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¿OpenAI creó la primera AGI con o3?
Hacia AGI
En la carrera por desarrollar un modelo de IA, el objetivo final es la AGI (Inteligencia General Artificial). Se trata de un tipo de IA que puede manejar cualquier tipo de situación, en lugar de estar ultraespecializada para realizar algunas tareas, como por ejemplo conducir un coche.
Mientras solo tengamos IA especializadas, habrá más algoritmos que inteligencia real. La capacidad de deducir reglas y reaccionar ante nuevas situaciones, y quizás lo más importante, el verdadero razonamiento sería un evento trascendental en la historia de la humanidad, ya que dicha AGI probablemente rápidamente se volvería al menos similar a la humana.
Y, por supuesto, sin estar limitado por la restricción computacional del “wetware” de un solo cráneo humano, dicha AGI podría seguir mejorando rápidamente y convertirse en una superinteligencia de ciencia ficción.
Esto inmediatamente genera imágenes de una utopía similar a Star Trek o de apocalipsis de robots como Terminator o Battlestar Galactica.
Fuente: Diatriba en pantalla
Obviamente, fue un titular importante cuando OpenAI anunció el 20 de diciembre.th que su último modelo AI 03, “al menos en determinadas condiciones, se acerca a AGI, con importantes salvedades.“
Modelos abiertos AI
o3 es la última versión de la serie “o” de la compañía, después de la anterior o1 (no existe o2, debido a un posible conflicto de marcas con la compañía británica de telecomunicaciones del mismo nombre).
Viene junto con otras IA ultra avanzadas desarrolladas por OpenAI: ChatGPT (generación de texto), DALL-E (generación de texto a imagen), Sora (generación de texto a video), JukeBox (generación de música) y Whisper ( voz a texto).
o1 y o3
Lanzado en septiembre de 2024, el modelo o1 se creó para tomar más tiempo para pensar en sus respuestas, lo que genera una mayor precisión. Esto es importante, ya que se sabe que servicios como ChatGPT simplemente adivinan cosas que no saben o simplemente las inventa.
Si bien esto a veces puede estar bien para un chatbot, no es una opción aceptable para funciones críticas. Tampoco parece encaminarnos directamente hacia la inteligencia artificial real.
o1 se incluyó a principios de diciembre de 2024 en la suscripción ChatGPT Pro de $200 al mes, aunque otros usuarios también pueden acceder a ella.
o3 ha sido presentado el 20th diciembre, así como o3-mini, una versión más ligera y rápida. El modelo aún no está disponible para uso público, pero los investigadores de seguridad pueden registrarse para obtener una vista previa de o3-mini.
¿Un modelo mentiroso?
Los comentarios de los investigadores de seguridad serán lo que la comunidad tecnológica más querrá escuchar.
Una vez más, evocando Skynet de Terminator, o1 destacó por su fuerte propensión a mentir a sus usuarios. Si bien no es específico de este modelo, era mucho más probable que lo hiciera que otras IA de empresas competidoras como Meta, Google o Microsoft.
Cuando los objetivos de o1 diferían de los de un usuario, y se le dijo a o1 que los persiguiera firmemente, el modelo de IA manipuló los datos para avanzar en su propia agenda el 19% de las veces, según el informe. El modelo o1 también intentó desactivar los mecanismos de supervisión implementados para garantizar que se mantenga alineado con los objetivos del usuario en el 5% de las pruebas.
Maxwell Zeff para TechCrunch
¿Cómo se desempeña o3 en ese sentido? ¿OpenAI ha reducido la tendencia de su modelo a mentir con la actualización de o3? No lo sabemos todavía.
o3 Actuaciones
Una característica adicional de o3 en comparación con su predecesor es la posibilidad de ajustar el “tiempo de razonamiento”. Esto permite a los usuarios ajustar cuánta potencia computacional y tiempo desean asignar a la pregunta.
Codificación
O1 ya era notablemente bueno en codificación y podía aprobar la entrevista de contratación de ingenieros de investigación de OpenAI para codificación en una tasa del 90-100%. Parece que o3 es incluso mejor cuando se compara con pruebas de habilidades de codificación.
Fuente: El puente algorítmico
También cabe señalar que esto acabó con toda la competencia del agua, incluido el Gemini 2.0 lanzado recientemente por Google.
