Un profesor de la Universidad de Toronto y ganador del Premio Nobel, a menudo denominado el “padrino de la IA”, advierte que la tecnología podría desarrollarse y “hacernos irrelevantes” sin una investigación significativa sobre cómo controlarla.
Geoffrey Hinton, profesor británico-canadiense de la Universidad de Toronto, ganó el Premio Nobel de Física a principios de mes junto con el investigador de la Universidad de Princeton, John Hopfield, por su trabajo sobre aprendizaje automático y redes neuronales artificiales.
En una entrevista con Global News esta semana después de ganar el prestigioso premio internacional, Hinton señaló los aspectos positivos que puede aportar la IA, pero advirtió que su rápida evolución podría ser existencialmente problemática.
«Lo que más me preocupa son los peligros a largo plazo porque esos son los que la gente piensa que tal vez sean sólo ciencia ficción», dijo.
“Entonces, el mayor peligro a largo plazo es que, una vez que estas inteligencias artificiales se vuelvan más inteligentes que nosotros, tomarán el control y nos harán irrelevantes. Y eso es bastante preocupante; y nadie sabe cómo prevenirlo con seguridad, por lo que necesitamos investigar mucho al respecto ahora mismo”.
El premio conjunto de Hinton fue por su trabajo utilizando la física para “diseñar redes neuronales artificiales que funcionen como memorias asociativas y encuentren patrones en grandes conjuntos de datos”, según un miembro del comité del Nobel.
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Los descubrimientos en los que trabajó Hinton se utilizan ahora para avanzar en la física en áreas como el reconocimiento facial y la traducción de idiomas, según el miembro del comité.
Hinton, que dejó Google para poder hablar más abiertamente sobre los peligros que plantea la inteligencia artificial, dijo que la atención sanitaria era un área clave en la que la inteligencia artificial puede ser de gran ayuda.
Es imposible predecir hacia dónde se dirigirá la tecnología en la próxima década, afirmó, incluso para quienes lideran el crecimiento y el desarrollo de la IA.
«No creo que se pueda ver con claridad dentro de diez años, las cosas se están moviendo demasiado rápido», dijo. «Es como niebla con niebla, puedes ver muy claramente a cierta distancia y luego el muro se cae y después de eso, no puedes ver nada».
Sugirió que mirar hacia atrás en la última década muestra cuán rápido puede desarrollarse la tecnología.
El rápido crecimiento de la IA y la tecnología durante la última década ha frustrado todas las expectativas, explicó Hinton, señalando como ejemplos grandes modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini de Google.
Si bien la tecnología todavía tiene contratiempos y problemas de inexactitud, generalmente puede escribir oraciones completas y convincentes, algo que la industria no podría haber predicho hace 10 años, dijo.
«Estos grandes modelos de lenguaje y su capacidad para manejar adecuadamente el lenguaje natural son sorprendentemente mucho mejores de lo que hubiéramos predicho hace 10 años», dijo.
“Nadie pensó que tendríamos modelos de lenguaje que podrían responder cualquier pregunta que usted hiciera y que podrían ser no muy buenos expertos en todo; eso es asombroso. Hace diez años, la gente habría predicho con mucha confianza que todavía no llegaríamos allí”.
– con archivos de The Canadian Press
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