Sam Altman, el influyente director ejecutivo de OpenAI, volvió a captar la atención del mundo tecnológico con sus recientes revelaciones y predicciones sobre el avance de la Inteligencia Artificial (IA).
A través de una publicación en su blog, Altman no solo aclara el consumo de recursos de su popular chatbot ChatGPT, sino que también traza un ambicioso mapa hacia lo que denomina una “Singularidad Suave”, donde la superinteligencia y la energía se volverán recursos abundantes.
La Voz Chequea realizó semanas atrás un informe sobre el consumo de agua de ChatGPT.
Consumo de recursos naturales de ChatGPT: datos actualizados
Contrario a la percepción de un consumo masivo, Altman ha especificado que una consulta promedio a ChatGPT utiliza una cantidad sorprendentemente baja de recursos.
En términos de energía, cada interacción consume aproximadamente 0,34 vatios-hora.
Para poner esto en perspectiva, es el equivalente al consumo de un horno en poco más de un segundo o de una lamparita de alta eficiencia durante un par de minutos.
Respecto al agua, una consulta en ChatGPT demanda cerca de “0,000085 galones”, lo que se traduce en apenas la quinceava parte de una cucharadita (alrededor de 0,000322 litros).
Estos datos actualizados del propio CEO de OpenAI contrastan con estudios previos, como el de investigadores de la Universidad de Riverside (California) y la Universidad de Arlington (Texas).
En octubre del año pasado, esos informes estimaron que responder a 50 consultas con el modelo GPT-3 de ChatGPT podría requerir alrededor de dos litros de agua.
Altman enfatiza que, a medida que la producción en los centros de datos se automatice, el costo de la IA “debería converger eventualmente a un nivel cercano al de la electricidad”.
La visión del futuro de la IA: un calendario audaz
Sam Altman no solo se limita a datos actuales, sino que proyecta un futuro cercano y profundamente transformador impulsado por la IA:
2025: Agentes cognitivos reales
- Este año, se espera la consolidación de agentes de IA capaces de realizar “trabajo cognitivo real”, involucrando capacidades como atención, memoria, concentración y razonamiento. Altman asegura que, con esto, “escribir códigos informáticos nunca volverá a ser lo mismo”.
2026: Descubrimiento de nuevos conocimientos
- Para el próximo año, se vislumbra la llegada de sistemas de IA que podrán “descubrir nuevos conocimientos” y generar “nuevos conocimientos novedosos”.
2027: Robots en el mundo real
- Altman pronostica la materialización de robots capaces de realizar tareas directamente en el mundo físico y real.
Más allá de estas fechas, Altman sugiere que los años de la década del 2030 serán “salvajemente diferentes” de cualquier época anterior, caracterizados por la abundancia de inteligencia y energía.
Destaca que estas dos han sido las limitantes fundamentales del progreso humano, y su disponibilidad ilimitada podría permitir “teóricamente tener cualquier otra cosa”. Este avance se logrará, en parte, gracias a que la IA acelerará la propia investigación en IA, permitiendo “décadas de investigación en un año, o un mes”.
La “singularidad suave” y los desafíos vitales
Altman describe este proceso como una “singularidad suave”, donde las maravillas se vuelven rutina y luego una expectativa mínima. La capacidad de las personas para “conseguir mucho más en 2030 de lo que podrían en 2020 será un cambio sorprendente”.
Aunque advierte sobre la posible desaparición de categorías enteras de empleos, también anticipa que la riqueza global aumentará tan rápidamente que se podrán considerar “nuevas ideas políticas que nunca antes se pudieron”. La sociedad se adaptará, como lo hizo tras la Revolución Industrial.
Sin embargo, para alcanzar estos avances, es imperativo enfrentar “serios desafíos”:
- Problemas de seguridad: Tanto a nivel técnico como social.
- Distribución de la superinteligencia: Es “críticamente importante distribuir ampliamente el acceso a la superinteligencia, dadas las implicaciones económicas”. El objetivo es que sea “barata, ampliamente disponible y no demasiado concentrada en ninguna persona, empresa o país”.
- Problema de la alineación: Garantizar que los sistemas de IA “aprendan y actúen hacia lo que colectivamente realmente queremos a largo plazo”.
Altman concluye que OpenAI, junto con toda la industria, está construyendo “un cerebro para el mundo” que será “extremadamente personalizado y fácil de usar para todos”.
Cree que la “inteligencia demasiado barata para ser medida está al alcance”, y aunque el camino por delante es extenso, gran parte está iluminado, y las “áreas oscuras están retrocediendo rápidamente”.
