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El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dijo en una entrevista reciente que la IA actual no proporciona las mejores respuestas.
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“Tenemos que llegar a un punto en el que confíes en gran medida en la respuesta que obtienes”, dijo.
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El CEO dijo que todavía faltan “varios años” y que las empresas necesitarán más potencia computacional.
El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dijo que la inteligencia artificial actual no proporciona las mejores respuestas y que el mundo todavía está “a varios años de distancia” de una IA en la que podamos “confiar en gran medida”.
“Hoy en día, las respuestas que tenemos no son las mejores que podemos dar”, dijo Huang el sábado en una entrevista en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong.
El CEO dijo que la gente no debería tener que dudar de la respuesta de una IA, preguntándose si es “alucinada o no alucinada” o “sensible o no sensata”.
“Tenemos que llegar a un punto en el que confíes en gran medida en la respuesta que obtienes, en la que confías en gran medida”, dijo, “y por eso creo que estamos a varios años de poder hacerlo y, mientras tanto, , tenemos que seguir aumentando nuestro cálculo”.
Los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, han avanzado exponencialmente en los últimos años en su capacidad para responder preguntas complejas, pero aún tienen limitaciones.
Las alucinaciones, o dar respuestas falsas o ficticias, es un problema persistente con los chatbots de IA.
OpenAI, ampliamente considerado como el líder de la carrera de la IA, fue demandado el año pasado por un locutor de radio después de que ChatGPT creara una denuncia legal falsa sobre él.
Un portavoz de OpenAI no respondió a una solicitud de comentarios.
Algunas empresas de IA también se enfrentan al dilema de cómo avanzar en los LLM sin tener que depender únicamente de tener en sus manos grandes cantidades de datos, un recurso que ya es finito.
Durante la entrevista del sábado, Huang dijo que no será suficiente entrenar previamente o entrenar un modelo en un conjunto de datos grande y diverso antes de desarrollarlo para realizar una determinada tarea.
“La formación previa, es decir, tomar todos los datos del mundo y descubrir conocimientos a partir de ellos automáticamente, no es suficiente”, afirmó. “Así como ir a la universidad y graduarse es un hito muy importante, pero no es suficiente”.
Un portavoz de Nvidia declinó hacer comentarios.
Lea el artículo original en Business Insider