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La IA generativa crecerá un 17% en 2024, pero la calidad de los datos se desploma: hallazgos clave del informe sobre el estado de la IA de Appen

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Un nuevo informe del proveedor de datos de IA Appen revela que las empresas están luchando por obtener y gestionar los datos de alta calidad necesarios para impulsar los sistemas de IA a medida que la inteligencia artificial se expande a las operaciones empresariales.

El informe sobre el estado de la IA 2024 de Appen, que encuestó a más de 500 tomadores de decisiones de TI en EE. UU., revela que la adopción de la IA generativa aumentó un 17 % el año pasado; sin embargo, las organizaciones ahora enfrentan obstáculos importantes en la preparación de datos y el control de calidad. El informe muestra un aumento interanual del 10 % en los cuellos de botella relacionados con el abastecimiento, la limpieza y el etiquetado de datos, lo que subraya las complejidades de crear y mantener modelos de IA eficaces.

Si Chen, jefa de estrategia de Appen, explicó en una entrevista con VentureBeat: “A medida que los modelos de IA abordan problemas más complejos y especializados, los requisitos de datos también cambian”, afirmó. “Las empresas están descubriendo que tener una gran cantidad de datos ya no es suficiente. Para ajustar un modelo, los datos deben ser de muy alta calidad, lo que significa que deben ser precisos, diversos, adecuadamente etiquetados y adaptados al caso de uso específico de la IA”.

Si bien el potencial de la IA sigue creciendo, el informe identifica varias áreas clave en las que las empresas encuentran obstáculos. A continuación se muestran las cinco conclusiones principales del informe sobre el estado de la IA de 2024 de Appen:

1. La adopción de la IA generativa está aumentando, pero también lo están los desafíos relacionados con los datos

La adopción de IA generativa (GenAI) ha crecido un impresionante 17 % en 2024, impulsada por avances en grandes modelos de lenguaje (LLM) que permiten a las empresas automatizar tareas en una amplia gama de casos de uso. Desde operaciones de TI hasta I+D, las empresas están aprovechando GenAI para optimizar los procesos internos y aumentar la productividad. Sin embargo, el rápido aumento en el uso de GenAI también ha introducido nuevos obstáculos, particularmente en torno a la gestión de datos.

“Los resultados de la IA generativa son más diversos, impredecibles y subjetivos, lo que hace que sea más difícil definir y medir el éxito”, dijo Chen a VentureBeat. “Para lograr una IA lista para la empresa, los modelos deben personalizarse con datos de alta calidad adaptados a casos de uso específicos”.

La recopilación de datos personalizados se ha convertido en el método principal para obtener datos de entrenamiento para los modelos GenAI, lo que refleja un cambio más amplio desde los datos genéricos extraídos de la web en favor de conjuntos de datos confiables y personalizados.

El uso de la IA generativa en los procesos de negocio continúa expandiéndose, con aumentos notables en las operaciones de TI, la fabricación y la investigación y el desarrollo. Sin embargo, la adopción en áreas como marketing y comunicaciones ha disminuido ligeramente. (Fuente: Informe Appen sobre el estado de la IA 2024)

2. Las implementaciones de IA empresarial y el ROI están disminuyendo

A pesar del entusiasmo que rodea a la IA, el informe encontró una tendencia preocupante: menos proyectos de IA están llegando a implementarse, y aquellos que lo hacen muestran menos retorno de la inversión. Desde 2021, el porcentaje medio de proyectos de IA implementados ha disminuido un 8,1%, mientras que el porcentaje medio de proyectos de IA implementados que muestran un retorno de la inversión significativo ha disminuido un 9,4%.

Esta disminución se debe en gran medida a la creciente complejidad de los modelos de IA. Los casos de uso simples como el reconocimiento de imágenes y la automatización del habla ahora se consideran tecnologías maduras, pero las empresas están cambiando hacia iniciativas de IA más ambiciosas, como la IA generativa, que requieren datos personalizados y de alta calidad y son mucho más difíciles de implementar con éxito.

