Todos estamos en el momento de la IA ahora y es mejor que te acostumbres

"Estamos en el momento de la IA", eso es lo que le digo a la gente ahora cuando intentan comprender el ritmo rápido de la IA y todas las tecnologías conectadas, los avances.

A pesar de que han pasado solo dos años y medio desde que Openai desató el chatgpt en el mundo, he sabido de manera intuitiva durante meses que en el mundo de la tecnología, ya no estamos operando en la ley de Moore: la cantidad de transistores en un chip se duplica cada dos años. Esta es ahora la Ley Modelo de AI, en la que las capacidades generativas del modelo se duplican cada tres meses.

Incluso si no cree que los modelos de idiomas grandes (LLM) se desarrollen a ese ritmo, no se puede negar la velocidad de adopción sin precedentes.

Un nuevo informe (o más bien una presentación de 340 páginas) de Mary Meeker, una socia general de Bond Investments, pinta la imagen más clara de la naturaleza transformadora de la IA y cómo es diferente a cualquier otra época tecnológica anterior.

"El ritmo y el alcance del cambio relacionado con la evolución de la tecnología de inteligencia artificial no tienen precedentes, como lo respaldan los datos", escribió Meeker y sus coautores.

Google, ¿qué?

Una estadística en particular se destacó para mí: a Google tardó nueve años en llegar a 365 mil millones de búsquedas anuales. Chatgpt alcanzó el mismo hito en dos años.

La presentación de Meeker ilustra algo que he estado tratando de articular durante algún tiempo. Nunca ha habido un momento como este.

He vivido algunos grandes cambios tecnológicos: el aumento de la informática personal, el cambio de herramientas de publicación analógica a digital y la revolución en línea. La mayor parte de este cambio fue gradual, sin embargo, otorgado, se sintió rápido en ese momento.

Vi herramientas de publicación digital por primera vez a mediados de la década de 1970, y no fue hasta mediados de la década de 1980 que muchos de nosotros hicimos el cambio, que también está en el momento en que las computadoras personales comenzaron a llegar, aunque no se volverían omnipresentes durante al menos otra década.

Con la llegada de Internet público en 1993, pasarían años antes de que la mayoría de las personas estuvieran en banda ancha. Los trabajadores del conocimiento no se levantaron de inmediato. En cambio, hubo un cambio lento y constante en la fuerza laboral.

Diría que tuvimos una década de ajuste sólido antes de que Internet y sus sistemas y plataformas asociados se convirtieran en una parte inexorable de nuestras vidas.

Todavía recuerdo cuán confundida estaba la persona promedio por Internet. En el show Today en 1994, los anfitriones literalmente le preguntaron en voz alta: "¿Qué es Internet?" La IA y las plataformas como ChatGPT, Copilot, Claude AI y otras no se han encontrado con el mismo nivel de confusión.

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El informe de Meeker señala que los usuarios de ChatGPT se dispararon de cero en octubre de 2020 a 400m a fines de 2024 y 800m en 2025. Un sorprendente personas de 20 millones está pagando suscriptores. Llevó décadas convencer a la gente de pagar cualquier contenido en Internet, pero para la IA, la gente ya está alineada con sus billeteras abiertas.

Supongo que el surgimiento de Internet y la informática ubicua y móvil podrían habernos preparado para la era de la IA. No es como si la inteligencia artificial apareciera fuera de la nada. Por otra parte, lo hizo.

Hace casi una década, nos estamos maravillando de Deep Blue de IBM, la primera IA en vencer a un maestro de ajedrez, Gary Kasparov. Eso fue seguido en 2005 por un automóvil autónomo que completó el desafío DARPA. Una década después de eso, vimos a Deepmind Alphago vencer al mejor jugador de GO del mundo.

Algunos de estos desarrollos fueron sorprendentes, pero estaban llegando a un ritmo relativamente digerible. Aun así, las cosas comenzaron a retomar en 2016, y varios grupos comenzaron a sonar las campanas de advertencia sobre la IA. Nadie estaba utilizando públicamente los términos "LLM" o "Generativo". Aún así, la preocupación era tal que IBM, Amazon, Facebook, Microsoft y DeepMind de Google formaron la asociación sin fines de lucro en IA, que tenía la intención de "abordar las oportunidades y los desafíos con las tecnologías de IA para beneficiar a las personas y la sociedad".

Sin embargo, ese grupo todavía existe, no estoy seguro de que nadie esté prestando atención a sus recomendaciones. El tiempo de IA deja poco tiempo, creo, para la autorreflexión.

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Un estudio de la Universidad de Stanford 2016 sobre IA en 2030 (ya no disponible en línea) señaló que "contrariamente a las predicciones más fantásticas para la IA en la prensa popular, el panel de estudio no encontró motivo de que la IA sea una amenaza inminente para la humanidad".

Sin embargo, la presentación de Meeker presenta una imagen acelerada que, creo, plantea algún motivo de preocupación, con una advertencia: las predicciones provienen de ChatGPT (que es una causa aún mayor de preocupación).

Para 2030, por ejemplo, predice la capacidad de AI para crear películas y juegos de larga duración. Diría que Géminis's Veo 3 es una prueba de que estamos en camino.

Promete la capacidad de AI para operar robots humanos. Agregaría que el tiempo de IA ha acelerado el desarrollo robótico humanoide de una manera que, en mis 25 años de cubrir la robótica, nunca antes había visto.

Dice que la IA construirá y ejecutará negocios autónomos.

En 10 años, ChatGPT cree que la IA podrá simular mentes como humanas.

Si recordamos que ChatGPT, como la mayoría de las LLM, basa la mayor parte de su conocimiento en el universo conocido, creo que podemos suponer que estas predicciones son, en todo caso, poco sencilosas. Incluso la IA no sabe lo que no sabemos.

Hubo algún argumento en la oficina de que tenía la ecuación equivocada. No existe una ley modelo de IA, solo hay la ley de Huang (para Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia). Esta ley predice una duplicación del rendimiento de la GPU al menos cada dos años. Sin el poder de esos procesadores, los puestos de IA. Tal vez, pero creo que el poder de estos modelos aún no se ha puesto al día con la potencia de procesamiento proporcionada por las GPU de NVIDIA.

Huang simplemente está construyendo para un futuro en el que cada persona y empresa quiere poder generativo basado en GPU. Eso significa que necesitamos más procesadores, más datos y saltos de desarrollo para prepararse para los modelos venideros. Sin embargo, el desarrollo del modelo en tiempo real no se ve obstaculizado por el desarrollo de GPU. Esas actualizaciones generativas están ocurriendo mucho más rápido que los avances de silicio.

Si acepta que hay algo como el tiempo de AI y que la Ley Modelo de AI (diablos, llamémosla "Ley de Ulanoff") es algo real, entonces es fácil aceptar la visión de Chatgpt de nuestra inminente realidad.

Puede que no estés listo para ello, pero está llegando de todos modos. Me pregunto qué piensa ChatGPT sobre eso.