En el reciente Foro Económico Mundial en Davos, las mentes más brillantes de la inteligencia artificial (IA) chocaron en un debate crucial: ¿cuán cerca estamos realmente de alcanzar la Inteligencia Artificial General (AGI) a nivel humano? Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, y Yann LeCun, pionero en redes neuronales, compartieron opiniones contundentes. Hassabis, a pesar de reconocer el avance de modelos como Gemini, afirmó que los sistemas actuales están "muy lejos" de la AGI. Sin embargo, en un giro posterior, sugirió una posibilidad del 50% de alcanzarla en la próxima década.
Por otro lado, Yann LeCun fue aún más categórico. Sostuvo que los modelos de lenguaje grandes (LLMs), que son la base de la mayoría de las IA líderes, jamás lograrán una inteligencia similar a la humana. Según LeCun, el éxito de los LLMs se debe a la relativa "facilidad" del lenguaje, y advirtió que se necesita un enfoque completamente distinto para avanzar hacia la AGI.
Estas visiones contrastan marcadamente con las de los líderes de OpenAI y Anthropic. Sus CEOs, Sam Altman (no presente en Davos) y Dario Amodei, respectivamente, han expresado un optimismo mucho mayor. Amodei predijo audazmente que los modelos de IA reemplazarán a todos los desarrolladores de software en un año y alcanzarán investigaciones científicas de "nivel Nobel" en pocos años, augurando la desaparición del 50% de los trabajos de cuello blanco en cinco años. Altman, por s u parte, ha insinuado que ya estamos superando la AGI humana hacia una "superinteligencia" que superaría a toda la humanidad.
Más allá de la polémica académica sobre la AGI, la cuestión más apremiante para muchas empresas, según Ravi Kumar, CEO de Cognizant, es cómo aprovechar el valor ya existente de la IA. Investigaciones de Cognizant revelan que la tecnología de IA actual podría desbloquear aproximadamente 4.5 billones de dólares en productividad laboral en Estados Unidos, siempre y cuando las empresas logren implementarla de manera efectiva.
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