A finales del año pasado, Asistí a un evento organizado por Google para celebrar sus avances en IA. El dominio de la compañía en el vecindario de Chelsea en Nueva York ahora se extiende literalmente hasta el río Hudson, y alrededor de cien de nosotros nos reunimos en un espacio de exhibición junto al muelle para ver presentaciones con guión de ejecutivos y demostraciones de los últimos avances. Hablando de forma remota desde la costa oeste, el sumo sacerdote de la computación de la compañía, Jeff Dean, prometió «una visión esperanzadora para el futuro».
El tema del día fue “explorando lo (im)posible”. Aprendimos cómo se utilizaba la IA de Google para combatir incendios forestales, pronosticar inundaciones y evaluar enfermedades de la retina. Pero las estrellas de este espectáculo fueron lo que Google llamó «modelos generativos de IA». Estas son las máquinas de contenido, educadas en conjuntos de datos de entrenamiento masivo, diseñadas para producir escritos, imágenes e incluso códigos de computadora que alguna vez solo los humanos podían esperar producir.
Algo extraño está sucediendo en el mundo de la IA. A principios de este siglo, el campo salió de un letargo, conocido como invierno de IA, gracias a la innovación del «aprendizaje profundo» liderada por tres académicos. Este enfoque de la IA transformó el campo e hizo que muchas de nuestras aplicaciones fueran más útiles, potenciando las traducciones de idiomas, la búsqueda, el enrutamiento de Uber y casi todo lo que tiene «inteligente» como parte de su nombre. Hemos pasado una docena de años en esta primavera de IA. Pero en el último año más o menos hubo una réplica dramática de ese terremoto cuando apareció una profusión repentina de modelos generativos alucinantes.
La mayoría de los juguetes que Google mostró en el muelle de Nueva York mostraron los frutos de los modelos generativos como su modelo insignia de lenguaje grande, llamado LaMDA. Puede responder preguntas y trabajar con escritores creativos para crear historias. Otros proyectos pueden producir imágenes en 3D a partir de indicaciones de texto o incluso ayudar a producir videos generando sugerencias similares a guiones gráficos escena por escena. Pero una gran parte del programa abordó algunos de los problemas éticos y los peligros potenciales de liberar generadores de contenido de robots en el mundo. La compañía se esforzó por enfatizar cómo estaba procediendo con cautela al emplear sus poderosas creaciones. La declaración más reveladora provino de Douglas Eck, científico principal de Google Research. “Los modelos de IA generativa son poderosos, de eso no hay duda”, dijo. “Pero también tenemos que reconocer los riesgos reales que esta tecnología puede presentar si no tenemos cuidado, razón por la cual hemos tardado en lanzarlos. Y estoy orgulloso de que hayamos tardado en lanzarlos”.
Pero los competidores de Google no parecen tener «lento» en su vocabulario. Si bien Google ha brindado acceso limitado a LaMDA en una aplicación Test Kitchen protegida, otras compañías han estado ofreciendo una mezcla heterogénea de todo lo que pueda comer con sus propios chatbots y generadores de imágenes. Solo unas pocas semanas después del evento de Google llegó el lanzamiento más importante hasta el momento: la última versión de OpenAI de su propia tecnología poderosa de generación de texto, ChatGPT, un tábano logorreico ultrarrápido que escupe ensayos, poemas, obras de teatro, canciones e incluso obituarios coherentes. al menor indicio de un aviso. Aprovechando la amplia disponibilidad del chatbot, millones de personas han jugado con él y han compartido sus sorprendentes respuestas, hasta el punto de convertirse en una obsesión internacional, así como en una fuente de asombro y miedo. ¿ChatGPT matará el ensayo universitario? ¿Destruir la búsqueda tradicional en Internet? ¿Dejar sin trabajo a millones de redactores, periodistas, artistas, compositores y asistentes legales?
Las respuestas a esas preguntas no están claras en este momento. Pero una cosa es. La concesión de acceso abierto a estos modelos ha dado inicio a un verano húmedo y caluroso de IA que está energizando el sector tecnológico, incluso cuando los gigantes actuales están despidiendo a gran parte de su fuerza laboral. Contrariamente a la creencia de Mark Zuckerberg, el próximo gran paradigma no es el metaverso, es esta nueva ola de motores de contenido de IA, y ya está aquí. En la década de 1980, vimos una fiebre del oro de productos que trasladaban tareas del papel a la aplicación para PC. En la década de 1990, podías hacer una fortuna rápidamente cambiando esos productos de escritorio a Internet. Una década más tarde, el movimiento fue hacia el móvil. En la década de 2020, el gran cambio es hacia la construcción con IA generativa. Este año surgirán miles de nuevas empresas con planes de negocios basados en aprovechar las API de esos sistemas. El costo de producir una copia genérica se reducirá a cero. Para fines de la década, los sistemas de generación de video de IA pueden dominar TikTok y otras aplicaciones. Puede que no sean tan buenos como las creaciones innovadoras de seres humanos talentosos, pero los robots dominarán cuantitativamente.