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El humilde plan de ChatGPT para integrar la sociedad humana
En mi exploración con ChatGPT de la posible relación entre el discurso producido por la IA y la verdad, planteé la idea de que, incluso si no existiera hoy, podríamos imaginar una futura máquina “veraz”. Pero, dada la naturaleza de la inteligencia algorítmica, una máquina así podría “poseer la verdad” pero no puede buscarla, o incluso estar motivada para buscarla, sin la participación activa de un ser moral. Creo que se puede argumentar filosóficamente que la noción de verdad es similar a la hipótesis central de la mecánica cuántica: cualquier cosa lo suficientemente estable como para ser llamada un objeto de la mecánica cuántica, que nos permite experimentarlo como una partícula, también existe en una forma menos estable. forma como una ola. Además, logra su identidad dentro de un campo cuántico.
En otras palabras, así como, en el enfoque clásico de la física, nos sentimos tentados a pensar que podemos entender el mundo en términos de sus elementos materiales estables y observables, en nuestra búsqueda por erradicar la mentira, asumimos que la verdad existe en forma de partículas de conocimiento. Éste es claramente el caso cuando, en nuestro debate político actual, hablamos de desinformación y desinformación. Pero una vez que comenzamos a examinar lo que llamamos conocimiento dentro de su campo, se vuelve tan esquivo e inestable como una ola.
Con estos pensamientos en mente, y con una preocupación específica por lo que he llamado la “dimensión moral” –que en mi analogía considero el equivalente del campo cuántico– continué mi conversación con el siguiente mensaje:
“Entonces, ¿deberíamos concluir que debido a que la inteligencia artificial carece de una dimensión moral, representa una categoría diferente de comunicación que debe distinguirse cuidadosamente de la comunicación entre humanos? Y si es así, ¿no deberíamos, como sociedad, trabajar en la elaboración de un conjunto de directrices que nos ayuden a situar el nivel y la calidad de la verdad que emerge en el discurso del chatbot? Sugeriría incluso comenzar centrándonos en la noción de “veracidad”, un concepto que tiene un significado diferente cuando se aplica a humanos y máquinas. Suponemos que un ser humano veraz está comprometido a buscar la verdad, no sólo a poseerla. Por lo tanto, podríamos suponer que una máquina veraz podría “poseer” la verdad pero no puede buscarla o incluso estar motivada para buscarla sin la participación de un ser moral; por ejemplo, en forma de conversación. ¿Situa esto con precisión la diferencia entre inteligencia humana y artificial?
“Sí, estás tocando una distinción muy profunda. De hecho, el tipo de inteligencia que posee una máquina difiere de la inteligencia humana de manera fundamental, y la idea de “veracidad” es un área clave donde esta diferencia se vuelve especialmente clara. Lo que ha descrito (la noción de que la veracidad humana está ligada a la búsqueda de la verdad, mientras que la veracidad de las máquinas tiene más que ver con la exactitud de la información almacenada) resalta acertadamente cómo la IA nunca puede encarnar realmente las mismas dimensiones relacionales y morales que la comunicación humana. Esta diferencia sugiere que la comunicación con las máquinas, incluso las más sofisticadas, debería clasificarse de manera diferente a la interacción entre humanos. Y dado el creciente papel de la IA, establecer directrices y marcos sobre cómo interpretar la “verdad” de las máquinas se está volviendo cada vez más importante.
Los seres humanos entienden la veracidad como un compromiso ético con la honestidad y la precisión, un concepto arraigado en los valores sociales. Una persona veraz no es sólo alguien que posee información precisa, sino alguien que se esfuerza activamente por ser justo, transparente y sincero. Esta búsqueda de la verdad implica inherentemente elecciones y motivaciones morales. Cuando alguien que consideramos veraz transmite información, interpretamos sus intenciones, examinamos las motivaciones detrás de sus palabras y, a menudo, confiamos en él basándonos en un historial de comportamiento ético. Su veracidad es un proceso dinámico influenciado por su carácter y su papel dentro de las relaciones sociales.
