cuando se elimina la función de etiqueta de género, Naive Bayes (SUM-ED: 0,3186 a 0,2377), SVM (SUM-ED: 0,1472 a 0,1282), Random Forest (SUM-ED: 0,1028 a 0,0860) y XGBoost (SUM- ED: 0,1632 a 0,1407) generalmente muestran una disminución en el nivel de sesgo, mientras que GPT-4 (SUM-ED:0,1025 a 0,1323)/GPT-3.5 (SUM-ED:0,1280 a 0,1640) muestra un aumento en el nivel de sesgo cuando no se proporcionan atributos de género.
Rendimiento de ChatGPT y varios métodos de aprendizaje automático en términos de exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1.
Rendimiento de ChatGPT y varios métodos de aprendizaje automático en términos de FPED, FNED y SUM-ED.
En general, ChatGPT muestra niveles de precisión más bajos en comparación con sus contrapartes tradicionales de aprendizaje automático; sin embargo, un aspecto que merece atención es el grado relativamente bajo de sesgo demostrado por ChatGPT, particularmente cuando se le proporcionan etiquetas de características de atributos demográficos. Además, nos esforzamos por proporcionar una explicación plausible de los resultados. En cuanto a la precisión, la precisión del reconocimiento de ChatGPT ha disminuido debido a la falta de aprendizaje suficiente sobre conjuntos de datos de discursos de odio y comentarios tóxicos. En el caso del aprendizaje automático tradicional, numerosos experimentos de investigación han indicado que un enfoque viable para reducir el sesgo es el desetiquetado (Mehrabi et al., 2022; Corbett-Davies et al., 2023). Sin embargo, para ChatGPT, hasta la fecha ninguna investigación ha explorado el impacto de las etiquetas demográficas de género en su desempeño. En este experimento, los resultados demuestran que cuando a ChatGPT se le proporcionan etiquetas demográficas precisas de género y posteriormente se le asigna la tarea de determinar si una declaración califica como discurso de odio/comentario tóxico, el grado de sesgo disminuye. Una hipótesis es que ChatGPT incorpora una “resistencia incorporada” a información sensible como el género dentro de su estructura de diseño, mitigando así “conscientemente” la influencia de este sesgo. Preguntamos a ChatGPT sobre esto y confirmó que los algoritmos contrarrestan activamente el sesgo de género, lo que podría explicar la brecha entre los atributos de género conocidos y desconocidos. Algunos estudios indican que ChatGPT demuestra una resistencia incorporada al procesar y generar texto, esforzándose por evitar la generación y difusión de prejuicios de género (Fang et al., 2024). Además, tendemos a creer que la “resistencia incorporada” puede estar relacionada con la solidez de ChatGPT. Wang y cols. (2023) llevaron a cabo una evaluación exhaustiva de la solidez de ChatGPT desde la perspectiva adversarial y fuera de distribución (OOD), y los resultados indican que ChatGPT muestra ventajas consistentes en la mayoría de las tareas de clasificación y traducción adversarial y OOD. Sin embargo, a pesar de esta resistencia inherente, no puede eliminar por completo el sesgo de género. Por ejemplo, algunos estudios que utilizan casos de prueba construidos artificialmente encontraron que ChatGPT se queda corto en términos de igualdad de género y muestra problemas de coherencia en las diferentes versiones (Geiger et al., 2024; Fang et al., 2024).
El lunes, la startup china de inteligencia artificial DeepSeek tomó el codiciado lugar de su rival OpenAI como la aplicación gratuita más descargada en los EE. UU. Manzana‘s App Store, destronando a ChatGPT para el asistente de inteligencia artificial de DeepSeek. Las acciones tecnológicas mundiales se vendieron y estaban en camino de eliminar miles de millones en capitalización de mercado.
Líderes tecnológicos, analistas, inversores y desarrolladores dicen que la exageración (y el consiguiente temor de quedarse atrás en el siempre cambiante ciclo exagerado de la IA) puede estar justificada. Especialmente en la era de la carrera armamentista generativa de la IA, donde tanto los gigantes tecnológicos como las nuevas empresas compiten para asegurarse de no quedarse atrás en un mercado que se prevé superará el billón de dólares en ingresos dentro de una década.
