El CEO de Nvidia dice que resolver las alucinaciones de la IA llevará varios años
El mundo de la inteligencia artificial (IA) avanza a pasos agigantados, pero también enfrenta desafíos importantes.
Jensen Huang, CEO de Nvidia, compartió su perspectiva sobre el desarrollo de la IA, sus limitaciones actuales y el impacto que su empresa ha tenido en este campo durante una charla en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong. Además, dejó espacio para anécdotas personales que cautivaron a la audiencia.
¿Un futuro sin «alucinaciones» en la inteligencia artificial?
Uno de los temas centrales abordados por Huang fue la incapacidad de la IA actual para evitar las llamadas «alucinaciones», es decir, cuando un modelo genera información incorrecta o inventada para llenar vacíos en su conocimiento.
Aunque se están haciendo progresos significativos, Huang estima que podrían pasar varios años antes de que se logre un nivel de confianza plena en las respuestas generadas por la IA.
«Hoy, los resultados que obtenemos son lo mejor que podemos ofrecer, pero no siempre podemos confiar completamente en ellos», explicó. Para avanzar hacia una mayor precisión, será necesario seguir mejorando la capacidad de cálculo y optimizando los procesos de entrenamiento de los modelos.
Los pilares del desarrollo de la IA
Huang describió tres etapas clave en el desarrollo de la inteligencia artificial:
- Preentrenamiento: Esta fase, comparada con una educación universitaria, implica que la IA absorba grandes cantidades de datos para adquirir conocimientos generales.
- Posentrenamiento: Aquí, la IA se especializa en habilidades específicas mediante técnicas avanzadas como el aprendizaje por refuerzo basado en retroalimentación humana o de otras IA, la generación de datos sintéticos y otros enfoques.
- Escalado en tiempo de prueba: Este paso, al que Huang se refiere como «pensar», es mucho más complejo. En este punto, la IA analiza problemas de manera detallada, simulando posibles soluciones y ajustándolas en función de los resultados.
A pesar de estos avances, el CEO de Nvidia enfatizó que aún queda camino por recorrer para que las respuestas de las IA sean completamente confiables y sensatas.
Nvidia y su impacto en la revolución de la IA
Uno de los logros más destacados de Nvidia, según Huang, ha sido reducir drásticamente el costo marginal del cálculo computacional, haciéndolo hasta un millón de veces más accesible en la última década.
Esta disminución de costos ha cambiado radicalmente la forma en que los investigadores abordan el aprendizaje automático, permitiendo entrenar modelos con cantidades masivas de datos sin preocuparse excesivamente por los recursos necesarios.
Cuando alguien señaló que las GPU de Nvidia siguen siendo costosas, Huang bromeó: «Si Nvidia no existiera, sería un millón de veces más caro. Les he dado un descuento enorme en los últimos 10 años. ¡Prácticamente es gratis!»
Una lección personal sobre ambición y compromiso
En medio de la discusión técnica, Huang sorprendió a la audiencia con una historia personal sobre cómo conquistó a su esposa, Lori. A los 17 años, prometió que sería CEO antes de cumplir los 30, una declaración que, según admitió, inicialmente utilizó como una línea de conquista sin imaginar que se convertiría en realidad.
«Le dije que si hacía los deberes conmigo todos los domingos, sacaría sobresalientes. Así empezaron nuestras citas semanales», relató entre risas. Huang cumplió su promesa y, efectivamente, alcanzó la posición de CEO antes de los 30 años, demostrando que la ambición puede ser un motor tanto en lo personal como en lo profesional.
