Si has estado siguiendo de cerca el progreso de IA abiertala empresa dirigida por Sam Altman cuyas redes neuronales ahora pueden escribir texto original y crear imágenes originales con una facilidad y una velocidad sorprendentes, puede omitir esta pieza.
Si, por otra parte, sólo ha estado vagamente prestando atención al progreso de la empresa ya la creciente tracción que otras empresas llamadas IA «generativas» están ganando de repente y desea entender mejor por qué, le puede beneficiar de esta entrevista con James Currier, cinco veces fundador y ahora inversor de riesgo que cofundó la empresa NFX hace cinco años con varios de sus amigos fundadores en serie.
Currier entra en el campo de la gente que sigue el progreso de cerca, tan de cerca que NFX ha realizado numerosas inversiones relacionadas en «tecnología generativa», tal y como la describe, y está captando más la atención del equipo cada mes. De hecho, Currier no cree que el zumbido sobre esta nueva arruga en la IA no sea tan bombo como darse cuenta de que el mundo de las startups más amplio se enfrenta de repente a una gran oportunidad por primera vez en mucho tiempo. «Cada 14 años», dice Currier, «tenemos una de esas explosiones cambrianas. Tuvimos uno por Internet en el 94. Tuvimos uno alrededor de los teléfonos móviles en el 2008. Ahora tendremos otro en el 2022».
En retrospectiva, esta editora desearía haber hecho mejores preguntas, pero yo también estoy aprendiendo aquí. Siguen fragmentos de nuestro chat, editados para la longitud y la claridad. Puede escuchar nuestra conversación más larga aquí.
TC: Existe mucha confusión sobre la IA generativa, incluida la novedad que es exactamente o si se ha convertido en la última palabra de moda.
JC: Creo que lo que ocurrió con el mundo de la IA en general es que teníamos la sensación de que podríamos tener una IA determinista, que nos ayudaría a identificar la verdad de algo. Por ejemplo, ¿es una pieza rota en la línea de fabricación? ¿Es una reunión adecuada? Es donde estás determinando algo utilizando la IA de la misma forma que un humano determina algo. Esto es en gran medida lo que ha sido la IA durante los últimos 10 o 15 años.
Los otros conjuntos de algoritmos de la IA eran más esos algoritmos de difusión, que tenían la intención de mirar grandes corpus de contenido y después generar algo nuevo a partir de ellos, diciendo: «Aquí hay 10.000 ejemplos». ¿Podemos crear el ejemplo 10.001 que sea similar?’
Eran bastante frágiles, bastante quebradizos, hasta hace año y medio. [Now] los algoritmos han mejorado. Pero lo más importante es que los corpus de contenido que hemos estado mirando se han hecho mayores porque sólo tenemos más poder de procesamiento. Lo que ha pasado es, pues, que estos algoritmos se utilizan la ley de… [with vastly improved] almacenamiento, ancho de banda, velocidad de cálculo, y de repente han sido capaces de producir algo que se asemeja mucho a lo que produciría un humano. Esto significa que el valor nominal del texto que escribirá y el valor nominal del dibujo que dibujará se asemeja mucho a lo que hará un humano. Y todo esto ha ocurrido en los últimos dos años. Por tanto, no es una idea nueva, pero es reciente en este umbral. Es por eso que todo el mundo mira esto y dice: ‘Uau, esto es magia’.
Así pues, ¿fue la potencia de cálculo lo que cambió de repente el juego, no una pieza de infraestructura tecnológica que antes faltaba?
No cambió de repente, sólo cambió gradualmente hasta que la calidad de su generación llegó a donde era significativo para nosotros. Por tanto, la respuesta generalmente es no, los algoritmos han sido muy parecidos. En estos algoritmos de difusión, han mejorado algo. Pero realmente se trata de la potencia de procesamiento. Entonces, hace unos dos años, el [powerful language model] Salió GPT, que era un tipo de cálculo local, después salió GPT3 donde [the AI company Open AI] haría [the calculation] por ti en la nube; como los modelos de datos eran mucho mayores, debían hacerlo en sus propios servidores. Simplemente no puedes permitirte el lujo de hacerlo [on your own]. Y en ese momento, las cosas realmente dieron un salto.
Lo sabemos porque hemos invertido en en empresa haciendo juegos generativos basados en IA, incluido «AI Dungeon», y creo que la gran mayoría de todos los cálculos de GPT-3 provenían de «AI Dungeon» en un momento determinado.
«AI Dungeon» requiere entonces un equipo más pequeño que otro creador de juegos?
Ésta es una de las grandes ventajas, absolutamente. No deben gastar todo ese dinero para alojar todos estos datos, y pueden, con un grupo reducido de personas, producir decenas de experiencias de juego que se aprovechan de ello. [In fact] la idea es que añadirá IA generativa a los juegos antiguos, de modo que sus personajes que no son jugadores pueden decir algo más interesante de lo que hacen hoy, aunque obtendrá experiencias de juego fundamentalmente diferentes que salen de la IA a los juegos. , en lugar de añadir IA a los juegos existentes.
Por tanto, ¿hay un gran cambio en la calidad? ¿Esta tecnología se extenderá en algún momento?