Chen explicó: “La IA generativa tiene capacidades más avanzadas en comprensión, razonamiento y generación de contenido, pero estas tecnologías son intrínsecamente más difíciles de implementar”.

El porcentaje de proyectos de IA que llegan a implementarse ha disminuido constantemente desde 2021, con una fuerte caída al 47,4% en 2024. De manera similar, el porcentaje medio de proyectos implementados que muestran un retorno de la inversión significativo ha caído al 47,3%, lo que refleja los crecientes desafíos que enfrentan las empresas para lograrlo. Implementaciones exitosas de IA. (Fuente: Informe Appen sobre el estado de la IA 2024)

3. La calidad de los datos es esencial, pero está disminuyendo

El informe destaca una cuestión crítica para el desarrollo de la IA: la precisión de los datos ha disminuido casi un 9 % desde 2021. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados, los datos que requieren también se han vuelto más complejos y, a menudo, requieren anotaciones especializadas y de alta calidad.

Un asombroso 86% de las empresas ahora reentrenan o actualizan sus modelos al menos una vez por trimestre, lo que subraya la necesidad de datos nuevos y relevantes. Sin embargo, a medida que aumenta la frecuencia de las actualizaciones, se vuelve más difícil garantizar que estos datos sean precisos y diversos. Las empresas están recurriendo a proveedores de datos externos para ayudar a satisfacer estas demandas, y casi el 90% de las empresas dependen de fuentes externas para entrenar y evaluar sus modelos.

“Si bien no podemos predecir el futuro, nuestra investigación muestra que la gestión de la calidad de los datos seguirá siendo un desafío importante para las empresas”, afirmó Chen. “Con modelos de IA generativa más complejos, los datos de abastecimiento, limpieza y etiquetado ya se han convertido en obstáculos clave”.

La gestión de datos surgió como el principal desafío para los proyectos de IA en 2024, y el 48% de los encuestados la citó como un cuello de botella importante. Otros obstáculos incluyen la falta de recursos técnicos, herramientas y datos, lo que pone de relieve la creciente complejidad de la implementación de la IA. (Fuente: Informe Appen sobre el estado de la IA 2024)

4. Los cuellos de botella en los datos están empeorando

El informe de Appen revela un aumento interanual del 10% en los cuellos de botella relacionados con los datos de abastecimiento, limpieza y etiquetado. Estos cuellos de botella están impactando directamente la capacidad de las empresas para implementar con éxito proyectos de IA. A medida que los casos de uso de la IA se vuelven más especializados, el desafío de preparar los datos correctos se vuelve más grave.

“Los problemas de preparación de datos se han intensificado”, afirmó Chen. “La naturaleza especializada de estos modelos exige conjuntos de datos nuevos y personalizados”.

Para abordar estos problemas, las empresas se están centrando en estrategias a largo plazo que enfatizan la precisión, coherencia y diversidad de los datos. Muchos también buscan asociaciones estratégicas con proveedores de datos para ayudar a navegar las complejidades del ciclo de vida de los datos de la IA.

La precisión de los datos en EE. UU. ha disminuido constantemente, pasando del 63,5 % en 2021 a solo el 54,6 % en 2024. La disminución pone de relieve el creciente desafío de mantener datos de alta calidad a medida que los modelos de IA se vuelven más complejos. (Fuente: Informe Appen sobre el estado de la IA 2024)

5. Human-in-the-Loop es más vital que nunca

Si bien la tecnología de IA continúa evolucionando, la participación humana sigue siendo indispensable. El informe encontró que el 80% de los encuestados enfatizaron la importancia del aprendizaje automático con humanos en el circuito, un proceso en el que se utiliza la experiencia humana para guiar y mejorar los modelos de IA.

“La participación humana sigue siendo esencial para desarrollar sistemas de IA de alto rendimiento, éticos y contextualmente relevantes”, afirmó Chen.

Los expertos humanos son particularmente importantes para garantizar la mitigación de prejuicios y el desarrollo ético de la IA. Al proporcionar conocimientos específicos de un dominio e identificar posibles sesgos en los resultados de la IA, ayudan a perfeccionar los modelos y alinearlos con comportamientos y valores del mundo real. Esto es especialmente crítico para la IA generativa, donde los resultados pueden ser impredecibles y requieren una supervisión cuidadosa para evitar resultados dañinos o sesgados.

