Un precursor hizo públicas sus reservas sobre la IA

Geoffrey Hinton, un galardonado científico informático conocido como “el padrino de la inteligencia artificial”, está teniendo serias reservas sobre el fruto de sus labores.

Hinton ayudó a crear tecnologías de inteligencia artificial que han sido determinantes para una nueva generación de chatbots como ChatGPT. Pero en entrevistas recientes, reveló que renunció a un alto cargo en Google específicamente para compartir sus inquietudes de que el desarrollo irrestricto de la inteligencia artificial plantea serios riesgos para la humanidad.

“Repentinamente he cambiado mis puntos de vista sobre si estas cosas serán más inteligentes que nosotros”, declaró en entrevista con MIT Technology Review. “Creo que están ahora muy cerca de serlo y que en el futuro serán mucho más inteligentes que nosotros... ¿cómo vamos a sobrevivir a eso?”.

Hinton no es el único que tiene esas preocupaciones. Poco después de que la firma OpenAI lanzó en marzo su nueva versión de chatbot GPT-4, más de 1.000 científicos firmaron una carta pidiendo una pausa de seis meses en el desarrollo de la inteligencia artificial porque plantea “profundos riesgos a la sociedad y a la humanidad”.

Entre sus principales inquietudes, Hinton destaca que la inteligencia depende de las neuronas. Nuestros cerebros son capaces de resolver ecuaciones matemáticas, conducir automóviles y seguir la trama de una serie de televisión gracias a su talento inherente de almacenar y organizar información y producir soluciones para problemas espinosos. Lo que hace eso posible son las aproximadamente 86.000 millones de neuronas que tenemos en el cráneo y, lo que es más importante, las 100 billones de conexiones que esas neuronas forjan entre sí.

En comparación, la tecnología que fundamenta a ChatGPT cuenta con entre 500.000 y un billón de conexiones, dijo Hinton en la entrevista. Aunque ello parece menos que la capacidad del cerebro humano, Hinton señala que GPT-4, el modelo de inteligencia artificial más reciente de OpenAI, sabe “cientos de veces más” de lo que sabe un ser humano. Es posible, sugiere, que tenga “un algoritmo de aprendizaje mucho mejor” y por lo tanto es más eficiente en tareas cognitivas. Lo que implica que esta herramienta probablemente ya sea más inteligente que nosotros.