No, siempre va a ser mejor progresivamente. Es que las diferencias de los incrementos serán más pequeñas con el tiempo porque ya se están haciendo bastante buenas,
Pero el otro cambio es que Open AI no estaba realmente abierto. Generaron esa cosa increíble, pero después no estaba abierto y era muy caro. Así que los grupos se juntaron como IA de estabilidad y otras personas, y dijeron: «Hagamos versiones de código abierto». Y en ese momento, el coste se redujo 100 veces, sólo en los últimos dos o tres meses.
Éstas no son ramas del Open AI.
Toda esta tecnología generativa no se va a construir sólo con el modelo Open AI GPT-3; esto sólo era lo primero. La comunidad de código abierto ha replicado ahora gran parte de su trabajo, y probablemente están ocho meses atrasados, seis meses atrasados en términos de calidad. Pero llegará. Y como las versiones de código abierto son un tercio, un quinto o un vigésimo del coste del Open AI, verá mucha competencia de precios y verá una proliferación de estos modelos que compiten con el Open AI. . Y probablemente acabe con cinco, o seis, u ocho, o quizás, quizás 100.
A continuación, se construirán modelos únicos de IA. Por tanto, es posible que tenga un modelo de IA que realmente se mire cómo hacer poesía, o modelos de IA que realmente miren cómo hace imágenes visuales de perros y pelos de perros, o tenga un realmente especializado en escribir correos electrónicos de ventas. Tendrá toda una capa de estos modelos de IA especializados que después se crearán específicamente. Entonces, además de esto, tendrá toda la tecnología generativa, que será: ¿cómo hace que la gente utilice el producto? ¿Cómo consigues que la gente pague por el producto? ¿Cómo consigue que la gente inicie sesión? ¿Cómo consigues que la gente lo comparta? ¿Cómo se crean efectos de red?
¿Quién hace dinero aquí?
La capa de aplicación donde irá la gente después de la distribución y los efectos de la red es donde ganará el dinero.
¿Qué ocurre con las grandes empresas que podrán incorporar esta tecnología a sus redes. ¿No será muy difícil para una empresa que no tiene esa ventaja salir de la nada y ganar dinero?
Creo que lo que estás buscando es algo así como un Twitch en el que YouTube podría haber integrado esto en su modelo, pero no lo hicieron. Y Twitch creó una nueva plataforma y una nueva parte valiosa de cultura y valor para los inversores y fundadores, aunque fue difícil. Así que tendrá grandes fundadores que utilizarán esta tecnología para darles una ventaja. Y esto va a crear una costura en el mercado. Y mientras los mayores hacen otras cosas, podrán construir empresas de mil millones de dólares.
El New York Times publicó un pieza Recientemente presentaron un puñado de creativos que dijeron que las aplicaciones de IA generativa que están utilizando en sus respectivos campos son herramientas de una caja de herramientas más amplia. ¿La gente es ingenua aquí? ¿Corren el riesgo de ser sustituidos por esta tecnología? Como ha mencionado, el equipo que trabaja en «AI Dungeon» es más pequeño. Esto es bueno para la empresa, pero potencialmente malo para los desarrolladores que de otra forma habrían trabajado en el juego.
Creo que con la mayoría de las tecnologías, existe una especie de incomodidad que la gente tiene [for example] robots que sustituyen a un trabajo en una fábrica de automóviles. Cuando apareció Internet, muchas de las personas que hacían correo directo se sintieron amenazadas para que las empresas pudieran vender directamente y no utilizar sus servicios de publicidad en papel. Pero [after] abrazaron el marketing digital, o la comunicación digital a través del correo electrónico, probablemente tuvieron grandes golpes en sus carreras, su productividad aumentó allí, la velocidad y la eficiencia aumentaron. Lo mismo ocurrió con las tarjetas de crédito online. No nos sentimos cómodos poniendo las tarjetas de crédito online hasta quizás en el año 2002. Pero los que aceptaron [this wave in] En 2000 a 2003 lo hizo mejor.
Creo que es lo que está ocurriendo ahora. Los escritores, diseñadores y arquitectos que están pensando en adelante y adoptando estas herramientas para ofrecerse un aumento de la productividad 2x, 3x o 5x, lo harán increíblemente bien. Creo que el mundo entero terminará en los próximos 10 años viendo un aumento de la productividad. Es una gran oportunidad para que el 90% de la gente sólo haga más, sea más, haga más y conecte más.
¿Crees que fue un paso en falso por parte de Open AI no hacerlo? [open source] ¿qué estaba construyendo, teniendo en cuenta lo que surgió a su alrededor?
El líder acaba comportándose de forma distinta a los seguidores. No sé, no estoy dentro de la empresa, realmente no puedo decirlo. Lo que sé es que habrá un gran ecosistema de modelos de IA y no me queda claro cómo se diferencia un modelo de IA, ya que todos asintotan hacia la misma calidad y sólo se convierte en un juego de precio. Creo que las personas que ganan son Google Cloud y AWS porque todos vamos a generar cosas como una locura.
Puede que Open AI acabe moviéndose hacia arriba o hacia abajo. Quizás se convierten en ellos mismos como un AWS, o tal vez empiecen a hacer IA especializadas que vienen a determinados verticales. Creo que todo el mundo en este espacio tendrá la oportunidad de hacerlo bien si navegan correctamente; sólo tendrán que ser inteligentes al respecto.
NFX tiene mucho más en su sitio IA generativa esto vale la pena leer, por cierto; lo puedes encontrar aquí.
