Hacer, no solo chatear, es la siguiente etapa del publicitado ciclo de la IA

Este artículo fue escrito por Rachel Metz y Saritha Rai. Apareció anteriormente en la Terminal Bloomberg.

ChatGPT de OpenAI es muy simple de usar: se escribe una solicitud y se obtiene una respuesta que puede ser útil y sonar convincentemente humana. Sin embargo, tiene severas limitaciones como una herramienta práctica. En general todavía no tiene acceso a Internet (y, de hecho, sus datos de capacitación se detienen en algún momento de 2021), no está diseñado para recordar consultas de una conversación a otra, no es tan confiable en cuanto a los hechos y solo puede generar una sola respuesta para cada solicitud.

¿Cuál es el siguiente paso? Los investigadores y entusiastas de la IA que buscan la siguiente fase del actual ciclo de los chatbots han comenzado a unirse en torno a otra idea: los llamados agentes de IA, un software que se conecta a grandes modelos de lenguaje como el que alimenta ChatGPT (y tal vez también a varios servicios de Internet o incluso también métodos de pago) y, después de haber sido asignado un objetivo por un humano, plantea una serie de tareas y las lleva a cabo por sí mismo en un esfuerzo por alcanzar dicho objetivo.

Esto sugiere un futuro en el que los agentes de IA podrían estar actuando de forma autónoma en Internet, realizando una amplia gama de tareas como mejor les parezca. Aquellos que están más entusiasmados con los agentes de IA los ven como lo más cercano a la inteligencia artificial general o IAG, el objetivo largamente buscado de crear software que pueda aprender y llevar a cabo cualquier tarea intelectual que pueda hacer un humano.

El trabajo más destacado que ha surgido es Auto-GPT, un proyecto de código abierto dirigido por Toran Bruce Richards, un desarrollador de juegos. Los usuarios de Auto-GPT establecen objetivos para el software, que luego comienza a ejecutar pasos para alcanzarlos. De forma predeterminada, Auto-GPT solicita la validación de su usuario humano en cada paso del proceso, aunque es posible otorgarle lo que equivale a un permiso general para seguir avanzando de forma autónoma.

Se ha vuelto una tendencia entre los primeros en adoptar de cierta marca publicar ejemplos de las cosas aparentemente milagrosas que Auto-GPT y otros agentes de IA ya están haciendo. Un usuario logró que un agente de IA realizara una investigación de productos y resumiera una lista de los mejores auriculares del mercado. Otro creó una empresa de zapatos falsa y obtuvo una investigación de mercado para zapatos impermeables. Enumeró a los cinco principales competidores y produjo un informe sobre sus pros y contras. El director ejecutivo de HyperWrite, que ofrece un complemento de asistente de escritura de inteligencia artificial para el navegador Chrome, publicó una demostración en Twitter que pretende mostrar cómo su futuro asistente personal puede pedir una pizza en línea a Domino’s.

A diferencia de ChatGPT, Auto-GPT no está hecho para el usuario promedio. Requiere algo de codificación para configurarlo, así como acceso a las interfaces de programación de aplicaciones de OpenAI, que permiten a los desarrolladores crear programas de software que incorporan sus modelos de IA e incurren en un cargo cada vez que se les pide a esos modelos que hagan algo.  HustleGPT, un grupo en la plataforma de mensajería Discord, incluye a fundadores de startups en etapa inicial que están utilizando las herramientas para “todo, desde diseñar un logotipo, configurar un sitio web hasta marketing”, dice Dave Craige, un empresario que fundó el grupo.

Al igual que con muchas demostraciones tecnológicas, probablemente sea mejor tomar con cautela cualquiera afirmación sobre los logros de los agentes de IA y verificar cualquier información que produzcan los agentes. Bloomberg Businessweek le pidió a AgentGPT que ideara un plan para convertir USD100 en el Total Stock Market Index Fund de Vanguard en USD1 millón en 10 años. El programa se autoasignó una lista de tareas relacionadas con la realización de este objetivo de inversión, que incluyó investigar el desempeño histórico del fondo en los últimos 10 años para estimar los rendimientos potenciales. Luego presentó varios planes de varios pasos para llegar allí.

Sin embargo, los planes en sí eran muy deficientes. AgentGPT sugirió que alguien que invierta USD500 al mes podría, si siguiera varias estrategias para reducir las comisiones y obtuviera un rendimiento promedio anual del 7%, terminar con precisamente USD1.031.906 después de 10 años. La calculadora de inversión en línea de calculator.net determinó que este escenario produciría el total más modesto de alrededor de USD86.000 en el plazo dado.

Los software como Auto-GPT y BabyAGI, otro agente de IA, están “en pañales”, dice Matt Schlicht, director general de Octane AI, que utiliza la IA para desplegar cuestionarios de búsqueda de productos que las marcas de comercio electrónico pueden utilizar para ayudar a los clientes a decidir qué productos comprar. “Así que si lo ves como un producto independiente, en cierto modo sigue siendo una especie de juguete”. Dicho esto, en mayo su startup está lanzando su propio agente, Insights AI, para analizar las reseñas de los clientes y ayudar a las empresas con la creación de estrategias y contenido.

A medida que personas como Schlicht deciden que los agentes de IA pueden ser más que juguetes y comienzan a probarlos en situaciones del mundo real, la necesidad de políticas que rijan su uso se vuelve más urgente, según Henry Shevlin, especialista en ética de IA del Centro Leverhulme para el Futuro de la Inteligencia de la Universidad de Cambridge. “Es poco probable que las corporaciones ejerzan el nivel de moderación que es deseable para la humanidad”, dice.