El cofundador de Anthropic, Jack Clark, señaló recientemente en su boletín "Import AI" que el desarrollo de la inteligencia artificial no se está desacelerando, sino acelerándose. Tomó el modelo o3 de OpenAI como ejemplo para ilustrar que el progreso de la IA ya no se basa únicamente en expandir el tamaño del modelo, sino que recurre a un nuevo modelo que combina el aprendizaje por refuerzo y una potencia informática más poderosa para lograr "pensar mientras se ejecuta". Esto marca una nueva etapa en el desarrollo de la IA, y la integración de métodos tradicionales y tecnologías emergentes se convertirá en una tendencia de desarrollo futura.
Recientemente, otra gran noticia que ha llamado la atención en el campo de la inteligencia artificial proviene de Jack Clark, cofundador de Anthropic. En su boletín Import AI, refuta afirmaciones anteriores de que el progreso de la IA se está desacelerando, argumentando que su desarrollo en realidad se está acelerando. Clark mencionó que el modelo o3 lanzado recientemente por OpenAI muestra que la IA todavía tiene mucho espacio para crecer, pero sus métodos de implementación están cambiando.
A diferencia de los métodos tradicionales, el modelo o3 no simplemente impulsa el progreso aumentando el tamaño del modelo, sino que utiliza el aprendizaje por refuerzo y una potencia informática más potente. Durante el proceso de ejecución del modelo, o3 tiene la capacidad de "pensar mientras se ejecuta", lo que abre nuevas posibilidades para una mayor expansión. Clark predice que esta tendencia de combinar métodos tradicionales con tecnologías emergentes se acelerará en 2025, cuando más empresas combinarán grandes modelos básicos con nuevos métodos informáticos para promover el progreso de la IA.
Sin embargo, Clark también señaló que detrás del rápido desarrollo hay un desafío que no se puede ignorar: el costo de la computación. Dijo que la versión avanzada de o3 requiere 170 veces la potencia informática de la versión básica, mientras que el consumo de recursos de la versión básica ha superado el de o1, y el consumo de energía de o1 en sí también es mayor que el de GPT-4o. Los requisitos de recursos de estos nuevos sistemas varían de una tarea a otra, lo que hace que las predicciones de costos sean cada vez más complejas. En el pasado, la sobrecarga del modelo estaba relacionada principalmente con el tamaño del modelo y la longitud de salida, pero la flexibilidad de o3 hace que esto sea mucho menos predecible.
No obstante, Clark cree firmemente que mediante la combinación de métodos de escalamiento tradicionales y nuevos métodos, el desarrollo de la IA en 2025 será más significativo que antes. Cuando se trata de los planes futuros de Anthropic, la predicción de Clark generó mucho revuelo. Anthropic aún no ha lanzado un modelo de "inferencia" o "tiempo de prueba" que compita con la serie o de OpenAI o Gemini Flash Thinking de Google. El modelo insignia de la compañía, Opus3.5, fue archivado temporalmente debido a una mejora insuficiente del rendimiento. Sin embargo, la investigación y el desarrollo de este modelo no fracasaron por completo, sino que jugó un papel importante en la capacitación del nuevo modelo Sonnet3.5. Modelo más popular del mercado. Modelos de idiomas populares.
Destacar:
El desarrollo de la IA no se está desacelerando, sino acelerándose, especialmente los modelos que combinan métodos informáticos tradicionales y emergentes.
La capacidad de "pensar mientras se ejecuta" del modelo o3 abre nuevas posibilidades de expansión e inyecta potencia al desarrollo futuro de la IA.
A pesar del rápido progreso, la incertidumbre sobre los costos computacionales sigue siendo un desafío para el desarrollo futuro.
Con todo, el análisis de Clark nos muestra una nueva dirección en el desarrollo de la IA, es decir, mientras buscamos un mayor rendimiento, debemos prestar atención al control de los costos informáticos. El desarrollo futuro de la IA prestará más atención al equilibrio entre eficiencia y costo, que se convertirá en uno de los factores clave que impulsarán el progreso de la tecnología de IA. Aunque todavía existen desafíos, el ritmo de la innovación en el campo de la IA no se detendrá.