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Probé Sora de OpenAI, pero tengo problemas con su curva de aprendizaje

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Ryan Haines / Autoridad de Android

Después de meses de espera, finalmente sucedió: OpenAI lanzó su generador de video, Sora. O, al menos, abrió el acceso a la herramienta, solo para que todo Internet se uniera simultáneamente, lo que obligó a OpenAI a frenar la creación de cuentas. Gracias a un poco de paciencia y determinación, logré superar la lista de espera y ahora tengo el poder de generar casi cualquier cosa que se me ocurra, dentro de unos límites bien definidos.

Sin embargo, ese gran poder y responsabilidad conllevan algo más: una gran curva de aprendizaje. Aunque disfruto de Sora y estoy impresionado por sus capacidades, tengo problemas para encontrar las indicaciones perfectas para obtener videos que me satisfagan. Estoy seguro de que es sólo una cuestión de práctica, pero así es como han sido mis primeros días con Sora.

¿Ya has utilizado Sora de OpenAI para generar vídeos?

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¿Creación de vídeos a tu alcance?

OpenAI Sora cebra con mano humana

Ryan Haines / Autoridad de Android

Primero, hablemos de cómo funciona Sora, o al menos de cómo acceder a la poderosa herramienta de generación de videos. Aunque proviene de OpenAI y debes ser miembro de ChatGPT Plus o Pro para comenzar a crear, no puedes acceder a Sora a través de la interfaz principal de ChatGPT. En su lugar, debe dirigirse directamente al sitio web de Sora (sora.com), donde encontrará una galería de clips destacados que establecen el listón. increíblemente alto.

Al menos, pusieron el listón muy alto en mi cabeza. Revisé algunos de ellos, miré sus indicaciones, vi cómo funcionaban sin problemas y pensé que yo podía hacer lo mismo. Después de todo, mis indicaciones se ejecutarían a través de la misma adaptación de DALL-E 3 que las de ellos, por lo que deberían verse igual de bien, ¿verdad? No es tan fácil. Claro, escribir indicaciones es bastante fácil, pero descubrir a qué responde mejor Sora es un poco más difícil.

Crear vídeos es tan fácil como escribir lo que quieres ver… o al menos así parece en el papel.

Antes de pasar a los desafíos, probablemente debería aclarar algunas de las limitaciones actuales de Sora. A diferencia de Pixel Studio de Google u otro generador de imágenes básico, no puedes simplemente sentarte y ejecutar Sora a tu antojo, al menos no como miembro de ChatGPT Plus por $20 al mes.

En su lugar, se le otorga un banco de 1000 créditos, que puede gastar en la generación de videos como mejor le parezca. Todo lo que cambie dentro de su mensaje, desde la relación de aspecto hasta la duración y la resolución, costará una cierta cantidad de esos créditos hasta que se acabe el mes. Los videos nuevos cuestan entre 20 y 2000 créditos, y puedes consultar una útil tabla de costos aquí, algo que desearía haber encontrado antes de gastar 260 créditos en aproximadamente 20 minutos. También estás limitado a una generación de video a la vez y una resolución máxima de 720p como miembro Plus.

Si opta por una membresía ChatGPT Pro, los límites son mucho más flexibles pero el precio es mucho, mucho más alto: $200 por mes. En lugar de 1000 créditos, obtienes 10 000 créditos para vídeos prioritarios, después de los cuales obtienes generaciones de vídeos ilimitadas; simplemente tardan un poco más: OpenAI los llama “videos relajados”. Los miembros Pro también pueden generar cinco videos a la vez, subirlos a 1080p y dejar que se reproduzcan durante 20 segundos.

Desafortunadamente, sin embargo, no importa qué nivel de ChatGPT pagues, ninguno de los videos de Sora tiene audio, por lo que tendrás que descargar tus clips y sincronizar música o efectos de sonido después de haber definido las imágenes. OpenAI ha sugerido que el soporte para audio llegará a Sora eventualmente, pero aún no ha llegado.

¿Qué tan difícil podría ser?

Una vez terminada esa introducción básica, el resto del uso de Sora para generar videos debería ser fácil, ¿verdad? Bueno, sí y no. Mientras escribe su mensaje, elige su configuración en el menú en la parte inferior y espera a que se genere su video es Así de fácil, es mucho más difícil encontrar algo digno del feed destacado en constante cambio de Sora.

En un intento de compartir mi caché limitado de tokens para el mes, tan pronto como tuve acceso a Sora, me comuniqué con mi colega Mitja. Él y yo habíamos estado discutiendo qué tan rápido podríamos obtener acceso a la plataforma, por lo que pensé que podría tener algunas buenas ideas para generaciones desde el principio. Al final resultó que, su primer pensamiento fue algo que nunca podría haber imaginado: diez cebras trajeadas bailando una canción de Michael Jackson frente a la Ópera de Sydney mientras comían ravioles al pesto. Puede parecer un vídeo extraño de hacer, pero si Sora puede manejar esa cantidad de detalles, entonces definitivamente es el verdadero negocio.

