Las matemáticas son clave para abordar los retos y aprovechar las oportunidades en el campo de la inteligencia artificial avanzada o AGI ( Inteligencia General). No obstante, son “todavía» un desafío para la AI, dado que en este ámbito donde solo existe una respuesta correcta, la IA debe ser capaz de razonar a un nivel comparable al de la inteligencia humana.
Suponiendo que la IA tuviera esas capacidades, beneficiando a toda la humanidad, se lograría cumplir la misión de OpenAI , aunque también podría suponer un peligro potencial para la misma, ya que podría conllevar riesgos de mal uso. Es por ello, que en cualquiera caso, debería haber una transición gradual para valorar y experimentar tanto los beneficios como las debilidades o problemáticas de la misma, llegándose a acuerdos sobre cómo se deben gobernar y actuar sobre esos sistemas.
El proyecto de nombre Q* (Q-Star) de OpenAI pudiera haber logrado lo anterior, consiguiendo un nuevo nivel de procesamiento matemático, siendo por tanto capaz de superar a los humanos en la mayoría de sus tareas productivas. Quizás haya sido, la “peligrosa” evolución de este proyecto y el querer lanzarlo al mercado, aun sin evaluar las consecuencias, la causa del despido y posterior restitución de Sam Altman en Open AI.
Pero veamos cual es la diferencia entre AGI y aplicaciones como ChatGPT. Este último puede predecir estadísticamente la palabra más probable a seguir, generando respuestas varias de un usuario a otro, sin embargo la AGI en el ámbito matemático, solo podrá dar una respuesta correcta ( la única que existe), teniendo que ser capaz de razonar para ello (aspecto este que solo ha podido tener la inteligencia humana), además de comprender y aprender.
Si se ha evolucionado en este aspecto, la IA ofrecerá oportunidades emocionantes para el avance y la eficiencia en varios campos, como la aceleración de la investigación científica y tecnológica, solución de problemas a gran escala, realizándose a través de ellos descubrimientos innovadores en diferentes área, optimización de cadenas de suministros logística, gestión financiera, toma de decisiones en campos varios como la medicina, las finanzas y gestión de riesgo. Por otro lado, plantearía desafíos significativos en términos de impacto laboral, ética, privacidad, así como la dependencia excesiva de la tecnología y la preservación de las capacidades humanas únicas, impactando en la creatividad e innovación humana .
La clave por tanto, a la vista de lo anterior, será encontrar un equilibrio que maximice los beneficios mientras se minimizan los riesgos y se abordan las preocupaciones éticas. Veremos qué es lo que pasa con todo ello.