Con los avances y desafíos expuestos en el State of AI Report, que abordan desde los rápidos desarrollos en hardware y reducción de costos hasta preocupaciones éticas como el uso indebido de la IA generativa y los efectos medioambientales, ¿qué aspecto del progreso actual en IA les parece más impactante? ¿Qué áreas creen que deberían recibir más atención o regulación para equilibrar innovación y responsabilidad?
Cómo intentaría resolver el problema climático con la IA? Qué tal si la propuesta es mediante geoingenieria? Es necesario contar en el futuro, con una IA segura, pero siempre, tendrá que estar bajo órdenes humanas, y los humanos, solemos equivocarnos.
@@Rholfy Resolver el problema climático con IA podría involucrar soluciones como la optimización de recursos energéticos, mejora de predicciones climáticas o incluso apoyar en la administración de redes energéticas renovables (estoy investigando para hacer un video sobre este tema). La geoingeniería es otra posibilidad, aunque extremadamente compleja y no exenta de riesgos (en España, no paran con el destrozo de nubes para el proyecto Agenda 2030). Respecto a la IA, es cierto que su seguridad es crucial, pero también existe la cuestión de hasta qué punto dependerá de decisiones humanas y la realidad, los errores humanos son inevitables, por lo que se necesita un equilibrio entre control humano y autonomía segura en IA para minimizar riesgos. ¡Muchas gracias por tu comentario rholfy!
@@IAavanzada muchas gracias por su respuesta. En cuanto al Cambio Climático, creo, que lo más inmediato es buscar, opciones que lleven a una, adaptación y mitigación, al escenario actual. Saludos!
Місяць тому+2
Gracias por tu excelente trabajo. Puede que Gemini, Grok y Triple A tengan superposiciones en los datos de entrenamiento, pero claramente no tuvieron en cuenta la gran cantidad de computación en la que OpenAI gastó miles de millones, por lo que GPT sigue liderando el grupo. Además, la gente no presta atención al hecho de que la principal ventaja de GPT está en sus incrustaciones. Si otros modelos tuvieran incrustaciones equivalentemente potentes, esa diferencia en capacidad podría volverse insignificante.
Wow! ¡Muy buen comentario! Efectivamente, aunque modelos como Gemini, Grok y Triple A puedan compartir ciertos datos de entrenamiento, la inversión masiva en computación que ha hecho OpenAI ha sido un factor clave en mantener a GPT en la cima. Las incrustaciones son otro punto crucial: la capacidad de representar información de manera eficiente y precisa permite que GPT se destaque en tareas complejas. Si otros modelos alcanzaran este nivel en incrustaciones, podríamos ver una reducción significativa en las diferencias de rendimiento. La competencia seguirá siendo interesante. ¡Muchas gracias por su apoyo!
El tema del jailbreak es, sin duda, crucial. Como se menciona en el informe, a pesar de los esfuerzos de las principales empresas para mitigar estos problemas, el jailbreak sigue siendo un desafío importante. Técnicas como los ataques de instrucción y la manipulación de agentes durmientes demuestran que los sistemas actuales aún no han logrado soluciones definitivas. Esto pone de relieve lo complejo que es asegurar estos modelos a medida que evolucionan, y cómo las vulnerabilidades pueden persistir incluso en las versiones más avanzadas. ¡Gracias a ti por verlo!
Desde que AlphaGo y otros proyectos desafiaron por completo las predicciones de los expertos durante varias décadas, me di cuenta de que ni siquiera los expertos tienen idea de lo que depara el futuro con esta tecnología. En verdad, estamos en la base de una tendencia exponencial masiva que probablemente alcanzará su punto máximo a mediados o fines del siglo, pero en este momento no sería sorprendente que ese pico llegara mucho antes de lo previsto. Muchas gracias por el video.
