Andrej Karpathy, de Anthropic, dice que "el mundo exterior ha visto la vista previa" de lo que la IA realmente puede hacer

Andrej Karpathy, de Anthropic, dice que "el mundo exterior ha visto la vista previa" de lo que la IA realmente puede hacer

Puntos clave

• Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y ahora investigador de Anthropic, describe una brecha cada vez mayor en cómo las personas entienden las capacidades de la IA.
• Alrededor del 75 por ciento de la población mundial apenas ha tocado los modelos de lenguaje de gran escala. Los usuarios ocasionales los ven principalmente como ayudas para escribir o un mejor motor de búsqueda.
• Solo unos 20 millones de profesionales de las matemáticas y la programación usan modelos fronterizos para trabajar, según la estimación de Karpathy. Aproximadamente 5,000 personas en todo el mundo tienen acceso a sistemas fronterizos internos.

Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, describe una brecha que se amplía rápidamente en cómo las personas entienden las capacidades de la IA. Mientras el público trata a los chatbots como un mejor buscador de Google, los sistemas fronterizos internos ya están abordando tareas que llevarían años completar a los mejores expertos.

Karpathy desglosa la base de usuarios de los modelos de lenguaje de gran escala en cuatro niveles. Alrededor de seis mil millones de personas, aproximadamente el 75 por ciento de la población mundial, apenas han tenido contacto con los LLM. Otros mil a dos mil millones son usuarios ocasionales de productos gratuitos tipo ChatGPT que los tratan "un poco como un mejor buscador de Google, una ayuda para escribir, o etc.".

La mayoría de la gente no tiene idea de lo que la IA ya puede hacer

Incluso muchos profesionales fuera de las matemáticas y el código caen en este nivel. Los ejecutivos y las personas en roles similares pasan la mayor parte de su tiempo hablando con otras personas, por lo que "aunque entienden intelectualmente lo que está sucediendo, sigue siendo de segunda mano y un poco abstracto", escribe Karpathy.

El tercer nivel abarca una estimación de 20 millones de personas, alrededor del 0.2 por ciento de la población mundial. Estos son usuarios profesionales de LLMs de nivel fronterizo en matemáticas y código que ven de primera mano que "los proyectos grandes y complejos que antes les tomaban semanas/meses ahora pueden ser completados por agentes con un prompt". Karpathy enumera "crear aplicaciones, copiar aplicaciones, traducir aplicaciones, descompilar aplicaciones desde binarios" como ejemplos.Ad

Añade que este cambio ocurrió rápido. En octubre de 2024, Karpathy calificó a los agentes de IA como principalmente marketing que apenas funcionaba. Solo unos meses después, él dejó de escribir código a mano por completo, pasando de "escribir de memoria comandos de código en un editor de código carácter por carácter" a dejar que los agentes se encargaran del trabajo. Luego se unió a Anthropic, a pesar de ser cofundador de OpenAI.

Una pequeña élite ve lo que el público no puede

Unas 5,000 personas, aproximadamente el 0.00006 por ciento de la población mundial, tienen acceso a sistemas internos de nivel fronterizo, según la estimación de Karpathy. "El mundo exterior ha visto la vista previa", escribe. Lo que este grupo ve "se asemeja a enjambres de miles de agentes colaborando durante semanas en mega proyectos de software: creando zero days, ejecutando ciberataques y defensas a velocidades de máquina, descubriendo nueva ciencia, avanzando la frontera de las matemáticas". Estas son "cosas que habrían tomado años de trabajo a los mejores profesionales de la industria".

Al mismo tiempo, "la revisión y comprensión humanas están empezando a quedarse atrás". Señala a personas que todavía hacen "arqueología" sobre el incidente de OpenAI-HF de hace muchos meses, y señala que los matemáticos "pueden estar examinando los 722 manuscritos sobre matemáticas fronterizas por un tiempo".

Karpathy llama a esto "la rareza del momento". El público en general en su mayoría no ha interactuado con estos sistemas, y "cuando lo ha hecho, parece un chatbot tonto". La mayoría de los profesionales todavía ve "solo una mejora modesta". Y "una pequeña fracción de los profesionales está experimentando el vértigo de la curva que se vuelve vertical". Todo esto está sucediendo al mismo tiempo.Ad

El CEO de OpenAI, Sam Altman, hizo una afirmación similar a principios de septiembre en la G20 Innovation Ministerial, diciendo que una herramienta actual de codificación con IA podría lograr en "17 minutos" lo que una startup había construido previamente durante tres meses. "El mundo aún no ha asimilado lo que esto va a significar", dijo Altman.

Karpathy dice que la capacidad de los LLM actualmente alcanza su punto máximo en dominios que son "digitales, verificables y económicamente valiosos". Eso se debe a que "emerge del aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables," y las empresas dirigen sus recursos de entrenamiento hacia los dominios con mayor potencial de ingresos. En este momento, eso significa codificación y matemáticas.

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