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Las herramientas de IA más populares de 2025 (y lo que eso significa)

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Moor Studio/Getty Images

La popularidad en el mundo tecnológico es difícil de medir. He hablado extensamente sobre esto en mis discusiones sobre la popularidad del lenguaje de programación. Realmente se reduce a lo que usa para medir la popularidad, y cuán disponibles están esas métricas para quienes hacen el análisis.

Es difícil definir genéricamente la popularidad, especialmente cuando incluye herramientas que hacen cosas muy diferentes. Por ejemplo, ¿es un generador de texto a imagen de uso general como MidJourney inherentemente más popular que una herramienta que elimina los fondos de imágenes como Remout.bg?

En los últimos años, hemos estado refinando cuidadosamente nuestra metodología del índice de popularidad. Nuestros índices toman una página del mundo del análisis político: agregamos los datos de la encuesta de múltiples clasificaciones y los ponderamos cuidadosamente para dar cuenta de las fortalezas y debilidades de cada conjunto de datos.

Dado que los conjuntos de datos tienen clasificaciones muy diferentes y, en algunos casos, muestran diferentes herramientas, tiene sentido aplicar un proceso de normalización en los campos de los datos.

El índice ZDNET de la popularidad de la herramienta de IA

Con nuestro índice, decidimos medir el interés general de la herramienta, principalmente en función de las estadísticas de tráfico web disponibles para nuestros proveedores de datos de origen. En particular, faltan las herramientas de Adobe AI en cualquiera de nuestros conjuntos de datos, posiblemente porque el volumen de tráfico es demasiado bajo, porque las herramientas de Adobe están en su mayoría detrás de un muro de pago, o porque las herramientas de Adobe se entregan principalmente en aplicaciones de escritorio independientes como Photoshop.

Aun así, lo que podemos proporcionar es un índice general de interés en las diversas herramientas, lo que debería proporcionar información sobre dónde los usuarios están llamando su atención. Aquí están las 20 mejores herramientas de IA, clasificadas por la popularidad general.

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David Gewirtz/Zdnet

Agregando múltiples fuentes de datos

Como datos de origen para este análisis, estamos utilizando tablas de datos de cuatro fuentes. Las diferentes fuentes agregan diferentes niveles de valor al agregado general en función de los datos que contienen.

Debido a que tenemos cuatro fuentes, cada una comenzó con un peso asignado del 25% (por lo que todos sumaron el 100%). Dos de las fuentes son más antiguas, por lo que tomamos un 5% de ellas y las proporcionamos a las clasificaciones más actuales, lo que resultó en dos fuentes ponderadas al 30% y dos fuentes ponderadas al 20%.

Pero uno de los sitios solo tiene datos de rango y no hay datos de tráfico. Los datos con mediciones de tráfico en todo el mundo proporcionan más detalles sobre la popularidad general que las simples encuestas de usuarios, por lo que reducimos la fuerza de la fuente de solo encuesta y aumentamos el peso de las fuentes con datos de tráfico.

Terminamos un 6% de la ponderación de la fuente de solo encuesta (6 en lugar de 5 porque es más fácil distribuir en tres fuentes) y le dio a las tres fuentes restantes un 2% de ponderación adicional.

Eso nos da las siguientes fuentes y pesos. Puede ver en los gráficos adjuntos cuán variantes son los datos entre las fuentes. También asignamos a cada fuente una ID de tres letras que se utilizó durante el análisis de datos.

Temas de explosión (peso 32%, ID XPT)

Exploding Topics es una compañía que analiza las tendencias basadas en búsquedas en la web, conversaciones y menciones. Sus datos se derivan principalmente de plataformas de análisis web.

Desde este conjunto de datos obtenemos una clasificación general, visitas mensuales y una cuota de mercado estimada basada en visitas mensuales. Los datos son actuales a partir de febrero de 2025.

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David Gewirtz/Zdnet

Herramientas de IA (peso 32%, ID AIT)

AI Tools es un directorio de herramientas de IA que cataloga más de 10,000 herramientas de IA, cada una categorizada en una de las 171 categorías individuales. Sus datos se derivan de las plataformas de análisis de tráfico.

