En los últimos meses, algunas de las personas más destacadas de la IA se han presentado como mesías modernos y sus productos como deidades. Los altos ejecutivos y los investigadores respetados de las empresas tecnológicas más grandes del mundo, incluido un reciente premio Nobel, insisten al mismo tiempo en que el software superinteligente está a la vuelta de la esquina, llegando incluso a proporcionar plazos: lo construirán dentro de seis años, o cuatro. años, o tal vez sólo dos.
Aunque los ejecutivos de IA comúnmente hablan de la próxima revolución AGI (refiriéndose a la inteligencia artificial “general” que rivaliza o excede la capacidad humana), en este momento todos se han unido en torno a plazos reales, aunque flexibles. Muchas de sus profecías también tienen un innegable sesgo utópico. En primer lugar, Demis Hassabis, director de Google DeepMind, repetido en agosto su sugerencia de principios de este año de que AGI podría llegar en 2030, y agregó que “podríamos curar la mayoría de las enfermedades en la próxima década o dos”. Un mes después, incluso Meta es más típico conectado a tierra El científico jefe de IA, Yann LeCun, dicho esperaba asistentes de IA poderosos y omniscientes dentro de unos años, o tal vez una década. Luego, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, escribió un publicación de blog afirmando que “es posible que tengamos superinteligencia en unos pocos miles de días”, lo que a su vez haría realidad sueños como “arreglar el clima” y “establecer una colonia espacial”. Para no quedarse atrás, escribió Dario Amodei, director ejecutivo de la startup rival de IA Anthropic, en un extenso artículo autoeditado. ensayo la semana pasada que una IA tan ultrapoderosa “podría llegar ya en 2026”. Predice que la tecnología acabará con las enfermedades y la pobreza y provocará “un renacimiento de la democracia liberal y los derechos humanos”, y que “muchos literalmente se emocionarán hasta las lágrimas” al contemplar estos logros. La tecnología, escribe, es “algo de belleza trascendental”.
Estas son cuatro de las figuras más importantes y respetadas del auge de la IA; al menos en teoría, saben de lo que están hablando, mucho más que, por ejemplo, Elon Musk, que ha previsto IA sobrehumana para finales de 2025. La nueva empresa de Altman ha estado liderando la carrera de la IA incluso antes del lanzamiento de ChatGPT, y Amodei es coautor de varios de los artículos que subyacen a la IA generativa actual. Google DeepMind creó programas de inteligencia artificial que dominaron el ajedrez y el Go y luego “resolvieron” el plegamiento de proteínas, un momento transformador para el descubrimiento de fármacos que le valió a Hassabis el Premio Nobel de Química la semana pasada. LeCun es considerado uno de los “padrinos de la IA”.
Quizás los cuatro ejecutivos estén al tanto de la investigación ultrasecreta que motivó sus palabras. Ciertamente, sus predicciones están formuladas en un lenguaje algo científico sobre el “aprendizaje profundo” y el “escalamiento”. Pero el público no ha visto ningún momento eureka últimamente. Incluso el nuevo “modelos de razonamiento”, que según la startup puede “pensar” como humanos y resolver problemas científicos de nivel doctoral, aún no ha sido probado, todavía se encuentra en una etapa preliminar y tiene muchos escépticos.
Quizás esta nueva ola de pronósticos alcistas no implique en realidad un aumento de confianza sino todo lo contrario. Estos grandes pronunciamientos se hacen al mismo tiempo que una avalancha de noticias de la industria ha ido aclarando los históricamente inmensos requisitos de energía y capital de la IA. Los modelos de IA generativa son mucho más grandes y complejos que el software tradicional, y los centros de datos correspondientes requieren terreno, chips de computadora muy costosos y enormes cantidades de energía para construir, operar y enfriar. En este momento, simplemente no hay suficiente electricidad disponible y las demandas de energía de los centros de datos ya están sobrecargando las redes en todo el mundo. Anticipando un mayor crecimiento, las antiguas plantas de combustibles fósiles permanecen en funcionamiento por más tiempo; sólo en el último mes, microsoft, Googley Amazonas Todos ellos han firmado contratos para comprar electricidad o apoyar la construcción de centrales nucleares.
