La IA ha dejado de ser revolucionaria

Unos meses atrás OpenAI anunció su último modelo de la serie GPT es el GPT-4o, Este modelo representa una evolución de GPT-4, con mejoras significativas en diversas áreas, especialmente en términos de velocidad y capacidades multimodales, que abarcan texto, voz y visión, incluso resolver todo tipo de problemas difíciles, incluidas las tareas escolares 🙂.

Recientemente, Anthropic, rival de OpenAI,  ha hecho grandes avances en inteligencia artificial con el lanzamiento de Claude 3.5 Sonnet, una serie de modelos diseñados para diversas aplicaciones y necesidades empresariales experto en resolver problemas matemáticos, de codificación y lógicos medidos por puntos de referencia de uso común.

Sin duda, esto es muy útil para quienes intentan crear aplicaciones y servicios además de los modelos de IA de Anthropic. Pero  según las noticias de la compañía el mundo está a la espera también otro salto en IA similar al entregado por GPT-4.

Michael Gerstenhaber, director of product management de Anthropic, dice que el nuevo modelo Claude 3.5 Sonnet de la compañía es más grande que su predecesor, pero obtiene gran parte de su nueva competencia de las innovaciones en capacitación. Por ejemplo, el modelo recibió retroalimentación diseñada para mejorar sus habilidades de razonamiento lógico.

Anthropic dice que Claude 3.5 Sonnet supera a los mejores modelos de OpenAI, Google y Facebook en puntos de referencia populares de IA, incluidos GPQA, una prueba de posgrado de experiencia en biología, física y química; MMLU, una prueba que cubre informática, historia y otros temas; y Evento humano, una medida de competencia en codificación. Sin embargo, estas mejoras son una cuestión de solo unos pocos puntos porcentuales.

Se han estado creando expectativas de GPT-5 durante más de un año, y el director ejecutivo de la compañía, Sam Altman ha estado especulando con esto y detallando en sus planes con la IA que pueda ejecutar código, realizar pagos, enviar correos electrónicos pero además preguntandose que la idea más importante es lo que falta para generar nuevos conocimientos netos para la humanidad. Ademas entrenar el GPT-4 costó más de $100 millones, y se espera que el GPT-5 sea mucho más grande y más caro. Fuente aquí.

Google y otros desarrolladores de IA han lanzado nuevos modelos que superan a GPT-4, el mundo todavía está esperando el próximo gran salto. Últimamente, el progreso en IA se ha vuelto más incremental y más dependiente de innovaciones en el diseño y entrenamiento de modelos en lugar de la escala de fuerza bruta del tamaño y el cálculo del modelo, como lo hizo GPT-4.

Como medir la AI

Medir el ritmo de progreso en IA utilizando puntos de referencia convencionales puede ser engañoso.

Para medir la efectividad de una IA, se debe emplear un enfoque multifacético que evalúe precisión, exactitud y sensibilidad a través de métricas como el F1-Score, ROUGE y BLEU. Además, es crucial realizar evaluaciones humanas para valorar la calidad y relevancia de las respuestas, así como pruebas de campo para observar su rendimiento en situaciones reales. También se deben considerar la satisfacción del usuario y realizar benchmarking comparando la IA contra conjuntos de datos estandarizados y otros modelos existentes para obtener una visión completa de su desempeño. Pero la IA puede ser entrenada y los desarrolladores de IA están fuertemente incentivados a diseñar sus creaciones para obtener una puntuación alta en estos puntos de referencia y los datos utilizados para estas pruebas estandarizadas pueden incorporarse a sus datos de entrenamiento.

¿Que futuro nos debería esperar?

El futuro de la inteligencia artificial debería centrarse en el desarrollo de sistemas más inteligentes, éticos y accesibles. Es fundamental avanzar hacia IA que no solo sean técnicamente robustas, sino también transparentes y responsables, minimizando sesgos y garantizando la privacidad. Además, la IA debe integrarse en la vida cotidiana de manera que potencie las capacidades humanas, facilitando tareas complejas y mejorando la calidad de vida. La democratización de esta tecnología es clave, asegurando que los beneficios de la IA estén al alcance de todos, promoviendo la innovación y el progreso social.

Los mayores avances que la inteligencia artificial debería alcanzar incluyen una mejor comprensión y generación del lenguaje natural, similar al humano, lo que permitiría interacciones más humanas y efectivas con los usuarios y aplicar conocimientos en una amplia gama de contextos, adaptarse a nuevas situaciones, y realizar tareas complejas de manera flexible y eficiente, más allá de tareas específicas o estrechamente definidas. La integración de capacidades multimodales, como la comprensión de video y audio, sería crucial para aplicaciones más dinámicas y versátiles. 

Además, la IA debería avanzar en autonomía y toma de decisiones, permitiendo la creación de agentes autónomos que puedan realizar tareas complejas de forma independiente. La mejora en la precisión y la reducción de sesgos también son esenciales para asegurar respuestas más exactas y justas. Paralelamente, garantizar la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y uso de la IA será vital para ganar la confianza del público y asegurar el uso ético de la tecnología. 

Finalmente, la accesibilidad y la democratización de la IA permitirán que sus beneficios lleguen a una audiencia más amplia, fomentando la innovación y el progreso social a nivel global.

En resumen, un gran avance en IA sería aquel que nos acerque más a la creación de sistemas que no solo imiten tareas humanas específicas, sino que también puedan aprender, razonar y adaptarse como lo hacen los seres humanos en una amplia variedad de situaciones.