Que la inteligencia artificial supera a los humanos en algunas tareas, pero no en todas; que la industria lidera su investigación y desarrollo (I+D); que aún faltan estándares en torno a la responsabilidad del modelo de lenguaje (LLM, por su sigla en inglés); que la inversión en IA generativa se dispara; que el desarrollo científico se acelera de su mano y que las regulaciones aumentan drásticamente, son algunas de las grandes conclusiones a las que arribó el Institute for Human-Centered AI, de la Universidad de Stanford, en su reciente informe del Índice de Inteligencia Artificial 2024.
Entender la IA urge, y este trabajo que acaba de ser publicado suma miradas al abordar las tendencias técnicas, las percepciones públicas, la geopolítica en torno a la IA, pero también el desarrollo responsable y el impacto en ciencia y medicina, con indicadores precisos y un análisis amplio sobre el tema.
Entre los indicadores, por ejemplo, dice que la cantidad de nuevos modelos de lenguajes grandes, lanzados en todo el mundo en 2023, se duplicó con respecto al año anterior; que dos tercios eran de código abierto, pero que los de mayor rendimiento procedían de actores de la industria con sistemas cerrados. Además, precisa que Gemini Ultra se convirtió en el primer LLM en alcanzar un desempeño a nivel humano, en el punto de referencia Massive Multitask Language Understanding (MMLU).
“Hace una década, los mejores sistemas de IA del mundo eran incapaces de clasificar objetos en imágenes a nivel humano. Tenía problemas con la comprensión del lenguaje y no podía resolver problemas de matemáticas. Hoy en día, los sistemas de IA superan habitualmente desempeño humano en puntos de referencia estándar. El progreso se aceleró en 2023. Los nuevos sistemas de última generación como GPT-4, Gemini y Claude 3 son impresionantes multimodal: pueden generar texto fluido en decenas de idiomas, procesar audio e incluso explicar memes”, resume el equipo directivo de este trabajo en su presentación.
Y, a su vez, advierte que aunque la IA se introdujo en la vida de las personas y que las empresas buscan crear productos basados en ella, aún existen problemas importantes que esta tecnología debe resolver como su confiablidad y capacidad de razonamiento complejo.
“La IA se enfrenta a dos futuros interrelacionados. En primer lugar, la tecnología sigue mejorando y se utiliza cada vez más, teniendo importantes consecuencias para la productividad y el empleo. Se le puede dar tanto un buen como un mal uso. En el segundo futuro, la adopción de la IA está limitada por las limitaciones de la tecnología”, dice. Advierte que, más allá de cuál sea el camino por el que se recorrerá, los gobiernos buscan fomentar sus ventajas y gestionar las desventajas, al incentivar su desarrollo y, al mismo tiempo, prevenir impactos vinculados a la desocupación y la desinformación.
A grandes rasgos, esta investigación se puede resumir en 10 grandes hallazgos. Primero, que la IA superó el rendimiento humano en varios puntos de referencia, incluidos algunos en clasificación de imágenes, razonamiento visual y comprensión del inglés; pero que aún no mejora la labor humana cuando se trata de tareas más complejas, como matemáticas de nivel competitivo, razonamiento visual de sentido común y planificación.
Segundo, que la domina la investigación de vanguardia en IA. Sólo en 2023, la industria produjo 51 modelos de aprendizaje automático, mientras que el mundo académico contribuyó solo con 15. También hubo 21 modelos notables resultantes de colaboraciones entre la industria y la academia en 2023, y esto representó un récord.
Tercero, que los modelos Frontier (vinculados con los costos de capacitación de modelos de IA de última generación) son cada vez más costosos y ejemplificó con dos datos: entrenar el cómputo de GPT-4 de OpenAI involcró una inversión de 78 millones de dólares, mientras que Gemini Ultra de Google demandó 191 millones de dólares.
En el cuarto punto de este decálogo, el documento dice que Estados Unidos supera a China en desarrollo y que la Unión Europea (UE) y el Reino Unido son la principal fuente de IA de modelos de primer nivel. A modo de explicación, dice que 61 modelos de IA notables se originaron en instituciones con sede en Estados Unidos y que superaron los 21 de la UE y los 15 de China.
La quinta conclusión, por su parte, advierte que faltan evaluaciones sólidas y estandarizadas para la responsabilidad de LLM, y que los desarrolladores líderes, incluidos OpenAI, Google y Anthropic, prueban principalmente sus modelos con diferentes puntos de referencia de IA responsables. En este sentido, advierte que esta práctica complica los esfuerzos por comparar sistemáticamente los riesgos y limitaciones de los mejores modelos de IA.
A continuación, el trabajo sentencia que la inversión en IA generativa se dispara, al octuplicarse desde 2022 y al alcanzar los 25.200 millones de dólares en 2023. Luego, en el séptimo y octavo lugar, el informe dice que la IA potencia la producción de las personas y promueve el trabajo de calidad, al tiempo que se potencia el progreso científico.
Para terminar la decena, las últimas dos líneas generales del trabajo aseguran que las regulaciones aumentaron drásticamente en los últimos cinco años y que, en el caso de Estados Unidos, al término de 2023 se identificaron 25 normas vinculadas a IA frente a una única legislación existente en 2016. A su vez, advierte que las personas son cada vez más conscientes del impacto de la IA y que, por ello, hay más atención sobre el tema. Subraya que la proporción de quienes piensan que la IA afectará dramáticamente sus vidas en los próximos tres a cinco años aumentó del 60 por ciento al 66 por ciento y que el 52 por cuento de los consultados se manifestó nerviosa ante este desarrollo.
Inclusive, y desde la perspectiva económica, el trabajo repasa indicadores que señalan que en en 2023, las inversiones en IA en Estados Unidos alcanzaron los 67.200 millones de dólares, casi 8,7 veces más que China, que se ubicó como el segundo país inversor.
También, precisa que en 2022 creció la demanda de empleo en torno a la IA, pero que esa tendencia se desaceleró en 2023, y que las empresas que la incorporan en sus procesos productivos reducen costos e incrementan los ingresos, y que la adopción de parte de las organizaciones está en alza. En ese sentido, señala que un reporte de McKinsey de 2023 advirtió que el 55 por ciento de las organizaciones consultadas afirmaron usar IA (incluida la IA generativa) en al menos una unidad de negocio o función, frente al 50 por ciento declarado en 2022, y el 20 por ciento de 2017.
Sin dudas, aún hay más datos y perspectivas para revisar y repasar. Son 500 páginas las que integran este trabajo que, disponible aquí, invita a la reflexión.
