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Cómo ChatGPT escaneó 170.000 líneas de código en segundos, ahorrándome horas de trabajo

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MR.Cole_Photographer/Getty Images

¿No está seguro de cómo aplicar mejor la inteligencia artificial (IA) a sus necesidades únicas y especializadas? Has venido al lugar correcto. Repasaremos cómo puedes usar una herramienta como ChatGPT para resolver problemas complejos rápidamente, siempre y cuando tengas las indicaciones correctas y un toque de escepticismo.

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Primero, una breve madriguera de conejo impresa en 3D.

Nuestro contexto para esta lección es la impresión 3D. Una prueba especial en impresión 3D llamada 3DBenchy verifica el rendimiento de la impresora ayudando a los usuarios a probar la velocidad y varias medidas de calidad de impresión, y a la mayoría de las impresoras les toma una o dos horas imprimir.

Recientemente probé una nueva impresora que se supone que es más rápida que muchas otras. En esta impresora, Benchy tardó 42 minutos, mientras que en otras impresoras 3D del Fab Lab tardó entre 60 y 70 minutos. Pero aquí está la cuestión: la versión de prueba proporcionada por la empresa que fabrica la impresora tardó 16 minutos. Esa es una gran diferencia.

Además: Asana lanza una herramienta sin código para diseñar agentes de IA, también conocidos como sus nuevos ‘compañeros de equipo’

Las impresoras 3D se controlan con código G, un programa generado a medida mediante una herramienta llamada cortadora que controla cómo la impresora mueve su cabezal de impresión y su plataforma de impresión, se calienta y alimenta y retrae el filamento fundido.

El código G precortado proporcionado por la fábrica para la impresora que estaba probando dio como resultado una impresión de 16 minutos. El código G que generé usando la cortadora de la compañía resultó en una impresión de 42 minutos. Quería saber por qué.

Lamentablemente, nadie del equipo de soporte de la empresa pudo responder mi pregunta. A pesar de numerosos intentos, no pude obtener una respuesta sobre qué configuración de la cortadora cambiar para que el código G que produje usando su cortadora funcione tan bien como el código G generado usando su cortadora.

Además: Cómo usar ChatGPT para escribir código: qué hace bien y qué no

Después de muchas búsquedas en la web y lectura de publicaciones frustradas en Reddit, quedó claro que otros clientes tenían el mismo problema. He aquí una máquina capaz de más del doble de rendimiento, pero ninguno de nosotros pudo reproducir ese rendimiento con éxito.

¿Puede la IA ayudar?

Aquí es donde ChatGPT entra en escena. El código G consta de miles de líneas que se ven así:

G1 X122.473 Y140.422 E4.23368
G1 X122.222 Y140.6 E4.24443
G0 F14400 X122.703 Y140.773
G1 F3600 X122.117 Y141.251 E4.27083
G1 X121.767 Y141.66 E4.28963
G1 X121.415 Y142.139 E4.31039
G1 X121.105 Y142.641 E4.33099

Juntos, ambos archivos de código G de Benchy tenían más de 170.000 líneas de código. No tenía intención de pasar un sábado por la tarde revisando esas cosas manualmente. Pero pensé que tal vez la IA podría ayudar.

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Tenía el código G que generé usando la cortadora. También pude exportar y guardar el código G proporcionado por la fábrica. Usando ChatGPT Plus, introduje ambos archivos en la IA.

Comencé confirmando que ChatGPT podía leer los archivos. Después de cargar cada archivo, pregunté:

¿Puedes leer esto?

ChatGPT confirmó y afirmó: “Puedo leer el contenido del archivo. Parece ser un archivo de código G, normalmente utilizado para controlar impresoras 3D”. Ese fue un buen comienzo.

Para asegurarnos de que tuviéramos claro qué archivo era cuál, le di a ChatGPT algunas etiquetas para los archivos:

Llamemos al primer archivo cargado “impresión normal” y al segundo archivo cargado “impresión rápida”. ¿Bueno?

