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"Straight lines on a logarithmic scale"―All evidence points to an intelligence explosion
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"Straight lines on a logarithmic scale"―All evidence points to an intelligence explosion

¿Está por venir una explosión de inteligencia?

Introducción al tema

  • Se presenta el tema principal: la posibilidad de una explosión de inteligencia y los datos que la respaldan.
  • Se mencionan las fuentes a cubrir, incluyendo un nuevo blog de Sam Altman y una investigación reciente de Epoch AI.

Factores clave en la evaluación del impacto de la IA

  • Se discuten dos factores principales para medir el impacto de la IA: productividad económica y progreso científico.
  • La calidad y cantidad de publicaciones científicas son cruciales para evaluar el avance en estos campos.

Resumen del blog de Sam Altman

  • Altman hace afirmaciones sobre cómo los avances en IA acelerarán las capacidades humanas y lograrán prosperidad sin precedentes en un futuro cercano.
  • Se destacan cinco predicciones concretas:
  • Asistentes personales impulsados por IA.
  • Educación personalizada en todos los niveles.
  • Cambios laborales más lentos de lo esperado.
  • Necesidad creciente de infraestructura para IA (cómputo y energía).
  • Observación sobre el éxito del aprendizaje profundo.

Predicciones sobre superinteligencia

  • Altman sugiere que podríamos alcanzar superinteligencia en miles de días, con estimaciones como AGI para 2025 y superinteligencia para 2027.

Análisis del estudio de Epoch AI

  • Se describe un gráfico que muestra el aumento exponencial del cómputo necesario para entrenar modelos de IA desde 1951 hasta 2025.
  • Desde 2021, el crecimiento ha pasado a ser un incremento anual del 4.1x, marcando el inicio de la era del aprendizaje profundo.

Tendencias actuales en costos y cómputo

¿Cómo está evolucionando la inteligencia artificial?

Escalabilidad y beneficios de la IA

  • Jensen Huang, CEO de Nvidia, menciona que construir centros de datos más grandes genera economías de escala, lo que resulta en ahorros energéticos y beneficios en computación y redes.
  • Se observa que la escalabilidad del lenguaje avanza más rápido que la visión, debido a su utilidad más amplia en tareas como escribir código y leer registros.
  • Aunque el lenguaje escala 1.2 veces más rápido que la visión, esto no es sorprendente dado su mayor potencial económico.

Datos y entrenamiento

  • La cantidad de datos para entrenamientos se duplica cada ocho meses; sin embargo, el tiempo de entrenamiento solo aumenta un 1.2x por año.
  • Desde 2010, el tiempo promedio para un entrenamiento ha pasado de un día a aproximadamente 100 días, mostrando retornos compuestos significativos.
  • El poder requerido para los entrenamientos también se duplica anualmente, indicando una tendencia exponencial en el crecimiento.

Leyes y evidencia sobre IA

  • Se discute cómo las leyes como la Ley de Moore siguen siendo relevantes; hay exponentes sobre exponentes en el crecimiento del cómputo disponible para IA.
  • A pesar de que los transistores no están duplicándose tan rápidamente como antes, hay evidencia sólida que respalda una inminente explosión de inteligencia.

Control y proyecciones antropomórficas

  • Hay preocupaciones sobre cómo controlar esta explosión; sin embargo, se argumenta que proyectar motivaciones humanas a la IA es un error grave.
  • Un modelo de lenguaje puede ser visto como un nuevo tipo de CPU: inofensivo por sí mismo pero capaz de realizar acciones dañinas dependiendo del uso.

Limitaciones económicas en investigación científica

  • Las limitaciones primarias en experimentos científicos avanzados (como el LHC o el telescopio James Webb) son dinero, tiempo, energía y materiales; no inteligencia.

¿Cuáles son las limitaciones más allá de la inteligencia?

Entropía como enemigo

  • La discusión se centra en cómo la entropía actúa como un obstáculo significativo, incluso si se resuelve el problema de la inteligencia en diversas industrias.
  • Se plantea que, aunque la inteligencia es una restricción importante, no es la más significativa en muchos sectores económicos y científicos.

Ejemplos en energía

  • En el sector energético, aunque la inteligencia artificial puede ayudar, muchas tareas requieren trabajo físico directo, como construir paneles solares o reactores nucleares.
  • La investigación sobre fusión nuclear también depende del tiempo y los recursos materiales necesarios para realizar experimentos complejos.

Limitaciones adicionales

  • Se menciona que existen múltiples restricciones además de la inteligencia: materia, energía, tiempo y espacio son cruciales para el progreso científico y económico.
  • La entropía afecta procesos biológicos y económicos; factores como gravedad y velocidad de la luz también imponen límites a lo que se puede lograr.

Proceso humano y político

  • Aun con avances en AGI (Inteligencia General Artificial), otros factores humanos como debilidades políticas e ineficiencias pueden ralentizar el progreso.
  • Es esencial considerar estas limitaciones al pensar en acelerar economías o resolver problemas complejos.

