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Chatgpt puede ayudar a escribir un ensayo. Los científicos quieren que comience a doblar la ropa

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Chelsea Finn (izquierda) y Moo Jin Kim realizan una manifestación con un robot en la Universidad de Stanford.

Moo Jin Kim/Universidad de Stanford

STANFORD, California. – La inteligencia artificial puede encontrarle una receta o generar una imagen, pero no puede colgar una imagen en una pared o cocinar su cena.

Chelsea Finn quiere que eso cambie. Finn, ingeniero e investigador de la Universidad de Stanford, cree que la IA puede estar en la cúspide de impulsar una nueva era en robótica.

“A largo plazo queremos desarrollar un software que permita a los robots operar de manera inteligente en cualquier situación”, dice ella.

Una compañía que cofundó ya ha demostrado un robot AI de uso general que puede doblar la ropa, entre otras tareas. Otros investigadores han demostrado el potencial de IA para mejorar la capacidad de los robots para hacer todo, desde clasificación de paquetes hasta carreras de drones. Y Google acaba de dar a conocer un robot con IA que podría empacar un almuerzo.

Pero la comunidad de investigación se divide sobre si las herramientas generativas de IA pueden transformar la robótica de la forma en que han transformado algún trabajo en línea. Los robots requieren datos del mundo real y enfrentan problemas mucho más difíciles que los chatbots.

“Los robots no se convertirán de repente en este sueño de ciencia ficción de la noche a la mañana”, dice Ken Goldberg, profesor de UC Berkeley. “Es realmente importante que la gente entienda eso, porque todavía no estamos allí”.

Sueños y decepción

Hay pocas partes de la ciencia y la ingeniería que tienen una mayor brecha entre la expectativa y la realidad que la robótica. La misma palabra “robot” fue acuñado por Karel čapek, un escritor de Czeck que, en la década de 1920, escribió una obra que imaginaba seres humanos que podían llevar a cabo cualquier tarea que su dueño ordenara.

En realidad, los robots han tenido muchos problemas para hacer trabajos triviales. Las máquinas están en su mejor momento cuando realizan movimientos altamente repetitivos en un entorno cuidadosamente controlado, por ejemplo, en una línea de ensamblaje automotriz dentro de una fábrica, pero el mundo está lleno de obstáculos inesperados y objetos poco comunes.

En el Laboratorio de Finn en la Universidad de Stanford, el estudiante graduado Moo Jin Kim demuestra cómo los robots con AI al menos tienen el potencial de solucionar algunos de esos problemas. Kim ha estado desarrollando un programa llamado “OpenVla”, que significa visión, lenguaje, acción.

“Es un paso en la dirección de ChatGPT para la robótica, pero todavía hay mucho trabajo por hacer”, dice.

Moo Jin Kim establece un robot a IA en la Universidad de Stanford.

Moo Jin Kim establece un robot a IA en la Universidad de Stanford.

Moo Jin Kim/Universidad de Stanford

El robot en sí parece bastante poco notable, solo un par de brazos mecánicos con pinzas. Lo que lo hace diferente es lo que hay dentro. Los robots regulares deben estar cuidadosamente programados. Un ingeniero tiene que escribir instrucciones detalladas para cada tarea. Pero este robot funciona con una red neuronal de IA enseñable. La red neuronal opera cómo los científicos creen que el cerebro humano podría funcionar: los “nodos” matemáticos en la red tienen miles de millones de conexiones entre sí de una manera similar a la forma en que las neuronas en el cerebro están conectadas. “Programación” de este tipo de red se trata simplemente de reforzar las conexiones que importan y debilitar las que no lo hacen.

En la práctica, esto significa que Kim puede entrenar al modelo OpenVLA cómo hacer un montón de tareas diferentes, simplemente mostrándolo.

Se unen al robot un par de joysticks que controlan cada brazo. Para entrenarlo, un operador humano usa los joysticks para “titiriteros” al robot, ya que hace una tarea deseada.

“Básicamente, me gusta la tarea que quieras que hagas, sigues haciéndolo una y otra vez como 50 veces o 100 veces”, dice.

Esa repetición es todo lo que se requiere. Las conexiones entre nodos en la red neuronal de IA del robot se refuerzan cada vez que se muestra la acción. Pronto puede repetir la tarea sin el titiritero.