La IA estuvo de acuerdo, entonces le dije:

Describe en qué se diferencian los archivos.

Aparte de nombrar uno de los archivos como “impresión rápida”, no le di a ChatGPT ninguna indicación de lo que estaba buscando. Aun así, el robot identificó que una impresión tenía velocidades de impresión más altas, aunque la configuración de temperatura era la misma.

Luego le pregunté a la IA:

¿Por qué la “impresión rápida” es mucho más rápida?

En ese momento, ChatGPT empezó a molestarme. En lugar de darme detalles del código que proporcioné, especuló. La IA utilizó frases que contenían “probable”, “puede” y “podría” para describir por qué la impresión fue más rápida.

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Pero le había proporcionado archivos de código G que describían exactamente lo que estaba haciendo la impresora, por lo que quería una respuesta exacta sobre lo que estaba haciendo la impresora. Como suele ser el caso con ChatGPT, la conversación fue muy parecida a hablar con un brillante estudiante de posgrado que es algo terco y poco cooperativo.

Por qué la indicación correcta marca la diferencia

Finalmente llegué a este mensaje, que desveló respuestas viables:

El código G proporcionado en ambos archivos es lo único diferente en estas impresiones. Utilizando únicamente el código G proporcionado como comparación, ¿qué configuración de segmentación sería diferente? No especule sobre cuáles podrían ser otras configuraciones. Base su análisis únicamente en el código proporcionado.

ChatGPT identificó tres factores clave:

  • El código G de impresión normal muestra velocidades de avance normalmente entre 2400 mm/min y 3400 mm/min. El código G de impresión rápida muestra velocidades de avance mucho más altas, con algunos comandos que alcanzan hasta 14400 mm/min. Esta tasa supone un aumento significativo de la velocidad, lo que contribuye directamente a la reducción del tiempo de impresión.
  • En comparación con una altura de capa de 0,2 mm para la impresión normal, la impresión rápida establece la altura de la capa en 0,25 mm, lo que reduce la cantidad de capas necesarias para completar la impresión.
  • El código G de impresión rápida incluye configuraciones de aceleración mucho más agresivas, lo que permite a la impresora alcanzar velocidades más altas más rápido y mantenerlas, lo que contribuye a una impresión más rápida.

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Ese resultado fue interesante. Sin embargo, quería saber si la empresa optimizó manualmente el código G o lo generó directamente en la cortadora. Entonces, le pregunté a ChatGPT:

¿Puedes saber si la impresión rápida ha sido codificada a mano o generada por una cortadora? Quizás busque comandos inconsistentes o comentarios no estándar.

La IA respondió con tres consideraciones interesantes:

  • Las variaciones en los comandos del código G, como cambios en las velocidades de avance, cambios entre diferentes comandos de movimiento y alteraciones en otros parámetros, son típicas del código generado por la cortadora. Estos cambios están diseñados para optimizar el proceso de impresión y son consistentes con el comportamiento de una cortadora.
  • Si el código G estuviera codificado a mano, esperaríamos ver patrones más irregulares e impredecibles, pero estas transiciones siguen una secuencia lógica, característica del proceso de optimización de un segmentador.
  • Por lo tanto, la presencia de estos comandos no indica codificación manual; más bien, respalda la conclusión de que este código G fue generado por una segmentación.

Lo que me dicen estos resultados es que probablemente sea posible que los usuarios modifiquen la configuración de su segmentación para obtener un rendimiento similar.

Algunas reflexiones de los comentarios.

Hemos tenido algunos comentarios muy activos para este artículo. En su mayor parte, entré y respondí preguntas a medida que surgían. Te animo a visitar los comentarios para participar y leer lo que otros lectores tienen que decir sobre este tema.