Consulte el informe completo de Appen sobre el estado de la IA en 2024 aquí.

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El objetivo de Chatgpt es ser un ‘super asistente’ para cada parte de tu vida

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Gracias al proceso de descubrimiento legal, el juicio antimonopolio de Google con el Departamento de Justicia ha proporcionado una visión fascinante del futuro de ChatGPT.

Un documento interno de estrategia de Operai titulado “CHATGPT: H1 2025 Strategy” describe la aspiración de la compañía para construir un “Super Asistente de IA que lo entienda profundamente y es su interfaz para Internet”. Aunque el documento está muy redactado en partes, revela que OpenAI tiene como objetivo que ChatGPT pronto se convierta en mucho más que en un chatbot.

“En la primera mitad del próximo año, comenzaremos a evolucionar ChatGPT a un súper asistente: uno que lo conoce, comprenda lo que le importa y ayuda con cualquier tarea que una persona inteligente, confiable e emocionalmente inteligente con una computadora pueda hacer”, lee el documento de finales de 2024. “La sincronización es adecuada. Los modelos como 02 y 03 finalmente son lo suficientemente inteligentes como para realizar tareas de agente de la computación, como el uso de la computadora, las herramientas como el uso de la computadora, las herramientas pueden ser correctas, la capacidad de los modelos a las acciones de 02 y la capacidad de 03 es lo suficientemente inteligente como para realizar las tareas de los agentes. Los paradigmas de interacción como la multimodalidad y la interfaz de usuario generativa permiten que ChatGPT y los usuarios se expresen de la mejor manera para la tarea “.

El documento continúa describiendo a un “Super Asistente” como “una entidad inteligente con habilidades en forma de T” para tareas ampliamente aplicables y de nicho. “La parte amplia se trata de facilitar la vida: responder una pregunta, encontrar un hogar, contactar a un abogado, unirse a un gimnasio, planificar vacaciones, comprar regalos, administrar calendarios, realizar un seguimiento de las TODO, enviar correos electrónicos”. Menciona la codificación como un ejemplo temprano de una tarea más nicho.

Incluso cuando lee las redacciones, está claro que OpenAi ve el hardware como esencial para su futuro, y que quiere que las personas piensen en ChatGPT como no solo como una herramienta, sino como un compañero. Esto rastrea con Sam Altman Recientemente diciendo que los jóvenes están usando ChatGPT como un “asesor de vida”.

“Hoy, ChatGPT está en nuestras vidas a través de los factores de forma existentes: nuestro sitio web, teléfono y aplicaciones de escritorio”, dice otra parte del documento de estrategia. “Pero nuestra visión para ChatGPT es ayudarlo con toda su vida, sin importar dónde se encuentre. En casa, debería ayudar a responder preguntas, reproducir música y sugerir recetas. Sobre la marcha, debería ayudarlo a llegar a lugares, encontrar los mejores restaurantes o ponerse al día con amigos. En el trabajo, debería ayudarlo a tomar notas de reuniones o prepararse para la gran presentación. Y en solo caminatas, debería ayudarlo a reflexionar y Wind Down”.

Al mismo tiempo, Operai se encuentra en una posición tambaleante. Su infraestructura no puede manejar el creciente uso de ChatGPT, lo que explica el enfoque de Altman en la construcción de centros de datos. En una sección del documento que describe la competencia AI Chatbot, la compañía escribe que “estamos liderando aquí, pero no podemos descansar”, y que “el crecimiento y los ingresos no se alinearán para siempre”.

Reconoce que hay “poderosos titulares que aprovecharán su distribución para ventender sus propios productos”, y afirma que OpenAI abogará por la regulación que requiere que otras plataformas permitan a las personas establecer ChatGPT como el asistente predeterminado. (Casualmente, se rumorea que Apple pronto permitirá que los usuarios de iOS también seleccionen Gemini de Google para consultas Siri. Meta AI solo alcanzó mil millones de usuarios, gracias principalmente a sus muchos ganchos en Instagram, WhatsApp y Facebook).

