Las empresas de IA son devorando el dinero de los inversores y asegurar valoraciones altísimas al principio de su ciclo de vida. Esta dinámica hace que muchos consideren que la industria de la IA es una burbuja.
Nick Frosst, cofundador de Cohere, que crea modelos de IA personalizados para clientes empresariales, dijo recientemente en El podcast Found de TechCrunch que no cree que la industria de la IA esté en una burbuja. Si bien reconoce que hay espuma, cree que llamarla burbuja desacredita a las empresas, como la suya, Cohere, que están creando funciones realmente útiles para sus clientes.
“Con frecuencia veo a alguien que usa nuestro modelo y que ha habilitado alguna característica completamente nueva que antes no era posible o ha automatizado algún proceso que realmente lo estaba frenando y ralentizando todo”, dijo Frosst. “Y eso es un valor tangible. Es difícil que haya una burbuja completa cuando tienes algo tan útil”.
Pero eso no significa que Frosst sea optimista sobre todo lo que está construyendo la industria. No cree que la IA vaya a llegar nunca a la inteligencia artificial general, definida como inteligencia a nivel humano, que es una narrativa notablemente diferente de la de algunos de los colegas de Frosst en materia de IA, como Mark Zuckerberg y Jensen HuangAgregó que si la industria llega a ese punto, no será por mucho tiempo.
“No creo que vayamos a tener dioses digitales en ningún lado, en un futuro cercano”, dijo Frosst. “Y creo que cada vez más personas se están dando cuenta de eso y dicen que esta tecnología es increíble. Es súper poderosa, súper útil. No es un dios digital. Y eso requiere ajustar la forma en que se piensa en la tecnología”.
Frosst dijo que en Cohere intentan ser realistas sobre lo que la tecnología de IA puede y no puede hacer y qué tipos de redes neuronales pueden brindar el mayor valor. El enfoque de Cohere para construir su modelo de negocios se basa en el trabajo de investigación del cofundador y director ejecutivo de Cohere, Aidan Gómez, mientras estuvo en Google Brain. Gómez es, por supuesto, conocido por su extensa investigación sobre IA. Es más famoso por coescribir un artículo que le dio a la IA el modelo transformador que marcó el comienzo de esta era de la IA generativa. Pero también coescribió un artículo en 2017 llamado Un modelo para aprenderlos todosEsta investigación llegó a la conclusión de que un modelo de lenguaje grande y abarcador es más útil que los modelos pequeños entrenados para una tarea específica o con datos de una industria específica, dijo Frosst.
Hoy en día, Cohere utiliza ese modelo principal como base para crear modelos personalizados para clientes empresariales.
“Nos especializamos como personas. Nos adentramos en campos específicos. Pero la primera parte de nuestra educación se centra en cómo usar el lenguaje en general”, dijo Frosst. “Pasamos mucho tiempo aprendiendo a leer y escribir. No es hasta mucho más tarde que nos especializamos en un subcampo particular del lenguaje. Así que algo similar ocurre también con las redes neuronales”.
Pero a pesar de pensar en grande, los modelos fundamentales ganarán en su mercado (entre aquellos que construyen dichos servicios), no cree que las empresas deban pedir a sus propios modelos únicos que hagan todo: tareas de consumo, tareas B2B, tareas de producto.
Frosst afirma que las empresas que quieran utilizar la tecnología IA con éxito deberían centrarse y también ser conscientes de lo que la tecnología IA puede y no puede hacer.
“Somos bastante sensatos en cuanto a la utilidad de esta tecnología y el valor que puede aportar, y, para ser claros, un valor descomunal”, dijo Frosst. “Pero no creo que vaya a provocar la muerte de todos los seres humanos. Así que podemos adoptar un enfoque realista que tal vez nos evite parte de la retórica extrema de ambos bandos”.