Futuro de la superinteligencia

  • Se anticipa que las fuerzas del mercado impulsarán el desarrollo de superinteligencia; sin embargo, las principales restricciones seguirán siendo datos, energía y capacidad computacional.
  • Las iniciativas actuales incluyen inversiones significativas en energía nuclear y centros de datos energéticamente intensivos para abordar estas limitaciones.

Generación de nuevos datos

  • Para avanzar científicamente, es necesario realizar experimentos prácticos; solo analizar datos existentes tiene sus límites.
  • La expansión del conocimiento humano útil suele ser lenta y costosa; AI podría encontrar barreras al haber consumido todo el conocimiento disponible antes de poder avanzar.

Aplicaciones prácticas vs. frontera científica

¿Cómo la IA y la automatización afectarán el futuro laboral?

La explosión de inteligencia artificial

  • Se prevé que la inteligencia artificial (IA) superará a la mayoría de los humanos en capacidad intelectual, posiblemente este año o el próximo.
  • Los robots también están cerca de ser comercialmente útiles, con un plazo estimado de 2 a 3 años para su escalabilidad.

Cambios en el mercado laboral

  • Existe un desacuerdo sobre cómo cambiarán los trabajos; algunos creen que será más lento de lo esperado. Esto se relaciona con la economía post-laboral.
  • Se menciona el "acantilado de automatización", donde inicialmente habrá más trabajo humano hasta que las máquinas asuman todas las funciones.

Desafíos económicos

  • Si la demanda por trabajo humano aumenta exponencialmente durante unos años y luego cae a cero, podría haber una crisis económica significativa.
  • La realidad del mercado laboral es compleja; no todos los trabajos desaparecerán al mismo tiempo, sino que algunos caerán gradualmente.

Impacto de la automatización

  • Aunque algunas industrias como los centros de llamadas están disminuyendo rápidamente, no está claro si surgirán nuevos empleos en igual medida.
  • Históricamente, se ha observado que la automatización tiende a destruir más empleos de los que crea; por ejemplo, se han perdido 30 millones frente a 15 millones creados en dos décadas.

Perspectivas futuras sobre empleo y automatización

  • Según el Foro Económico Mundial, se espera que para 2025 la automatización genere 12 millones más de empleos de los que elimina.
  • Goldman Sachs estima un aumento del PIB global del 7% gracias a la IA, lo cual podría traducirse en nuevos empleos; sin embargo, hay escepticismo sobre esta afirmación.

Adaptación personal ante cambios tecnológicos

  • El presentador menciona su comunidad "Pathfinders" enfocada en tres marcos: cambios terapéuticos en estilo de vida (TLC), reducción de preocupaciones y pensamiento sistémico.
Channel: David Shapiro
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Sources: Epoch AI Research: https://epochai.org/data/notable-ai-models Sam Altman’s Blog: https://ia.samaltman.com/ My Stuff: New Era Pathfinders: https://www.skool.com/newerapathfinders/about HEAVY SILVER: https://www.heavysilver.net/ 🚀 Intelligence Explosion on the Horizon Sam Altman recently published a blog post discussing the potential for an intelligence explosion. He predicts AI will become personal assistants, enable personalized education, and change jobs more slowly than some expect. Altman claims unprecedented prosperity and superintelligence could arrive in as few as 1000 days. However, his post contains mostly vague promises with few concrete claims. 📊 AI Progress Data from Epoch AI New research from Epoch AI provides compelling data on AI progress. Training compute for AI models is doubling every 6 months. Training costs for frontier models double every 9 months. Language model capabilities are scaling faster than vision models. The amount of training data used is doubling every 8 months. Training time is increasing by 20% annually. Power requirements for AI training are doubling yearly. This data shows no signs of diminishing returns in AI capabilities. 🧠 Intelligence vs Other Constraints While intelligence is a significant constraint in many domains, it is not always the primary limiting factor. Large scientific projects like the Large Hadron Collider and James Webb Space Telescope face constraints of money, time, energy, and materials more than intelligence. Even with superintelligent AI, many industries will still face physical and logistical constraints. Matter, energy, time, space, and entropy remain fundamental limitations on progress. 🤖 The Path to Superintelligence Achieving superintelligence faces constraints of data, energy, and compute. Companies are working to address these limitations through nuclear power, fusion research, and massive data centers. However, expanding human knowledge often requires slow, expensive experiments that AI cannot circumvent. Within existing knowledge, AI can drive rapid progress in product development and applied research. 💼 Jobs and Automation As AI and robotics advance, an "automation cliff" may occur where demand for human labor increases until suddenly dropping to zero for certain jobs. This transition will likely happen gradually across different industries. While some argue automation creates more jobs than it destroys, the long-term impact remains uncertain. Careful monitoring of employment data will be crucial as AI capabilities expand.