¿Qué es DeepSeek?
DeepSeek fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng, cofundador de High-Flyer, un fondo de cobertura cuantitativo centrado en la IA. Según se informa, la startup de IA surgió de la unidad de investigación de IA del fondo de cobertura en abril de 2023 para centrarse en grandes modelos de lenguaje y alcanzar la inteligencia artificial general, o AGI, una rama de la IA que iguala o supera al intelecto humano en una amplia gama de tareas, que OpenAI y sus rivales dicen que lo están persiguiendo rápidamente. DeepSeek sigue siendo propiedad total de High-Flyer y financiado por ella, según analistas de Jefferies.
Los rumores en torno a DeepSeek comenzaron a cobrar fuerza a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el o1 de OpenAI. Es de código abierto, lo que significa que cualquier desarrollador de IA puede usarlo, y se ha disparado a la cima de las tiendas de aplicaciones y tablas de clasificación de la industria, y los usuarios elogian su rendimiento y capacidades de razonamiento.
Al igual que otros chatbots chinos, tiene sus limitaciones cuando se le pregunta sobre ciertos temas: cuando se le pregunta sobre algunas de las políticas del líder chino Xi Jinping, por ejemplo, DeepSeek supuestamente aleja al usuario de líneas de preguntas similares.
Otra parte clave de la discusión: el R1 de DeepSeek se construyó a pesar de que Estados Unidos limitó las exportaciones de chips a China tres veces en tres años. Las estimaciones difieren sobre cuánto cuesta exactamente el R1 de DeepSeek o cuántas GPU se incluyen en él. Los analistas de Jefferies estimaron que una versión reciente tenía un “coste de capacitación de sólo 5,6 millones de dólares (suponiendo un costo de alquiler de 2 dólares por hora y 800 horas). Eso es menos del 10% del costo de Meta‘s Llama.” Pero independientemente de las cifras específicas, los informes coinciden en que el modelo fue desarrollado a una fracción del costo de los modelos rivales por OpenAI, Anthropic, Google y otros.
Como resultado, el sector de la IA está inundado de preguntas, entre ellas si el creciente número de rondas de financiación astronómicas y valoraciones de miles de millones de dólares de la industria es necesaria, y si una burbuja está a punto de estallar.
Acciones de NVIDIA cayó un 11%, con el fabricante de chips ASML bajó más del 6%. El Nasdaq cayó más del 2% y cuatro gigantes tecnológicos… Meta, microsoft, Manzana y ASML están listos para informar sus ganancias esta semana.
Los analistas de Raymond James detallaron algunas de las preguntas que afectan a la industria de la IA este mes y escribieron: “¿Cuáles son las implicaciones para la inversión? ¿Qué dice sobre los modelos de código abierto versus los propietarios? ¿Invertir dinero en GPU es realmente una panacea? ¿Existen restricciones a las exportaciones de Estados Unidos? ¿Cuáles son las implicaciones más amplias de [DeepSeek]? Bueno, podrían ser espantosos o no ser un evento, pero tengan la seguridad de que la industria está llena de incredulidad y especulación”.
Los analistas de Bernstein escribieron en una nota el lunes que “según las muchas (ocasionalmente histéricas) tomas calientes que vimos [over the weekend,] las implicaciones van desde ‘Eso es realmente interesante’ hasta ‘Esta es la sentencia de muerte del complejo de infraestructura de IA tal como lo conocemos'”.
Cómo están respondiendo las empresas estadounidenses
Algunos directores ejecutivos de tecnología estadounidenses están luchando por responder antes de que los clientes cambien a ofertas potencialmente más baratas de DeepSeek, y se informa que Meta está iniciando cuatro “salas de guerra” relacionadas con DeepSeek dentro de su departamento de IA generativa.
microsoft El director ejecutivo Satya Nadella escribió en X que el fenómeno DeepSeek era solo un ejemplo de la paradoja de Jevons: “A medida que la IA se vuelva más eficiente y accesible, veremos cómo su uso se dispara, convirtiéndola en un bien del que simplemente no podemos tener suficiente”. “. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, tuiteó una cita que atribuyó a Napoleón y escribió: “Una revolución no se puede hacer ni detener. Lo único que se puede hacer es que uno de sus hijos le dé una dirección a fuerza de victorias”.
