En los últimos años, el desarrollo de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el Big Data, la robótica y la biología sintética ha transformado profundamente la sociedad. Estas innovaciones representan una promesa extraordinaria para el progreso humano, pero también plantean desafíos significativos que exigen atención inmediata.
A lo largo de la historia, cada avance tecnológico ha generado oportunidades y riesgos. A veces comparo la irrupción de la Inteligencia Artificial con la aparición de la imprenta (aunque debo confesar que ya lo había hecho cuando surgió internet).
En efecto, el invento de Gutenberg (1440) revolucionó la difusión del conocimiento y promovió la alfabetización, jugando un rol clave en el surgimiento “La Ilustración” unos siglos más tarde (1685-1815), que impulsó la revolución industrial y la adopción de nuevos sistemas políticos y la moderna organización de la economía.
En palabras de McAfee y Brinjolfsson, estaríamos viviendo ahora “segunda era de las máquinas”. Si la revolución industrial aumentó nuestra capacidad para manipular la materia, los átomos, las tecnologías actuales están amplificando nuestra capacidad para procesar información.
Un cambio fundamental en esta nueva era es el uso de modelos largos de aprendizaje, o Large Language Models (LLMs). Hasta hace poco, estos sistemas requerían bases de datos curadas por humanos para aprender.
Más recientemente, los LLMs se volvieron capaces de auto-procesar enormes cantidades de datos sin necesidad de intervención directa, lo que plantea preguntas sobre su capacidad para generar estrategias y pensamiento original, incluso superando en ciertos casos las habilidades humanas.
Noticias recientes dan cuenta, sin embargo, de un regreso a la necesidad de “curadores” (según reportan medios especializados), aparentemente requeridos por Open AI para desarrollar ChatGTP 5.
El 2024 ha sido un año crucial para la inteligencia artificial (IA), marcando hitos que están transformando diversos sectores y la vida cotidiana. Desde descubrimientos científicos hasta innovaciones tecnológicas y nuevas aplicaciones prácticas, estos avances resaltan el potencial y los desafíos de la IA en el contexto actual.
Uno de los eventos más destacados del año fue el otorgamiento del Premio Nobel de Química a Demis Hassabis y John Michael Jumper por su desarrollo de AlphaFold2, una IA que predice la estructura tridimensional de casi todas las proteínas conocidas. Este avance ha revolucionado la biotecnología y la medicina, permitiendo la creación de terapias personalizadas y tratamientos innovadores.
Elon Musk, a través de su startup xAI, presentó Colossus, un superordenador equipado con 100,000 GPUs Nvidia H100. Este sistema, diseñado para entrenar modelos de IA, ha establecido un nuevo estándar en el campo, consolidando a Musk como un líder en tecnología avanzada.
Desde la Universidad China de Hong Kong llega un avance revolucionario: una neurona artificial capaz de procesar información mil millones de veces más rápido que una neurona biológica. Este desarrollo promete impactar la computación avanzada, la neurociencia y la robótica.
La IA sigue integrándose en la vida diaria. Una de las implementaciones más significativas es la llegada de ChatGPT a WhatsApp, facilitando la interacción directa con modelos de lenguaje desde la aplicación de mensajería más popular del mundo. También destacan los videos deportivos generados parcialmente por IA, como los proyectos innovadores del surfista Kai Gale Grani.
China ha avanzado en la producción de 1,000 robots humanoides diseñados para tareas domésticas e industriales, marcando un gran paso hacia la automatización avanzada.
Sin embargo, no todo es progreso. En 2023, más de mil científicos firmaron una carta abierta solicitando una moratoria en el desarrollo de la inteligencia artificial, citando riesgos asociados a la falta de regulación. La preocupación central radica en que estas tecnologías podrían evolucionar hacia una inteligencia superior a la humana, descontrolada y potencialmente peligrosa.
Mostafa Suleyman, fundador de DeepMind, propone un esquema de regulación basado en “círculos concéntricos”, implementando protocolos de seguridad y auditorías para desactivar tecnologías fuera de control. También sugiere utilizar cuellos de botella para ralentizar desarrollos peligrosos, permitiendo una mayor comprensión antes de avanzar.
Este enfoque podría beneficiarse de esquemas aplicados en campos como el cambio climático, donde la cooperación internacional ha sido clave para establecer metas comunes. En el caso de la IA, la colaboración entre gobiernos, empresas y consumidores será esencial para evitar brechas regulatorias y garantizar un desarrollo seguro.
El 2024 ha demostrado ser un año transformador en el campo de la inteligencia artificial, con avances que redefinen industrias y plantean nuevos retos éticos y regulatorios. A medida que esta tecnología sigue evolucionando, es fundamental garantizar que se utilice para el beneficio colectivo, evitando desigualdades y minimizando riesgos. El equilibrio entre innovación y regulación es difícil pero indispensable para asegurar un desarrollo tecnológico responsable y sostenible.
