El jefe de DeepMind dice que la AGI podría llegar en 2030

La inteligencia artificial general podría estar a sólo unos años de distancia, si Demis Hassabis tiene razón. El jefe de Google DeepMind dice que la AGI podría llegar en 2030, y además sostiene que la historia más importante no es una toma de control por parte de robots, sino una tecnología que todavía se está subestimando.

Hassabis hizo su argumento durante una conversación con Mike Allen, cofundador de Axios, en Google I/O, señalando el creciente poder de los agentes de IA como prueba de que el campo avanza más rápido de lo que muchos esperaban. Dijo que ya ha estado usando la IA para crear pequeños videojuegos por las noches, trabajo que antes habría llevado meses. Ese es el tipo de ejemplo que suena simpático hasta que te das cuenta de que también dice mucho sobre cómo está cambiando la creación de software.

AGI para 2030

Hassabis dijo que cree que la AGI, el punto en el que las máquinas se vuelven más o menos tan inteligentes como los humanos, podría llegar en 2030. Ese calendario lo sitúa en el extremo más audaz del espectro de previsiones sobre IA, pero no surge de la nada: varios laboratorios ahora compiten por lanzar agentes que pueden planificar, programar y actuar a través de aplicaciones con menos supervisión de la que exigía la era de los chatbots.

El jefe de Google también afirmó que aún se subestima el impacto de la IA, diciendo que podría llegar a ser 100 veces más poderosa que la revolución industrial. Ese es el tipo de declaración que a los directivos les encanta porque suena a la vez visionaria y aterradora, pero el punto real es más sencillo: si las herramientas siguen mejorando en la realización de trabajo del conocimiento, el shock económico se extenderá mucho más allá de las empresas tecnológicas.

Por qué no cree en el apocalipsis robot

A diferencia de algunas voces en Silicon Valley, Hassabis no cree que las máquinas vayan a apoderarse del planeta. Reconoció que la IA conlleva riesgos, pero espera que la gente la use para objetivos prácticos, especialmente en la ciencia y la sanidad, donde un reconocimiento de patrones más rápido y la automatización pueden realmente marcar la diferencia.

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Esa perspectiva es reveladora. El debate más ruidoso sobre la IA suele oscilar entre la utopía y la extinción, mientras que el resultado más probable a corto plazo es más desordenado: menos trabajos repetitivos, ciclos de producto más rápidos y muchas organizaciones intentando averiguar qué trabajo deberían seguir haciendo mejor los humanos.

La verdadera prueba es la autonomía útil

Si la AGI llega hacia finales de la década, el titular no será si una máquina puede sacar la mejor nota en una prueba de referencia. Será si estos sistemas pueden completar de forma fiable tareas reales con menos supervisión, en más ámbitos, sin convertir cada flujo de trabajo en un costoso ejercicio de limpieza.

Por ahora, Hassabis apuesta a que las ganancias de capacidad seguirán acumulándose con la suficiente rapidez como para hacer que 2030 suene menos a ciencia ficción y más a calendario. La pregunta más incisiva es si la industria podrá hacer esos sistemas útiles, seguros y aburridos antes de que se vuelvan lo bastante poderosos como para resultar molestos de maneras completamente nuevas.