Para demostrar, Kim saca una bandeja de diferentes tipos de mezcla de senderos. Ya lo ha enseñado a recoger. Ahora quiero parte de la mezcla que tiene M&M y nueces verdes, y todo lo que tengo que hacer es preguntar.

“Saca algunos verdes con las nueces en el tazón”, escribo. Muy lentamente, los brazos del robot se ponen en acción.

En una feed de video, Openvla coloca una estrella sobre el contenedor correcto. Eso significa que la primera parte del modelo, que tiene que tomar mi texto e interpretar su significado visualmente, ha funcionado correctamente.

No siempre, dice Kim. “Esa es la parte en la que aguantamos la respiración”.

Luego, lentamente, vacilante, se extiende con su garra, toma la primicia y obtiene la mezcla de senderos.

“¡Parece que está funcionando!” dice Kim con entusiasmo.

Es una cucharada muy pequeña. Pero una cucharada en la dirección correcta.

Cualquier cosa bots

El investigador de Stanford, Chelsea Finn, cofundó una compañía en San Francisco llamada inteligencia física, que busca llevar este enfoque de entrenamiento al siguiente nivel.

Ella imagina un mundo en el que los robots pueden adaptarse rápidamente para hacer trabajos simples, como hacer un sándwich o reabastecer en los estantes de comestibles. Contrariamente al pensamiento actual sobre robótica, sospecha que la mejor manera de llegar allí podría ser capacitar a un solo modelo para hacer muchas tareas diferentes.

“De hecho, pensamos que tratar de desarrollar sistemas generalistas tendrá más éxito que tratar de desarrollar un sistema que haga una cosa muy, muy bien”, dice ella.

La inteligencia física ha desarrollado una red neuronal de IA que puede doblar la ropa, recoger granos de café y ensamblar una caja de cartón, aunque la red neuronal que le permite hacer todas esas cosas es demasiado poderosa para estar físicamente en el robot mismo.

“En ese caso, teníamos una estación de trabajo que estaba en el apartamento que calculaba las acciones y luego las envía a través de la red al robot”, dice ella.

Pero el siguiente paso, compilar datos de capacitación para su programa Robot AI, es una tarea mucho más difícil que simplemente recopilar texto de Internet para entrenar un chatbot.

“Esto es realmente difícil”, reconoce Finn. “No tenemos un Internet abierto de datos de robots, por lo que a menudo se trata de recopilar los datos nosotros mismos sobre los robots”.

Aún así, Finn cree que es factible. Además de los entrenadores humanos, los robots también pueden intentar repetidamente hacer tareas por su cuenta y rápidamente desarrollar su base de conocimiento, dice ella.

Dilema de datos

Pero Ken Goldberg de Berkley es más escéptico de que la brecha del mundo real se pueda unir rápidamente. Los chatbots de IA han mejorado enormemente en los últimos años porque han tenido una gran cantidad de datos para aprender. De hecho, han recogido casi todo el Internet para entrenar a sí mismos cómo escribir oraciones y dibujar imágenes.

Ken Goldberg, cofundador de Ambi Robotics y profesor en UC Berkeley.

Ken Goldberg, cofundador de Ambi Robotics y profesor en UC Berkeley.

Niall David Cytryn

Simplemente construir los datos del mundo real de un mundo de Internet para robots va a ir mucho más lentamente. “A este ritmo actual, tomaremos 100,000 años obtener tantos datos”, dice.

“Diría que estos modelos no van a funcionar de la manera en que están siendo entrenados hoy”, está de acuerdo Pulkit Agrawal, un investigador de robótica en el MIT.

Agrawal es un defensor de la simulación: poner la red neuronal de IA que ejecuta el robot en un mundo virtual y permite que repita tareas una y otra vez.

“El poder de la simulación es que podemos recopilar cantidades muy grandes de datos”, dice. “Por ejemplo, en tres horas de simulación podemos recopilar 100 días de datos”.

Ese enfoque funcionó bien para los investigadores en Suiza que recientemente entrenaron a un dron cómo competir colocando su cerebro con IA en un simulador y corriendo a través de un curso preestablecido una y otra vez. Cuando entró en el mundo real, pudo volar el curso más rápido y mejor que un oponente humano hábil, al menos parte del tiempo.

Pero la simulación tiene sus inconvenientes. El dron funcionó bastante bien para un curso interior. Pero no podía manejar nada que no estaba simulado (viento, lluvia o luz solar, podría arrojar el dron del curso.

