Sam Altman habla sobre el progreso tecnológico

Hablando en el evento Dev Day de OpenAI, Sam Altman repasó muchos aspectos de lo que está sucediendo actualmente con los productos de OpenAI y otros modelos de IA de vanguardia, respondiendo preguntas de Harry Stebbings, fundador de 20VC.

Un aspecto interesante de lo que es posible con los nuevos modelos de razonamiento y otros sistemas es la capacidad de la IA para codificar: a lo largo de su entrevista, Altman siguió hablando de cuánto progreso podemos hacer hacia soluciones sin código. Refiriéndose al “próximo giro del modelo”, sugirió que hay partes de la industria que los modelos más nuevos arrasarán, donde las empresas que están haciendo ajustes en los márgenes probablemente saldrán perdiendo.

“Creemos que estamos en una trayectoria de mejora bastante pronunciada y que las generaciones futuras simplemente se ocuparán de las deficiencias actuales de los modelos actuales. Y animaría a la gente a alinearse con eso”.

Altman sugirió que las empresas deberían centrarse en crear nuevos productos y servicios, no en tratar de solucionar problemas que pueden quedar obsoletos en tan solo un año o menos. Una de las cosas sorprendentes, dijo, que sucedió al comienzo de esta marcha hacia mejores modelos es que las empresas estaban apostando a que los propios modelos mejoraran. Esa tendencia, afirmó, ahora se ha invertido a medida que la gente se da cuenta de lo fantásticos que son los sistemas y de lo rápido que mejoran.

“Sentí que el 95% de la gente apostaba contra los modelos y el 5% apostaba a que los modelos mejoraran”, dijo. “Creo que ahora eso se ha revertido. Creo que la gente ha… internalizado el ritmo de mejora y nos ha escuchado lo que pretendemos hacer. Así que ya no parece ser un problema, pero era algo que nos preocupaba mucho”.

Inteligencia artificial agente: ¿qué significa?

Más adelante en la entrevista, Altman habló sobre la naturaleza de lo que se llama IA “agente”. Estamos escuchando mucho sobre esto ahora que los sistemas se vuelven capaces de realizar tareas de manera similar a la humana.

Altman definió la IA agente como algo a lo que un humano puede asignarle una “tarea de larga duración”, dejándola operar con una supervisión mínima.

También dio un ejemplo práctico: en lugar de simplemente hacer una reserva en un restaurante, sugirió que estos sistemas podrían consultar con 200 o 300 restaurantes para encontrar la dieta y el horario de cocina óptimos para cenar, etc., o, alternativamente, convertirse en su “compañero de trabajo senior” que puede ayudar a reinventar los procesos de negocio sobre la marcha.

Eso llevó a preguntas sobre la sustitución de la mano de obra humana.

Muchas de estas predicciones, dijo, son especulaciones, porque no sabemos exactamente cómo se desarrollarán las cosas.

El valor de la formación

Al discutir la capacitación de modelos, Altman admitió que puede ser difícil para algunas empresas obtener retorno de la inversión, pero señaló situaciones en las que cosas como un efecto acumulativo positivo de la capacitación de múltiples modelos justificará la inversión para la empresa.

La IA abierta, señaló, está bastante aislada, porque tiene ChatGPT con legiones de usuarios, por lo que los líderes de la empresa no tienen que preocuparse por si están obteniendo suficiente rendimiento de su capacitación o de cualquier otro proceso.

Otras empresas, afirmó, tal vez tengan que operar desde un punto de vista de análisis real de la propia industria.

En cuanto a cómo hacer este tipo de planificación, Altman proporcionó lo siguiente, intercalando algo de su propia experiencia:

“¿Cómo se equilibra lo que tiene que suceder hoy, o el próximo mes, con los planes a largo plazo… para ejecutar en uno o dos años, con la construcción (o) la computación, o cosas que son más normales, como la planificación anticipada? suficiente como para espacio de oficina en la ciudad de San Francisco… Creo que o no había un manual para esto, o alguien tenía un manual secreto que no me dieron para todo esto, como si todos hubiésemos perdido la cabeza. camino a través de esto, pero ha habido mucho que aprender sobre la marcha”.