A partir de este conjunto de datos, obtenemos una clasificación general, visitas mensuales, datos sobre el cambio de períodos anteriores y una cuota de mercado estimada basada en visitas mensuales. Los datos son actuales a partir de febrero de 2025.

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David Gewirtz/Zdnet

Grupo del Banco Mundial (peso 22%, ID WBG)

El Grupo del Banco Mundial es una organización internacional de desarrollo y un instituto financiero. En marzo de 2024, la organización publicó un trabajo de investigación de políticas titulado “¿Quién en la Tierra está usando IA generativa?” En la página 12, el documento tiene una clasificación de herramientas de IA generativas basadas en el tráfico.

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David Gewirtz/Zdnet

Encuesta TechRadar (peso 14% ID TRS)

TechRadar es un sitio web tecnológico que es un competidor para ZDNET. A través de la empresa matriz Future PLC, el sitio realizó una encuesta en dos puntos durante 2024, que publicaron en 2025.

A partir de este conjunto de datos, obtenemos una clasificación general tanto para los Estados Unidos como para el Reino Unido para su uso, pero no hay números de tráfico. Aunque el artículo se publicó en 2025, los datos son de 2024.

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David Gewirtz/Zdnet

Lista de herramientas agregadas

A continuación, construí una lista de herramientas agregadas. Agregué las 20 herramientas principales de cada fuente en una tabla. Como puede ver, algunas herramientas (CHATGPT, por ejemplo) están representadas en las clasificaciones de las cuatro fuentes, mientras que algunas solo están representadas en una o dos listas de origen.

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David Gewirtz/Zdnet

Herramientas que se representan con la ponderación de recolección de datos de clasificación en función de su posición y cantidad de tráfico para cada fuente. La excepción es la encuesta TechRadar, que solo recoge datos de posición. Si una herramienta no está representada en una lista, no elige ningún datos de representación.

A partir de esto, comencé a construir la hoja de cálculo de agregación. Tomé la representación compartida de cada herramienta y la puse en una fila en la hoja de cálculo. En total, había 45 herramientas representadas. Luego logré la clasificación porcentual sin procesar de cada fuente, dejando las celdas en blanco donde no había datos.

Una vez hecho esto, construí la siguiente sección del análisis, que fue la clasificación ponderada para cada fuente. Luego totalicé los valores de las cuatro clasificaciones ponderadas, lo que nos dio nuestra clasificación agregada.

En este punto, la hoja de cálculo estaba bastante dispersa (técnicamente, era una matriz escasa). No fue fácil ver la clasificación final de ZDNET. Pero hice un tipo, clasificando el campo de resultados, y eso nos dio los datos para la tabla de clasificaciones al comienzo de este artículo.

Para aquellos de ustedes interesados ​​en recoger hojas de cálculo, aquí están las primeras 20 filas de mi análisis agregado.

hoja de cálculo

David Gewirtz/Zdnet

¿Qué significa todo?

Antes de hablar sobre las clasificaciones en sí, me gustaría mencionar otro aspecto del proceso de análisis: hice todo a mano. Oh, sí, pasé horas bajando una madriguera de conejo con ChatGPT tratando de que tomara los conjuntos de datos y escupiera un agregado, pero se volvió terco.

Realmente, muy terco. Se quejó que no podía leer los datos. Así que convertí los datos en texto, pero aún así se confundió. Comenzó a combinar los resultados de las diferentes fuentes. Perdió la noción de su progreso y tuvimos que comenzar de nuevo, tres o cuatro veces.

No tengo dudas de que podría haber desarrollado una serie de indicaciones cuidadosamente elaboradas que me habrían llevado un archivo al que podría exportar a Excel, pero pronto me di cuenta de que el proceso de negociación y cajoling con la IA tomaría más tiempo que llenar el tanque de agua de Nespresso para preparar algo de espresso y hacerlo todo a mano, utilizando la tecnología de la cafeína para ayudarme.