Tienes razón al destacar cómo proyectos como AlphaGo desafiaron las predicciones tradicionales. El State of AI Report menciona que estamos en medio de una aceleración exponencial, con avances tanto en hardware como en algoritmos, lo que podría adelantar los hitos esperados. De hecho, la rápida mejora en la eficiencia y el aumento en la escala de los modelos sugieren que el punto máximo de esta tendencia podría llegar mucho antes de lo previsto. ¡Muchas gracias por su aporte neavoin!
Me sorprende que Geoffrey Hilton dé un plazo tan amplio para superar la inteligencia humana. Entre 5 y 20 años parece un tiempo muy largo, dada la tasa de avances que hemos visto últimamente. Cuando tardas tanto en subir un video, miedo das. Sin duda eres el mejor canal de IA en todos los sentidos, buen trabajo IA Avanzada!
Es cierto que Geoffrey Hinton propone un rango amplio de entre 5 y 20 años para que la IA supere a la inteligencia humana, y puede parecer extenso en comparación con la velocidad actual de los avances. Sin embargo, este margen refleja la complejidad de predecir tales hitos, dado que los progresos en IA no siempre son lineales y pueden encontrar barreras inesperadas. La carrera hacia la inteligencia general sigue llena de incertidumbre, pero es un tema fascinante observar cómo evoluciona. ¡Muchas gracias por su apoyo justdoitia!
Es interesante que relaciones Brain LM con el principio de energía libre de Karl Friston. Ambos conceptos buscan modelar la forma en que los sistemas optimizan su comportamiento, ya sea en redes neuronales o en el cerebro humano, reduciendo la incertidumbre. Aunque Brain LM está más enfocado en modelos de lenguaje, su conexión con ideas como el principio de energía libre refleja cómo la inteligencia artificial está comenzando a explorar marcos teóricos más amplios para comprender y replicar la cognición. ¡Me alegra que te haya gustado el video maxtom!
No estoy seguro de estar de acuerdo con los comentarios de Sam e Ilya sobre el cambio climático. Apuestan fuertemente por un futuro decididamente incierto, mientras que garantizan enormes emisiones de CO2 en este momento. No pueden poner a los dos en igualdad de condiciones y decir que todo irá bien. La mayor parte de los esfuerzos deberían destinarse a hacer que los sistemas sean más eficientes, no solo a escalarlos y esperar que todo salga bien. Tampoco veo cómo la IA podría ayudar con el cambio climático, cuando el factor más obvio es reducir nuestro consumo global de energía. Excelente video.
Tu crítica es válida y toca un punto esencial. Aunque Sam e Ilya plantean que la IA podría ser parte de la solución al cambio climático, el argumento de que su desarrollo actual está generando enormes emisiones de CO2 no puede ser ignorado (estoy investigando para hacer un video exclusivo sobre este tema). La realidad es que la eficiencia energética en los sistemas de IA es un área crítica que merece mayor atención. No podemos depender solo de promesas futuras sin abordar los impactos presentes, hay que mejorar la eficiencia en lugar de simplemente escalar parece ser el enfoque más pragmático. ¡Muchas gracias por su aporte andujar!
Gracias, creo que has estado los puntos más importantes. Para más adelante, preguntaría, cuán abiertos estarán los gobiernos a disminuir la burocracia, apoyados en una gestión más efectiva con herramientas IA?
Es una excelente pregunta. El informe no aborda específicamente el tema de la burocracia gubernamental, pero sabemos que la IA tiene el potencial de mejorar la eficiencia en la administración pública, optimizando procesos y reduciendo tiempos. Sin embargo, la adopción de estas tecnologías a nivel gubernamental depende de factores como la confianza en los sistemas, la regulación y la aceptación de la automatización. Es probable que veamos una adopción gradual, pero dependerá de la voluntad política y la capacidad de implementar estas herramientas de manera efectiva y ética. ¡Muchas gracias por tu apoyo rholfy!
Con los avances y desafíos expuestos en el State of AI Report, que abordan desde los rápidos desarrollos en hardware y reducción de costos hasta preocupaciones éticas como el uso indebido de la IA generativa y los efectos medioambientales, ¿qué aspecto del progreso actual en IA les parece más impactante? ¿Qué áreas creen que deberían recibir más atención o regulación para equilibrar innovación y responsabilidad?