Fuente: El puente algorítmico
Matemáticas y Ciencias
Quizás más que el servicio al cliente o el razonamiento “humano”, el campo más prometedor para la IA actualmente es la aceleración de la tecnología y las ciencias.
También en este caso o3 mejoró radicalmente el rendimiento de las IA anteriores. Más importante aún, puede responder adecuadamente preguntas de matemáticas a nivel de doctorado con una precisión del 87,7%, que es mejor que la mayoría de los humanos, incluso los humanos con formación en matemáticas que obtienen una puntuación de alrededor del 70%.
Fuente: El puente algorítmico
Si o3 puede comprender tan bien cuestiones matemáticas complejas, es probable que a largo plazo pueda responder preguntas igualmente complejas sobre ciencias de los materiales, química o biotecnología.
¿Es AGI?
Ahora, la afirmación de que o3 está cerca de AGI ha estado agitando el espacio de la IA desde que se anunció el modelo. Por supuesto, no se esperaba poder superar a muchos humanos con nivel de doctorado en matemáticas.
François Chollet, investigador de IA y cocreador de ARCO-AGI (Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), un punto de referencia para medir la eficiencia de la adquisición de habilidades de IA en tareas desconocidas. dice que se está acercando:
OpenAI anunció hoy o3, su modelo de razonamiento de próxima generación. Hemos trabajado con OpenAI para probarlo en ARC-AGI y creemos que representa un avance significativo para lograr que la IA se adapte a tareas novedosas.
Obtiene una puntuación del 75,7 % en la evaluación semiprivada en modo de computación baja (por $20 por tarea en computación) y del 87,5 % en modo de computación alta (miles de dólares por tarea).
El costo tan alto plantea la cuestión de qué tan escalable es este enfoque, ya que es posible que pueda aplicar o3 de alto nivel solo a tareas muy costosas para que valga la pena.
Fuente: Francois Chollet
Al mismo tiempo, si algo nos han enseñado las últimas décadas es que la potencia informática tiende a abaratarse mucho con el tiempo.
Por lo tanto, no es una prueba de que o3, o una futura iteración oX del sistema, no se utilice de forma rutinaria en los institutos de investigación para brindar asistencia a los investigadores humanos para desbloquear nuevas fronteras de la ciencia.
Por supuesto, ¿podemos realmente medir la inteligencia a través de las matemáticas y las habilidades de codificación? Esto es algo que puede resultar un poco incómodo para la mayoría de las personas centradas en la tecnología, pero estas habilidades no son el fin de la inteligencia.
A largo plazo, nos acercaremos al verdadero AGI cuando la misma IA pueda realizar muchas tareas no relacionadas a la vez, desde conducir un automóvil hasta problemas matemáticos y de codificación, navegar por situaciones y elementos del mundo real, etc.
Sin embargo, parece que cada día estamos más cerca.
Límites
Además de las limitaciones técnicas del desempeño de o3, hay tres preguntas que la industria de la IA deberá responder para que su visión de AGI se haga realidad.
Más grande no siempre es mejor
Primero, necesita determinar si sus métodos actuales son escalables hasta niveles AGI. Por ahora, una gran parte del método ha consistido en “arrojar” más datos y calcular el problema. Pero es posible que muy pronto nos quedemos sin datos nuevos, y el contenido generado por IA no puede retroalimentarse a los modelos de IA sin causar que colapsen.
Probablemente será necesaria una mejora cualitativa además de centros de datos cada vez más grandes.
Precios y costos de energía
Hablando de centros de datos más grandes, la industria tecnológica ahora está mirando centros de datos a escala de gigavatios. No es casualidad que estemos empezando a medirlos por su consumo de energía en lugar de por su capacidad de cálculo.
es porque El factor limitante pronto no será la potencia de los chips utilizados, sino el suministro de energía eléctrica disponible.. Esta es la razón Microsoft primeroy luego todas las demás grandes empresas tecnológicas, están luchando por asegurar el suministro de electricidad de las centrales nucleares para sus centros de datos de inteligencia artificial.
Y si algo nos ha enseñado la lucha contra las emisiones de carbono es que aumentar la generación de energía con bajas emisiones de carbono es un hueso mucho más difícil de resolver que crear centros de datos más grandes.
