Expertos advierten sobre riesgos y desafíos para la Inteligencia Artificial en 2024
En el último año, el ascenso de la inteligencia artificial generativa, representada por modelos como ChatGPT y MidJourney, ha marcado una revolución en la industria tecnológica. A medida que estos modelos avanzan, sus aplicaciones en la vida cotidiana de millones de personas en todo el mundo se expanden.
No obstante, algunos expertos han expresado preocupación por el entusiasmo desmedido que rodea esta innovación, planteando la posibilidad de un «invierno» para la inteligencia artificial. Este término metafórico sugiere un estancamiento o retroceso en los avances y expectativas después de períodos de inversión y desarrollo sin precedentes.
Históricamente, el campo de la inteligencia artificial ha experimentado fases de desaceleración, como en los «años dorados» de 1956-1974, cuando se creó el primer software capaz de enfrentarse a humanos en el ajedrez. Sin embargo, las ambiciones superaron rápidamente la capacidad técnica disponible, y tras avances iniciales, la inteligencia artificial se estancó resolviendo versiones triviales de los problemas previstos.
En la actualidad, los expertos advierten sobre un exceso de entusiasmo que podría llevar a la decepción, incluso entre aquellos usuarios que, hace dos años, quedaron asombrados con la primera versión de DALL-E y que hoy encuentran fallos en su tercera iteración.
La sostenibilidad financiera también es motivo de preocupación, ya que muchas startups de inteligencia artificial han recibido inversiones considerables en los últimos años, pero su rentabilidad futura permanece incierta.
A pesar del éxito reciente de la inteligencia artificial generativa, la sobreexpectación, los retos no resueltos y los problemas financieros podrían estar gestando un nuevo período de declive. Grandes empresas como Google, Microsoft, OpenAI, Meta y X han invertido miles de millones de dólares en proyectos relacionados con esta tecnología, y un posible «invierno» no solo implicaría pérdidas económicas considerables, sino también una desilusión que alejaría a los grandes capitales del campo.
Esta desaceleración no solo tendría implicaciones en el sector, sino que podría desencadenar un efecto dominó en diversas industrias y mercados globales. Además, los usuarios finales podrían verse directamente afectados si las promesas de funcionalidades avanzadas de inteligencia artificial no se materializan.
Se añade la preocupación de que la inteligencia artificial generativa dependa exclusivamente de contenidos creados por sus propios algoritmos, lo que podría afectar la calidad y originalidad de los resultados.
Estas reflexiones surgen en un momento en el que la inteligencia artificial general (AGI), vista como la capacidad de realizar cualquier tarea intelectual humana, es considerada un hito eventualmente alcanzable por líderes de la industria como Mark Zuckerberg. Sin embargo, expertos como Rodney Brooks advierten sobre las limitaciones actuales de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial (LLMs), que carecerían de la capacidad para transformarse en una verdadera AGI al depender principalmente de probabilidades y correlaciones lingüísticas, sin conectar adecuadamente con la construcción de un modelo propio de la realidad.
