Resulta muy provocativo pensar en la definición de inteligencia artificial general (AGI), también llamada inteligencia general artificial o inteligencia artificial fuerte, como un tipo considerado hasta el momento hipotético de inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio.
Hablamos de un concepto controvertido, hasta el punto de que no faltan intentos por redefinirlo de manera más sistemática o formal, pero que de manera intuitiva se refiere a eso, al momento en que un algoritmo es capaz de ser visto como más inteligente que un porcentaje mayoritario de la población humana. Y si algoritmos como ChatGPT y similares ya fueron considerados hace tiempo capaces de superar «el juego de la imitación«, o Test de Turing, y por tanto ser capaces de engañar a una persona para que no sea capaz de determinar que está hablando con una máquina – no hay más que volver a ver, por ejemplo, el vídeo de la presentación de ChatGPT 4o de hace algunas semanas – lo que cabe pensar es en qué punto un Large Language Model fue capaz de superar la habilidad de la mayor parte de la población humana para proporcionar resultados en una gama amplia de tareas en un rango amplio de dominios del conocimiento, algo que, para muchos, se ha superado ya.
¿De qué estamos hablando? Sistemáticamente, las respuestas a exámenes generadas mediante algoritmos como ChatGPT superan en su precisión a la de la gran mayoría de los estudiantes universitarios. Si comparamos las capacidades para escribir sobre una gama amplia de temas de ChatGPT y algoritmos similares con las de un porcentaje sin duda muy amplio de la población, nos encontraremos con que esos algoritmos escriben mejor, más correctamente, de manera más clara y con mayor profundidad de conocimiento. Y de hecho, está ya tan asumido, que una gran mayoría de personas los utilizan precisamente para mejorar su expresión escrita y les piden que les editen y corrijan sus textos, cuando no que los generen sin su participación.
Y si la inteligencia artificial general está ya entre nosotros… ¿en qué lugar coloca eso a las compañías capaces de desarrollarla? No hablamos de inteligencia artificial con propósito, por el momento, el propósito es únicamente el que nosotros le proporcionamos, pero sí de una potencia enorme, por mucho que esté alimentada por una ineficiencia brutal y precise de la auténtica biblia en verso para alimentarse, algo que los cerebros humanos llevan a cabo de manera infinitamente mejor.
¿Que ocurre a medida que vamos obteniendo inteligencias artificiales generales aplicadas a conceptos más verticalizados, más específicos, sin pretender «hacer otro ChatGPT» sino entender de verdad procesos que pueden aportar ventajas importantes a quien los mejore? ¿Cómo afecta a una compañía, a un país o a la Humanidad en su conjunto la disponibilidad cada vez más generalizada de ese tipo de algoritmos?
No, no se trata de que el tostador del pan sea tan inteligente que decida que puede matarnos a todos disparándonos con sus tostadas en el ojo o electrocutándonos cuando intentamos recuperarlas de su interior… pero sí de que su algoritmo sea tan bueno, que realmente te tueste siempre las tostadas de la manera óptima, es decir, como conviene a cada contexto – obviamente, sustitúyase la tarea «tostar pan» por aquella que tenga más sentido en cada caso. ¿Cuánto podemos mejorar el mundo con inteligencias artificiales generales como esas aplicadas a las tareas en las que verdaderamente puedan marcar la diferencia?