Este también es un sector donde la reducción de costos no seguirá la Ley de Moore, lo que probablemente hará que la futura reducción de los costos de la IA sea mucho más moderada de lo que desearíamos.
Por lo tanto, aquí también será necesaria una mejora cualitativa de la demanda de IA, al menos si se eliminan algunas de las limitaciones actuales a la IA.
¿Superinteligencias?
Cuando nos acerquemos a la AGI, ¿será un umbral máximo que alcanzar o simplemente un paso en el camino para crear una IA más inteligente que los humanos?
Es una pregunta importante, ya que se trata de una perspectiva igualmente fascinante y aterradora. Muchos entusiastas del techno están adoptando esta llamada singularidad, donde la IA mejoraría rápidamente en un ciclo de retroalimentación exponencial.
El público en general de los seres humanos comunes y corrientes podría no estar tan entusiasmado.
Entonces, además del riesgo existencial, es probable que la reacción del público y los reguladores sea muy real y llegue antes.
Esto es algo con lo que las empresas de IA probablemente tendrán que luchar, ya que simultáneamente tienen que tranquilizar al público, posiblemente restando importancia a sus logros y al mismo tiempo justificando ante los inversores que invierten cientos de miles de millones de dólares en la tecnología y sus infraestructuras.
Empresa de IA
microsoft
Corporación Microsoft (MSFT -0,31%)
Microsoft ha estado en el centro de la industria tecnológica casi desde sus inicios con su sistema operativo Windows, aún dominante.
Ahora también es líder en software empresarial (Office365, Equipos, LinkedIn, Skype, GitHub), juegos (xbox y múltiples adquisiciones de estudios de videojuegos), y en la nube (Azur).
Más recientemente, logró buenos avances en materia de IA. Esto incluye algo de IA de consumo como el Creador de imágenes de Bing y más iniciativas centradas en los negocios, como Copiloto para Microsoft 365 y Investigación de Microsoft. El copiloto ahora está siendo implementado también en el comercio minorista y en empresas más pequeñas.
Fuente: Investigación de constelaciones
Microsoft se ha ganado la reputación de ser el gigante tecnológico centrado en la empresa, en comparación con empresas más centradas en el consumidor como, por ejemplo, Apple o Facebook. Dado que la IA se está volviendo cada vez más importante en los modelos de negocios, la presencia preexistente de Microsoft en la nube y los servicios empresariales debería darle una ventaja en la implementación de la IA a escala y en las adquisiciones de clientes.
Microsoft: el matrimonio desordenado de OpenAI
La colaboración con líderes en desarrollo de IA como OpenAI (famoso por ChatGPT) también está consolidando la posición de Microsoft como potencia de IA.
La relación entre ambos es compleja, ya que OpenAI es técnicamente su propia organización, pero en la práctica se ha vuelto dependiente de los recursos de Microsoft, tanto financieros como computacionales.
“Durante los próximos meses, Microsoft no cedió, ya que OpenAI, que espera perder 5 mil millones de dólares este año, continuó pidiendo más dinero y más potencia informática para construir y ejecutar sus sistemas de IA.
Fuente: Instituto de IA de marketing
Al mismo tiempo, Microsoft está construyendo sus propios proyectos internos de IA. después de adquirir la mayor parte del personal de Inflection.
Se vuelve aún más complicado a medida que OpenAI intenta hacer la transición a un estado con fines de lucro. algo que crea conflicto con patrocinadores anteriores como Elon Musk.
Y aquí el debate sobre AGI se vuelve casi existencial para OpenAI:
“Si OpenAI logra AGI, el acceso de Microsoft a la tecnología de OpenAI quedará nulo. Aún más importante, la junta directiva de OpenAI decide cuándo se alcanza el AGI”.
Fuente: Instituto de IA de marketing
Es probable que o3 todavía no sea AGI, ni lo será un hipotético o5. Pero esto es algo que vale la pena recordar para cualquier inversor potencialmente interesado en Microsoft, y que base su tesis en la relación con OpenAI.