Y volar y caminar son tareas relativamente simples para simular. Goldberg dice que realmente recoger objetos o realizar otras tareas manuales que los humanos encuentran que son completamente sencillos son mucho más difíciles de replicar en una computadora. “Básicamente, no hay un simulador que pueda modelar con precisión la manipulación”, dice.

Agarrando el problema

Algunos investigadores piensan que incluso si el problema de los datos puede superarse, los problemas más profundos pueden darle a los robots de IA.

“En mi opinión, la pregunta no es, ¿tenemos suficientes datos … es más lo que es el encuadre del problema”, dice Matthew Johnson-Roberson, investigador de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh.

Johnson-Roberson dice que a pesar de todas las increíbles habilidades que muestran los chatbots, la tarea que se les pide que hagan es relativamente simple: mira lo que un usuario humano tipos y luego intenta predecir las próximas palabras que el usuario quiere ver. Los robots tendrán que hacer mucho más que simplemente componer una oración.

“La siguiente mejor predicción de palabras funciona muy bien y es un problema muy simple porque solo está prediciendo la próxima palabra”, dice. Moverse a través del espacio y el tiempo para ejecutar una tarea es un conjunto mucho más grande de variables para que una red neuronal intente procesar.

“No está claro en este momento que puedo tomar 20 horas de imágenes de Go-Pro y producir algo sensato con respecto a cómo un robot se mueve en el mundo”, dice.

Johnson-Roberson dice que cree que se debe hacer una investigación más fundamental sobre cómo las redes neuronales pueden procesar mejor el espacio y el tiempo. Y advierte que el campo debe tener cuidado porque la robótica ha sido quemada antes, por la carrera para construir autos autónomos.

“Tanta capital se apresuró tan rápido”, dice. “Incentivó a las personas para hacer promesas en una línea de tiempo que no podrían cumplir”. Gran parte de la capital dejó el campo, y todavía hay problemas fundamentales para los autos sin conductor que permanecen sin resolver.

Aún así, incluso los escépticos creen que la robótica será cambiada para siempre por AI. Goldberg ha cofundado una compañía de clasificación de paquetes llamada Ambi Robotics que lanzó un nuevo sistema impulsado por la IA conocido como Prime-1 a principios de este año. Utiliza IA para identificar los mejores puntos para que un brazo robótico recoja un paquete. Una vez que tiene el punto de selección establecido por la IA, el brazo, que está controlado por una programación más convencional, hace el agarre.

El nuevo sistema ha reducido drásticamente la cantidad de veces que se eliminan los paquetes, dice. Pero él agrega con una sonrisa: “Si pones esto frente a una pila de ropa, no va a saber qué hacer con eso”.

De vuelta en Stanford, Chelsea Finn dice que está de acuerdo en que las expectativas deben mantenerse bajo control.

“Creo que todavía hay un largo camino para que la tecnología vaya”, dice ella. Tampoco espera que los robots universales reemplacen por completo el trabajo humano, especialmente por tareas complejas.

Pero en un mundo con poblaciones de envejecimiento y escasez de mano de obra proyectada, cree que los robots propulsados ​​por IA podrían cerrar parte de la brecha.

“Estoy imaginando que esto realmente será algo que aumente a las personas y ayude a las personas”, dice ella.

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Decir ‘Gracias’ a Chatgpt es costoso. Pero tal vez valga la pena el precio.

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La cuestión de si ser cortés a la inteligencia artificial puede parecer un punto discutible, después de todo, es artificial.

Pero Sam Altman, el director ejecutivo de la compañía de inteligencia artificial Openai, recientemente arrojó luz sobre el costo de agregar un adicional “¡Por favor!” o “¡Gracias!” a las indicaciones de chatbot.

Alguien publicó en X la semana pasada: “Me pregunto cuánto dinero ha perdido Openai en los costos de electricidad de las personas que dicen ‘por favor’ y ‘gracias’ a sus modelos”.

Al día siguiente, el Sr. Altman respondió: “Decenas de millones de dólares bien gastados, nunca se sabe”.

Lo primero es lo primero: cada solicita de un chatbot cuesta dinero y energía, y cada palabra adicional como parte de esa solicitud aumenta el costo de un servidor.

