📈 10 Hechos del Informe de un Ex Empleado de OpenAI sobre el Futuro de la IALeopold Aschenbrenner, quien anteriormente trabajó en el equipo del cofundador de
OpenAI,
Ilya Sutskever, generó una amplia discusión con
su informe titulado "Conciencia Situacional: La Década que Viene". El informe discute qué esperar en los próximos 10 años en el campo de la IA y si deberíamos estar preocupados. Spoiler:
IAS e inversiones gigantes.Hemos reunido 10 puntos destacados de este informe para ti.
📱 10 Predicciones de Aschenbrenner▶️ La IAG (Inteligencia Artificial General) surgirá para 2027 y casi inmediatamente hará la transición a IAS (Superinteligencia Artificial). Esto se debe a que la AGI será capaz de autoaprendizaje y se enseñará rápidamente a sí misma. La transición ocurrirá rápidamente, y la humanidad podría no jugar un papel en ello.
▶️ $1 billón — esa es la cantidad de inversión requerida para construir un centro computacional para crear IAG. Para comparar,
el costo de una misión a Marte es de $10 mil millones.
▶️ Este centro computacional consumirá más electricidad de la que puede producir una gran planta nuclear, aproximadamente el 20% de la energía que produce hoy Estados Unidos. Por cierto, Sam Altman también
ha hablado sobre estos gastos de recursos.
▶️ La principal carrera entre las grandes potencias en los próximos 10 años no será por armas, sino por lograr la AGI. Aschenbrenner compara esto con la carrera armamentista nuclear a mediados del siglo XX.
▶️ Los principales laboratorios de IA estadounidenses actualmente no están prestando suficiente atención a la seguridad de la IAG. Están entregando efectivamente secretos clave para crear AGI a especialistas chinos. Proteger estos secretos requerirá un esfuerzo enorme, y en este momento, Estados Unidos no está cumpliendo con esta tarea.
▶️ $100 mil millones — eso es lo que NVIDIA, Microsoft y Google están asignando actualmente al desarrollo de IA en sus presupuestos trimestrales. Para finales de la década, las inversiones anuales totalizarán $8 billones.
▶️ En 2024, producir chips de IA puede requerir del 3 al 10% de la capacidad de producción anual de las fábricas avanzadas de semiconductores.
▶️ Para 2030, la demanda global de capacidades de producción para chips de IA será cuatro veces las capacidades actuales de TSMC, el principal fabricante de chips en Taiwán.
▶️ Para 2027, aparecerán prototipos de ingenieros automatizados capaces de acelerar los procesos tecnológicos en IA en 1.5-2 veces. Para 2028, tales sistemas podrán automatizar más del 90% de las tareas de investigación, lo que llevará a una aceleración significativa en lograr la AGI.
▶️ Entrenar el modelo GPT-4 requirió de 3 a 10 mil veces más recursos computacionales que GPT-2. Solo se puede adivinar cuántos recursos serán necesarios en el futuro.
Aschenbrenner
discutió su informe en un podcast con el conocido blogger Dwarkesh Patel. Nota: ¡el episodio dura 4 horas!
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