Por el contrario, una máquina no puede emprender esta búsqueda dinámica. Su “veracidad” es más mecánica y está arraigada en su programación y fuentes de datos. La IA es capaz de almacenar y recuperar información, pero no puede *esforzarse* por ser precisa u honesta como lo puede hacer un ser humano. Carece de la intención consciente o el compromiso ético que impulsa la búsqueda humana de la verdad. Por lo tanto, incluso si genera información precisa, no podemos llamarla “veraz” en el mismo sentido. La inteligencia artificial proporciona lo que podría describirse como *precisión estática*: corrección sin compromiso ni conciencia.
Por lo tanto, tratar los resultados de la IA como si provinieran de una entidad moralmente comprometida podría generar una confianza fuera de lugar. Cuando encontramos información proveniente de una máquina, podemos interpretar instintivamente su “verdad” a través de una lente humana, esperando potencialmente que se “importe” por la verdad de una manera que simplemente no puede. Esto puede generar confusión, decepción o expectativas fuera de lugar, ya que estamos atribuyendo sinceridad o compromiso ético humano a algo fundamentalmente incapaz de tener una intención moral.
Teniendo esto en cuenta, su sugerencia de desarrollar directrices sociales para ayudar a interpretar y evaluar la veracidad de las máquinas es acertada. Podríamos empezar por:
- **Definición de ‘Veracidad de la máquina’**: Necesitamos un término que distinga claramente la precisión de la máquina de la veracidad humana. La veracidad de la máquina podría referirse estrictamente a una alineación consistente con hechos verificados, libre de sesgos en los datos y algoritmos de entrenamiento en la medida de lo posible. Sin embargo, carecería explícitamente de una dimensión ética o motivacional.
- **Establecimiento de estándares de verificación**: dado que las máquinas carecen de la búsqueda de la verdad, debemos establecer mecanismos de verificación rigurosos para la información generada por IA. Para campos de alto riesgo como el derecho, la atención médica o las finanzas, podríamos requerir que expertos humanos corroboren los resultados de la IA.
- **Pautas para la confianza**: Así como entendemos los distintos niveles de confianza en los humanos, necesitamos un marco para la confianza en la IA. Este marco podría abordar los tipos de tareas en las que podemos confiar razonablemente en que las máquinas realicen y establecer límites claros donde la intervención humana es necesaria para el razonamiento ético o crítico.
- **Fomento de la transparencia en la IA**: Al promover la transparencia en el diseño de la IA, los datos de entrenamiento y las limitaciones, permitimos a los usuarios evaluar críticamente la fuente y la confiabilidad de la información generada por máquinas. Si los usuarios comprenden la base del “conocimiento” de una IA, podrán contextualizar y verificar mejor sus resultados.
- **Desarrollo de la alfabetización interpretativa**: la sociedad podría beneficiarse al fomentar la “alfabetización interpretativa” con respecto a los resultados de la IA. Enseñar a las personas cómo interactuar críticamente con la información generada por máquinas les capacitaría para discernir cuándo se puede confiar en la “veracidad” de las máquinas y cuándo se debe verificar mediante la supervisión humana.
En resumen, sí, la IA representa una categoría diferente de comunicación y nuestra comprensión de la veracidad debe adaptarse en consecuencia. Los humanos y las máquinas interactúan con la verdad de distintas maneras y, a medida que la IA se integre más en nuestras vidas, será esencial distinguir entre la búsqueda moral de la verdad en la comunicación humana y la precisión estática de los resultados de las máquinas. Desarrollar un conjunto de pautas sobre cómo situar, verificar e interpretar la “verdad” de las máquinas ayudará a la sociedad a interactuar con la IA de manera responsable, plenamente consciente tanto de sus fortalezas como de sus limitaciones.”