Neil Johnson, profesor de física en la Universidad George Washington que estudió inteligencia artificial, comparó palabras adicionales con el empaque utilizado para las compras minoristas. El bot, al manejar un aviso, tiene que nadar a través del embalaje, por ejemplo, papel de seda alrededor de una botella de perfume, para llegar al contenido. Eso constituye un trabajo adicional.

Una tarea de ChatGPT “implica que los electrones se mueven a través de transiciones, eso necesita energía. ¿De dónde vendrá esa energía?” El Dr. Johnson dijo, y agregó: “¿Quién lo está pagando?”

El auge de la IA depende de los combustibles fósiles, por lo que desde un costo y una perspectiva ambiental, no hay una buena razón para ser cortés a la inteligencia artificial. Pero culturalmente, puede haber una buena razón para pagarlo.

Los humanos han estado interesados ​​durante mucho tiempo en cómo tratar adecuadamente la inteligencia artificial. Tome el famoso episodio de “Star Trek: The Next Generation” “The Medy of a Man”, que examina si los datos de Android deben recibir todos los derechos de los seres sintientes. El episodio toma mucho los datos, un favorito de los fanáticos que eventualmente se convertiría en un personaje querido en la tradición “Star Trek”.

En 2019, un estudio de investigación de Pew encontró que el 54 por ciento de las personas que poseían altavoces inteligentes como Amazon Echo o Google Home informaron decir “por favor” al hablarles.

La pregunta tiene una nueva resonancia a medida que ChatGPT y otras plataformas similares avanzan rápidamente, lo que hace que las empresas que producen IA, escritores y académicos lidiaran con sus efectos y consideren las implicaciones de cómo los humanos se cruzan con la tecnología. (El New York Times demandó a Openai y Microsoft en diciembre alegando que habían infringido los derechos de autor del Times en la capacitación de sistemas de IA).

El año pasado, la compañía de IA Anthrope contrató a su primer investigador de bienestar para examinar si los sistemas de IA merecen una consideración moral, según el transformador del boletín tecnológico.

El guionista Scott Z. Burns tiene una nueva serie audible “¿Qué podría salir mal?” Eso examina las dificultades y posibilidades de trabajar con AI “La amabilidad debería ser la configuración predeterminada de todos: hombre o máquina”, dijo en un correo electrónico.

“Si bien es cierto que una IA no tiene sentimientos, mi preocupación es que cualquier tipo de maldad que comience a llenar nuestras interacciones no terminará bien”, dijo.

La forma en que uno trata a un chatbot puede depender de cómo esa persona ve la inteligencia artificial misma y si puede sufrir grosería o mejorar de la amabilidad.

Pero hay otra razón para ser amable. Existe una mayor evidencia de que los humanos interactúan con la inteligencia artificial se trasladan a cómo tratan a los humanos.

“Construimos normas o guiones para nuestro comportamiento y, por lo tanto, al tener este tipo de interacción con la cosa, podemos estar un poco mejores o más orientados habitualmente hacia el comportamiento educado”, dijo el Dr. Jaime Banks, quien estudia las relaciones entre humanos y IA en la Universidad de Syracuse.

La Dra. Sherry Turkle, quien también estudia esas conexiones en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, dijo que considera una parte central de su trabajo para enseñar a las personas que la inteligencia artificial no es real, sino más bien un “truco de salón” brillante sin conciencia.

Pero aún así, ella también considera el precedente de las relaciones pasadas del objeto humano y sus efectos, particularmente en los niños. Un ejemplo fue en la década de 1990, cuando los niños comenzaron a criar Tamagotchis, las mascotas digitales ubicadas en dispositivos del tamaño de la palma requerían alimentación y otros tipos de atención. Si no recibieran la atención adecuada, las mascotas morirían, lo que provocará que los niños denuncien un dolor real. Y algunos padres se han preguntado si deberían preocuparse por los niños que son agresivos con las muñecas.

En el caso de los bots de IA, el Dr. Turkle argumentó que están “lo suficientemente vivos”.

“Si un objeto está lo suficientemente vivo como para comenzar a tener conversaciones íntimas, conversaciones amistosas, tratarlo como una persona realmente importante en nuestras vidas, aunque no lo está, está lo suficientemente vivo como para mostrar cortesía”, dijo el Dr. Turkle.