Toda esta infraestructura será extraordinariamente costosa y tal vez requiera billones de dólares de inversión en los próximos años. Durante el verano, La información informó que antrópico espera perder casi 3.000 millones de dólares este año. Y el mes pasado, el mismo medio informó que OpenAI proyectos que sus pérdidas podrían casi triplicarse hasta los 14.000 millones de dólares en 2026 y que perderá dinero hasta 2029, cuando, afirma, los ingresos alcanzarán los 100.000 millones de dólares (y para entonces el milagroso AGI podría haber llegado). Microsoft y Google están gastando más de 10 mil millones de dólares cada pocos meses en centros de datos e infraestructura de inteligencia artificial. No está del todo claro exactamente cómo la tecnología justifica ese gasto (que es de la escala de las misiones Apolo y el sistema de carreteras interestatales, y pronto podría eclipsarlo), y los inversores se están dando cuenta.
Cuando Microsoft informó sus ganancias más recientes, su negocio de computación en la nube, que incluye muchas de sus ofertas de inteligencia artificial, había crecido un 29 por ciento, pero las acciones de la compañía aún habían crecido. hundido porque no había cumplido las expectativas. De hecho, Google superó sus expectativas generales de ingresos publicitarios en sus últimos resultados, pero sus acciones también cayeron después. porque el crecimiento no fue suficiente para igualar el absurdo gasto de la empresa en IA. Incluso Nvidia, que ha utilizado su avanzado hardware de inteligencia artificial para convertirse en la segunda empresa más grande del mundo, experimentó una caída en sus acciones en agosto. a pesar de informar Crecimiento de ingresos del 122 por ciento: Es posible que cifras tan llamativas simplemente no hayan sido lo suficientemente altas para los inversores a quienes se les ha prometido nada menos que AGI.
A falta de un modelo de negocio sólido y autosostenible, todo lo que la industria de la IA generativa tiene para funcionar es fe. Tanto los costos como las expectativas son tan altos que ningún producto o cantidad de ingresos, en el corto plazo, puede sostenerlos, pero aumentar lo que está en juego sí podría hacerlo. Las promesas de la superinteligencia ayudan a justificar un gasto adicional sin precedentes. De hecho, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dicho este mes que los asistentes de AGI vendrán “pronto, de alguna forma”, y anteriormente predijo que la IA voluntad superar a los humanos en muchas pruebas cognitivas en cinco años. Las visiones de Amodei y Hassabis de que los programas informáticos omniscientes pronto acabarán con todas las enfermedades merecen cualquier gasto hoy en día. Con una competencia tan reñida entre las principales empresas de IA, si un ejecutivo rival hace un gran reclamo, existe presión para corresponder.
A Altman, Amodei, Hassabis y otros ejecutivos de tecnología les gusta elogiar las llamadas leyes de escalamiento de la IA, haciendo referencia a la creencia de que alimentar a los programas de IA con más datos, más chips de computadora y más electricidad los hará mejores. Lo que eso realmente implica, por supuesto, es inyectar más dinero a sus chatbots, lo que significa que enormes gastos, absurdas demandas de energía proyectadas y altas pérdidas podrían ser realmente una insignia de honor. En esta tautología, el acto de gastar es prueba de que el gasto está justificado.
Más importante que cualquier ley de escala algorítmica, entonces, podría ser una ley de escala retórica: una predicción audaz que conduce a una inversión generosa que requiere una predicción aún más extravagante, y así sucesivamente. Hace sólo dos años, Blake Lemoine, un ingeniero de Google, fue ridiculizado por sugerir que un modelo de IA de Google era sensible. Hoy, los altos mandos de la empresa están a punto de decir lo mismo.
Sin embargo, toda esta especulación financiera y tecnológica ha creado algo un poco más sólido: plazos autoimpuestos. En 2026, 2030 o unos pocos miles de días, será el momento de hablar con todos los mesías de la IA. La IA generativa (auge o burbuja) finalmente tiene fecha de caducidad.
