El Dr. Yichuan Zhang, director ejecutivo y cofundador de Voltsbit, examina las fallas en un mercado dominado por modelos homogéneos basados en IA y cómo se necesita diversidad en la era de los nativos de IA.
Nuestro futuro con la inteligencia artificial general (AGI) probablemente no sea tan distópico como se pensaba. La IA ya ha demostrado ser uno de los impulsores más poderosos del progreso humano en los últimos años, y ya estamos viendo señales interesantes de lo que es posible.
Los investigadores están avanzando para encontrar soluciones a los problemas que nos han acosado durante décadas. La fusión nuclear, que durante mucho tiempo se pensó que siempre duraría 30 años, ahora se está modelando y optimizando utilizando IA de maneras que revolucionan el ritmo de la experimentación. Si esta trayectoria continúa, el impacto se extenderá mucho más allá de la energía y abarcará la modelización climática, la optimización de recursos y otros desafíos globales.
Pero la pregunta más apremiante no es si la IA traerá avances, sino quién se beneficiará de ellos. Y lo que importa es quién puede construir con ellos. A estas alturas, las respuestas son sorprendentemente pocas.
Límites de la innovación actual
La mayoría de los productos de IA actuales son estructuralmente iguales. Se coloca encima de una pequeña cantidad de modelos subyacentes entrenados en conjuntos de datos más o menos similares. El resultado es un mercado donde la aparente diversidad enmascara una homogeneidad subyacente con diferentes interfaces, pero cada vez más con la misma capa de inteligencia.
Si la trayectoria actual continúa, este pequeño número de proveedores de modelos definirá algo más que las capacidades de los sistemas de IA. Estos definen los límites de la innovación en sí y quiénes pueden participar en ella.
Desafortunadamente, un mundo en el que todos los productos de IA funcionan de la misma manera porque dependen de la misma inteligencia subyacente es un mundo en el que se pierde la diferenciación. Para decirlo de manera más sutil, vivimos en un mundo donde la tecnología dificulta la expresión de la individualidad.
Por lo tanto, es fundamental reasignar capacidades para no frenar los avances que hemos logrado. Sin embargo, esto requiere un cambio en el nivel más importante: la capa de inteligencia.
Formación de capa de inteligencia.
Para que las personas y las organizaciones participen significativamente en la era de la IA nativa, necesitan la capacidad de entrenar y poseer los modelos que impulsan sus aplicaciones. Aquí es donde el aprendizaje en vivo se vuelve importante.
Un modelo estático, por grande que sea, es una instantánea. Las mejoras se producen a través de ciclos regulares de recapacitación administrados por los proveedores. Sin embargo, los modelos entrenados en vivo evolucionan continuamente en producción incorporando nuevos datos y brindándole control sobre qué y cómo aprende el modelo. Puedes considerarlo como la diferencia entre alquilar inteligencia y poseerla.
Si queremos un futuro único, nativo de la IA, todos los individuos y organizaciones deben poseer y tener la capacidad de dar forma a las capas de inteligencia que impulsan las aplicaciones de IA. Es importante que el cambio no sea demasiado tarde.
Futuro brillante en la era nativa de la IA
Una palabra de advertencia. La tecnología de la construcción es sólo una parte del desafío. El verdadero desafío es hacerlo accesible a escala de una manera fácil de usar y sostenible.
Para que los sistemas de aprendizaje en vivo sean realmente valiosos, es esencial comprender cómo los usuarios realmente interactúan, se adaptan y obtienen valor de ellos. Para ello, los equipos técnicos deben observar cómo evoluciona la inteligencia cuando se pone directamente en manos de los usuarios.
Lo que importa no es la primera iteración en sí, sino lo que revela: cómo los usuarios dan forma al modelo, qué tipos de circuitos de retroalimentación surgen y cómo se comporta la inteligencia cuando ya no se gestiona de forma centralizada. Esos conocimientos informarán lo que sucederá a continuación y garantizarán un futuro brillante para todos.
a la larga
Lo más parecido a un futuro AGI que nos beneficie a todos es un cambio incremental, no una transformación instantánea. Sin duda, las personas llevarán cada vez más vidas asistidas por IA. Ya lo estamos viendo suceder. Las organizaciones con las que todos interactuamos todos los días serán cada vez más nativas de la IA, incorporando la IA en sus modelos operativos principales.
Aunque es poco probable que este sea el estado final, una versión temprana del mundo AGI podría verse así en los próximos años. Y si ese futuro llega, lo que sin duda sucederá, la trayectoria actual será importante.
Si el ecosistema de IA continúa dominado por un pequeño número de proveedores de modelos subyacentes, nosotros, como sociedad, avanzaremos hacia un mundo donde las experiencias asistidas por IA sean poderosas pero cada vez más estandarizadas. Esto está mal.
Es importante garantizar la democratización del aprendizaje en vivo. Un mundo donde cualquier persona u organización pueda entrenar y poseer la capa de inteligencia que impulsa una aplicación de IA, y donde esa inteligencia continúe evolucionando en la producción a través de comentarios y nuevos datos.
Al hacerlo, el rendimiento y la evolución de los sistemas de IA ya no están ligados a las hojas de ruta de unos pocos proveedores. La inteligencia que los impulsa pertenece al Creador y está moldeada por quienes la usan. Esa es la diferencia entre unirse a AI Native Era y heredar la versión de AI Native Era de otra persona.
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