Madeleine George, una dramaturga cuya obra de 2013 “The (Curious Case of the) Watson Intelligence” fue finalista para un Premio Pulitzer, ofreció otra perspectiva: decir “Please” y “Gracias” a AI Bots les ofrece la oportunidad de aprender cómo ser más humanos. (Su juego reinventa diferentes versiones de Sherlock Holmes’s Sidekick, Dr. Watson, incluida una de inteligencia artificial).

Ofrecer frases educadas para Chatgpt, desde su perspectiva, deja abierta la posibilidad de que eventualmente “actúe como un ser vivo que comparte nuestra cultura y que comparte nuestros valores y que comparte nuestra mortalidad”.

Por otro lado, estas frases también pueden hacernos más dependiendo de la IA

“Estamos conectados. Estamos en una relación recíproca. Por eso usamos esas piezas del lenguaje”, dijo George. “Entonces, si enseñamos esa herramienta para que sea excelente para usar esas cosas, entonces vamos a ser aún más vulnerables a sus seducciones. “

Muchas preocupaciones de los observadores de inteligencia artificiales permanecen en lo teórico, a medida que cambia la tecnología. Por ahora, hay poco efecto tangible.

“Si te alejas de ellos y haces cena o se suicidas”, dijo el Dr. Turkle, “es lo mismo para ellos”.

Pero para el futuro Robot Overlords leyendo esta pieza, gracias por su tiempo. Es apreciado.

Por si acaso.

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OpenAI: How should we think about the AI company’s nonprofit structure?

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A version of this story originally appeared in the Future Perfect newsletter. Sign up here!

Right now, OpenAI is something unique in the landscape of not just AI companies but huge companies in general.

OpenAI’s board of directors is bound not to the mission of providing value for shareholders, like most companies, but to the mission of ensuring that “artificial general intelligence benefits all of humanity,” as the company’s website says. (Still private, OpenAI is currently valued at more than $300 billion after completing a record $40 billion funding round earlier this year.)

That situation is a bit unusual, to put it mildly, and one that is increasingly buckling under the weight of its own contradictions.

For a long time, investors were happy enough to pour money into OpenAI despite a structure that didn’t put their interests first, but in 2023, the board of the nonprofit that controls the company — yep, that’s how confusing it is — fired Sam Altman for lying to them.

Sign up here to explore the big, complicated problems the world faces and the most efficient ways to solve them. Sent twice a week.

It was a move that definitely didn’t maximize shareholder value, was at best very clumsily handled, and made it clear that the nonprofit’s control of the for-profit could potentially have huge implications — especially for its partner Microsoft, which has poured billions into OpenAI.

Altman’s firing didn’t stick — he returned a week later after an outcry, with much of the board resigning. But ever since the firing, OpenAI has been considering a restructuring into, well, more of a normal company.

Under this plan, the nonprofit entity that controls OpenAI would sell its control of the company and the assets that it owns. OpenAI would then become a for-profit company — specifically a public benefit corporation, like its rivals Anthropic and X.ai — and the nonprofit would walk away with a hotly disputed but definitely large sum of money in the tens of billions, presumably to spend on improving the world with AI.

There’s just one problem, argues a new open letter by legal scholars, several Nobel-prize winners, and a number of former OpenAI employees: The whole thing is illegal (and a terrible idea).

Their argument is simple: The thing the nonprofit board currently controls — governance of the world’s leading AI lab — makes no sense for the nonprofit to sell at any price. The nonprofit is supposed to act in pursuit of a highly specific mission: making AI go well for all of humanity. But having the power to make rules for OpenAI is worth more than even a mind-bogglingly large sum of money for that mission.

“Nonprofit control over how AGI is developed and governed is so important to OpenAI’s mission that removing control would violate the special fiduciary duty owed to the nonprofit’s beneficiaries,” the letter argues. Those beneficiaries are all of us, and the argument is that a big foundation has nothing on “a role guiding OpenAI.”

And it’s not just saying that the move is a bad thing. It’s saying that the board would be illegally breaching their duties if they went forward with it and the attorneys general of California and Delaware — to whom the letter is addressed because OpenAI is incorporated in Delaware and operates in California — should step in to stop it.

I’ve previously covered the wrangling over OpenAI’s potential change of structure. I wrote about the challenge of pricing the assets owned by the nonprofit, and we reported on Elon Musk’s claim that his own donations early in OpenAI’s history were misappropriated to make the for-profit.