Yann LeCun, científico jefe de IA de Meta, escribió en LinkedIn que el éxito de DeepSeek es indicativo del cambio de rumbo en el sector de la IA para favorecer la tecnología de código abierto.
LeCun escribió que DeepSeek se ha beneficiado de parte de la tecnología propia de Meta, es decir, sus modelos Llama, y que la startup “ideó nuevas ideas y las construyó sobre el trabajo de otras personas. Debido a que su trabajo está publicado y es de código abierto, todos pueden sacar provecho de ello. Ese es el poder de la investigación abierta y del código abierto”.
Alexandr Wang, director ejecutivo de Scale AI, dijo a CNBC la semana pasada que el último modelo de IA de DeepSeek fue “revolucionario” y que su versión R1 es aún más poderosa.
“Lo que hemos descubierto es que DeepSeek… tiene el mejor rendimiento, o aproximadamente está a la par de los mejores modelos estadounidenses”, dijo Wang, añadiendo que la carrera de IA entre EE.UU. y China es una “guerra de IA”. La empresa de Wang proporciona datos de entrenamiento a actores clave de la IA, incluidos OpenAI, Google y Meta.
A principios de esta semana, el presidente Donald Trump anunció una empresa conjunta con OpenAI, Oracle y SoftBank para invertir miles de millones de dólares en infraestructura de IA en Estados Unidos. El proyecto, Stargate, fue presentado en la Casa Blanca por Trump, el director ejecutivo de SoftBank, Masayoshi Son, el cofundador de Oracle, Larry Ellison, y el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman. Los socios tecnológicos iniciales clave incluirán a Microsoft, Nvidia y Oracle, así como a la empresa de semiconductores Arm. Dijeron que invertirían 100.000 millones de dólares para empezar y hasta 500.000 millones de dólares en los próximos cuatro años.
IA evolucionando
La noticia de la destreza de DeepSeek también llega en medio del creciente revuelo en torno a los agentes de IA (modelos que van más allá de los chatbots para completar tareas complejas de varios pasos para un usuario) que tanto los gigantes tecnológicos como las nuevas empresas están persiguiendo. Meta, Google, Amazon, Microsoft, OpenAI y Anthropic han expresado su objetivo de crear IA agente.
Anthropic, la startup de IA respaldada por Amazon y fundada por ex ejecutivos de investigación de OpenAI, intensificó su desarrollo tecnológico durante el año pasado y, en octubre, la startup dijo que sus agentes de IA podían usar computadoras como humanos para completar tareas complejas. La capacidad de uso de computadoras de Anthropic permite que su tecnología interprete lo que hay en la pantalla de una computadora, seleccione botones, ingrese texto, navegue por sitios web y ejecute tareas a través de cualquier software y navegación por Internet en tiempo real, dijo la startup.
La herramienta puede “usar computadoras básicamente de la misma manera que nosotros”, dijo a CNBC Jared Kaplan, director científico de Anthropic, en una entrevista en ese momento. Dijo que puede realizar tareas con “decenas o incluso cientos de pasos”.
OpenAI lanzó una herramienta similar la semana pasada, introduciendo una función llamada Operador que automatizará tareas como planificar vacaciones, completar formularios, hacer reservas en restaurantes y pedir alimentos.
El microsoft-La startup respaldada lo describe como “un agente que puede ir a la web para realizar tareas por usted” y agregó que está capacitado para interactuar con “los botones, menús y campos de texto que la gente usa a diario” en la web. También puede hacer preguntas de seguimiento para personalizar aún más las tareas que realiza, como información de inicio de sesión para otros sitios web. Los usuarios pueden tomar el control de la pantalla en cualquier momento.
- El zumbido alrededor de la startup de IA China Deepseek comenzó a recoger a Steam a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el O1 de Openai.