“Tenemos lo que necesitamos para ganar: uno de los productos de más rápido crecimiento de todos los tiempos, una marca definida por categorías, un líder de investigación (razonamiento, multimodal), un líder de cómputo, un equipo de investigación de clase mundial y un número cada vez mayor de personas efectivas con agencias motivadas para enviar”, dice el documento de Openai. “No confiamos en los anuncios, dándonos flexibilidad sobre qué construir. Nuestra cultura valora la velocidad, los movimientos audaces y la autodisrupción. Mantener estas ventajas es un trabajo duro pero, si lo hacemos, durarán por un tiempo”.

  • Pollos de manzana: Por primera vez en una década, Apple no tendrá a sus ejecutivos participar en John Gruber’s Podcast anual después de WWDC Live. Gruber recientemente escribió el ensayo viral “Algo está podrido en el estado de Cupertino”, que se discutió ampliamente en los círculos de manzanas. Aunque no ha conectado públicamente esa pieza crítica con la compañía que se retira de su podcast, es fácil ver la línea de transmisión. Dice mucho sobre el estado de Apple cuando sus líderes ni siquiera quieren participar en lo que históricamente ha sido un foro amistoso.
  • Elon estaba alto: Como Elon almizcle intenta replantear la visión del público sobre él haciendo entrevistas sobre SpaceX, The New York Times informa que el año pasado, estaba tomando tanta ketamina que “estaba afectando su vejiga”. Según los informes, “viajó con una caja de medicamentos diarias que contenía unas 20 píldoras, incluidas las de las marcas del estimulante Adderall”. Tanto el almizcle como la Casa Blanca han tenido múltiples oportunidades para refutar directamente este informe, y no lo han hecho. Ahora, Musk se está alejando al menos parcialmente de Doge junto con tenientes clave como Steve Davis. Dege puede ser un fracaso basado en las propias esperanzas declaradas de Musk para los recortes de gastos, pero su cercanía con Trump ciertamente ha ayudado a rescatar a X de la ruina financiera y cultivar el negocio de SpaceX. Ahora, el trabajo más difícil comienza: salvar a Tesla.

“La forma en que hacemos el ranking es sacrosanto para nosotros”. – CEO de Google Sundar Pichai en Descifradorexplicando por qué los resultados de búsqueda de la compañía no se cambiarán para el presidente Trump o cualquier otra persona.

“En comparación con los cambios tecnológicos anteriores, estoy un poco más preocupado por el impacto laboral … sí, las personas se adaptarán, pero es posible que no se adapten lo suficientemente rápido”. – CEO antrópico Dario amodei en CNN Da la alarma sobre la tecnología que está desarrollando.

“Meta es una compañía muy diferente a la que era hace nueve años cuando me despidieron”. – Fundador de Anduril Palmer Luckey narración Ashlee Vance Por qué se está vinculando con Mark Zuckerberg Para hacer auriculares para el ejército.

  • El aplanamiento de la organización AI de Meta ha entrado en vigencia, con VP Ahmad al-Dahle ya no supervisa a todo el grupo. Ahora, es co-lidera “Fundaciones AGI” con Amir FrenkelVicepresidente de ingeniería, mientras Connor Hayes ejecuta todos los productos de IA. Los tres hombres ahora informan a Meta CPO Chris Coxque ha enmarcado diplomáticamente los cambios como una forma de “dar a cada organización más propiedad”.
  • Cofundador de Xbox J Allard lidera un nuevo grupo de dispositivos ‘Breakthrough’ en Amazon llamado Zeroone. Uno de los dispositivos estará relacionado con el hogar inteligente, según los listados de trabajo.
  • CJ Mahoneyun ex funcionario de la administración Trump, está siendo promovido a asesor general de Microsoft, que también ha contratado Lisa Mónaco de la última administración de Biden para liderar la política global.
  • Reed Hastings se une a la junta de antrópico “porque creo en su enfoque para el desarrollo de la IA y para ayudar a la humanidad al progreso”. (Se une a la Junta Corporativa de Anthrope, no a la Junta Supervisora ​​de su Fideicomiso de Beneficio Público que puede contratar y despedir a los directores corporativos).
  • Barrios de Sebastiánanteriormente SVP en Mercado Libre, se une a Roblox como vicepresidente sénior de ingeniería para varias áreas, incluidos anuncios, descubrimiento de juegos y el trabajo de moneda virtual de la compañía.
  • Fidji Simo’s El reemplazo en Instacart será director de negocios Chris Rogersquien se convertirá en el próximo CEO de la compañía el 15 de agosto después de que ella se une oficialmente a OpenAI.