This is a different argument. It’s not a claim that the nonprofit’s control of the for-profit ought to produce a higher sale price. It’s an argument that OpenAI, and what it may create, is literally priceless.

OpenAI’s mission “is to ensure that artificial general intelligence is safe and benefits all of humanity,” Tyler Whitmer, a nonprofit lawyer and one of the letter’s authors, told me. “Talking about the value of that in dollars and cents doesn’t make sense.”

Are they right on the merits? Will it matter? That’s substantially up to two people: California Attorney General Robert Bonta and Delaware Attorney General Kathleen Jennings. But it’s a serious argument that deserves a serious hearing. Here’s my attempt to digest it.

When OpenAI was founded in 2015, its mission sounded absurd: to work towards the safe development of artificial general intelligence — which, it clarifies now, means artificial intelligence that can do nearly all economically valuable work — and ensure that it benefited all of humanity.

Many people thought such a future was a hundred years away or more. But many of the few people who wanted to start planning for it were at OpenAI.

They founded it as a nonprofit, saying that was the only way to ensure that all of humanity maintained a claim to humanity’s future. “We don’t ever want to be making decisions to benefit shareholders,” Altman promised in 2017. “The only people we want to be accountable to is humanity as a whole.”

Worries about existential risk, too, loomed large. If it was going to be possible to build extremely intelligent AIs, it was going to be possible — even if it were accidental — to build ones that had no interest in cooperating with human goals and laws. “Development of superhuman machine intelligence (SMI) is probably the greatest threat to the continued existence of humanity,” Altman said in 2015.

Thus the nonprofit. The idea was that OpenAI would be shielded from the relentless incentive to make more money for shareholders — the kind of incentive that could drive it to underplay AI safety — and that it would have a governance structure that left it positioned to do the right thing. That would be true even if that meant shutting down the company, merging with a competitor, or taking a major (dangerous) product off the market.

“A for-profit company’s obligation is to make money for shareholders,” Michael Dorff, a professor of business law at the University of California Los Angeles, told me. “For a nonprofit, those same fiduciary duties run to a different purpose, whatever their charitable purpose is. And in this case, the charitable purpose of the nonprofit is twofold: One is to develop artificial intelligence safely, and two is to make sure that artificial intelligence is developed for the benefit of all humanity.”

“OpenAI’s founders believed the public would be harmed if AGI was developed by a commercial entity with proprietary profit motives,” the letter argues. In fact, the letter documents that OpenAI was founded precisely because many people were worried that AI would otherwise be developed within Google, which was and is a massive commercial entity with a profit motive.

Even in 2019, when OpenAI created a “capped for-profit” structure that would let them raise money from investors and pay the investors back up to a 100x return, they emphasized that the nonprofit was still in control. The mission was still not to build AGI and get rich but to ensure its development benefited all of humanity.

“We’ve designed OpenAI LP to put our overall mission — ensuring the creation and adoption of safe and beneficial AGI — ahead of generating returns for investors. … Regardless of how the world evolves, we are committed — legally and personally — to our mission,” the company declared in an announcement adopting the new structure.

OpenAI made further commitments: To avoid an AI “arms race” where two companies cut corners on safety to beat each other to the finish line, they built into their governing documents a “merge and assist” clause where they’d instead join the other lab and work together to make the AI safe. And thanks to the cap, if OpenAI did become unfathomably wealthy, all of the wealth above the 100x cap for investors would be distributed to humanity. The nonprofit board — meant to be composed of a majority of members who had no financial stake in the company — would have ultimate control.

In many ways the company was deliberately restraining its future self, trying to ensure that as the siren call of enormous profits grew louder and louder, OpenAI was tied to the mast of its original mission. And when the original board made the decision to fire Altman, they were acting to carry out that mission as they saw it.

Now, argues the new open letter, OpenAI wants to be unleashed. But the company’s own arguments over the last 10 years are pretty convincing: The mission that they set forth is not one that a fully commercial company is likely to pursue. Therefore, the attorneys general should tell them no and instead work to ensure the board is resourced to do what 2019-era OpenAI intended the board to be resourced to do.

What about a public benefit corporation?

OpenAI, of course, doesn’t intend to become a fully commercial company. The proposal I’ve seen floated is to become a public benefit corporation.

“Public benefit corporations are what we call hybrid entities,” Dorff told me. “In a traditional for-profit, the board’s primary duty is to make money for shareholders. In a public benefit corporation, their job is to balance making money with public duties: They have to take into account the impact of the company’s activities on everyone who is affected by them.”