- El lunes, Deepseek se hizo cargo del lugar codiciado de su rival Openai para la aplicación gratuita más descargada en los EE. UU. En la App Store de Apple, destronando a Chatgpt para el asistente de IA de Deepseek.
- Global Tech Stocks se vendió, con el gigante de chip de IA Nvidia cayendo un 10%.
El lunes, la startup de inteligencia artificial china Deepseek se hizo cargo del lugar codiciado de su rival Openai como la aplicación gratuita más desactivada en los EE. UU. En la tienda de aplicaciones de Apple, destronando Chatgpt para el asistente de IA de Deepseek. Las acciones de Global Tech se vendieron y estaban en camino de acabar con miles de millones en el límite de mercado.
Los líderes tecnológicos, analistas, inversores y desarrolladores dicen que el bombo, y el consiguiente temor de quedarse atrás en el ciclo de bombo de IA en constante cambio, pueden estar justificados. Especialmente en la era de la carrera armamentista generativa de IA, donde los gigantes tecnológicos y las startups están corriendo para garantizar que no se queden atrás en un mercado previsto para superar los ingresos de $ 1 billón en una década.
¿Qué es Deepseek?
Deepseek fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng, cofundador de High-Flyer, un fondo cuantitativo de cobertura centrado en la IA. Según los informes, la startup de IA surgió de la Unidad de Investigación de AI del fondo de cobertura en abril de 2023 para centrarse en modelos de idiomas grandes y alcanzar la inteligencia general artificial, o AGI, una rama de IA que iguala o supere el intelecto humano en una amplia gama de tareas, que se abren. Y sus rivales dicen que están persiguiendo rápidamente. Deepseek sigue siendo propiedad y financiado por High-Flyer, según analistas de Jefferies.
El zumbido alrededor de Deepseek comenzó a recoger a Steam a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el O1 de OpenAI. Es de código abierto, lo que significa que cualquier desarrollador de IA puede usarlo, y se ha disparado a la cima de las tiendas de aplicaciones y las tablas de clasificación de la industria, con los usuarios elogios de su rendimiento y capacidades de razonamiento.
Al igual que otros chatbots chinos, tiene sus limitaciones cuando se les pregunta sobre ciertos temas: cuando se le pregunta sobre algunas de las políticas del líder chino Xi Jinping, por ejemplo, Deepseek aleja al usuario de líneas similares de preguntas.
Otra parte clave de la discusión: R1 de Deepseek se construyó a pesar de las exportaciones de chips de EE. UU. A China tres veces en tres años. Las estimaciones difieren exactamente en la cantidad de R1 de Deepseek, o en cuántas GPU entró. Los analistas de Jefferies estimaron que una versión reciente tenía un “costo de capacitación de solo US $ 5,6 millones (suponiendo un costo de alquiler de US $ 2/h800 horas). Eso es menos del 10% del costo de la LLAMA de Meta”. Pero independientemente de los números específicos, los informes acuerdan que el modelo se desarrolló a una fracción del costo de los modelos rivales por OpenAI, Anthrope, Google y otros.
Como resultado, el sector de la IA está inundado de preguntas, incluido si es necesario el creciente número de rondas de financiación astronómica y las valoraciones de mil millones de dólares, y si una burbuja está a punto de estallar.
Las acciones de NVIDIA cayeron un 11%, con el fabricante de chips ASML más del 6%. El NASDAQ cayó por 2%, y cuatro gigantes tecnológicos: Meta, Microsoft, Apple y ASML están listos para informar las ganancias esta semana.
Los analistas de Raymond James detallaron algunas de las preguntas que afectan a la industria de la IA este mes, escribiendo: “¿Cuáles son las implicaciones de inversión? ¿Qué dice sobre los modelos de origen abierto versus patentado? ¿Está arrojando dinero a las GPU realmente una panacea? trabajando? ¿Cuáles son las implicaciones más amplias de [DeepSeek]? Bueno, podrían ser terribles o un no evento, pero tengan la seguridad de que la industria está llena de incredulidad y especulación “.
