La verdadera AGI puede cambiar la civilización, pero la «AGI funcional» ya es económicamente transformadora y suficiente para remodelar la sociedad, dijo el director ejecutivo de Replit, Amjad Masad. Stephen McCarthy/Sportsfile para Web Summit Qatar vía Getty Images
- Un «AGI funcional» es suficientemente bueno para transformar la economía, afirmó el director general de Replit, Amjad Masad.
- Masad dijo que los sistemas de inteligencia artificial que aprenden de datos del mundo real podrían automatizar gran parte del trabajo actual.
- El director ejecutivo de la startup de codificación de vibraciones también dijo que es «bajista respecto del verdadero avance de AGI».
Olvídese de construir una superinteligencia de nivel divino. El director ejecutivo de Replit, Amjad Masad, dijo que no necesitamos eso para cambiar la economía y la sociedad: solo necesitamos «AGI funcional».
El director ejecutivo de la startup de codificación de vibraciones dijo en un episodio del podcast «a16z» publicado el jueves que, si bien Silicon Valley está obsesionado con la verdadera AGI, la versión práctica ya está a nuestro alcance y es lo suficientemente buena como para automatizar porciones masivas de la economía.
«Podemos llegar a gustarnos el AGI funcional», dijo Masad. Define la AGI funcional como IA que no necesita conciencia o razonamiento humano, solo sistemas capaces de aprender de datos del mundo real y completar tareas verificables por sí mismos.
«Apuntaremos a todos los sectores de la economía y de esa manera se puede automatizar una gran parte del trabajo», dijo. «Seguramente estamos en ese camino».
Masad dijo que no está convencido de que alguna vez alcancemos una verdadera AGI, el tipo de inteligencia artificial que puede aprender y adaptarse en todos los campos del conocimiento como una mente humana.
Si bien una verdadera AGI podría «impulsarnos al siguiente nivel de la civilización humana», Masad dijo que es «bajista respecto del verdadero avance de la AGI porque lo que construimos es muy útil y económicamente valioso».
Masad también dijo que la industria podría estar atrapada en una «trampa máxima local», lo que significa que las empresas de IA están optimizando lo que ya funciona en lugar de reinventar el campo. Al buscar mejoras pequeñas y rentables en los grandes modelos actuales, podrían estar perdiendo el camino hacia un verdadero avance.
«Tal vez el problema general en realidad no esté dentro de nuestras vidas», dijo Masad, refiriéndose a la solución del problema de la inteligencia general en sí. «¿Quién sabe?»
Masad no respondió a una solicitud de comentarios de Business Insider.
El sueño de AGI está perdiendo brillo
Los comentarios de Masad se producen en medio de un renovado debate sobre si el AGI es siquiera un objetivo significativo.
Los principales laboratorios de IA todavía consideran que la AGI es el premio máximo. OpenAI, Google, Meta y Microsoft han dedicado a sus mejores investigadores al mismo objetivo.
Sin embargo, algunos expertos han cuestionado si los LLM podrán alguna vez evolucionar hacia una verdadera inteligencia general.
«Nadie con integridad intelectual debería creer todavía que el escalamiento puro nos llevará a AGI», escribió Gary Marcus, líder en IA y autor de best sellers, en una publicación de blog en agosto. «Incluso algunos de los expertos en tecnología se están dando cuenta de que ‘AGI en 2027’ era marketing, no una realidad».
El lanzamiento del GPT-5 de OpenAI tampoco estuvo a la altura de las expectativas de AGI.
«Este es claramente un modelo que es generalmente inteligente, aunque creo que en la forma en que la mayoría de nosotros definimos AGI, todavía nos falta algo bastante importante, o muchas cosas bastante importantes», dijo el CEO de OpenAI, Sam Altman, a los periodistas durante una conferencia de prensa en agosto antes del lanzamiento de GPT-5.
Otros veteranos de la industria se han hecho eco de esa precaución. El científico jefe de IA de Meta, Yann LeCun, dijo que todavía podemos estar a «décadas» de alcanzar el AGI.
«La mayoría de los problemas interesantes escalan extremadamente mal», dijo LeCun en la Universidad Nacional de Singapur en abril. «No se puede simplemente asumir que más datos y más computación significan una IA más inteligente».
Leer siguiente
Su guía diaria sobre lo que está moviendo los mercados, directamente en su bandeja de entrada.