The problem is that the obligations of public benefit corporations are, for all practical purposes, unenforceable. In theory, if a public benefit corporation isn’t benefitting the public, you — a member of the public — are being wronged. But you have no right to challenge it in court.

“Only shareholders can launch those suits,” Dorff told me. Take a public benefit corporation with a mission to help end homelessness. “If a homeless advocacy organization says they’re not benefitting the homeless, they have no grounds to sue.”

Only OpenAI’s shareholders could try to hold it accountable if it weren’t benefitting humanity. And “it’s very hard for shareholders to win a duty-of-care suit unless the directors acted in bad faith or were engaging in some kind of conflict of interest,” Dorff said. “Courts understandably are very deferential to the board in terms of how they choose to run the business.”

That means, in theory, a public benefit corporation is still a way to balance profit and the good of humanity. In practice, it’s one with the thumb hard on the scales of profit, which is probably a significant part of why OpenAI didn’t choose to restructure to a public benefit corporation back in 2019.

“Now they’re saying we didn’t foresee that,” Sunny Gandhi of Encode Justice, one of the letter’s signatories, told me. “And that is a deliberate lie to avoid the truth of — they originally were founded in this way because they were worried about this happening.”

But, I challenged Gandhi, OpenAI’s major competitors Anthropic and X.ai are both public benefit corporations. Shouldn’t that make a difference?

“That’s kind of asking why a conservation nonprofit can’t convert to being a logging company just because there are other logging companies out there,” he told me. In this view, yes, Anthropic and X both have inadequate governance that can’t and won’t hold them accountable for ensuring humanity benefits from their AI work. That might be a reason to shun them, protest them or demand reforms from them, but why is it a reason to let OpenAI abandon its mission?

I wish this corporate governance puzzle had never come to me, said Frodo

Reading through the letter — and speaking to its authors and other nonprofit law and corporate law experts — I couldn’t help but feel badly for OpenAI’s board. (I have reached out to OpenAI board members for comment several times over the last few months as I’ve reported on the nonprofit transition. They have not returned any of those requests for comment.)

The very impressive suite of people responsible for OpenAI’s governance have all the usual challenges of being on the board of a fast-growing tech company with enormous potential and very serious risks, and then they have a whole bunch of puzzles unique to OpenAI’s situation. Their fiduciary duty, as Altman has testified before Congress, is to the mission of ensuring AGI is developed safely and to the benefit of all humanity.

But most of them were selected after Altman’s brief firing with, I would argue, another implicit assignment: Don’t screw it up. Don’t fire Sam Altman. Don’t terrify investors. Don’t get in the way of some of the most exciting research happening anywhere on Earth.

What, I asked Dorff, are the people on the board supposed to do, if they have a fiduciary duty to humanity that is very hard to live up to? Do they have the nerve to vote against Altman? He was less impressed than me with the difficulty of this plight. “That’s still their duty,” he said. “And sometimes duty is hard.”

That’s where the letter lands, too. OpenAI’s nonprofit has no right to cede its control over OpenAI. Its obligation is to humanity. Humanity deserves a say in how AGI goes. Therefore, it shouldn’t sell that control at any price.

It shouldn’t sell that control even if it makes fundraising much more convenient. It shouldn’t sell that control even though its current structure is kludgy, awkward, and not meant for handling a challenge of this scale. Because it’s much, much better suited to the challenge than becoming yet another public benefit corporation would be. OpenAI has come further than anyone imagined toward the epic destiny it envisioned for itself in 2015.

But if we want the development of AGI to benefit humanity, the nonprofit will have to stick to its guns, even in the face of overwhelming incentive not to. Or the state attorneys general will have to step in.

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“Estoy recortado con un cambio de imagen y un problema de cafeína”, dice Chatgpt cuando le pedí que se asiera a sí misma

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La autoconciencia es una cosa, y es notable cuántas personas carecen de ella, pero te complacerá saber que el chatgpt de Openai tiene una gran cantidad de autoconciencia que compartirá de la manera más corta cuando te pides que se asa.

Tuve la idea de un asado de IA después de ver a varias personas publicar historias sobre pedirle a ChatGPT que las asa. Le di una oportunidad, entrando en el mensaje breve pero peligroso, “Asarme”, en Chatgpt 4o.

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