También enumeró algunos otros problemas que las empresas en su mayoría han podido superar a medida que continúan los avances: malos comportamientos de modelos, paradigmas fallidos, problemas intratables. Invocando el lenguaje de los Beatles, sugirió que ha sido un “camino largo y sinuoso” hacia el progreso.

“Definitivamente hubo un período en el que simplemente no sabíamos (cómo íbamos) a hacer ese modelo”, dijo sobre ChatGPT 4.

Pero todo ello, dijo, parecía estar guiado por algo positivo.

“Tenemos mucha gente aquí que está entusiasmada con la creación de AGI”, dijo. “Eso es algo muy motivador. Pero hay una cita famosa… es algo así como… el espíritu de la misma es (como) ‘Nunca oro y pido que Dios esté de mi lado. … Rezo y espero estar del lado de Dios”. Y hay algo en apostar por el aprendizaje profundo que te hace sentir como si estuvieras del lado de los ángeles, y al final parece que funciona”.

Al analizar las decisiones difíciles que enfrentan los líderes en estos tiempos de cambio, mencionó un gran número de lo que llamó decisiones “51-49”, decisiones cerradas con poco favor claro, que tienden a terminar en su plato. Altman reflexionó sobre cómo obtener aportes de varias personas diferentes y por qué eso le ha funcionado bien a lo largo de los años.

Sobre el tema de las cadenas de suministro de semiconductores, Altman dijo que está preocupado, pero no es su principal preocupación, aunque caracterizó este tema de hardware como “entre el 10% de todas las principales preocupaciones”.

La mayor preocupación en tecnología: también: aplicaciones y predicciones

¿Su principal preocupación? La complejidad generalizada de los sistemas.

“Parece que todo va a funcionar, pero parece un sistema muy complejo”, dijo.

En términos de buenos casos de uso futuros, Altman sugirió verticales habilitadas para IA, como tutores, y todo el potencial humano de las aplicaciones, como una IA que “comprende toda tu vida”.

Y luego estaba su predicción para el futuro:

“En cinco años, parece que tendremos un ritmo increíblemente rápido de mejora en la tecnología misma”, dijo. “Sabes, la gente dice, ‘hombre, el momento AGI llegó y se fue’… y estamos descubriendo todas estas cosas nuevas, tanto en la investigación de la IA como en el resto de la ciencia. … Y luego, la segunda parte de la predicción es que la sociedad misma en realidad cambia sorprendentemente poco. Un ejemplo de esto sería que si hace cinco años le preguntaras a la gente si las computadoras pasarían la prueba de Turing, dirían “no”. Y luego, si dijeras: ‘Bueno, ¿qué pasaría si un Oráculo (nos dijera que esto sucedería, dirían) ‘de alguna manera sería un cambio loco e impresionante para la sociedad?’ Y en cierto modo cumplimos con la prueba de Turing, por así decirlo, y la sociedad no cambió mucho. Simplemente pasó silbando. Y ese es un ejemplo de lo que espero que siga sucediendo, que es progreso, el progreso científico continúa y superará todas las expectativas de la sociedad, de una manera que creo que es buena y saludable”.

Esos son muchos de los aspectos más destacados de esta oportuna entrevista sobre modelos, sobre el progreso de OpenAI y el progreso de la industria, mientras esperamos el lanzamiento completo de o1 y el lanzamiento de Orion, probablemente el próximo año, y todo lo demás que tienen los expertos en tecnología. todo un twitter. Mientras tanto, vimos una filtración de o1 esta semana que coloca nuevos modelos de razonamiento en la vanguardia del pensamiento humano, donde, seguramente, permanecerán por bastante tiempo. La otra gran noticia en este momento es que muchas de estas empresas parecen haber retrasado más lanzamientos hasta que los estadounidenses acudan a las urnas. Y eso está sucediendo. Mira este espacio.