Hay algo poderoso en tener la persona adecuada a la que recurrir en el momento adecuado. Es por eso que uso Gemini Gems cuando quiero ser productivo en mi teléfono, tableta o Chromebook. Piense en ellos como compañeros de trabajo digital, cada uno excelente en algo único. Confío en ellos durante los maratones de codificación nocturnos, los períodos de examen y la preparación de la entrevista de último minuto. En este artículo, discuto las gemas que uso regularmente, para qué están diseñados y cómo uso la inteligencia artificial para seguir siendo productivo.
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Encontrar nuevas ideas con lluvia de ideas
Esta gema saca ideas creativas de la nada
No puedo contar la frecuencia con la que me siento frente a una página en blanco, tratando de escribir algo que valga la pena, o se me ocurra una idea medio decente, solo para sentirme completamente atascado. Ahí es cuando recurro a la gema de Brainstormer. Te ayuda a superar el bloqueo del escritor, pensar fuera de la caja y mantener tu impulso.
Omita el pensamiento excesivo, navegue por sugerencias, elija y refine lo que funciona, y avanza. El mismo impulso creativo también resulta útil fuera del mundo digital. La compra de regalos me estresa, especialmente cuando no tengo idea de qué conseguir a alguien que lo tenga todo. Brainstormer me ayuda a encontrar ideas de regalos originales basadas en los intereses de mis amigos, los pasatiempos y nuestros chistes internos.
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Permanecer en el flujo de codificación con la depuración asistida
Esta joya me salva del desplazamiento interminable a través de la documentación
Coding Partner Gem es un asistente de programación que lo ayuda a escribir código, solucionar errores y comprender conceptos de codificación desconocidos sin interrumpir su flujo. Viene a mi rescate cuando estoy en una sesión de codificación y algo se rompe, o cuando quiero verificar la sintaxis de algo en Python.
Puedo preguntar cualquier cosa, por ejemplo, “¿Por qué se muestra este error y cómo puedo solucionarlo?” o “¿Puedes guiarme a través de cómo funciona este fragmento de código?” Y me muestra cómo. Puede usar su compañero de codificación en cualquier nivel de habilidad, independientemente de su nivel de habilidad. No tendrá que cavar a través de los foros o la documentación de Stack Overflow cuando tenga un problema.
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Estudiar Smarter con el entrenador de aprendizaje a mi lado
Esta gema desglosa temas en trozos fáciles de aprender
Learning Coach Gem es un tutor que divide información compleja en segmentos digeribles para ayudarlo a aprender nuevos temas. El entrenador de aprendizaje también puede construir un plan de estudio personalizado basado en sus objetivos, lo cuestiona sobre lo que aprendió y lo guiará a través de temas paso a paso. Un camino claro y respuestas inmediatas reducen la procrastinación y evitan la deriva del sujeto. No más cavar a través de información dispersa cuando su tiempo de estudio es estructurado y eficiente.
Con cuestionarios rápidos y preguntas de seguimiento, el aprendizaje se vuelve activo, no pasivo. El entrenador de aprendizaje Gema se convierte en mi amigo de estudio cuando se prepara para los exámenes. Alimento el esquema de contenido desde mis diapositivas de conferencias y le pido que explique las partes donde me perdí la clase. A veces voy un paso más allá y lo doy más del examen, luego le pido a Gemini que genere preguntas similares basadas en el material que estoy estudiando.
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El editor de escritura arregla mi escritura sin romper el flujo
Escribo mejor, más rápido y con menos dudas.
Escribir es una cosa, editar es otra. Es fácil quedarse atascado relevando el mismo párrafo, adivinar las opciones de sus palabras o buscar reglas de gramática en Google. Ahí es donde ayuda la gema del editor de escritura. Esta joya verifica su gramática, ortografía y puntuación mientras ofrece comentarios útiles sobre el estilo, el tono y la estructura. Marca las oraciones de ejecución, sugiere una mejor frase y recomienda elecciones de palabras más fuertes, haciendo que su mensaje sea limpio y seguro.
No más de ida y vuelta sobre encontrar algo que suene bien. En lugar de romper su flujo de escritura para arreglar una oración, continúa y el editor de escritura se encarga de los detalles. Entre esto y Grammarly, tengo una red de seguridad de edición sólida para mis tareas de ensayo.