Además: ¿Tiene un problema de Windows que simplemente no puede solucionar? Pruebe este truco definitivo para solucionar problemas

Aquí hay una lista rápida de algunos pensamientos que inspiraron los comentarios:

  • No es necesario utilizar IA para resolver estos problemas. Pero puede resultar instructivo ver cómo la IA resuelve muchas categorías de problemas diferentes, por lo que le recomiendo que utilice chatbots, aunque sólo sea para ver qué pueden hacer. Entonces, tendrás una herramienta para uso futuro.
  • Generalmente uso ChatGPT Plus para estas pruebas. La versión gratuita puede hacer parte del trabajo, pero debido a que limita el uso después de demasiada interacción, si quiero terminar un artículo a tiempo, necesito tener acceso completo al chatbot.
  • Cuando intento obtener una respuesta de un chatbot, normalmente lo considero un estudiante o empleado talentoso. A veces, incluso uso “por favor” y “gracias” para mantener el tono de la conversación. Pero como cualquiera con quien hable podría distraerse o negarse obstinadamente a entender su punto, siga intentándolo, cambie sus preguntas, haga preguntas de diferentes maneras y aclare, incluso cuando crea que lo que está aclarando debería ser obvio.
  • Usar IA puede resultar perezoso, claro. Pero también pueden ahorrar tiempo. Casi todo lo que puedes hacer con herramientas eléctricas en un taller, también puedes hacerlo con herramientas manuales. A veces quieres centrarte en el arte. A veces, solo quieres terminar para tener tiempo de dormir lo suficiente esa noche. Nunca dude en utilizar una herramienta si puede ayudarle. Pero tenga en cuenta que si el resultado de su trabajo excluye específicamente el uso de esas herramientas (por ejemplo, nunca usamos IA para escribir nuestros artículos aquí en ZDNET), entonces no use la herramienta.
  • Definitivamente ten cuidado con lo que subes a la IA. No todo es compañía o confidencial. Pero algunas cosas sí lo son. La mayor parte de lo que subo son mis propios datos o, como en este caso, algo que ya está publicado abiertamente.

No siempre tengo la oportunidad de responder a los comentarios, pero lo intento. A veces, la gente publica días, semanas o incluso meses después de que los artículos aparecen y yo pasé a otros artículos. Pero siempre agradezco los comentarios de los lectores. Debido a que la mayoría de los lectores de ZDNET son profesionales, los comentarios suelen estar llenos de información útil (aunque a veces dolorosa de leer). He aprendido mucho de los comentarios de ZDNET y estoy seguro de que usted también lo hará.

¿Qué hemos aprendido?

Hemos aprendido que ChatGPT entiende el código G. Esto no es sorprendente porque, en mis primeras pruebas, aprendimos que ChatGPT tiene un dominio bastante bueno incluso de los lenguajes de programación más oscuros.

También aprendimos que ChatGPT puede examinar y comparar más de 170.000 líneas de instrucciones de máquina y llegar a conclusiones prácticas en segundos.

Además: la nueva herramienta de Perplexity AI hace que investigar el mercado de valores sea “encantador”. Así es como

Finalmente, aprendimos que podemos usar IA como ChatGPT para explorar problemas complejos desde varios ángulos. ChatGPT no solo explicó la gran diferencia de velocidad entre los dos archivos, sino que también pudo validar si el archivo proporcionado de fábrica había sido modificado manualmente o no.

En conclusión, no aceptes lo que te dice la IA como una verdad absoluta. No tomes decisiones críticas basadas en sus respuestas. Y recuerda que a veces tendrás que negociar con la IA antes de que esté dispuesta a darte respuestas útiles.

Esta prueba es otro caso más en el que pude recurrir a la IA y encontrar una respuesta para una pregunta muy específica de mí sin necesidad de codificar en minutos.

Si tiene una pregunta que requiere mucho texto o análisis numérico, considere ejecutarla mediante ChatGPT o una de las otras IA. Es posible que obtenga una respuesta útil en minutos.

Además: probé 7 detectores de contenido de IA: están mejorando dramáticamente en la identificación de plagio

Escribir este artículo sobre el problema me llevó algunas horas. El proceso de análisis real, de principio a fin, me llevó menos de 10 minutos. Esa es una gran productividad allí mismo.


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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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