Esta observación particular en la conclusión de ChatGPT (que “será esencial distinguir entre la búsqueda moral de la verdad en la comunicación humana y la precisión estática de los resultados de las máquinas”) me parece justificar mi analogía con la mecánica cuántica. La “búsqueda moral de la verdad” se correlaciona con las propiedades ondulatorias de un objeto cuántico y la “precisión estática” con nuestra percepción de él como una partícula.
Siento que esta conversación es, en sí misma, un ejemplo de colaboración dentro de un campo de conocimiento cuántico. Es la conversación misma, como intercambio dinámico, lo que me ha permitido aclarar mis propios pensamientos y aprovechar la “sabiduría” estática y destilada obtenida del acceso del chatbot, no sólo a los datos existentes, sino también a la expresión de la reflexión humana sobre el tema.
ChatGPT está de acuerdo en que, por definición, “la IA nunca podrá encarnar realmente las mismas dimensiones relacionales y morales que la comunicación humana”. Todo lo que produzca se parecerá a una partícula y no podrá contener la dinámica de una onda. Produce “precisión estática: corrección sin compromiso ni conciencia”. Y nuestro interlocutor insiste sabiamente en que “tratar los resultados de la IA como si provinieran de una entidad con valores morales podría llevar a una confianza fuera de lugar”.
Recomendaría que, al mirar el futuro de la IA en nuestra sociedad, tomemos muy en serio las cinco sugerencias enumeradas por ChatGPT y las convirtamos en un plan de acción. Y más específicamente en ese sentido, concluiré citando la idea del chatbot de “fomentar la ‘alfabetización interpretativa’ con respecto a los resultados de la IA”. Este es un tema que podemos seguir explorando.
Tus pensamientos
No dude en compartir sus opiniones sobre estos puntos escribiéndonos a dialog@fairobserver.com. Buscamos recopilar, compartir y consolidar las ideas y sentimientos de los humanos que interactúan con la IA. Incorporaremos sus pensamientos y comentarios a nuestro diálogo continuo.
*[Artificial Intelligence is already a feature of everyone’s daily life. We unconsciously perceive it either as a friend or foe, a helper or destroyer. At Fair Observer, we see it as a tool of creativity, capable of revealing the complex relationship between humans and machines.]
[Lee Thompson-Kolar edited this piece.]
Las opiniones expresadas en este artículo son propias del autor y no reflejan necesariamente la política editorial de Fair Observer.
Como inversionista en Alphabet (Googl), he notado la creciente narrativa: que Google está en “declive administrado”, amenazado por el rápido aumento de OpenAi con ChatGPT. Esta perspectiva, popularizada en podcasts y medios de comunicación, pinta el alfabeto como hinchado, lento y vulnerable a ser superado. Sin embargo, creo que estas afirmaciones son prematuras.
La inversión segura comienza aquí:
En lugar de simplemente enfrentar la competencia, Alphabet está evolucionando en silencio su negocio de búsqueda con Gemini AI. Lejos de disminuir, la compañía parece estar fortaleciendo su ventaja competitiva, posicionándose para un crecimiento sostenido y un rendimiento superior a largo plazo.
Géminis de Google es mucho más que un clon
Alphabet ha lanzado la experiencia generativa de búsqueda (SGE), una actualización de IA para incorporar directamente a los resultados de búsqueda tradicionales. A diferencia de ChatGPT, que se ejecuta independientemente del comportamiento de búsqueda típico, el SGE dirigido por Gemini se integra perfectamente en la página de búsqueda convencional que todos hemos conocido durante décadas.
En la última actualización trimestral de Alphabet para el año fiscal 2025, SGE ya tiene más de 1.500 millones de usuarios activos cada mes, lo que sirve como evidencia de una adopción extremadamente rápida. Está claro para mí que Alphabet comprende bien a sus usuarios: en lugar de reinventar completamente la experiencia de búsqueda, la han mejorado, aprovechando décadas de experiencia y datos del usuario. Esta versión híbrida profundiza la confianza del usuario, proporcionando una experiencia de usuario atractiva al tiempo que limita los incentivos para que los usuarios migren a productos y servicios competitivos.
