lLa inteligencia artificial (IA) despierta una sensación de asombro comparable a la de la revolución industrial del siglo XIXmi siglo. Pero los llamados a la cautela están aumentando, como lo demuestran las iniciativas de factura destinado a regular el desarrollo y uso de la IA en California o la reciente iniciativa gubernamental de Francia para medir su impacto medioambiental. Estas preocupaciones ilustran cuestiones fundamentales sobre nuestra relación con la tecnología, nuestro orgullo y nuestro deseo de creer en el progreso ilimitado.
La capacidad de los humanos para transformar su entorno a través de la tecnología y el lenguaje (a través de las historias que estructuran nuestra visión del mundo) define su condición. Esta libertad se manifiesta en el deseo constante de traspasar los límites de lo posible, como lo ilustran las investigaciones en inteligencia artificial y la aparición de aplicaciones como ChatGPT (y su reciente incremental o1), Gemini o Llama.
Estos acontecimientos, tan encantadores como inquietantes, a veces son más fantaseados que cuestionados. Porque si las técnicas básicas del aprendizaje profundo –una rama de la IA en la que las máquinas aprenden a partir de datos– se conocen desde los años 50, la reciente aparición de aplicaciones concretas como los grandes modelos de lenguaje (LLM, por ejemplo) modelo de lenguaje grandes), formado en cantidades masivas de textos desde 2018, una sorpresa para el público en general. Pero no los investigadores de IA, que ya conocían su potencial.
Entusiasmo público
La sorpresa surge del entusiasmo del público por estos sistemas. Tras el fracaso del chatbot Tay de Microsoft hace unos años y las críticas a Galactica, la herramienta de escritura científica de Meta, ChatGPT sorprendió al experimentar un éxito deslumbrante desde su lanzamiento. Sin duda, este entusiasmo se ha visto impulsado por su facilidad de uso, su capacidad para proporcionar respuestas coherentes y un marketing eficaz centrado en el potencial de uso.
Para Yann Le Cun, jefe de inteligencia artificial de Meta y padre del aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) – un subcampo del aprendizaje profundo que utiliza redes neuronales artificiales para analizar e interpretar datos complejos – entrevistado en el podcast “Hazlo tú mismo” ”, este dominio del lenguaje por parte de los LLM puede parecer impresionante, pero en realidad se basa en modelos estadísticos simples y no refleja una verdadera inteligencia.
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