¿Está la inteligencia artificial alcanzando su límite o solo está comenzando?
La inteligencia artificial (IA) y, en particular, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como los desarrollados por gigantes tecnológicos como Microsoft y OpenAI, han estado en el ojo del huracán últimamente. Al conversar sobre el tema, Kevin Scott, CTO de Microsoft, destacó en el podcast de Sequoia Capital llamado Training Data, su firme creencia de que las llamadas «leyes de escalamiento» de los LLM seguirán impulsando el progreso de la IA a pesar de cierta escepticismo en el campo.
El potencial de los modelos de lenguaje de gran tamaño
Los modelos de lenguaje de gran tamaño se basan en la idea de que, al incrementar el volumen de datos y aumentar la capacidad computacional, estos modelos son capaces de aprender y desarrollar habilidades cada vez más complejas. Kevin Scott juega un papel crucial en la colaboración tecnológica de $13 mil millones entre Microsoft y OpenAI, lo que ha situado a ambas entidades en el centro del desarrollo de esta tecnología.
Durante el podcast, Scott mencionó su confianza en que aún no hemos alcanzado el punto de rendimientos marginales decrecientes en el escalamiento de estos modelos. «Existe una curva exponencial aquí», afirmó, sugiriendo que mientras se construyen supercomputadoras y se entrenan modelos complejos, los avances se muestran cada pocos años.
Microsoft apuesta por los modelos más grandes
El compromiso de Microsoft al invertir en modelos más grandes es una clara señal de fe en el futuro inagotable de la IA. Su inversión intensa en OpenAI y la promoción de sus características tecnológicas refuerzan su interés en mantener una imagen de progreso continuo, incluso si el avance parece desacelerarse.
Es en este punto donde aparecen voces críticas, como la de Ed Zitron, un conocido escéptico de la IA, quien plantea dudas sobre la existencia de una tecnología secreta que OpenAI podría tener y que estará a la vanguardia en el futuro. Sin embargo, también nos recuerda que OpenAI ha estado desarrollando modelos incluso durante intervalos largos, como el período entre el lanzamiento de GPT-3 en 2020 y GPT-4 en 2023.
Percepción pública y avances reales
Muchas veces, la percepción pública sobre el rápido progreso en las capacidades de los LLM se ve influenciada por el momento de atención mediática que reciben estas tecnologías. Inicialmente, GPT-3, lanzado en 2020, y su más reciente versión, GPT-4, generaron bastante revuelo, pero en realidad son el resultado de años de desarrollo.
Según comentó Scott, aunque el progreso de IA parezca detenido, los futuros modelos evolucionarán especialmente en áreas donde los actuales presentan limitaciones. «El próximo avance está en camino, y aunque no puedo prever cuándo ocurrirá, casi con certeza será mejor en aspectos que ahora son frágiles o costosos», expresó.
Futuro de la IA y mejoras previstas
El avance de cada nueva generación de modelos no solo promete hacerlo más eficaz, sino también más accesible y menos propenso a errores. «Todo eso mejora, se abarata, y lo complicado se volverá posible», concluyó Scott.
Es en este contexto que vale la pena preguntarnos: ¿estamos presenciando realmente un estancamiento o apenas viendo la superficie de lo que estas tecnologías pueden alcanzar? Lo que parece claro es que la IA sigue siendo un área llena de potencial inexplorado y promesas por cumplir, tanto en términos de capacidad técnica como de su impacto en la vida diaria, no solo a escala global, sino también aquí en España.
