"Inteligencia Artificial: ¿El fin del rápido desarrollo?"

El auge de la inteligencia artificial (IA) se ha topado con un obstáculo inesperado: la escasez de datos. Investigadores y expertos en IA están advirtiendo que el rápido progreso que la industria ha experimentado en los últimos años podría desacelerarse debido a la falta de nuevos datos para entrenar modelos de IA.

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El fin de la Ley de Escalamiento

La industria de la IA se ha basado en gran medida en la Ley de Escalamiento, que establece que cuantos más datos se introduzcan en los modelos lingüísticos grandes (LLM), más potentes y realistas se vuelven. Esta ley ha impulsado los rápidos avances en el procesamiento del lenguaje natural y otras tareas de IA.

Sin embargo, según Demis Hassabis, ganador del Premio Nobel en IA y director de Google DeepMind, la Ley de Escalamiento está perdiendo fuerza. Las empresas tecnológicas están llegando al límite de los datos disponibles en Internet, y ya no consiguen los mismos avances que antes.

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Los desafíos de la IA

La escasez de datos plantea importantes desafíos para el futuro de la IA. Los investigadores tendrán que encontrar nuevas formas de entrenar modelos de IA con datos limitados o explorar enfoques completamente nuevos.

"Hemos alcanzado el pico de datos y no habrá más", afirma Ilya Sutskever, exinvestigador de Google y OpenAI. "Tenemos que trabajar con los datos que tenemos".

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Una posible solución es desarrollar mecanismos para que los LLM aprendan de sus propios errores. Por ejemplo, al resolver problemas matemáticos, los LLM pueden aprender qué métodos conducen a la respuesta correcta.

El futuro de la IA

A pesar de los desafíos, los expertos confían en que la IA seguirá avanzando, aunque a un ritmo más lento. Todavía hay mucho potencial sin explotar en los datos existentes, y las nuevas técnicas de aprendizaje seguirán impulsando el progreso.

Además, las empresas de IA están invirtiendo en el desarrollo de chips especializados y centros de datos para apoyar el exigente entrenamiento de modelos de IA.

El futuro de la IA es incierto, pero una cosa es clara: la industria necesita encontrar nuevas formas de avanzar en un mundo con escasez de datos.

"Estamos viendo cómo disminuyen sus rendimientos", dijo Hassabis. "No estamos consiguiendo los mismos avances".

"Necesitamos prepararnos para la posibilidad de que la inteligencia artificial no avance tan rápido como se espera."