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10 formas excelentes pero inesperadas de usar ChatGPT: los usuarios de Reddit revelan sus consejos de energía

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Como parte de mi trabajo, siempre estoy buscando nuevas formas de usar CHATGPT, para poder compartir algunos de los mejores ejemplos con los lectores de TechRadar.

El otro día, mientras navegaba por Reddit, me topé con un hilo de u/bn_from_zentara titulado “¿Qué es lo más inesperado y realmente útil que ha usado Chatgpt para que nunca habías imaginado que una IA podría ayudar?” Y me ha impresionado seriamente algunas de las ideas.

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OpenAI Can Stop Pretending – The Atlantic

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OpenAI is a strange company for strange times. Valued at $300 billion—roughly the same as seven Fords or one and a half PepsiCos—the AI start-up has an era-defining product in ChatGPT and is racing to be the first to build superintelligent machines. The company is also, to the apparent frustration of its CEO Sam Altman, beholden to its nonprofit status.

When OpenAI was founded in 2015, it was meant to be a research lab that would work toward the goal of AI that is “safe” and “benefits all of humanity.” There wasn’t supposed to be any pressure—or desire, really—to make money. Later, in 2019, OpenAI created a for-profit subsidiary to better attract investors—the types of people who might otherwise turn to the less scrupulous corporations that dot Silicon Valley. But even then, that part of the organization was under the nonprofit side’s control. At the time, it had released no consumer products and capped how much money its investors could make.

Then came ChatGPT. OpenAI’s leadership had intended for the bot to provide insight into how people would use AI without any particular hope for widespread adoption. But ChatGPT became a hit, kicking “off a growth curve like nothing we have ever seen,” as Altman wrote in an essay this past January. The product was so alluring that the entire tech industry seemed to pivot overnight into an AI arms race. Now, two and a half years since the chatbot’s release, Altman says some half a billion people use the program each week, and he is chasing that success with new features and products—for shopping, coding, health care, finance, and seemingly any other industry imaginable. OpenAI is behaving like a typical business, because its rivals are typical businesses, and massive ones at that: Google and Meta, among others.

Now 2015 feels like a very long time ago, and the charitable origins have turned into a ball and chain for OpenAI. Last December, after facing concerns from potential investors that pouring money into the company wouldn’t pay off because of the nonprofit mission and complicated governance structure, the organization announced plans to change that: OpenAI was seeking to transition to a for-profit. The company argued that this was necessary to meet the tremendous costs of building advanced AI models. A nonprofit arm would still exist, though it would separately pursue “charitable initiatives”—and it would not have any say over the actions of the for-profit, which would convert into a public-benefit corporation, or PBC. Corporate backers appeared satisfied: In March, the Japanese firm Softbank conditioned billions of dollars in investments on OpenAI changing its structure.

Resistance came as swiftly as the new funding. Elon Musk—a co-founder of OpenAI who has since created his own rival firm, xAI, and seems to take every opportunity to undermine Altman—wrote on X that OpenAI “was funded as an open source, nonprofit, but has become a closed source, profit-maximizer.” He had already sued the company for abandoning its founding mission in favor of financial gain, and claimed that the December proposal was further proof. Many unlikely allies emerged soon after. Attorneys general in multiple states, nonprofit groups, former OpenAI employees, outside AI experts, economists, lawyers, and three Nobel laureates all have raised concerns about the pivot, even petitioning to submit briefs to Musk’s lawsuit.