Cómo intentaría resolver el problema climático con la IA?
Qué tal si la propuesta es mediante geoingenieria?
Es necesario contar en el futuro, con una IA segura, pero siempre, tendrá que estar bajo órdenes humanas, y los humanos, solemos equivocarnos.
@@Rholfy Resolver el problema climático con IA podría involucrar soluciones como la optimización de recursos energéticos, mejora de predicciones climáticas o incluso apoyar en la administración de redes energéticas renovables (estoy investigando para hacer un video sobre este tema). La geoingeniería es otra posibilidad, aunque extremadamente compleja y no exenta de riesgos (en España, no paran con el destrozo de nubes para el proyecto Agenda 2030). Respecto a la IA, es cierto que su seguridad es crucial, pero también existe la cuestión de hasta qué punto dependerá de decisiones humanas y la realidad, los errores humanos son inevitables, por lo que se necesita un equilibrio entre control humano y autonomía segura en IA para minimizar riesgos. ¡Muchas gracias por tu comentario rholfy!
@@IAavanzada muchas gracias por su respuesta.
En cuanto al Cambio Climático, creo, que lo más inmediato es buscar, opciones que lleven a una, adaptación y mitigación, al escenario actual.
Saludos!
Gracias por tu excelente trabajo. Puede que Gemini, Grok y Triple A tengan superposiciones en los datos de entrenamiento, pero claramente no tuvieron en cuenta la gran cantidad de computación en la que OpenAI gastó miles de millones, por lo que GPT sigue liderando el grupo. Además, la gente no presta atención al hecho de que la principal ventaja de GPT está en sus incrustaciones. Si otros modelos tuvieran incrustaciones equivalentemente potentes, esa diferencia en capacidad podría volverse insignificante.
Wow! ¡Muy buen comentario! Efectivamente, aunque modelos como Gemini, Grok y Triple A puedan compartir ciertos datos de entrenamiento, la inversión masiva en computación que ha hecho OpenAI ha sido un factor clave en mantener a GPT en la cima. Las incrustaciones son otro punto crucial: la capacidad de representar información de manera eficiente y precisa permite que GPT se destaque en tareas complejas. Si otros modelos alcanzaran este nivel en incrustaciones, podríamos ver una reducción significativa en las diferencias de rendimiento. La competencia seguirá siendo interesante. ¡Muchas gracias por su apoyo!
Muchas gracias por tu excelente trabajo. El punto del jailbreak muy interesante 😊
El tema del jailbreak es, sin duda, crucial. Como se menciona en el informe, a pesar de los esfuerzos de las principales empresas para mitigar estos problemas, el jailbreak sigue siendo un desafío importante. Técnicas como los ataques de instrucción y la manipulación de agentes durmientes demuestran que los sistemas actuales aún no han logrado soluciones definitivas. Esto pone de relieve lo complejo que es asegurar estos modelos a medida que evolucionan, y cómo las vulnerabilidades pueden persistir incluso en las versiones más avanzadas. ¡Gracias a ti por verlo!
Desde que AlphaGo y otros proyectos desafiaron por completo las predicciones de los expertos durante varias décadas, me di cuenta de que ni siquiera los expertos tienen idea de lo que depara el futuro con esta tecnología. En verdad, estamos en la base de una tendencia exponencial masiva que probablemente alcanzará su punto máximo a mediados o fines del siglo, pero en este momento no sería sorprendente que ese pico llegara mucho antes de lo previsto. Muchas gracias por el video.
Tienes razón al destacar cómo proyectos como AlphaGo desafiaron las predicciones tradicionales. El State of AI Report menciona que estamos en medio de una aceleración exponencial, con avances tanto en hardware como en algoritmos, lo que podría adelantar los hitos esperados. De hecho, la rápida mejora en la eficiencia y el aumento en la escala de los modelos sugieren que el punto máximo de esta tendencia podría llegar mucho antes de lo previsto. ¡Muchas gracias por su aporte neavoin!