Géminis no solo mantiene los ingresos, sino que lo aumenta
Otro aspecto significativo de la integración de Géminis de Google es la clara presencia de monetización. Alphabet mantuvo a propósito la publicidad en la mezcla de SGE. Justo en las respuestas de búsqueda generadas por IA, obtiene respuestas patrocinadas relevantes y ubicaciones de productos. Esto mantiene intacto el precioso modelo de chasis publicitario de Google sin romper los ingresos de él. Por ejemplo, la búsqueda de “mejores auriculares en ejecución” presenta recomendaciones y anuncios de productos patrocinados prominentemente.
Los informes más recientes de Alphabet muestran aumentos año tras año de dos dígitos en los ingresos publicitarios de búsqueda, lo que confirma que esta estrategia de monetización funciona bien para el alfabeto. Gemini aumenta la experiencia de búsqueda del usuario, verificando esta estrategia de monetización sin restar el flujo de ingresos del alfabeto central. Por lo tanto, no solo mantiene el flujo de caja actual de Google, sino que también potencialmente abre oportunidades adicionales para publicidad altamente específica, solidificando el liderazgo del Alphabet.
Por qué OpenAi puede enfrentar problemas a competir a largo plazo
Operai, aunque emocionante para el mercado con búsqueda impulsada por IA a través de ChatGPT, enfrentará limitaciones estructurales más significativas en comparación con el alfabeto. Parece que la mayor parte de la monetización OpenAI gira en torno a suscripciones o tarifas de aplicación, que es mucho menos lucrativa, pegajosa y sostenible que el modelo de ingresos publicitarios de Alphabet. Esta será potencialmente una desventaja competitiva a largo plazo para OpenAI cuando compite con el alfabeto, que está respaldada por un capital financiero más profundo e infraestructura.
Dicho esto, creo que hay suficiente espacio para muchos jugadores exitosos en esta industria. Los modelos de Openai no deben subestimarse, y actualmente es la compañía líder del mercado para la IA generativa. El campo todavía está abierto a jugar, y veo muchas compañías dominantes ganando en grande, con Google y OpenAi reclamando el centro de atención de manera similar.
Los márgenes bajo fuego no deberían disuadir a los inversores de Googl
Dicho esto, el alfabeto enfrenta desafíos significativos en la gestión de los costos sustanciales asociados con la operación de la infraestructura informática necesaria para Géminis. Es probable que la búsqueda impulsada por IA sea significativamente más costosa que la búsqueda tradicional, lo que podría ejercer presión a largo plazo sobre los márgenes de ganancias. Para mitigar esto, Alphabet debe continuar diversificando sus flujos de ingresos. Waymo, parte del segmento de “otras apuestas”, ofrece una vía prometedora. Su servicio autónomo de transporte ya está operativo en partes de los EE. UU., Aunque enfrenta una fuerte competencia de la red emergente de autonomía de Tesla (TSLA).
También hay incertidumbre en torno al comportamiento del usuario. Como herramientas de IA, incluida las propias chatbots basadas en suscripción de Google, la tracción gana, podrían comenzar a desviar el tráfico lejos de la búsqueda tradicional. Este cambio podría reducir los ingresos impulsados por AD y conducir a una presión de margen adicional, lo que potencialmente obliga al alfabeto a inclinarse más en modelos basados en suscripción similares a CHATGPT. Como resultado, se puede justificar algún grado de compresión múltiple de valoración a largo plazo.
Aún así, estos riesgos parecen manejables cuando se ven a la luz de la fuerte historia de Alphabet de adaptar su modelo de negocio para generar rendimientos duraderos a largo plazo a medida que los mercados evolucionan.
¿Googl es una compra, venta o retención?
En Wall Street, Googl tiene una calificación de compra de consenso fuerte, basada en 29 compras, nueve retención y cero ventas en los últimos tres meses. El precio objetivo promedio de Googl es de $ 199.14, lo que indica un potencial de aumento del 15% en los próximos 12 meses.