Sora intentará casi cualquier cosa que le pidas, pero tienes que describirlo correctamente.

Una vez que terminé de reírme de la idea, se la pasé a Sora y esperé el resultado. Técnicamente, el producto final hizo bien la mayoría de las cosas. Puso un grupo de cebras vestidas de traje frente a la Ópera de Sydney, y todas tenían placas verdes en sus manos. Sin embargo, el número fluctuó entre ocho y aproximadamente 12 cebras, no había indicios de que fuera una canción de Michael Jackson, y los raviolis al pesto definitivamente eran solo un plato verde: cerca, pero no del todo correcto. Lo más preocupante es que había aumentado el coste del vídeo a 100 tokens porque esperaba que un clip de diez segundos mostrara más baile. No fue así.

Sin embargo, desde entonces aprendí que la herramienta Storyboard de Sora es imprescindible para casi cualquier cosa que implique movimiento complejo. Te permite arrastrar y soltar clips a lo largo de tu línea de tiempo de cinco o diez segundos, lo que ayuda a Sora a dividir la acción y fluir de una dirección a otra. Entonces, en un intento de sacar un poco más de acción de mis amigas cebra, salté al guión gráfico y dividí el baile y los ravioles de pesto en dos acciones separadas espaciadas a lo largo del clip de cinco segundos, luego usé ChatGPT para golpear. Sube mi descripción: otra característica más incorporada del Storyboard.

Una vez más… En cierto modo funcionó, pero en cierto modo no funcionó. Sí, conseguí las cebras, y estaban frente a la Ópera de Sydney, pero habían dejado de bailar y cuando les pidieron que comieran algunos de sus raviolis, de repente les crecieron manos humanas para sostener sus tenedores. Lo siento, feed destacado, pero creo que estoy muy lejos.

También probé indicaciones más naturales, como pingüinos macarrones deslizándose por icebergs hacia el mar, y sugerencias más fantásticas, como una tostada con una cara parecida a la de Pixar saltando de una tostadora, y la historia ha sido prácticamente la misma. Sora maneja increíblemente bien algunas partes de cada mensaje, pero debes describir tu escena con la cantidad justa de detalles. Demasiado, y Sora comienza a fusionar diferentes elementos. Demasiado poco y se obtiene un producto final relativamente aburrido.

Y, sin embargo, de alguna manera, hay más en Sora de lo que he tocado, especialmente cuando se trata de edición. El generador de video también ofrece la capacidad de volver a cortar, remezclar y combinar clips para ampliar una idea, unir un video a otro o recortar elementos que no funcionan bien. Pero, de nuevo, todavía me gustaría conseguir un vídeo que se vea bien la primera vez.

Dejando a un lado los desafíos, estoy emocionado por el futuro.

Página de inicio de OpenAI Sora

Ryan Haines / Autoridad de Android

En general, es justo decir que mis primeros días usando Sora fueron una mezcla de cosas. ¿Ha quedado perfecto el generador de vídeo? No, pero no puedo culpar del todo a OpenAI por eso. Esta es mi primera oportunidad de generar videos basados ​​exclusivamente en texto, por lo que no me sorprende haber tenido dificultades para lograr el nivel correcto de detalle. Hasta ahora, le he dado a Sora demasiada información y le he dado muy poca, lo que significa que dar con el mensaje correcto tiene que estar a la vuelta de la esquina.

Pero lo más importante es que me ha impresionado mucho lo que Sora promete hacer. Los videos que puedo crear como miembro de ChatGPT Plus toman solo unos minutos para crearlos, e imagino que se volverán más rápidos a medida que el modelo continúe su entrenamiento. No estoy del todo seguro de si usaría alguno de los clips rápidos que Sora ha preparado todavía (muchos de ellos todavía sufren de artefactos extraños como los brazos humanos que aparecen en mis cebras), pero los clips que sí llegan a la casa de Sora. La colección destacada me da la esperanza de que sea solo cuestión de aprender a pedir los elementos correctos.

Estoy impresionado con Sora, pero tengo mucho que aprender.

Además de eso, no me sorprendería si también se abre la forma en que OpenAI maneja las indicaciones y las creaciones. En este momento, cuando agotas tus 1000 créditos como miembro de ChatGPT Plus, eso es todo: no hay forma de comprar algunos más hasta que finalice tu período de facturación. Del mismo modo, no hay forma de transferir los créditos no utilizados de un mes al siguiente, por lo que debe encontrar el equilibrio adecuado entre gastos y ahorros para pasar el mes.

Si fuera por mí, seguramente me gustaría reclamar algunos de los créditos más tontos que he gastado, pero esa no es una opción. En cambio, lo llamaré costo de aprendizaje y tendré que tomarme un poco más de tiempo para afinar mis indicaciones antes de enviárselas a Sora. Quizás algún día se me ocurra algo que valga la pena presentar.

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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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