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Sam Altman de OpenAI vows ‘Better Models’ como el Deepseek de China interrumpe la raza global

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El presidente ejecutivo de Operai, Sam Altman, dijo que aceleraría los lanzamientos de productos y “entregaría modelos mucho mejores” después de que los avances de la nueva empresa china Deepseek socavaron el liderazgo de Silicon Valley en una carrera armamentista global de inteligencia artificial.

El chatbot generativo de AI de Deepseek, un rival directo de ChatGPT, puede realizar algunas tareas al mismo nivel que los modelos lanzados recientemente de OpenAi, Anthrope y Meta, a pesar de las afirmaciones de que cuesta una fracción del dinero y el tiempo para desarrollarse.

El lanzamiento del modelo R1 de Deepseek la semana pasada y su ascenso a la cima de la App Store de Apple ha desencadenado una venta de acciones tecnológicas. Las acciones de Asian Tech cayeron el martes a raíz de una derrota de Wall Street durante la noche.

El Nasdaq cayó un 3 por ciento y el fabricante de chips de EE. UU. Nvidia, que produce los chips utilizados para entrenar grandes modelos de IA, cayeron un 17 por ciento, perdiendo $ 600 mil millones en capitalización de mercado.

El lunes por la noche, Altman escribió en X que el modelo de Deepseek era “impresionante, particularmente en torno a lo que pueden entregar por el precio”. Añadió: “Obviamente, entregaremos modelos mucho mejores y también es legítimo tener un nuevo competidor!”

Altman, quien la semana pasada anunció que los inversores, incluido Softbank, gastarían hasta $ 500 mil millones para construir una red de centros de datos para alimentar sus modelos de IA, agregó que los recursos informáticos eran “más importantes ahora que nunca”.

Microsoft, Meta, Alphabet, Amazon y Oracle han destinado $ 310 mil millones en 2025 para gastos de capital, que incluye infraestructura de IA, según los datos compilados por Visible Alpha. Dichas estimaciones se han basado en la premisa de que se necesitarán grandes cantidades de potencia informática para avanzar en las capacidades de IA.

Pero la capacidad de Deepseek para competir en una fracción del presupuesto de OpenAi, que recientemente se valoró en $ 157 mil millones, y sus rivales antrópicos, Google y Meta, han planteado preguntas sobre las vastas sumas que se vierten en los sistemas de entrenamiento.

“Los ganadores no serán los que quemen más efectivo”, dijo Aidan Gómez, fundador de Cohere, con sede en Toronto, que construye modelos de idiomas grandes para empresas. En cambio, dijo, serían aquellos “encontrar soluciones eficientes”.

El lunes, el presidente de los Estados Unidos, Donald Trump, llamó al último lanzamiento de Deepseek “una llamada de atención para nuestras industrias que necesitamos para estar centrados en el láser en competir para ganar”.

Trump agregó que quería “desatar” a las empresas tecnológicas estadounidenses y “dominar el futuro como nunca antes”.

Pero los avances de Deepseek han expuesto riesgos para los capitalistas de riesgo que pusieron casi $ 100 mil millones en las nuevas empresas de IA de EE. UU. El año pasado. “Ahora hay un modelo de peso abierto que flota en Internet que puede usar para arrancar cualquier otro modelo base suficientemente potente para ser un razonador de IA”, dijo Jack Clark, cofundador de Anthrope, en un blog el lunes.

“Las capacidades de IA en todo el mundo acaban de avanzar un trinquete de ida”, agregó. “¡Felicitaciones a Deepseek por ser tan audaz como para traer tal cambio al mundo!”

El éxito de Deepseek ha complicado el argumento de que las pilas de efectivo masivas crean una ventaja inexpugnable, lo que ha ayudado a llevar a Silicon Valley Labs a recaudar decenas de miles de millones de dólares durante el año pasado.

“Si eres antrópico o OpenAi, intenta estar a la vanguardia, y alguien puede servir lo que puedes en una décima parte del costo, eso es problemático”, dijo Mike Volpi, quien dirigió la inversión de Index Ventures en Cohere.

El lanzamiento repentino del último modelo de Deepseek sorprendió a algunos en Meta. “La principal frustración es: ‘¿Por qué no nos ocurrieron esto primero?’ Cuando tenemos miles de las mentes más brillantes trabajando en esto ”, dijo un meta empleado.