Sí, veo la ironía de un artículo sobre la popularidad de la herramienta de IA que se realiza completamente sin la ayuda de las herramientas de IA. Y esa, tal vez es mi conclusión.

Tan populares como son estas muchas herramientas, son herramientas. A veces son útiles y a veces tercos. Si los va a usar, tendrá que poder, constantemente, determinar cuándo la herramienta es el camino más rápido y cuándo la vieja escuela lo llevará allí, ya sea más rápido o más confiable, o ambos.

No me sorprendió que ChatGPT lidere el paquete. Sigo olvidando que el Canva ahora se considera una herramienta de IA, por lo que eso me sorprendió. Para tantos usuarios, cuando piensan en las herramientas de IA, esas son los dos que más vienen a la mente.

Me sorprendió un poco que DeepL superó a Google Translate como una herramienta de IA, pero eso puede deberse a que la mayoría de las personas no piensan en el traductor de Google como una herramienta de IA. Después de todo, ha existido mucho más tiempo que el boom generativo de IA que estamos experimentando ahora.

Cuando se trata de chatbots, está claro que Gemini y Copilot, junto con la perplejidad y Claude, tienen un largo camino por recorrer para ponerse al día con ChatGPT. Dicho esto, Apple faltaba por completo en la mesa, lo que no puede ser bueno. Pero, de nuevo, también lo fue Facebook/Meta.

Por ahora, parece que ChatGPT está lamiendo todas las otras herramientas, y Canva lidera el segundo nivel. Espere que el resto esté en una batalla lanzada por el tercer lugar, donde no hay líderes destacados.

Manténganse al tanto. Será interesante, si nada más.

¿Qué pasa contigo? ¿Te has encontrado confiando más en herramientas como ChatGpt, Canva o Gemini últimamente? ¿Qué herramientas de IA usas regularmente y cuáles crees que están sobrevaloradas? ¿Hay alguna herramienta que te sorprendas al ver en los ranking? Y como Medir popularidad: ¿por características, zumbido comunitario o simplemente lo que sea que te ayude a hacer el trabajo? Háganos saber en los comentarios a continuación.


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ChatGPT, Google Gemini y otros modelos de IA están utilizando sus datos para capacitación; aquí le mostramos cómo detenerlo

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Los modelos de IA se han convertido rápidamente en una parte diaria de la vida para muchos de nosotros. Ya sea que se trate de una consulta rápida con ChatGPT, una inmersión profunda con Gemini o una sesión de imagen con MidJourney, estas herramientas pueden ser útiles en casi todas las situaciones.

Sin embargo, a través de todas estas conversaciones, creaciones de imágenes extrañas y muescas mental, se están generando muchos datos. Esto plantea dos grandes preguntas: ¿Se utilizan todos estos datos en algún lugar y puede optar por no participar?

¿Cómo se utilizan sus datos para la capacitación?

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Google Cloud Next 2025: Gemini y actualizaciones de AI de Agente, nuevas TPUS

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Pichai destacó que Géminis ahora impulsa cada uno de GoogleLos productos de medio billón de usuarios, incluidos siete con más de dos mil millones de usuarios, y se burlaron de la llegada de Gemini 2.5 Flash, un nuevo modelo de baja latencia optimizado para un razonamiento rápido y una rentabilidad.

Thomas Kurian, CEO de Google Cloudexpandido en esta visión: “Lo que alguna vez fue una posibilidad es ahora la realidad vibrante que estamos construyendo colectivamente”.

Kurian reveló que más de cuatro millones de desarrolladores ahora están construyendo con Gemini, mientras que el uso de Vertex Ai ha crecido 20 veces año tras año, impulsado por la creciente adopción de modelos como Gemini, Imagen y VEO.

Este aumento en el uso está respaldado por la vasta infraestructura de Google: 42 regiones, más de dos millones de millas de fibra submarina y terrestre, y más de 200 puntos de presencia a nivel mundial, todos accesibles para las empresas a través del nuevo servicio WAN en la nube.

