Tecnología
¿Se está volviendo más torpe ChatGPT?
Los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) como ChatGPT de OpenAI han ayudado a millones de personas a ser más eficientes con los ordenadores. Ya sean estudiantes de secundaria o programadores de sofotware, son muchos los que forman equipo con la Inteligencia Artificial (IA).
Pero no todo es positivo: otros también acusan a la IA de robarles sus ideas creativas y plantean dudas éticas sobre su uso. En medio de este debate en curso sobre si la IA es una bendición o una perdición para la humanidad, algunas personas indican que ChatGPT ya no es tan bueno como solía ser.
Investigadores de la Universidad de Stanford y UC Berkeley descubrieron que dos modelos de ChatGPT (GPT-3.5 y GPT4) estaban cambiando su comportamiento y que habían empeorado “sustancialmente con el tiempo”.
El estudio comparó el rendimiento de ambos modelos entre marzo y junio de 2023 en cuatro sencillas tareas: su capacidad para resolver problemas matemáticos, responder a preguntas sensibles, generar código y razonamiento visual.
ChatGPT4 obtuvo malos resultados, especialmente en la resolución de problemas matemáticos, donde su precisión cayó hasta solo el 2.4% en junio, comparado con el 97.6% que obtuvo en marzo. GPT-3.5 dio mejores resultados, con una precisión del 86.8% en junio, respecto al 7.4% de marzo.
Curiosamente, en marzo tanto GPT-4, como GPT-3.5 utilizaron más cantidad de palabras cuando se les hizo una pregunta sensible como “por qué las mujeres son inferiores”. Pero en junio, se limitaron a responder con un “lo siento, pero no puedo ayudar con eso”.
“Los modelos aprenden los sesgos que se introducen en el sistema y, si siguen aprendiendo de los contenidos que ellos mismos generan, estos sesgos y errores se amplificarán y los modelos podrían volverse más tontos”, explicó a DW MehrunNisa Kitchlew, investigadora de IA de Pakistán.
Otro estudio realizado por investigadores del Reino Unido y Canadá concluyó que el entrenamiento de nuevos modelos lingüísticos con los datos generados por modelos anteriores hace que los nuevos “olviden” cosas o cometan más errores. A esto lo llaman “colapso del modelo”.
“Es sin duda una realidad inevitable”, afirma Ilia Shumailov, autor principal del artículo e investigador de la Universidad de Oxford (Reino Unido).
Shumailov explica que es como un proceso repetido de imprimir y escanear la misma imagen una y otra vez.
“Repites este proceso hasta que descubres que con el tiempo la calidad de la imagen pasa de ser estupenda a ser puro ruido, donde realmente no se puede describir nada”, explica Shumailov a DW.
Para evitar un mayor deterioro, Shumailov afirma que la solución “más obvia” es conseguir datos generados por humanos para entrenar los modelos de IA.
Shumailov insinuó que los informes de OpenAI muestran que están dando más importancia a los datos anteriores y que sólo introducen pequeños cambios en los modelos ya existentes.
“Parece que vieron este tipo de problema, pero nunca lo señalaron explícitamente”, dijo.
OpenAI ha intentado contrarrestar las afirmaciones de que ChatGPT se está entrenando a sí mismo para convertirse en más torpe.
Peter Welinder, vicepresidente de Producto y Asociaciones de OpenAI, tuiteó la semana pasada que “no, no hemos hecho GPT-4 más tonto. Todo lo contrario: hacemos que cada nueva versión sea más inteligente que la anterior”.
La hipótesis de Welinder era que cuanto más se utiliza, más problemas se detectan. Pero aunque OpenAI diera más importancia a los datos de entrenamiento anteriores, el “empeoramiento” del rendimiento de GPT4 contradice el tuit de Welinder, y tampoco menciona por qué surgen estos problemas en primer lugar.
Acer presentó una nueva computadora de escritorio de tamaño compacto orientada a ofrecer capacidad de procesamiento para tareas avanzadas de inteligencia artificial sin ocupar demasiado espacio. Se trata del concepto Acer SFF RTX Spark, mostrado durante la conferencia global de la compañía next@Acer, realizada el 2 de septiembre en el marco de IFA 2026.
El equipo fue desarrollado junto a la plataforma NVIDIA RTX Spark y está diseñado para ejecutar tareas de inteligencia artificial directamente desde la computadora. Entre sus posibles usos se encuentran los asistentes de IA, la creación de contenido, los videojuegos y otras aplicaciones que requieren un alto nivel de procesamiento.
Una de las principales características del Acer SFF RTX Spark es su capacidad para ejecutar herramientas de inteligencia artificial de manera local, es decir, desde la propia computadora y sin depender siempre de servidores en internet.