El presidente ejecutivo Mark Zuckerberg, quien la semana pasada dijo que esperaba asignar hasta $ 65 mil millones en gastos de capital para expandir los equipos de IA y construir un nuevo centro de datos, ha abogado por el código abierto, posicionando meta a su vanguardia en los Estados Unidos.

“Queremos que Estados Unidos establezca el estándar de IA global, no China”, dijo la compañía en respuesta a Deepseek.

El científico jefe de IA de Meta, Yann Lecun, dijo que “ejecutar servicios de asistente de IA para miles de millones” aún requeriría grandes niveles de potencia informática.

Los expertos e inversores de la compañía rival han expresado escepticismo sobre los bajos costos citados por Deepseek en el desarrollo de sus modelos. En diciembre, la compañía dijo que su modelo V3, en el que se ejecuta el chatbot de su aplicación, cuesta solo $ 5.6mn para entrenar.

Sin embargo, agregó que esta cifra era solo para la ejecución de capacitación final, no para el ciclo completo, y excluyó “los costos asociados con la investigación previa y. . . Experimentos sobre arquitecturas, algoritmos o datos ”.

Deepseek ha atribuido su éxito, a pesar de usar chips inferiores a sus competidores estadounidenses, a los métodos que permiten al modelo AI centrarse selectivamente en partes específicas de los datos de entrada como una forma de reducir los costos de ejecutar el modelo.

Para su último modelo R1, utilizó una técnica de aprendizaje de refuerzo, un enfoque relativamente nuevo para la IA en el que los modelos se enseñan cómo mejorar sin supervisión humana. La compañía también utilizó modelos de código abierto, incluidos Qwen y Meta’s Llama de Alibaba, para ajustar su modelo de razonamiento R1.

Los avances técnicos y el interés de los inversores en el progreso de Deepseek podrían iluminar un incendio bajo las compañías de IA. “En general, esperamos que el sesgo esté en una capacidad mejorada, corriendo más rápido hacia la inteligencia general artificial, más que un gasto reducido”, dijo la compañía de investigación Rosenblatt el lunes.

Investigadores e inversores, incluido Marc Andreessen, han dibujado paralelos entre la carrera entre Estados Unidos y China en AGI y su competencia con la Unión Soviética durante la Guerra Fría, tanto en la exploración espacial como en el desarrollo de armas nucleares.

Stuart Russell, profesor de informática en la Universidad de California, Berkeley, dijo que la carrera a AGI fue “peor”.

“Incluso los CEO que participan en la raza han declarado que quien gane tiene una probabilidad significativa de causar extinción humana en el proceso, porque no tenemos idea de cómo controlar los sistemas más inteligentes que nosotros”, dijo. “En otras palabras, la carrera AGI es una carrera hacia el borde de un acantilado”.

Informes adicionales de Michael Acton y Rafe Uddin en San Francisco y Melissa Heikkilä en Londres

Video: AI y el potencial de una revolución en la atención médica
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Los sitios falsos de chatgpt pueden poner en riesgo sus datos y dispositivos.

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Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.

Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?

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Vista previa de Google I/O 2025: Gemini AI, Android XR y todo lo demás para esperar

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Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.

La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.

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AI generativa: todo para saber sobre la tecnología detrás de chatbots como chatgpt

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Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.

AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.

Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.

Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.

IA generativa en pocas palabras

En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.

Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:

El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados ​​en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.

Imagen generada por chatgpt de una ardilla con ojos grandes sosteniendo una bellota

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Ai eso no es generativo

No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:

  • Ciencia
  • Diagnóstico médico
  • Pronóstico del tiempo
  • Detección de fraude
  • Análisis financiero para pronósticos e informes

La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.

Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.

¿Cómo funciona Gen AI?

Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.

Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.

La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.

Un poema de 12 líneas llamado The Ocean's Whisper

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.

Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.

Desafíos con IA generativa

No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.

Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.

“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.

“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.

Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.

Recepción de IA generativa

Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.

Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.

Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.

Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.

AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.

AI generativa: vida cotidiana

La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.

Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).

Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.

Un itinerario de viaje para Nueva Orleans, creado por chatgpt

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Gen Ai está aquí para quedarse

No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.

Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es un ejemplo de IA generativa?

ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.

¿Cuál es la diferencia entre la IA y la IA generativa?

La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).

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