Noticias IBL | Nueva York
Las tecnologías de rápido crecimiento y publicitadas no siempre cumplen su promesa, especialmente si no generan ingresos significativos. En este sentido, ¿qué pasa si la IA generativa resulta ser un fracaso?
Los programadores y estudiantes universitarios que utilizan herramientas generativas como asistentes de código y para escribir texto no tienen mucho dinero.
Esta es la idea central que sostiene el cofundador del Centro para el Avance de la IA Confiable, Gary Marcus, conocido por su testimonio sobre la supervisión de la IA en el Senado de los Estados Unidos, defiende en un artículo viral.
“Ni la codificación ni la redacción de textos publicitarios de alta velocidad y calidad mediocre son ni remotamente suficientes para mantener los sueños de valoración actuales”, escribió.
Otras voces como el capitalista de riesgo Benedict Evans han planteado un enfoque similar en una serie de publicaciones:
“Mis amigos que intentaron utilizar ChatGPT para responder consultas de búsqueda y ayudar con la investigación académica se han enfrentado a una desilusión similar”, afirmó Gary Marcus. “Un abogado que utilizó ChatGPT para investigaciones jurídicas fue criticado por un juez y básicamente tuvo que prometer, por escrito, que nunca volvería a hacerlo sin supervisión”.
“En mi opinión, el error fundamental que casi todo el mundo está cometiendo es creer que la IA generativa equivale a AGI (inteligencia artificial de propósito general, tan inteligente e ingeniosa como los humanos, si no más). .”
Sus dudas tienen su origen en el problema no resuelto de la tendencia a confabular (alucinar) información falsa en el núcleo de la IA generativa.
Los investigadores de IA aún no pueden garantizar que un sistema determinado sea honesto, inofensivo e imparcial, como dijo recientemente Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI [en la imagen].
“Si las alucinaciones no se pueden solucionar, la IA generativa probablemente no generará un billón de dólares al año”, predijo Gary Marcus.
.