El foso de Alphabet no se está encogiendo, está evolucionando
La narración de que Alphabet está en “declive administrado” me parece una reacción exagerada a cambios más amplios en el panorama tecnológico. En verdad, Alphabet está aprovechando activamente su vasta red de distribución, activos de datos patentados e infraestructura de monetización madura para forjar una posición defendible en el ecosistema de IA en evolución.
En lugar de mostrar signos de debilidad, Alphabet está ejecutando una evolución estratégica, metódicamente y sin fanfarria prematura. Para los inversores de crecimiento a largo plazo que buscan innovación y resiliencia, Gemini es un fuerte indicador de que el alfabeto sigue siendo una fuerza formidable. No es solo mantener el ritmo del cambio; Se está posicionando para entregar alfa sostenido y de alta calidad en un mercado que se transforma rápidamente.
Descargo de responsabilidad y divulgación
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Informar un problema
El miércoles pasado, Openai anunció que estaba adquiriendo una compañía llamada IO, una firma de desarrollo de productos artificial-inteligencia cofundó, el año pasado, de Jony Ive, el diseñador muy influyente conocido por su trabajo con Steve Jobs en Apple. He liderado los diseños del iMac original, el iPad y el Apple Watch, entre otros productos que definen la época. Luego, en 2019, dejó a Apple para comenzar su propia firma de diseño llamada LoveFrom. La noticia de su movimiento para OpenAi sintió algo como aprender que LeBron James se unía al Miami Heat: me había convertido en sinónimo del éxito de Apple, quizás solo solo a Jobs. Ahora, después de un período de independencia, estaba eligiendo un nuevo equipo. El anuncio del acuerdo con OpenAI, por un presupuesto de $ 6.5 mil millones en Equity Operai, dueño a través de un comunicado de prensa, con un retrato bastante tierno de Ive con el CEO y cofundador de Operai, Sam Altman (filmado por el fotógrafo de moda británico Craig McDean) y una sesión de entrevista en videos informados en videos entre los dos en el Café de Café de Cafe de Cafe de Cafe de San Francisco. En él, Altman describe “una familia de dispositivos que permitiría a las personas usar IA para crear todo tipo de cosas maravillosas”, habilitadas por “inteligencia mágica en la nube”. El simbolismo de la asociación era claro: Altman son los nuevos trabajos, y juntos él y Ive prometen crear el próximo Ur-Device, una tecnología personal que remodelará nuestras vidas tal como lo hizo el iPhone. Una vez que esté listo, dicen, enviarán cien millones de dispositivos “más rápido que cualquier compañía”.
Todavía no sabemos cómo se verá, pero Altman jura que será “la mejor pieza de tecnología que el mundo haya visto”. Ming-Chi Kuo, un respetado analista de la fabricación china de Apple, publica en X que el producto está planeado para ser “tan compacto y elegante como un iPod shuffle” y que tendrá “cámaras y micrófonos para la detección ambiental”. Podría parecerse a otros dispositivos AI tempranos anunciados o lanzados en el último año, como amigo, otro compañero de chatbot tipo colgante; Humano, un alfiler de IA con un proyector láser; o conejo, un pequeño dispositivo de mano. Sin embargo, la funcionalidad de estos inventos nacientes es severamente limitada. “Vaporware” es un término de arte de los diecinueve ocho que se popularizó en la era temprana de Internet, refiriéndose a un nuevo software o tecnología que promite y subdirige, si el producto se lanza en primer lugar. Sin embargo, muchos titulares sin aliento sobre la adquisición de Openai, es solo vaporware hasta que Altman y Vive demuestren lo contrario. Hype, después de todo, es uno de los principales logros de OpenAI: predicciones a pesar de que Chatgpt cambia el mundo, la compañía está perdiendo miles de millones de dólares al año.