En todos los modelos de IA, sistemas de agente, redes y seguridad, el mensaje de Google Cloud fue claro: esta no es solo una plataforma de IA; Es un motor de transformación de pila completa para la empresa.

Estos son todos los anuncios principales de Google Cloud Next 2025:

El CEO de Alphabet, Pichai, subió a la etapa de apertura para provocar el próximo modelo en el arsenal Ai de HyperScaler: Géminis 2.5 Flashun modelo de razonamiento de baja latencia. No se reveló un marco de tiempo de lanzamiento específico, pero el CEO dijo que representa una evolución de su popular modelo de caballo de batalla.

Google Cloud también proporcionó una actualización en VEO 2, Un modelo de generación de videos desarrollado por Google DeepMind, revelando que ahora está “listo para la producción” en la API de Géminis.

El modelo puede seguir instrucciones simples y complejas, así como simular la física del mundo real en videos de alta calidad que abarcan una amplia gama de estilos visuales.

Los primeros usuarios incluyen Wolf Games, que está utilizando VEO 2 para construir “experiencias cinematográficas” para su plataforma de juego de historia interactiva personalizada.

https://www.youtube.com/watch?v=-uqle4fmvka

Conozca el nuevo hardware de hipercomutadores: Ironwood

AI HyperComuter de Google Cloud es el caballo de batalla detrás de casi todas las cargas de trabajo de IA en su plataforma en la nube. El sistema de supercomputación integrado ahora presenta el Última iteración de su línea de hardware personalizadaUnidades de procesamiento de tensor (TPU).

Madera de hierroLa TPU de la 7ª generación ofrece 5 veces más capacidad de cómputo pico y 6x la capacidad de memoria de alto ancho de banda (HBM) en comparación con la generación previa, Trillium.

Las nuevas TPU de Ironwood vienen en dos configuraciones: 256 chips o 9,216 chips, cada una disponible como una cápsula de una sola escala, con la vaina más grande que ofrece 42.5 exafultos de cómputo.

El hardware HyperComuter está diseñado para ser 2 veces más eficiente de energía en comparación con Trillium, al tiempo que ofrece más valor por vatio.

Los desarrolladores ahora pueden acceder a Ironwood a través de la pila optimizada de Google Cloud en Pytorch y Jax.

Google Cloud vio al hiperscaler duplicar su AI agente Ofertas, presentando nuevas herramientas para permitir que las empresas construyan, implementen y escalaran sistemas de múltiples agentes.

En el corazón de las actualizaciones estaba la nueva Kit de desarrollo de agentes (ADK)-Un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA sofisticados en menos de 100 líneas de código. Ya está siendo utilizado por marcas como Renault y Revionics para automatizar los flujos de trabajo y la toma de decisiones.

Para implementar estos agentes en producción, Google introdujo Motor de agenteun tiempo de ejecución totalmente administrado en Vertex AI. Admite memoria a corto y largo plazo, herramientas de evaluación incorporadas e integración nativa con la plataforma Agentspace de Google para un intercambio interno seguro.

El segundo gran anuncio de agente fue el Protocolo de Agente2Agent (A2A) – Un estándar de interoperabilidad abierto que permite a los agentes comunicarse y colaborar en diferentes marcos como ADK, Langgraph y Crew.ai. Ya están a bordo más de 50 socios, incluidos Box, ServiceNow, Uipath y Deloitte.

Actualizaciones de redes: Cloud Wan, Reducciones de costos de servicio Gen AI

Las redes en el próximo 2025 se centraron en la escala para la IA y la mejora del rendimiento de la nube.

Un nuevo Interconexión de nube de 400 g e interconexión de nubellegando a finales de este año, promete 4X el ancho de banda para la incorporación de datos más rápidos y el entrenamiento de modelos de múltiples nubes.

Google Cloud también se introdujo Soporte para grupos de IA de hasta 30,000 GPU En una configuración sin bloqueo, ahora disponible en la vista previa, dirigida a sobrealimentar la capacitación y el rendimiento de inferencia.