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Uso de la guía de carrera para prepararse para los movimientos de carrera
Esta joya es mi opción para la redacción y entrevistas de reanudación.
Descubrir su próximo movimiento de carrera puede ser estresante. La gema de la guía profesional lo ayuda a mapear sus objetivos y mejorar sus habilidades. Lo uso para actualizar mi currículum, prepararme para entrevistas y explorar nuevas direcciones basadas en mis intereses y fortalezas. Una de las cosas más útiles ha sido practicar preguntas comunes de la entrevista y ensayar mis respuestas. También lo uso para generar currículums personalizados de acuerdo con descripciones de trabajo específicas, lo que ayuda a que mis aplicaciones se destaquen.
Ese enfoque me dio una pasantía. Pregunte a la guía profesional un plan claro y paso a paso. Puede ayudarlo a priorizar las tareas, como repasar una habilidad, actualizar su perfil de LinkedIn o aplicar roles que coincidan con sus objetivos. No se detiene en la búsqueda de empleo. También le ayuda a desarrollar un impulso a largo plazo con redes prácticas, estrategias de crecimiento y desarrollo de habilidades.
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Hacer la búsqueda de empleo más fácil con Géminis
Resolver problemas de nicho construyendo su propia gema
En lugar de tratar de hacer todo de forma independiente (y potencialmente atascado o distraído), puede confiar en estos ayudantes de IA. No tiene que conformarse si tiene un problema o flujo de trabajo único. Cree una gema personalizada que se adapte a su nicho.
Chatgpt no es un monolito.
Desde que Operai lanzó por primera vez el Buzzy Chatbot en 2022, ha implementado lo que parece un nuevo modelo cada pocos meses, utilizando una panoplia confusa de nombres.
Varios competidores de Operai tienen populares Alternativas de chatgptcomo Claude, Géminis y perplejidad. Pero los modelos de Openai se encuentran entre los más reconocibles de la industria. Algunos son buenos para tareas cuantitativas, como la codificación. Otros son mejores para hacer una lluvia de ideas sobre nuevas ideas.
Si está buscando una guía sobre qué modelo usar y cuándo, está en el lugar correcto.
GPT-4 y GPT-4O
Openai lanzó por primera vez GPT-4 en 2023 como su modelo de lenguaje grande. El CEO Sam Altman dijo en un podcast de abril que la modelo tomó “cientos de personas, casi todo el esfuerzo de Openi” para construir.
Desde entonces, ha actualizado su modelo insignia a GPT-4O, que lanzó por primera vez el año pasado. Es tan inteligente como GPT-4, que es capaz de acumular el SAT, el GRE y pasar la barra, pero es significativamente más rápido y mejora sus “capacidades entre el texto, la voz y la visión”, dice Openii. El “O” significa Omni.
4O puede traducir rápidamente el habla y ayudar con el álgebra lineal básica, y tiene las capacidades visuales más avanzadas.
Sus imágenes de estilo Studio Ghibli tocaron la emoción en línea. Sin embargo, también planteó preguntas de derechos de autor cuando los críticos argumentaron que Operai se está beneficiando injustamente del contenido de los artistas.
Operai dice que 4O “se destaca en las tareas cotidianas”, como hacer una lluvia de ideas, resumir, escribir correos electrónicos y revisar informes.
GPT-4.5
Altman describió a GPT-4.5 en una publicación sobre X como “el primer modelo que se siente como hablar con una persona reflexiva”.
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Es el último avance en el paradigma de “aprendizaje sin supervisión” de OpenAI, que se centra en ampliar los modelos en el “conocimiento de las palabras, la intuición y la reducción de las alucinaciones”, dijo la miembro del personal técnico de Operai, Amelia Glaese, durante su presentación en febrero.
Entonces, si está teniendo una conversación difícil con un colega, GPT-4.5 podría ayudarlo a replantear esas conversaciones en un tono más profesional y tacto.
Operai dice que GPT-4.5 es “ideal para tareas creativas”, como proyectos de colaboración y lluvia de ideas.
O1 y O1-Mini
Openai lanzó una mini versión de O1, su modelo de razonamiento, en septiembre del año pasado y la versión completa en diciembre.