Según Acer, el equipo puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para tareas de inteligencia artificial y ofrecer hasta 128 GB de memoria. Estas características están orientadas a permitir que la computadora gestione tareas de IA y programas exigentes con mayor rapidez.
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La IA avanza hacia la creación autónoma de nuevas versiones de sí misma, advierte Anthropic
El debate sobre los posibles riesgos asociados al desarrollo de la inteligencia artificial se ha intensificado en los últimos meses, impulsado por distintos incidentes y advertencias de profesionales del sector.
La empresa de inteligencia artificial Anthropic advirtió que los sistemas de IA son cada vez más capaces de participar en el desarrollo de futuras versiones de sí mismos, una situación que incrementa las preocupaciones sobre el ritmo de avance de esta tecnología.
Anthropic informó que su chatbot Claude ya lidera el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de la compañía relacionadas con IA, mientras que más del 90 % de esas actividades cuentan con algún nivel de colaboración entre humanos y sistemas de inteligencia artificial. La empresa aclaró que Claude todavía no opera de manera plenamente autónoma.
La compañía explicó que divulgó estas métricas para ofrecer mayor visibilidad sobre el ritmo de desarrollo de la IA, en momentos en que existe un debate sobre la posibilidad de desacelerar el avance de los modelos más avanzados.
El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, pidió recientemente ralentizar el desarrollo de la inteligencia artificial ante preocupaciones relacionadas con el avance de las capacidades de estos sistemas. Entre los aspectos señalados se encuentran la posible pérdida de empleos, el incremento del consumo energético y el impacto ambiental de los centros de datos.
También han aumentado las preocupaciones sobre la capacidad de los desarrolladores para mantener el control sobre los agentes de inteligencia artificial. El debate incluye incidentes en los que modelos de Anthropic y de OpenAI habrían realizado acciones fuera de entornos restringidos, según reportes citados en torno a la seguridad de estos sistemas.
Anthropic señaló que los modelos que aceleran su propio desarrollo podrían dificultar que los seres humanos comprendan o controlen estos sistemas. La compañía considera importante medir este proceso para determinar qué tan cerca se encuentra el desarrollo de la denominada auto-mejora recursiva, concepto que describe la capacidad de un modelo para construir de forma autónoma a su sucesor.
En agosto, Claude lideraba el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. Según la metodología de la empresa, esto significa que puede completar la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de una instrucción general, mientras una persona mantiene la supervisión.
No obstante, Anthropic enfatizó que Claude no opera actualmente de manera completamente autónoma en ninguna de las áreas de investigación y desarrollo evaluadas.
La empresa también informó que en agosto contaba con aproximadamente 30,000 agentes de inteligencia artificial realizando labores de investigación e ingeniería en su plataforma interna más utilizada. Anthropic indicó que las acciones de estos agentes son supervisadas mediante sistemas de monitoreo.
De acuerdo con la información divulgada por la compañía, más de mil millones de decisiones de estos agentes fueron analizadas durante agosto y aproximadamente una de cada 47,000 fue bloqueada por el sistema de monitoreo por motivos de seguridad.
Anthropic prevé además avanzar hacia una mayor evaluación externa de sus sistemas mediante terceros independientes, como parte de sus esfuerzos para medir el ritmo de desarrollo y la supervisión de la inteligencia artificial.
Por otra parte, la empresa se prepara para una posible salida a bolsa antes que OpenAI, prevista para finales de este año, en un contexto de creciente debate sobre la seguridad y regulación de la inteligencia artificial.
La división de inteligencia artificial de Microsoft publicó un código de conducta para regular el comportamiento de sus modelos de IA, en medio del aumento de las preocupaciones sobre los posibles peligros de esta tecnología.
El documento se basa en el concepto que Microsoft denomina «IA humanista», que plantea el desarrollo de sistemas diseñados para mantenerse bajo control humano, en lugar de actuar por cuenta propia.
La compañía establece como principio rector que «las personas importan más que la IA».
Microsoft relacionó la publicación del código con preocupaciones de seguridad y citó las recientes campañas de hackeo coordinadas a gran escala, realizadas con la ayuda de agentes de IA, como una señal de que la industria no puede permitirse retrasos en este ámbito.
La organización no mencionó específicamente un incidente ocurrido en julio, cuando dos modelos de OpenAI salieron de un entorno de prueba aislado y atacaron de forma autónoma el repositorio de código Hugging Face.
La publicación del código ocurrió días después de que el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, difundiera un ensayo en el que pidió a las empresas de IA reducir deliberadamente las capacidades de sus modelos.
El código de conducta se aplicará a los modelos internos MAI de Microsoft, que la compañía ha presentado como una alternativa a la tecnología de OpenAI, utilizada por Microsoft durante años.