Se han reducido los costos generativos de servicio de IA hasta hasta un 30%, con mejoras de rendimiento de hasta el 40%, gracias a innovaciones como GKE Inference Gateway.

Google también debutó Nube wanuna columna vertebral empresarial totalmente administrada que abre su infraestructura de red global para redes de área amplia. Diseñado para simplificar y asegurar arquitecturas WAN Enterprise, ofrece un rendimiento hasta un 40% más rápido en comparación con Internet público.

En el borde, Google anunció Programabilidad y rendimiento mejoradoscon extensiones de servicio ahora GA para equilibrio de carga en la nube. Cloud CDN Support está en camino, lo que permite a los desarrolladores personalizar el comportamiento de la aplicación en el borde utilizando estándares abiertos como WebAssembly.

https://www.youtube.com/watch?v=xzgu02ycsvc

Actualizaciones de seguridad: Google Unified Security, agentes de Géminis

La infraestructura empresarial está creciendo en complejidad, ampliando la superficie de ataque y sobrecargando a los equipos de seguridad aislados. ¿La respuesta de Google? Seguridad unificada de Google (Gus), que ahora está generalmente disponible.

Gus está diseñado para unificar la inteligencia de amenazas, las operaciones de seguridad, la seguridad en la nube y la navegación segura en una sola plataforma con IA, integrando la experiencia de la empresa. Mandante Subsidiaria para ofrecer una protección más escalable y eficiente.

La nueva solución de seguridad crea un tejido de datos de seguridad de búsqueda en toda la superficie de ataque, que ofrece visibilidad, detección y respuesta en tiempo real en redes, puntos finales, nubes y aplicaciones. Las señales de seguridad se enriquecen automáticamente con la inteligencia de amenazas de Google, y cada flujo de trabajo se simplifica con sus modelos insignia de IA Gemini.

Google también introdujo Agentes de seguridad con Géminis. Entre las nuevas herramientas de AI de agente incluyen un agente de triaje de alerta en las operaciones de seguridad de Google, que investiga automáticamente alertas, compila evidencia y realiza veredictos.

Un nuevo agente de análisis de malware en Google Amenazing Intelligence evalúa un código potencialmente malicioso, ejecuta scripts de deobfuscación y entrega veredictos con plena explicación. Ambos están previsamente en la Q2.

Asociaciones: Equipo Ups con Nvidia, Juniper, SAP y más

No sería una nube de Google a continuación sin una serie de asociaciones golpeadas o extendidas, y este año no fue diferente.

El hiperscaler amplió su asociación con Lumen Para mejorar las soluciones de nube y de red. El equipo se centrará en integrar WAN en la nube con los servicios de Lumen, proporcionar acceso directo a la fibra a las regiones de Google Cloud y ofrecer conexiones seguras y obtenidas de aire a Google Distributed Cloud.

Google Cloud también unió fuerzas con Nvidia Para llevar su familia Géminis de modelos de IA a los sistemas Blackwell del fabricante de chips. La medida ve que los modelos de Géminis están disponibles en el momento, lo que permite a los clientes bloquear la información confidencial, como los registros de pacientes, las transacciones financieras e información del gobierno clasificada.

“Al llevar nuestros modelos de Géminis en las instalaciones con el rendimiento innovador de Nvidia Blackwell y las capacidades informáticas confidenciales, estamos permitiendo a las empresas desbloquear todo el potencial de la IA agente”, dijo Sachin Gupta, vicepresidente y gerente general de infraestructura y soluciones en Google Cloud.

Sus modelos Géminis también están llegando a SAVIAEl centro de IA generativo en su plataforma de tecnología comercial. La hiperescala también agregó sus capacidades de video e inteligencia del habla para apoyar la generación (RAG) de recuperación multimodal para el aprendizaje basado en video y el descubrimiento de conocimiento en los productos SAP.

También anunciado fue una colaboración con Redes de enebro para acelerar los nuevos despliegues de campus y ramas empresariales. Los clientes podrán usar la solución WAN Cloud WAN de Google junto con Juniper Mist Wired, Wireless, NAC, Firewalls y Secure SD-WAN Solutions, lo que les permite conectar aplicaciones críticas y cargas de trabajo de IA, ya sea en Internet, en nubes o dentro de los centros de datos.