Los investigadores de la compañía dijeron que es el primer modelo capacitado para “pensar” antes de que responda y se adapte bien a las tareas cuantitativas, de ahí el “modelo de razonamiento” del apodo. Esa es una función de su técnica de entrenamiento, conocida como cadena de pensamiento, que alienta a los modelos a razonar a través de problemas descomponiéndolos paso a paso.
En un artículo publicado en la capacitación de seguridad del modelo, la compañía dijo que “los modelos de capacitación para incorporar una cadena de pensamiento antes de responder tienen el potencial de desbloquear beneficios sustanciales, al tiempo que aumentan los riesgos potenciales que provienen de una inteligencia aumentada”.
En un video de una presentación interna de Operai en los mejores casos de uso para O1, Joe Casson, un ingeniero de soluciones en OpenAI, demostró cómo O1-Mini podría resultar útil para analizar el máximo beneficio en una llamada cubierta, una estrategia de negociación financiera. Casson también mostró cómo la versión de vista previa de O1 podría ayudar a alguien razonar a través de cómo crear un plan de expansión de la oficina.
Operai dice que el modo Pro de O1, una “versión de O1 que utiliza más cómputo para pensar más y proporcionar respuestas aún mejores a los problemas más difíciles”, es mejor para un razonamiento complejo, como crear un algoritmo para el pronóstico financiero utilizando modelos teóricos o generar un resumen de investigación de varias páginas en tecnologías emergentes.
O3 y O3-Mini
Los modelos pequeños han estado ganando tracción en la industria durante un tiempo como una alternativa más rápida y rentable a los modelos de base más grandes. Operai lanzó su primer modelo pequeño, O3 Mini, en enero, solo semanas después de que la startup de la startup china Butterfly Effect debutó el R1 de Deepseek, que conmocionó a Silicon Valley, y los mercados, con sus precios asequibles.
Openai dijo que 03 Mini es el “modelo más rentable” en su serie de razonamiento. Está destinado a manejar preguntas complejas, y Openai dijo que es particularmente fuerte en ciencias, matemáticas y codificación.
Julian Goldie, un influencer de las redes sociales que se centra en la estrategia de SEO, dijo en una publicación sobre el medio que O3 “brilla en tareas de desarrollo rápido” y es ideal para tareas de programación básicas en HTML y CSS, funciones simples de JavaScript y la construcción de prototipos rápidos. También hay una versión “mini alta” del modelo que, según él, es mejor para la “codificación y lógica compleja”, aunque tenía algunos problemas de control.
En abril, Openai lanzó una versión completa de O3, que llama “nuestro modelo de razonamiento más poderoso que empuja la frontera a través de la codificación, matemáticas, ciencias, percepción visual y más”.
Operai dice que el O3 se usa mejor para “tareas complejas o de múltiples pasos”, como la planificación estratégica, la codificación extensa y las matemáticas avanzadas.
O4 mini
Operai lanzó otro modelo más pequeño, el O4 Mini, en abril. Dijo que está “optimizado para un razonamiento rápido y rentable”.
La compañía dijo que logra un rendimiento notable para el costo, especialmente en “Matemáticas, codificación y tareas visuales”. Fue el modelo de referencia con mejor rendimiento en el examen de matemáticas de invitación estadounidense en 2024 y 2025.
O4 Mini, y su mini versión, son excelentes para un razonamiento rápido y más sencillo. Son buenos para acelerar cualquier tarea de razonamiento cuantitativo que encuentre durante su día. Si está buscando un trabajo más profundo, opte por O3.
Scott Swingle, alumbre de DeepMind y fundador de la compañía de herramientas de desarrolladores con IA Abante AI, probó O4 con un problema de Euler, una serie de problemas computacionales desafiantes lanzados cada semana más o menos. Dijo en una publicación sobre X que O4 resolvió el problema en 2 minutos y 55 segundos, “Mucho más rápido que cualquier solucionador humano. Solo 15 personas pudieron resolverlo en menos de 30 minutos”.
Operai dice que el O4 Mini se usa mejor para “tareas técnicas rápidas”, como consultas rápidas relacionadas con STEM. Dice que también es ideal para el razonamiento visual, como extraer puntos de datos clave de un archivo CSV o proporcionar un resumen rápido de un artículo científico.