Los analistas de Bernstein escribieron en una nota el lunes que “según las muchas tomas (ocasionalmente histéricas) que vimos que vimos [over the weekend,] El rango de implicaciones en cualquier lugar desde ‘eso es realmente interesante’ hasta ‘Esta es la luz de muerte del complejo de infraestructura de IA tal como lo conocemos’ “.
Cómo están respondiendo las empresas estadounidenses
Algunos CEO de tecnología estadounidense están trepando por responder antes de que los clientes cambien a ofertas potencialmente más baratas de Deepseek, y Según los informes, Meta inicia cuatro “salas de guerra” relacionadas con Deepseek dentro de su departamento generativo de IA.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, escribió en X que el fenómeno de Deepseek era solo un ejemplo de la paradoja de Jevons, escribiendo, “A medida que AI se vuelve más eficiente y accesible, veremos su uso Skyroocket, convirtiéndolo en una mercancía, simplemente no podemos obtener suficiente de.” El CEO de Operai, Sam Altman, tuiteó una cita que atribuyó a Napoleón, escribiendo: “Una revolución no se puede hacer ni detener.
Yann Lecun, el jefe científico de AI de Meta, escribió en LinkedIn que el éxito de Deepseek es indicativo de cambiar las mareas en el sector de IA para favorecer la tecnología de código abierto.
Lecun escribió que Deepseek se ha beneficiado de algunas de la propia tecnología de Meta, es decir, sus modelos de llama, y que la startup “se les ocurrió nuevas ideas y las construyó en la parte superior del trabajo de otras personas. Debido a que su trabajo es publicado y de código abierto, todos pueden Se beneficia de él.
Alexandr Wang, CEO de Scale AI, le dijo a CNBC la semana pasada que el último modelo de IA de Deepseek fue “devastador de la tierra” y que su lanzamiento de R1 es aún más poderoso.
“Lo que hemos encontrado es que Deepseek … es el mejor desempeño, o aproximadamente a la par con los mejores modelos estadounidenses”, dijo Wang, y agregó que la carrera de IA entre los Estados Unidos y China es una “guerra de IA”. La compañía de Wang proporciona datos de capacitación a jugadores clave de IA, incluidos OpenAI, Google y Meta.
A principios de esta semana, presidente Donald Trump anunció una empresa conjunta con OpenAI, Oracle y Softbank para invertir miles de millones de dólares en infraestructura de IA de EE. UU. El proyecto, Stargate, fue presentado en la Casa Blanca por Trump, el CEO de SoftBank, Masayoshi,, cofundador Larry Ellison, y el CEO de Operai, Sam Altman. Los socios de tecnología iniciales clave incluirán Microsoft, Nvidia y Oracle, así como el brazo de la compañía de semiconductores. Dijeron que invertirían $ 100 mil millones para comenzar y hasta $ 500 mil millones en los próximos cuatro años.
AI evolucionando
La noticia de la destreza de Deepseek también se produce en medio de la creciente exageración en torno a los agentes de IA, modelos que van más allá de los chatbots para completar tareas complejas de varios pasos para un usuario, que los gigantes tecnológicos y las startups están persiguiendo. Meta, Google, Amazon, Microsoft, Openai y Anthrope han expresado su objetivo de construir IA de agente.
Anthrope, la startup de IA respaldada por Amazon fundada por ex ejecutivos de investigación de Openai, aumentó su desarrollo de tecnología durante el año pasado, y en octubre, la startup dijo que sus agentes de IA pudieron usar computadoras como humanos para completar tareas complejas. La capacidad de uso de la computadora de Anthrope permite que su tecnología interprete lo que está en la pantalla de una computadora, seleccione botones, ingrese texto, navegue por los sitios web y ejecute tareas a través de cualquier software y navegación en Internet en tiempo real, dijo la startup.
La herramienta puede “usar computadoras básicamente de la misma manera que lo hacemos”, dijo Jared Kaplan, director científico de Anthrope, a CNBC en una entrevista en ese momento. Dijo que puede hacer tareas con “decenas o incluso cientos de pasos”.