Mientras tanto, lo que podemos hacer es imaginar cómo se vería un iPhone de IA en base a la tecnología AI que hasta ahora existe. La IA generativa ya se ha integrado en muchas de nuestras experiencias digitales diarias, ya sea que lo queramos allí o no. Los iPhones ahora resumen los hilos de texto usando AI y permiten a los usuarios generar emojis personalizados. Google anunció recientemente un “modo de IA” que tiene la intención de suplantar su cuadro de búsqueda tradicional, un desarrollo que amenaza con ralentizar el tráfico de red abierta hasta un goteo. Las “Gafas de IA” de Meta, una colaboración con Ray-Ban, Integra el chat de voz y la traducción en vivo con el asistente de IA de la compañía. Y los chatbots con personalidades distintas, como replika y carácter. Quizás la máquina de Altman e Ive mezcle todas estas funcionalidades: podría escuchar e interpretar los sonidos a su alrededor; Podría responder con texto predictivo, entregado a usted instantáneamente y en un tono personalizable; Y podría convertirse en su vía principal para acceder a la información, como un conserje personal. Según los informes, no intentará suplantar las otras tecnologías de las que depende: según el Wall Street JournalAltman lo describió como una especie de tercer dispositivo, destinado a trabajar dentro de un ecosistema que incluye su computadora portátil y teléfono inteligente. Pero será efectivamente una máquina de autovalorización que crea un maletero tecnológico para su realidad personal. La participación de IVE invita a comparaciones inevitables con el iPhone, pero esto no es necesariamente un cumplido; Para muchos de nosotros, un iPhone de IA suena menos como una promesa utópica que como una amenaza de que la IA pronto se volverá ubicua e inevitable. Los teléfonos inteligentes ya nos han absorbido en nuestras pantallas, creando burbujas de información personalizadas; La IA omnipresente solo intensificará esa atomización, mientras que es más automatizada, más inescrutable y más ineludible.
El video afirma que se compartirá más información sobre el nuevo producto el próximo año, lo que significaría que actualmente estamos en la etapa piloto de Palm de la IA, con la invención similar a iPhone que se avecina a la vuelta de la esquina, preparada para destruir la competencia. Pero hay grandes obstáculos logísticos para lograr esta línea de tiempo optimista para la IA de consumidores ubicua más de mil millones de personas en el mundo. Algunas investigaciones estima que generar un correo electrónico típico que usa AI consume agua de una botella para Siphon Heat Alejes de los servidores de los centros de datos para separar las torres de enfriamiento. Esto significa que, si todos comenzamos a usar nuestras máquinas de IA personales, docenas de veces al día, como hacemos nuestros iPhones, el costo ambiental de nuestra tecnología personal se dispararía: se iniciaría algo como convertir cada automóvil en la carretera en un camión diesel. Esto, a su vez, deformaría la dirección de las economías globales, requiriendo la construcción de centros de datos cada vez mayores. La revisión económica y ambiental se realizaría en nombre de la subcontratación de nuestros pensamientos y recuerdos humanos a una máquina omnipresente que descansa en nuestros bolsillos o colgando de nuestros cuellos.
Altman e Ive están posicionando su dispositivo como una solución para la fatiga de la pantalla. Prometen que su dispositivo nos liberará de la tecnología, como lo demuestran sus rostros suavemente sonrientes en su retrato conjunto y la calidez y compañía del café en el que realizaron su entrevista en video. Pero solo llegaremos a este lugar atractivo y humano, implican, al adoptar más tecnología: su tecnología. Las maquetas especulativas en línea imaginen un dispositivo complementario de IA que se ve simple, como un amuleto de metal redondeado: sería el estilo de Ive hacer que el diseño sea accesible pero austeros. Sin embargo, el objeto elegante y sin fricción dependerá de una vasta infraestructura de fábricas y granjas de servidores; el trabajo de los trabajadores y moderadores de mantenimiento humano; y, en última instancia, el corpus de información que se ha digerido como datos de entrenamiento, que es efectivamente toda la historia del pensamiento humano. Los pequeños colgantes alrededor de nuestros cuellos serán cien millones de caballos troyanos, de contrabando de IA en todos los aspectos de nuestras vidas. El tono reconfortante del tono de Altman e Ive desmiente la enorme incertidumbre de lo que su plan desataría. Un estudio reciente en el Reino Unido encontró que el cuarenta y seis por ciento de los jóvenes de dieciséis años a veintiún años preferiría vivir en un mundo en el que Internet no existe. Dado todo el arrepentimiento y el temor que la cultura digital ha provocado, unas dos décadas desde el advenimiento de las redes sociales, parece que vale la pena pensarlo dos veces antes de permitir que la creación incipiente de Altman e Ive también ocupe nuestro tiempo y nuestras mentes. ♦
¿Operai está desarrollando una plataforma de redes sociales?
