Balaji afirma que la IA es politeísta, no monoteísta, lo que significa que no existe un sistema superinteligente que lo domine todo. En cambio, existen muchas IAtron, cada una respaldada por diferentes actores.
En sus palabras: «Observamos empíricamente una IA politeísta… en lugar de un único modelo todopoderoso». Esto desmiente la fantasía de una IA que convierte el mundo en clips. Lo que tenemos es un equilibrio de poder entre muchas combinaciones de humanos e IA, no una fuerza dominante.
Dice que la IA actualmente solo funciona de forma intermedia. No gestiona tareas completas de principio a fin. Aún se necesitan personas en ambos extremos: una para impulsar la IA y otra para verificar sus resultados.
Así que todos los costos y esfuerzos reales se han trasladado a los márgenes: la solicitud y la verificación. Ahí es donde las empresas ahora invierten su dinero, a pesar de que la IA acelera el núcleo del proceso.
La IA te hace más inteligente, pero solo si ya eres inteligente
Balaji no la llama inteligencia artificial. La llama inteligencia amplificada. Dado que la IA no actúa por sí sola, no es completamente agente, no establece objetivos a largo plazo ni puede verificar sus propios resultados. «Hay que dedicar mucho esfuerzo a impulsar, verificar e integrar el sistema», afirmó. Por lo tanto, la utilidad de la IA depende de la inteligencia del usuario. Si le das malas instrucciones, te dará malos resultados.
También afirma que la IA no te reemplaza, solo te ayuda a realizar más trabajos. Con ella, puedes fingir ser un diseñador de interfaz de usuario o animador de juegos aceptable. Pero no esperes la calidad de un experto. La IA te hace lo suficientemente bueno como para ser mediocre, no excelente. Para una calidad real, sigues necesitando especialistas.
Hay otra función que sí asume, y es la de su última versión. Midjourney eliminó Stable Diffusion del flujo de trabajo. GPT-4 ocupó el lugar de GPT-3. Como dice Balaji: «La IA no te quita tu trabajo, sino el de la IA anterior». Una vez que las empresas crean un espacio para la IA en un flujo de trabajo, como la creación de imágenes o la generación de código, ese espacio permanece ocupado. Simplemente se transfiere al modelo más nuevo y mejorado.
También afirma que la IA es mejor con las imágenes que con el texto. Es más fácil para los humanos juzgar una imagen que verificar un montón de código o párrafos de texto. «Las interfaces de usuario y las imágenes pueden ser verificadas fácilmente por el ojo humano», afirma Balaji. Con el texto, comprobar la precisión es más lento y costoso.
Las criptomonedas limitan lo que la IA puede y no puede hacer
Balaji traza una línea entre el funcionamiento de la IA y el de las criptomonedas . La IA es probabilística; realiza conjeturas basándose en patrones. Pero las criptomonedas son deterministas; se basan en matemáticas difíciles y demostrables. Por lo tanto, las criptomonedas se convierten en una frontera que la IA no puede cruzar fácilmente.
La IA puede descifrar captchas, pero no puede falsificar el saldo de una cadena de bloques. «La IA lo hace todo falso, pero las criptomonedas lo hacen real de nuevo», afirma. La IA puede resolver ecuaciones simples, pero las ecuaciones criptográficas siguen impidiéndolas.
Ya existe una versión de IA letal: los drones. «Todos los países la están buscando», afirma Balaji. La amenaza no son los generadores de imágenes ni los chatbots, sino las armas autónomas. En ese ámbito, el impacto real de la IA ya es letal.
Argumenta que la IA descentraliza, no centraliza. Actualmente, existen muchísimas empresas de IA, no solo uno o dos gigantes. Equipos pequeños con buenas herramientas pueden lograr mucho. Y los modelos de código abierto están mejorando rápidamente. Así que, incluso sin presupuestos enormes, grupos pequeños pueden construir sistemas de IAtron. Esto distribuye el poder en lugar de concentrarlo.
Balaji también rechaza la idea de que más IA siempre es mejor. Afirma que la cantidad ideal no es cero ni el 100 %. "Una IA al 0 % es lenta, pero una IA al 100 % es deficiente". El verdadero valor reside en un punto intermedio. Muy poca IA significa que te quedas atrás. Demasiada, y la calidad se desmorona. La compara con la Curva de Laffer, un concepto económico que afirma que existe un punto óptimo entre los extremos.
En su argumento , explica por qué los sistemas actuales son IAs limitadas, no máquinas divinas. Lo divide en cuatro tipos de límites:
- Económico: Cada llamada a la API cuesta dinero. Usar IA a gran escala no es gratis.
- matic: La IA no puede resolver problemas caóticos o criptográficos.
- Práctico: Aún se necesitan humanos para generar y verificar resultados. La IA no puede completar la tarea completa sola.
- Física: La IA no recopila datos del mundo real por sí sola. No puede percibir su entorno ni interpretarlo como lo hacen las personas.
Concluye diciendo que estos límites podrían eliminarse más adelante. Es posible que los investigadores futuros puedan fusionar el pensamiento del Sistema 1 (rápido e intuitivo, como la IA) con el del Sistema 2, que es más lógico y cuidadoso, como la informática tradicional. Pero por ahora, eso es solo teoría. Sigue siendo un problema abierto. No existe una IA omnisciente. Solo existen herramientas (costosas, limitadas y competitivas) que hacen lo que se les dice y requieren una revisión constante.