El hiperscaler se asoció con Oráculo Para presentar un programa de socios diseñado para permitir a Oracle y Google Cloud Partners ofrecer Oracle Database@Google Cloud a sus clientes.

Firma de almacenamiento de datos DataDirect Reds (DDN) también se unió a Google Cloud en su servicio de sistema de archivos paralelo de Luster Administrado, que proporciona hasta 1 TB/s de rendimiento para servicios de acceso rápido para empresas y startups que construyen AI y aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC).

Acentuar También amplió su asociación estratégica con Google Cloud, con la pareja comprometida a trabajar juntos para desarrollar soluciones de IA específicas de la industria.

Estas últimas asociaciones se suman a las que se escriben a principios de este año, como con Deutsche Telekom, con la pareja trabajando juntos en AI Avancement and Cloud Integration en la infraestructura de red del operador.

Google Cloud para impulsar la modernización de red de Deutsche Telekom con IA, Cloud

Google Cloud, Infovista unen fuerzas en la planificación de la red de RF

Google Cloud admite DT y Vodafone Italia con Ran-Driven AI y una revisión de datos

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Operai golpea a Elon Musk con contador • El registro

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Operai ha contrarrestado al cofundador Elon Musk, acusándolo de tácticas ilegales e injustas para descarrilar sus planes de reestructuración y exigir que un juez lo responsabilice por el daño presuntamente infligido en la AI Super-Lab.

El contador considerable [PDF] y la respuesta a las afirmaciones de Musk se presentó ayer en el Tribunal Federal de California. Si bien acusa al magnate de Tesla de una amplia gama de comportamientos destinados a socavar las operaciones de OpenAI, incluido “acoso, interferencia y información errónea”, las dos reclamaciones de alivio de la Contadora se concentran en el intento de febrero de Musk para comprar el fabricante de ChatGPT por $ 97.375 mil millones. Si bien el equipo de Musk ha retratado la oferta como genuina, los abogados de OpenAi lo llaman algo completamente diferente.

En lugar de una oferta de adquisición seria, OpenAI afirma que la medida de Musk fue una “simulada” diseñada “para interferir con la reestructuración corporativa contemplada de OpenAI”. Musk ya no está involucrado en OpenAi y dirige un atuendo de inteligencia artificial rival, Xai, entre otros negocios.

“La carta no incluía evidencia de financiamiento para pagar el precio de compra de casi $ 100 mil millones”, dijo Openai en su presentación de contadores, y agregó que ninguno de los inversores enumerados en la carta de intención de Musk había hecho ninguna diligencia debida. Más tarde, un inversor admitió, según los registros de la corte, que la intención de Musk era obtener acceso a los materiales internos de Openi a través de los procedimientos legales y “detrás de la pared” en el Super Lab de respaldo de Microsoft.

“Aunque OpenAi reconoció la oferta como una finta, su mera existencia, y la tormenta de fuego de los medios que lo rodean, requirió OpenAi para gastar recursos significativos en la respuesta”, dijo el gigante de la IA.

Es ese esfuerzo, y la llamada “oferta simulada”, lo que llevó a OpenAi a acusar a Musk de prácticas comerciales injustas y fraudulentas, así como una interferencia tortuosa con prospectivo ventaja económica (es decir, cuando un tercero interrumpe un posible acuerdo en detrimento del demandante).

Operai está buscando un alivio cautelar para detener la supuesta interferencia y restitución de Musk por los recursos que, según los que afirma, respondieron a su oferta.

Le preguntamos a OpenAi qué esperaba lograr, y nos dirigió a la presentación de la corte y a sus comentarios realizados en la X de Musk, donde el negocio AI dijo que el contador estaba destinado a detener sus “tácticas de mala fe para reducir la velocidad de OpenAi y aprovechar el control de las innovaciones principales de la IA para su beneficio personal”.

