OpenAI publicó El complemento eterno, un ensayo de Hemanth Asirvatham y Elliott Mokski que analiza cómo una inteligencia artificial cada vez más capaz podría modificar la relación entre generación de ideas y capacidad de ejecución. El texto forma parte de una serie sobre la próxima economía y sus autores aclaran que las opiniones expresadas son propias, no de OpenAI ni de sus colegas.
La tesis parte de una diferencia entre inteligencia de vanguardia e inteligencia institucional. Una produce nuevas ideas y conocimiento, mientras la segunda reúne infraestructura, personas, financiamiento, cadenas de suministro y coordinación para convertir esas ideas en resultados concretos.
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La IA puede reducir primero el costo de ejecutar ideas
El ensayo sostiene que la IA ya está disminuyendo parte de las barreras asociadas a la ejecución mediante tareas como escribir código, revisar bibliografía o convertir diseños iniciales en prototipos. Esto permitiría que una persona desarrolle proyectos que anteriormente exigían el apoyo de organizaciones completas.
En una primera etapa, este cambio podría trasladar el recurso escaso desde la capacidad de hacer hacia el criterio para decidir qué proyectos, preguntas o caminos merecen atención. Sin embargo, los autores plantean que esta situación podría invertirse si los sistemas también comienzan a producir grandes cantidades de nuevas hipótesis, diseños y programas de investigación.
Hemanth Asirvatham y Elliott Mokski plantean que, si la IA comienza a generar nuevas ideas a mayor velocidad, la infraestructura disponible podría convertirse nuevamente en el principal límite. En ese escenario, la capacidad para experimentar, construir y coordinar recursos crecería más lentamente que las propuestas susceptibles de desarrollarse.
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Dos posibles caminos para una civilización con superinteligencia
Los autores describen dos escenarios. En una “civilización de profundidad”, una inteligencia superior permitiría extraer más conocimiento de los datos existentes, mejorar las simulaciones y seleccionar con mayor precisión los experimentos realmente necesarios, reduciendo la cantidad de recursos físicos utilizados.
La alternativa es una “civilización de amplitud”, donde cada avance abre nuevas preguntas que requieren más experimentos, instalaciones, energía y coordinación. Incluso una superinteligencia capaz de diseñar rápidamente grandes programas de investigación tendría que esperar por procesos físicos que requieren tiempo, como construir máquinas, desarrollar organismos o realizar pruebas en el mundo real.
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En ese segundo escenario, una parte relevante de la inteligencia artificial terminaría dedicada a organizar procesos, automatizar instalaciones y coordinar recursos en lugar de concentrarse exclusivamente en generar descubrimientos. El ensayo plantea así que el valor de sistemas extremadamente capaces podría depender tanto de su inteligencia como de su capacidad para sostener el trabajo operativo necesario para convertir conocimiento en progreso.
Los autores no presentan ninguno de estos caminos como una predicción definitiva. Su planteamiento es que el ritmo futuro del progreso dependerá de cuánto pueda hacer la inteligencia con los recursos disponibles y cuánto siga necesitando del mundo físico para transformar nuevas ideas en resultados.
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