OpenAI backtracked, announcing a new plan earlier this month that would have the nonprofit remain in charge. Steve Sharpe, a spokesperson for OpenAI, told me over email that the new proposed structure “puts us on the best path to” build a technology “that could become one of the most powerful and beneficial tools in human history.” (The Atlantic entered into a corporate partnership with OpenAI in 2024.)

Yet OpenAI’s pursuit of industry-wide dominance shows no real signs of having hit a roadblock. The company has a close relationship with the Trump administration and is leading perhaps the biggest AI infrastructure buildout in history. Just this month, OpenAI announced a partnership with the United Arab Emirates and an expansion into personal gadgets—a forthcoming “family of devices” developed with Jony Ive, former chief design officer at Apple. For-profit or not, the future of AI still appears to be very much in Altman’s hands.


Why all the worry about corporate structure anyway? Governance, boardroom processes, legal arcana—these things are not what sci-fi dreams are made of. Yet those concerned with the societal dangers that generative AI, and thus OpenAI, pose feel these matters are of profound importance. The still more powerful artificial “general” intelligence, or AGI, that OpenAI and its competitors are chasing could theoretically cause mass unemployment, worsen the spread of misinformation, and violate all sorts of privacy laws. In the highest-flung doomsday scenarios, the technology brings about civilizational collapse. Altman has expressed these concerns himself—and so OpenAI’s 2019 structure, which gave the nonprofit final say over the for-profit’s actions, was meant to guide the company toward building the technology responsibly instead of rushing to release new AI products, sell subscriptions, and stay ahead of competitors.

“OpenAI’s nonprofit mission, together with the legal structures committing it to that mission, were a big part of my decision to join and remain at the company,” Jacob Hilton, a former OpenAI employee who contributed to ChatGPT, among other projects, told me. In April, Hilton and a number of his former colleagues, represented by the Harvard law professor Lawrence Lessig, wrote a letter to the court hearing Musk’s lawsuit, arguing that a large part of OpenAI’s success depended on its commitment to safety and the benefit of humanity. To renege on, or at least minimize, that mission was a betrayal.

The concerns extend well beyond former employees. Geoffrey Hinton, a computer scientist at the University of Toronto who last year received a Nobel Prize for his AI research, told me that OpenAI’s original structure would better help “prevent a super intelligent AI from ever wanting to take over.” Hinton is one of the Nobel laureates who has publicly opposed the tech company’s for-profit shift, alongside the economists Joseph Stiglitz and Oliver Hart. The three academics, joining a number of influential lawyers, economists, and AI experts, in addition to several former OpenAI employees, including Hilton, signed an open letter in April urging the attorneys general in Delaware and California—where the company’s nonprofit was incorporated and where the company is headquartered, respectively—to closely investigate the December proposal. According to its most recent tax filing, OpenAI is intended to build AGI “that safely benefits humanity, unconstrained by a need to generate financial return,” so disempowering the nonprofit seemed, to the signatories, self-evidently contradictory.

Read: ‘We’re definitely going to build a bunker before we release AGI’

In its initial proposal to transition to a for-profit, OpenAI still would have had some accountability as a public-benefit corporation: A PBC legally has to try to make profits for shareholders alongside pursuing a designated “public benefit” (in this case, building “safe” and “beneficial” AI as outlined in OpenAI’s founding mission). In its December announcement, OpenAI described the restructure as “the next step in our mission.” But Michael Dorff, another signatory to the open letter and a law professor at UCLA who studies public-benefit corporations, explained to me that PBCs aren’t necessarily an effective way to bring about public good. “They are not great enforcement tools,” he said—they can “nudge” a company toward a given cause but do not give regulators much authority over that commitment. (Anthropic and xAI, two of OpenAI’s main competitors, are also public-benefit corporations.)

OpenAI’s proposed conversion also raised a whole other issue—a precedent for taking resources accrued under charitable intentions and repurposing them for profitable pursuits. And so yet another coalition, composed of nonprofits and advocacy groups, wrote its own petition for OpenAI’s plans to be investigated, with the aim of preventing charitable organizations from being leveraged for financial gain in the future.