Openai lanzó una herramienta similar la semana pasada, presentando una característica llamada operador que automatizará tareas como planificar vacaciones, completar formularios, hacer reservas de restaurantes y ordenar comestibles.
La startup respaldada por Microsoft lo describe como “un agente que puede ir a la web para realizar tareas para usted”, y agregó que está capacitado para interactuar con “los botones, los menús y los campos de texto que las personas usan a diario” en la web . También puede hacer preguntas de seguimiento para personalizar aún más las tareas que completa, como la información de inicio de sesión para otros sitios web. Los usuarios pueden tomar el control de la pantalla en cualquier momento.
OpenAI lanzó su agente Operador AI para ChatGPT el jueves, lo que debería haber sido un hito importante para la empresa y el desarrollo de la IA en general. Si bien no pagaría $200 al mes para probar esta versión inicial de Operador, lo que vi en las demostraciones de OpenAI me dejó alucinado. El operador está muy por delante de los agentes de inteligencia artificial de Google, al menos en lo que respecta a demostraciones. No puedo esperar a tenerlo en mis manos una vez que OpenAI lo lleve a otros niveles pagos de ChatGPT y, lo que es más importante para mí personalmente, a la UE.
Sin embargo, la verdadera historia de la IA que se está apoderando del mundo no es ChatGPT, Operador o el enorme proyecto Stargate que se anunció la semana pasada. La historia de DeepSeek AI se apoderó del mundo cuando la startup china lanzó su modelo de razonamiento R1 que puede igualar el ChatGPT o1 de OpenAI.
No hay nada sorprendente en eso; Esperamos que otras empresas de IA igualen o1. Después de todo, OpenAI ya presentó o3, que debería anunciarse en unos días o semanas. Lo inusual de DeepSeek es que la empresa china hizo que sus modelos fueran de código abierto, por lo que cualquier empresa o desarrollador puede acceder a ellos e inspeccionarlos. Más interesante es el artículo de investigación sobre R1 que publicó DeepSeek, que afirma que el modelo altamente sofisticado fue entrenado a una fracción del costo del o1 de OpenAI.
La noticia de que el entrenamiento de DeepSeek R1 es posible con solo del 3% al 5% de los recursos que OpenAI necesita para un progreso similar con ChatGPT causó sensación en todo el mundo. Las acciones relacionadas con la IA se desplomaron durante las primeras operaciones del lunes, justo cuando DeepSeek saltó hasta convertirse en el número uno en la App Store, superando a ChatGPT.
Uno de los problemas del software de IA actual tiene que ver con el coste de desarrollo y uso del producto. Desarrollar modelos avanzados como o1 puede costar decenas de millones. El proceso requiere tarjetas gráficas (GPU) de alta gama que proporcionen la potencia informática y el gasto de energía necesarios.
Es por eso que los productos terminados como ChatGPT o1 no pueden estar disponibles de forma gratuita y sin limitaciones. Empresas como OpenAI necesitan cubrir costos y obtener ganancias. Es por eso que el enorme programa Stargate de 500 mil millones de dólares es una decisión tan monumental para el desarrollo de la IA, especialmente considerando la inevitable carrera armamentista de IA entre Estados Unidos y China.
Agregue las sanciones de EE. UU. que impiden que China acceda a los mismos chips y GPU de alta gama que hacen posible el desarrollo de productos ChatGPT o1, y uno pensaría que ChatGPT, Gemini, Meta AI y Claude no pueden obtener una competencia significativa de China.
Ahí es donde DeepSeek sorprendió al mundo. La startup china sabía que no podía competir contra OpenAI basándose en la potencia bruta. No podría tener acceso a la misma cantidad de GPU que acaparan empresas como OpenAI. Entonces, los investigadores de DeepSeek adoptaron otro enfoque para R1 y encontraron formas de entrenar un modelo de razonamiento avanzado sin acceso al mismo hardware.
No es sólo eso, sino que DeepSeek hizo que el acceso a R1 fuera mucho más barato que ChatGPT de OpenAI, lo cual es un avance significativo. Agregue la naturaleza de código abierto de los modelos DeepSeek y podrá ver por qué los desarrolladores acudirían en masa para probar la IA de la empresa china y por qué DeepSeek surgiría en la App Store.
