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Incluso para los estándares sin aliento de los ciclos de exageración de tecnología anteriores, los entusiastas de la inteligencia artificial generativa han estado hiperventilando mucho.
Las empresas de billones de dólares, incluidas Alphabet y Microsoft, declaran que la IA es la nueva electricidad o el fuego y están rediseñando todos sus negocios en torno a ella. Nunca superados a sabiendas, los inversores de capital de riesgo también han estado inyectando dinero en el sector. Cincuenta de las empresas emergentes de IA generativa más prometedoras, identificado por CB Insights, han recaudado más de $ 19 mil millones en fondos desde 2019. De estos, 11 ahora cuentan como unicornios con valoraciones superiores a $ 1 mil millones.
Incluso los trajes sobrios en Estimación de McKinsey que la tecnología podría agregar entre $ 2.6 billones a $ 4.4 billones de valor económico anualmente en 63 ejemplos de uso que analizó, que van desde la banca hasta las ciencias de la vida. En otras palabras, en términos muy generales, la IA generativa podría crear una nueva economía en el Reino Unido cada año (el producto interno bruto del país fue de $3,1 billones en 2021).
Pero, ¿y si se equivocan? En una serie de publicaciones provocativas., el tecnólogo Gary Marcus explora la posibilidad de que podamos ver una “corrección masiva y desgarradora” en las valoraciones a medida que los inversores se dan cuenta de que la IA generativa no funciona muy bien y carece de aplicaciones comerciales impactantes. “Los ingresos aún no están allí y es posible que nunca lleguen”, escribe.
Marco, cofundador de el Centro para el Avance de la IA Confiable quien testificó ante el Congreso de EE. UU. este año, ha sido escéptico durante mucho tiempo sobre la inteligencia de los modelos de redes neuronales que precedieron a los últimos chatbots, como ChatGPT de OpenAI. Pero también plantea algunas verdades nuevas sobre la IA generativa. Tome la falta de fiabilidad de los propios modelos. Como ahora está claro para millones de usuarios, uno de los mayores inconvenientes de la tecnología es que alucina, o confabula, hechos.
En su libro anterior Reinicio de IA, Marcus proporciona un buen ejemplo de cómo puede suceder esto. Algunos modelos de IA funcionan como máquinas probabilísticas y predicen respuestas a partir de patrones de datos en lugar de exhibir un razonamiento. Un hablante de francés entendería instintivamente Je mange un avocat pour le déjeuner en el sentido de “Yo como un aguacate para el almuerzo”. Pero, en sus primeras iteraciones, Google Translate lo interpretó como “Me voy a comer un abogado para el almuerzo”.. En francés, la palabra aguacate significa tanto aguacate como abogado. Google Translate eligió la traducción estadísticamente más probable, en lugar de una que tuviera sentido.
Las empresas de tecnología dicen que están reduciendo los errores al mejorar la comprensión contextual de sus sistemas (Google Translate ahora traduce esa oración en francés con precisión). Pero Marcus argumenta que las alucinaciones seguirán siendo una característica, en lugar de un error, de los modelos de IA generativa, irreparable con su metodología actual. “Existe la fantasía de que si agregas más datos, funcionará. Pero no se puede lograr aplastar el problema con datos”, me dice.
Para algunos usuarios, esta falta de fiabilidad incorporada es un factor decisivo. Craig Martell, director de inteligencia artificial del Departamento de Defensa de EE. UU., dijo la semana pasada exigiría un “cinco nueves” [99.999 per cent] nivel de precisión antes de implementar un sistema de IA. “No puedo tener una alucinación que diga ‘Oh, sí, conecte el widget A al widget B’ y explote”, dijo. Muchos sistemas de IA generativa colocan una “carga cognitiva” demasiado alta en el usuario para determinar qué estaba bien o mal, agregó.
Aún más preocupante es la idea de que el contenido producido por la IA generativa está contaminando los conjuntos de datos en los que se entrenarán los sistemas futuros, amenazando lo que algunos lo han llamado “colapso del modelo”. Al agregar más información imperfecta y desinformación deliberada a nuestra base de conocimiento, los sistemas generativos de IA están produciendo una mayor “enshitificación” de Internet, para usar el término evocador de Cory Doctorow. Esto significa que los conjuntos de entrenamiento arrojarán más tonterías, en lugar de menos.
Sin desanimarse, los inversores suelen presentar tres argumentos sobre cómo ganar dinero con la IA generativa. Incluso con sus imperfecciones, dicen, todavía puede ser una valiosa herramienta de productividad, acelerando la industrialización de la eficiencia. También hay muchos usos, que van desde la redacción publicitaria hasta las operaciones del centro de llamadas, donde un nivel de precisión de “dos 9” está bien.
En segundo lugar, los inversores están apostando por el hecho de que algunas empresas pueden implementar modelos generativos de IA para resolver problemas limitados del mundo real. Los últimos avances en IA permiten analizar los datos en tiempo real, dice Zuzanna Stamirowska, directora ejecutiva de la empresa emergente francesa Pathway, lo que ayuda a optimizar el comercio marítimo o el rendimiento de los motores aeronáuticos, por ejemplo. “Realmente nos enfocamos en los casos de uso comercial”, dice ella.
En tercer lugar, los modelos generativos de IA permitirán la creación de nuevos servicios y modelos de negocio aún no imaginados. Durante la electrificación masiva de la economía a fines del siglo XIX, las empresas se beneficiaron de la generación y distribución de electricidad. Pero las grandes fortunas se hicieron más tarde mediante el uso de la electricidad para transformar las formas de fabricar cosas, como el acero, o inventando productos y servicios completamente nuevos, incluidos los electrodomésticos.
Por el momento, son solo los proveedores de computación en la nube y los fabricantes de chips los que realmente están ganando dinero en el auge de la IA generativa. Sin duda, también se demostrará que Marcus tiene razón en que gran parte del dinero corporativo invertido en la tecnología se desperdiciará y la mayoría de las nuevas empresas fracasarán. Pero, ¿quién sabe qué cosas nuevas se inventarán y perdurarán? Por eso Dios inventó las burbujas.
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