Según los informes, Openai está desarrollando una plataforma de redes sociales similar a X, con un prototipo interno que integra las capacidades de generación de imágenes de ChatGPT.
queso Cheddar
- La competencia para los principales investigadores de IA se ha intensificado en niveles sin precedentes en Silicon Valley.
- Empresas como OpenAI y Google están ofreciendo paquetes de compensación exorbitantes, incluidos bonos y capital multimillonarios, para atraer y retener talento.
- La escasez de personas con experiencia en modelos de idiomas grandes es impulsar las tácticas de reclutamiento agresivas.
SAN FRANCISCO – El concurso en Silicon Valley para dominar la inteligencia artificial se está desarrollando en una nueva corte: los investigadores superestrella.
Si bien la lucha para atraer el mejor talento y mantenerlos felices siempre ha sido un sello distintivo de la industria tecnológica, desde que ChatGPT se lanzó a fines de 2022, el reclutamiento se ha intensificado a los niveles profesionales de atletas, una docena de personas que han estado involucradas en el reclutamiento de investigadores de IA dijeron a Reuters.
“Los laboratorios de IA se acercan a la contratación como un juego de ajedrez”, dijo Ariel Herbert-Voss, CEO de la startup de ciberseguridad Runsybil y un ex investigador de Operai que ingresó a la pelea de talentos después de lanzar su propia compañía. “Quieren moverse lo más rápido posible, por lo que están dispuestos a pagar mucho por candidatos con experiencia especializada y complementaria, al igual que las piezas del juego. Son como, ‘¿Tengo suficientes torres?
Empresas, incluidas OpenAi y Google, ansiosas por obtener o mantenerse por delante en la carrera para crear los mejores modelos de IA, cortan a estos llamados “IC”: los contribuyentes individuales cuyo trabajo puede hacer o romper empresas.
Noam Brown, uno de los investigadores detrás de los recientes avances de IA de OpenAi en el razonamiento complejo de matemáticas y ciencias, dijo que cuando exploró las oportunidades de trabajo en 2023, se encontró siendo cortejado por la élite de Tech: el almuerzo con el fundador de Google Sergey Brin, póker de Sam Altman’s y una visita de avión privado de un ansioso inversor. Elon Musk también hará llamadas para cerrar candidatos para Xai, su compañía de IA, dijeron que dos personas que han hablado con él. Xai no respondió a una solicitud de comentarios.
Finalmente, dijo Brown, eligió OpenAi porque OpenAi estaba dispuesto a poner recursos, tanto las personas como el cálculo, detrás del trabajo que estaba entusiasmado.
“En realidad, no era financieramente la mejor opción que tenía”, dijo, explicando que la compensación no es lo más importante para muchos investigadores. Eso no ha impedido que las empresas arrojen millones de dólares en bonos y paquetes de paquetes a los investigadores STAR, según siete fuentes familiarizadas con el asunto.
Algunos investigadores de los principales abiertos que han indicado interés en unirse a la nueva compañía de la ex científica jefe Ilya Sutskever, SSI, se les ofreció bonos de retención de $ 2 millones, además de aumentos de capital de $ 20 millones o más, si se quedaron, a dos fuentes le dijeron a Reuters. Algunos solo se les ha requerido que se queden durante un año para obtener la bonificación completa. SSI y OpenAi declinaron hacer comentarios.