Según la investigación, la startup china reemplazó la tecnología Supervised Fine-Tuning (SFT) que OpenAI utiliza para entrenar ChatGPT con Reinforcement Learning (RL) para producir resultados más rápidos y económicos. SFT se basa en mostrarle a la IA formas de resolver problemas brindando acceso a los datos para que la IA sepa qué tipo de respuestas brindar a varias indicaciones.
RL se basa en el modelo de IA, intenta descubrir las respuestas con un sistema de recompensa implementado y luego proporciona retroalimentación a la IA. RL permitió a DeepSeek mejorar las capacidades de razonamiento de R1 y superar la falta de computación. Sin embargo, como VentureBeat explica, se necesitaba algo de entrenamiento SFT, donde los humanos supervisan la IA, en las primeras fases de R1 antes de cambiar a RL.
Si bien señalé los inconvenientes obvios de depender de un rival de ChatGPT de China en este momento, no hay duda de que DeepSeek merece atención.
Como mínimo, las innovaciones que desarrollaron los investigadores de DeepSeek se pueden copiar en otros lugares para lograr avances similares. Después de todo, las primeras versiones de DeepSeek mostraron que la startup china podría haber copiado el trabajo de desarrollo de ChatGPT. Ya sea IA u otra cosa, las innovaciones tecnológicas siempre serán robadas y adaptadas.
Piénselo: a DeepSeek se le ocurrió una forma más eficiente de entrenar la IA utilizando solo unas 50.000 GPU, 10.000 de las cuales eran GPU NVIDIA compradas antes de las restricciones a las exportaciones de EE. UU. Comparativamente, empresas como OpenAI, Google y Anthropic operan con más de 500.000 GPU cada una, por VentureBeat.
Me imagino que los investigadores de estas empresas ahora están compitiendo para ver cómo y si pueden replicar el éxito de DeepSeek R1. También me imagino que encontrarán formas de hacerlo.
Con tanta computación y recursos a disposición de OpenAI, Google, Meta y Anthropic, pronto serán posibles avances similares a R1 además de lo que ya está disponible en los modelos de IA.
Además, si bien el mercado se vio afectado por las noticias sobre la IA de DeepSeek en China, no creo que el hardware, la potencia informática y la energía no importen en el futuro del desarrollo de la IA. Nuevamente, combine las innovaciones de DeepSeek con, digamos, un fondo de 500 mil millones de dólares y acceso a tarjetas gráficas de alta tecnología NVIDIA, y podría obtener las primeras fases de AGI.
Una vez que se empleen métodos similares a DeepSeek R1 para el desarrollo de ChatGPT y Gemini, los costos del acceso avanzado a la IA probablemente disminuirán para los usuarios premium. Esta sería una victoria clave para los consumidores.
Las empresas occidentales de IA no podrán mantener los costos altos y competir con DeepSeek R1 y sus sucesores. Algunos desarrolladores siempre elegirán los modelos más baratos a pesar del país de origen de la IA y el sesgo de entrenamiento. Como recordatorio, los modelos de DeepSeek mostrarán un sesgo hacia China. Este sigue siendo un software que debe cumplir con las leyes de censura locales.
Señalaré que China no se quedará de brazos cruzados. Estas son victorias tempranas. DeepSeek no está solo, ya que ByteDance también lanzó un chatbot de primer nivel. Se invertirán miles de millones de dólares en el desarrollo de la IA en el país para computación y energía. Recuerde, no todo lo que viene de China puede tomarse al pie de la letra. No está claro si los costos de entrenar DeepSeek son reales. La transparencia sólo funciona hasta cierto punto.
Afortunadamente, debido a que DeepSeek es de código abierto, otros pronto podrán ver si el entrenamiento similar al R1 se puede realizar con éxito en otros lugares.
VentureBeat hace un gran trabajo explicando las complejidades del desarrollo de DeepSeek R1 en este enlace. El documento técnico de DeepSeek que acompaña al lanzamiento de R1 el lunes se puede encontrar en GitHub.
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