Cuando Openai introdujo el chatgpt al mundo en 2022, trajo inteligencia artificial generativa a la corriente principal y comenzó un efecto de bola de nieve que condujo a su rápida integración en la industria, la investigación científica, la atención médica y la vida cotidiana de las personas que usan la tecnología.
¿Qué viene después para esta herramienta poderosa pero imperfecta?
Con esa pregunta en mente, cientos de investigadores, líderes empresariales, educadores y estudiantes se reunieron en el Auditorio Kresge del MIT para el Simposio inaugural del Consorcio de Impacto Generativo del MIT (MGAIC) el 17 de septiembre para compartir ideas y discutir el futuro potencial de IA generativa.
“Este es un momento fundamental: la IA generativa se está moviendo rápidamente. Es nuestro trabajo asegurarnos de que, a medida que la tecnología avanza, nuestra sabiduría colectiva mantiene el ritmo”, dijo el rector del MIT, Anantha Chandrakasan consorcio de los líderes de la industria e investigadores del MIT se lanzaron en febrero para aprovechar el poder de la IA generativa para el bien de la sociedad.
Subrayando la necesidad crítica de este esfuerzo de colaboración, la presidenta del MIT, Sally Kornbluth, dijo que el mundo cuenta con profesores, investigadores y líderes empresariales como los de MGAIC para abordar los desafíos tecnológicos y éticos de la IA generativa a medida que avanza la tecnología.
“Parte de la responsabilidad del MIT es mantener estos avances para el mundo … ¿cómo podemos gestionar la magia? [of generative AI] ¿Entonces a todos podemos confiar con confianza para aplicaciones críticas en el mundo real? Dijo Kornbluth.
Para el orador principal, Yann Lecun, jefe científico de IA en Meta, los avances más emocionantes y significativos en la IA generativa probablemente no provenirán de mejoras continuas o expansiones de modelos de idiomas grandes como Llama, GPT y Claude. A través del entrenamiento, estos modelos generativos enormes aprenden patrones en grandes conjuntos de datos para producir nuevos resultados.
En cambio, Lucun y otros están trabajando en el desarrollo de “modelos mundiales” que aprenden de la misma manera que lo hace un bebé, al ver e interactuar con el mundo que los rodea a través de la entrada sensorial.
“Un niño de 4 años ha visto tantos datos a través de la visión como la LLM más grande … El modelo mundial se convertirá en el componente clave de los futuros sistemas de IA”, dijo.
Un robot con este tipo de modelo mundial podría aprender a completar una nueva tarea por sí solo sin capacitación. Lecun ve a los modelos mundiales como el mejor enfoque para que las empresas hagan que los robots lo suficientemente inteligentes como generalmente sean útiles en el mundo real.
Pero incluso si los sistemas de IA generativos futuros se vuelven más inteligentes y más humanos a través de la incorporación de modelos mundiales, Lecun no se preocupa por los robots que escapan del control humano.
Los científicos e ingenieros necesitarán diseñar barandillas para mantener los futuros sistemas de IA en el camino, pero como sociedad, ya lo hemos estado haciendo durante milenios mediante el diseño de reglas para alinear el comportamiento humano con el bien común, dijo.
“Vamos a tener que diseñar estas barandillas, pero por construcción, el sistema no podrá escapar de esas barandillas”, dijo Lecun.
El orador principal Tye Brady, tecnólogo jefe de Amazon Robotics, también discutió cómo la IA generativa podría afectar el futuro de la robótica.
Por ejemplo, Amazon ya ha incorporado la tecnología de IA generativa en muchos de sus almacenes para optimizar cómo los robots viajan y mueven material para racionalizar el procesamiento de pedidos.
Espera que muchas innovaciones futuras se centren en el uso de IA generativa en la robótica colaborativa mediante la construcción de máquinas que permitan a los humanos ser más eficientes.
“Genai es probablemente la tecnología más impactante que he presenciado a lo largo de toda mi carrera de robótica”, dijo.
Otros presentadores y panelistas discutieron los impactos de la IA generativa en las empresas, desde empresas a gran escala como Coca-Cola y dispositivos analógicos hasta nuevas empresas como la compañía AI de atención médica Abridge.
Varios miembros de la facultad del MIT también hablaron sobre sus últimos proyectos de investigación, incluido el uso de IA para reducir el ruido en los datos de imágenes ecológicas, diseñando nuevos sistemas de IA que mitigan el sesgo y las alucinaciones, y permiten que los LLM aprendan más sobre el mundo visual.
Después de pasar un día explorando la nueva tecnología de IA generativa y discutiendo sus implicaciones para el futuro, el co-líder de la facultad de MGAIC, Vivek Farias, el profesor de Patrick J. McGovern en la Escuela de Administración del MIT Sloan, dijo que esperaba que los asistentes se fueran con “una sensación de posibilidad y urgencia para hacer que esa posibilidad sea real”.