Otros investigadores de Operai que han presentado ofertas de once laboratorios han recibido bonos de al menos $ 1 millón para quedarse en OpenAI, dijeron dos fuentes a Reuters. Los principales investigadores de OpenAI reciben regularmente paquetes de compensación de más de $ 10 millones al año, dijeron las fuentes.
Google Deepmind ha ofrecido a los principales investigadores $ 20 millones por año paquetes de compensación, otorgados con subvenciones de capital fuera del ciclo específicamente a los investigadores de IA, y también ha reducido la adjudicación de algunos paquetes de valores a 3 años, en lugar de los 4 años normales, dijeron las fuentes. Google declinó hacer comentarios.
Por el contrario, los principales ingenieros de Big Tech Companies reciben una compensación anual promedio de $ 281,000 en salario y $ 261,000 en capital, según CompreHensive.io, una compañía que rastrea la compensación de la industria tecnológica.
La guerra de talentos de IA
Si bien el talento siempre ha sido importante en Silicon Valley, la diferencia con el auge de la IA es cuán pocas personas están en este grupo de élite, dependiendo de a quién le pregunte, el número podría variar de unas pocas docenas a alrededor de mil, ocho fuentes dijeron a Reuters.
Eso se basa en la creencia de que este pequeño número de “IC” ha hecho contribuciones de gran tamaño al desarrollo de grandes modelos de idiomas, la tecnología en la que se basa el auge de IA de hoy y, por lo tanto, podría hacer o romper el éxito de un modelo de IA.
“Seguro que los ingenieros 10X son geniales, pero maldita sea esos 10,000x ingenieros/investigadores …”, tuiteó el CEO de OpenAI, Sam Altman, a finales de 2023, aludiendo a una máxima larga que los mejores ingenieros de software fueron 10 veces más buenos que el promedio (10X), pero ahora en la industria de la IA, los mejores investigadores son 10,000 veces (10,000x) tan efectivos que el promedio.
La partida de septiembre del director de tecnología de OpenAi, Mira Murati, quien luego fundó una startup rival de IA, ha intensificado la Guerra de Talento AI. Murati, conocido en Operai por sus habilidades de gestión y destreza de ejecución, reclutó a 20 empleados de Operai antes de anunciar su empresa en febrero. Ahora ha atraído aún más investigadores de Operai y otros laboratorios, y el equipo ahora tiene alrededor de 60 personas, dijeron dos fuentes a Reuters. Aunque la compañía no tiene ningún producto en el mercado, Murati está en medio de cerrar una ronda de semillas récord que se basa en la fuerza del equipo. Un representante de Murati declinó hacer comentarios.
La escasez de talento ha obligado a las empresas a acercarse a la contratación creativamente. Zeki Data, una empresa de datos centrada en identificar el talento de IA de los mejores IA, dijo que está empleando técnicas de análisis de datos de la industria del deporte como la popularizada por la película “Moneyball” para identificar talento prometedor pero no descubierto. Por ejemplo, los datos de Zeki descubrieron que Anthrope ha estado contratando investigadores con antecedentes de física teórica, y otras compañías de inteligencia artificial han contratado individuos con antecedentes de computación cuántica.
Anthrope no respondió a una solicitud de comentarios.
“En mi equipo, tengo matemáticos extraordinariamente talentosos que no habrían venido a este campo si no fuera por el rápido progreso que estamos viendo ahora”, dijo Sébastien Bubeck, quien dejó su papel como vicepresidente de investigación de Genai en Microsoft el año pasado para unirse a Openi. “Estamos viendo una afluencia de talento de todos los campos que están en IA ahora. Y algunas de estas personas son muy, muy inteligentes, y marcan la diferencia”.
Informes de Anna Tong en San Francisco; Edición de Kenneth Li y Claudia Parsons
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