Me sorprende que Geoffrey Hilton dé un plazo tan amplio para superar la inteligencia humana. Entre 5 y 20 años parece un tiempo muy largo, dada la tasa de avances que hemos visto últimamente. Cuando tardas tanto en subir un video, miedo das. Sin duda eres el mejor canal de IA en todos los sentidos, buen trabajo IA Avanzada!
Es cierto que Geoffrey Hinton propone un rango amplio de entre 5 y 20 años para que la IA supere a la inteligencia humana, y puede parecer extenso en comparación con la velocidad actual de los avances. Sin embargo, este margen refleja la complejidad de predecir tales hitos, dado que los progresos en IA no siempre son lineales y pueden encontrar barreras inesperadas. La carrera hacia la inteligencia general sigue llena de incertidumbre, pero es un tema fascinante observar cómo evoluciona. ¡Muchas gracias por su apoyo justdoitia!
Brain LM me recuerda al principio de energía libre de Karl Friston. Pedazo de video, muchas gracias por su esfuerzo.
Es interesante que relaciones Brain LM con el principio de energía libre de Karl Friston. Ambos conceptos buscan modelar la forma en que los sistemas optimizan su comportamiento, ya sea en redes neuronales o en el cerebro humano, reduciendo la incertidumbre. Aunque Brain LM está más enfocado en modelos de lenguaje, su conexión con ideas como el principio de energía libre refleja cómo la inteligencia artificial está comenzando a explorar marcos teóricos más amplios para comprender y replicar la cognición. ¡Me alegra que te haya gustado el video maxtom!
Muy interesante! Gracias por tanta información tan valiosa!
¡Gracias a ti por verlo!
No estoy seguro de estar de acuerdo con los comentarios de Sam e Ilya sobre el cambio climático. Apuestan fuertemente por un futuro decididamente incierto, mientras que garantizan enormes emisiones de CO2 en este momento. No pueden poner a los dos en igualdad de condiciones y decir que todo irá bien. La mayor parte de los esfuerzos deberían destinarse a hacer que los sistemas sean más eficientes, no solo a escalarlos y esperar que todo salga bien. Tampoco veo cómo la IA podría ayudar con el cambio climático, cuando el factor más obvio es reducir nuestro consumo global de energía. Excelente video.
Tu crítica es válida y toca un punto esencial. Aunque Sam e Ilya plantean que la IA podría ser parte de la solución al cambio climático, el argumento de que su desarrollo actual está generando enormes emisiones de CO2 no puede ser ignorado (estoy investigando para hacer un video exclusivo sobre este tema). La realidad es que la eficiencia energética en los sistemas de IA es un área crítica que merece mayor atención. No podemos depender solo de promesas futuras sin abordar los impactos presentes, hay que mejorar la eficiencia en lugar de simplemente escalar parece ser el enfoque más pragmático. ¡Muchas gracias por su aporte andujar!
Gracias, creo que has estado los puntos más importantes.
Para más adelante, preguntaría, cuán abiertos estarán los gobiernos a disminuir la burocracia, apoyados en una gestión más efectiva con herramientas IA?
Es una excelente pregunta. El informe no aborda específicamente el tema de la burocracia gubernamental, pero sabemos que la IA tiene el potencial de mejorar la eficiencia en la administración pública, optimizando procesos y reduciendo tiempos. Sin embargo, la adopción de estas tecnologías a nivel gubernamental depende de factores como la confianza en los sistemas, la regulación y la aceptación de la automatización. Es probable que veamos una adopción gradual, pero dependerá de la voluntad política y la capacidad de implementar estas herramientas de manera efectiva y ética. ¡Muchas gracias por tu apoyo rholfy!
@@IAavanzada por nada, a ti las gracias, por tu respuesta.
Cordiales saludos!