La perspectiva de que los modelos de inteligencia artificial se enseñen a sí mismos de manera autónoma para ser más eficientes y capaces fue alguna vez una ambición lejana para los investigadores de tecnología, pero ahora parece cada vez más cercana a la realidad.
A medida que la tecnología avanza, los desarrolladores afirman que la IA se acerca a la «automejora recursiva», o RSI por sus siglas en inglés, en la que los modelos de IA encuentran formas de mejorarse a sí mismos y construir a su sucesor. Esto podría traer la promesa de avances en ciencia y medicina, según ejecutivos de empresas tecnológicas, pero también riesgos.
La incertidumbre sobre adónde podría conducir todo esto es el elemento central de los crecientes temores de que la IA eluda el control humano y de posibles amenazas para la humanidad, lo que llevó a varios magnates de la IA a sumarse el fin de semana pasado a un llamado para desacelerar el ritmo del crecimiento de la tecnología.
Anthropic detalló esta semana cómo su modelo Claude ayuda a la empresa a desarrollar la siguiente versión, más inteligente, de sí mismo. Claude ahora lidera el 26% de la investigación y el desarrollo de modelos de Anthropic, lo que, según la empresa, significa que puede completar la mayor parte de una tarea determinada «de principio a fin a partir de una instrucción de alto nivel», aunque todavía bajo supervisión humana. Los modelos no trabajan de manera completamente autónoma; al menos, todavía no.
Estos son algunos puntos clave sobre la automejora recursiva.
Las principales empresas de IA tienen definiciones distintas de la automejora recursiva. Algunas la definen como cualquier retroalimentación de la IA sobre la mejora del modelo, mientras que, para otras, implica que la IA trabaje hacia ese objetivo de manera totalmente autónoma.
La automejora recursiva autónoma, en esencia, significa una IA que puede mejorarse a sí misma diseñando la siguiente versión del sistema, luego la siguiente versión, y así sucesivamente, explicó Anthony Aguirre, presidente y director ejecutivo de la organización sin fines de lucro Future of Life Institute y profesor de física en la Universidad de California, Santa Cruz.
«Lo realmente importante aquí es que, a medida que la IA hace más de esto, se vuelve más rápido, porque la IA opera mucho, mucho más rápido de lo que lo hacen los humanos», señaló.
Fuente: pulsoslp.com.mx
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