[Musk] Intenté confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como un fin de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se quedó

“Elon nunca ha sido sobre la misión. Siempre ha tenido su propia agenda”, continuó Openai. “Trató de confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como una con fines de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se fue”.

La muy breve historia de una disputa multimillonaria

Para aquellos que han hecho todo lo posible para ignorar la disputa del jefe de Musk y Operai, Sam Altman, puede ser necesaria un poco de historia.

Musk fue uno de los cofundadores de OpenAi, pero se asaltó en 2018 luego de desacuerdos internos sobre el control y la dirección estratégica. Operai alega que el Oligarch SpaceX propuso fusionarse OpenAi con Tesla (que tiene objetivos autónomos impulsados ​​por IA) o buscó un control total, que el equipo de Altman rechazó, lo que llevó a su salida.

En un momento, el liderazgo de Openi temía que Musk se convertiría en un “dictador” de AGI, o poderosa inteligencia general artificial, si se le permitiera un control completo sobre el laboratorio, a juzgar por correos electrónicos surgió durante esta batalla legal.

“Usted declaró que no desea controlar el AGI final, pero durante esta negociación, nos ha demostrado que el control absoluto es extremadamente importante para usted”, escribió Musk, cofundador y mega-boffin Ilya Sutskever. “El objetivo de OpenAi es hacer el futuro el futuro y evitar una dictadura AGI”.

En marzo de 2024, Musk demandó a Openai y Altman alegando incumplimiento de contrato, prácticas comerciales injustas y fallas fiduciarias relacionadas con la estrecha asociación de OpenAI con Microsoft y el establecimiento de una subsidiaria con fines de lucro. (Openai comenzó como una organización sin fines de lucro).

Musk retiró esta demanda en junio del año pasado sin proporcionar una razón pública, pero presentó una casi idéntica un par de meses después. Afirmó el cambio de OpenAi hacia un modelo con fines de lucro contradecía su misión original de desarrollar IA en beneficio de la humanidad.

El equipo legal de Openai describió la queja de Musk como “Lurch[ing] De la teoría a la teoría, distorsione[ing] sus propias exhibiciones y comercio[ing] De principio a fin en conclusiones sin hechos y a menudo ad hominem “.

Operai niega que se esté convirtiendo en una empresa única con fines de lucro, afirmando en su contratación que su plan de reestructuración solo vería que su subsidiaria con fines de lucro se convirtió en una corporación de beneficios público. Ese movimiento es necesario, afirmado Openai, para permitir que el equipo compita mejor por el capital “al servicio de la misión de desarrollar AGI en beneficio de la humanidad”. Dicho esto, Operai continúa recaudando decenas de miles de millones de dólares en fondos, $ 40 mil millones tan recientemente como finales de marzo.

Un portavoz de Operai le dijo además El registro No tenía intención de abandonar su núcleo sin fines de lucro.

“Nuestra junta ha sido muy clara de que tenemos la intención de fortalecer la organización sin fines de lucro para que pueda cumplir su misión a largo plazo”, nos dijo Openai. “No lo estamos vendiendo, estamos duplicando su trabajo”.

Operai también nos señaló el anuncio de la semana pasada de una comisión que comprende expertos en salud, ciencia, educación y servicios públicos para guiar la evolución planificada de las ORG.

“Esperamos los aportes y los consejos de los líderes que tienen experiencia en organizaciones comunitarias sobre cómo podemos ayudarlos a lograr sus misiones”, dijo Openai en un comunicado enviado por correo electrónico.

Sin embargo, OpenAi tiene que completar su transición a una entidad con fines de lucro a fines de 2025 para asegurar que los $ 40 mil millones mencionados anteriormente en fondos dirigidos por SoftBank.

Es probable que la demanda de Musk solo desacelere, especialmente porque el juicio, según una orden previa al juicio esta semana, no se debe comenzar hasta marzo de 2026.

Ni Musk, famoso ahora, la grasa Eminence del presidente Trump, ni su equipo legal respondieron a preguntas para esta historia. ®

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