Regulators, it turned out, were already watching. Three days after OpenAI’s December announcement of the plans to revoke nonprofit oversight, Kathy Jennings, the attorney general of Delaware, notified the court presiding over Musk’s lawsuit that her office was reviewing the proposed restructure to ensure that the corporation was fulfilling its charitable interest to build AI that benefits all of humanity. California’s attorney general, Rob Bonta, was reviewing the restructure, as well.

This ultimately led OpenAI to change plans. “We made the decision for the nonprofit to stay in control after hearing from civic leaders and having discussions with the offices of the Attorneys General of California and Delaware,” Altman wrote in a letter to OpenAI employees earlier this month. The for-profit, meanwhile, will still transition to a PBC.

The new plan is not yet a done deal: The offices of the attorneys general told me that they are reviewing the new proposal. Microsoft, OpenAI’s closest corporate partner, has not yet agreed to the new structure.


One could be forgiven for wondering what all the drama is for. Amid tension over OpenAI’s corporate structure, the organization’s corporate development hasn’t so much as flinched. In just the past few weeks, the company has announced a new CEO of applications, someone to directly oversee and expand business operations; OpenAI for Countries, an initiative focused on building AI infrastructure around the world; and Codex, a powerful AI “agent” that does coding tasks. To OpenAI, these endeavors legitimately contribute to benefiting humanity: building more and more useful AI tools; bringing those tools and the necessary infrastructure to run them to people around the world; drastically increasing the productivity of software engineers. No matter OpenAI’s ultimate aims, in a race against Google and Meta, some commercial moves are necessary to stay ahead. And enriching OpenAI’s investors and improving people’s lives are not necessarily mutually exclusive.

The greater issue is this: There is no universal definition for “safe” or “beneficial” AI. A chatbot might help doctors process paperwork faster and help a student float through high school without learning a thing; an AI research assistant could help climate scientists arrive at novel insights while also consuming huge amounts of water and fossil fuels. Whatever definition OpenAI applies will be largely determined by its board. Altman, in his May letter to employees, contended that OpenAI is on the best path “to continue to make rapid, safe progress and to put great AI in the hands of everyone.” But everyone, in this case, has to trust OpenAI’s definition of safe progress.

The nonprofit has not always been the most effective check on the company. In 2023, the nonprofit board—which then and now had “control” over the for-profit subsidiary—removed Altman from his position as CEO. But the company’s employees revolted, and he was reinstated shortly thereafter with the support of Microsoft. In other words, “control” on paper does not always amount to much in reality. Sharpe, the OpenAI spokesperson, said the nonprofit will be able to appoint and remove directors to OpenAI’s separate for-profit board, but declined to clarify whether its board will be able to remove executives (such as the CEO). The company is “continuing to work through the specific governance mandate in consultation with relevant stakeholders,” he said.

Sharpe also told me that OpenAI will remove the cap on shareholder returns, which he said will satisfy the conditions for SoftBank’s billions of dollars in investment. A top SoftBank executive has said “nothing has really changed” with OpenAI’s restructure, despite the nonprofit retaining control. If investors are now satisfied, the underlying legal structure is irrelevant. Marc Toberoff, a lawyer representing Musk in his lawsuit against OpenAI, wrote in a statement that “SoftBank pulled back the curtain on OpenAI’s corporate theater and said the quiet part out loud. OpenAI’s recent ‘restructuring’ proposal is nothing but window dressing.”

Lessig, the lawyer who represented the former OpenAI employees, told me that “it’s outrageous that we are allowing the development of this potentially catastrophic technology with nobody at any level doing any effective oversight of it.” Two years ago, Altman, in Senate testimony, seemed to agree with that notion: He told lawmakers that “regulatory intervention by governments will be critical to mitigate the risks” of powerful AI. But earlier this month, only a few days after writing to his employees and investors that “as AI accelerates, our commitment to safety grows stronger,” he told the Senate something else: Too much regulation would be “disastrous” for America’s AI industry. Perhaps—but it might also be in the best interests of humanity.

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