La Inteligencia Artificial ya supera a los humanos en casi todas las tareas básicas, según un informe

La Inteligencia Artificial (IA) continúa sus avances exponenciales, superando a los seres humanos en diversas competencias cognitivas y estableciendo nuevos récords en el manejo de tareas anteriormente consideradas exclusivas de la inteligencia humana. Según se desprende del último informe del Índice de IA publicado por el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano (HAI) de la Universidad de Stanford, el desarrollo y la aplicación de la IA están alcanzando niveles sin precedentes, redefiniendo los límites de lo que estas tecnologías pueden hacer.

“La IA ya nos ha superado en una cantidad impactante de puntos de referencia importantes,” enfatiza el informe, citando ejemplos donde las máquinas han demostrado superioridad en áreas como la clasificación de imágenes, la comprensión lectora básica, el razonamiento visual e inferencias de lenguaje natural desde 2015 hasta la fecha.

Esto ha llevado a un replanteamiento radical en la evaluación de las capacidades de la IA, necesitando el desarrollo de nuevas pruebas que no solo midan competencia, sino que destaquen las diferencias entre humanos y máquinas. Con una mejora dramática en el rendimiento en tareas complejas como los problemas matemáticos, donde un modelo basado en GPT-4 ha logrado resolver el 84,3% de 12.500 problemas matemáticos desafiantes, el reporte enfatiza la rápida evolución de las capacidades de la IA.

En contraste, la base de comparación humana se sitúa en el 90%, demostrando no solo la cercanía en competencias entre ambos, sino destacando además el impresionante avance de la inteligencia artificial en áreas de altísima complejidad cognitiva.

En lo que respecta al razonamiento visual de sentido común (VCR), la IA ha registrado un progreso significativo, marcando un aumento del 7,93% hasta alcanzar un 81,60, acercándose a la línea base humana de 85. Este avance pone de manifiesto la capacidad de las máquinas para interpretar y predecir situaciones en contextos visuales con una precisión cada vez mayor, desafiando las concepciones previas sobre las limitaciones de la IA en entender y procesar contextos complejos y situaciones de la vida real.

Sin embargo, a pesar de los avances fundamentales, el informe subraya también los desafíos persistentes en el dominio de la veracidad y la generación de contenido libre de errores. Los modelos de grandes lenguajes (LLM), incluido GPT-4, si bien han mejorado en dar respuestas veraces –como se muestra en el aumento de puntuación en el punto de referencia TruthfulQA–, aún enfrentan el problema de las “alucinaciones”, presentando información falsa o engañosa como un hecho.

Este desafío fue dramáticamente evidenciado en el caso del abogado de Nueva York, Steven Schwartz, quien enfrentó una multa significativa por utilizar inexactitudes generadas por IA en documentación legal. Además, el informe destaca la innovación en la creación de imágenes generadas por IA, evaluando los avances mediante la Evaluación Holística de Modelos de Texto a Imagen (HEIM), que examina la capacidad de los LLM para generar imágenes que sean coherentes con descripciones textuales. A pesar de los impresionantes avances, se constata que ningún modelo de IA sobresale uniformemente en todos los criterios evaluados, lo que sugiere áreas de mejora y el potencial para futuros desarrollos.

El año 2023 ha sido testigo de desarrollos revolucionarios en la IA, marcando un periodo de aceleración sin precedentes en la adopción y perfeccionamiento de estas tecnologías. No obstante, este camino hacia la innovación no viene sin sus dilemas, especialmente en cuanto a la seguridad, confiabilidad y ética de la IA, aspectos que continúan siendo objeto de análisis y debate a nivel global. El panorama actual de la inteligencia artificial refleja no solo el extraordinario potencial y las capacidades de estas tecnologías, sino también los constantes desafíos y la necesidad de enfocar el desarrollo hacia la creación de sistemas más seguros, fiables y éticamente responsables.

A medida que avanzamos hacia el futuro, la interacción entre humanos y máquinas se proyecta como un campo de exploración y crecimiento continuo, prometiendo redefinir nuestra relación con la tecnología y sus aplicaciones en nuestra vida diaria.

A pesar de la tendencia a la baja en la inversión privada en Inteligencia Artificial (IA) desde 2021, se observa un notable aumento en el interés por la IA generativa. En el año 2023, este sector atrajo una cifra considerable de USD 25.200 millones, casi nueve veces más que el año anterior y alrededor de 30 veces más que en 2019, un fenómeno que algunos denominan como el “efecto ChatGPT”.

La IA generativa representó más de una cuarta parte de todas las inversiones privadas en IA durante ese año. Una vez más, Estados Unidos lidera la inversión privada en IA en el año 2023. La cifra de USD 67.200 millones invertidos en dicho país fue aproximadamente 8,7 veces mayor que la inversión realizada en China, el siguiente país en importancia, y 17,8 veces mayor que la cantidad invertida en el Reino Unido. Esta tendencia se mantiene constante al analizar el panorama general: desde 2013, Estados Unidos ha encabezado las inversiones con un total acumulado de USD 335.200 millones, seguido por China con USD 103.700 millones y el Reino Unido con USD 22.300 millones.

La industria ejerce un claro dominio en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA), particularmente en lo que respecta a la creación y lanzamiento de modelos fundamentales. Durante el año pasado, Google se destacó entre otros protagonistas de la industria al presentar la mayor cantidad de modelos, entre los cuales se incluyen Gemini y RT-2.

Desde el año 2019, Google ha liderado consistentemente el lanzamiento de la mayor cantidad de modelos, sumando un total de 40, seguido de cerca por OpenAI con 20 lanzamientos. Este patrón también se refleja en la academia, donde el año pasado UC Berkeley introdujo tres modelos y Stanford dos.