Just ahora, Karpathy dijo que en todo el mundo solo hay 5000 personas que realmente han tenido contacto con la tecnología de IA más avanzada.

Un poco inesperado.

Just ahora, Karpathy estimó en un tweet que...Ahora, en el mundo, solo unas 5000 personas probablemente tengan acceso real a las tecnologías más avanzadas de IA interna.。

En estos laboratorios de vanguardia, hay miles de agentes de laboratorio que pueden formar un clúster cooperativo y funcionar de manera continua durante semanas, promoviendo proyectos de software a gran escala, detectando vulnerabilidades desde el primer día, participando en ataques y defensas cibernéticas a la velocidad de las máquinas e incluso fomentando el descubrimiento científico y la investigación matemática de vanguardia.

Lo que es aún más sorprendente es:Aproximadamente 6 mil millones de personas casi no han tenido contacto real con los LLM (Large Language Models).。

Enlace: https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046

Karpathy, continuemos viendo qué más dice en el tweet.

Menciona que recientemente volvió a revisar un tweet antiguo de abril de este año. En ese momento, ya había notado que la comprensión de las capacidades del AI estaba claramente dividiéndose entre las personas.

Desde la perspectiva de Karpathy, la percepción de las capacidades de los LLM por parte de diferentes personas ha evolucionado de tener opiniones dispares a una situación en la que existe un desnivel cada vez más acusado en las capacidades de estos modelos.

Una estimación aproximada…Aproximadamente 6 mil millones de personas, es decir, alrededor del 75% de la población mundial, casi no han tenido contacto real con los LLM (Large Language Models).

Entre 1 y 2 mil millones de personas, lo que representa alrededor del 20% de la población, utilizan ocasionalmente productos como ChatGPT de versión gratuita.Esta parte de la población a menudo se encuentra con robots de chat que parecen un poco torpes y los considera una forma mejor de comunicarse, similar al uso de Google para realizar búsquedas o herramientas de asistencia para la escritura. Quizás algún agente pueda ayudarte a reservar boletos. Karpathy tiene amigos sin formación técnica que, de manera razonable, dicen que en realidad no tienen lugar para utilizar estos robots. Incluso muchos profesionales de campos distintos a las matemáticas y la programación se encuentran en este nivel de comprensión. Por ejemplo, ejecutivos empresariales y muchas otras personas que pasan mucho tiempo comunicándose con otros entienden lo que está sucediendo con la IA, pero esta comprensión sigue siendo indirecta y abstracta.

Continuando hacia abajo, encontramos a las personas que trabajan en aplicaciones profesionales de vanguardia en los campos de las matemáticas y la programación, utilizando modelos de lenguaje grande (LLM, Large Language Models).Son aproximadamente 20 millones de personas, lo que representa el 0.2% de la población.He visto con mis propios ojos cómo proyectos grandes y complejos que en el pasado requerían semanas o incluso meses para completarse, ahora pueden ser resueltos por un Agente con solo una solicitud (Prompt). Desarrollar aplicaciones, copiar aplicaciones, migrar aplicaciones, decompilar archivos binarios de aplicaciones... todo esto sucede muy rápidamente y de manera muy cercana a lo que era posible antes. Hace menos de un año, todavía estaba escribiendo código a mano: carácter por carácter, introduciendo las órdenes de computadora que recordaba en el editor de código, y de vez en cuando presionaba la tecla Tab para que la función de autocompletación me ayudara a completar un pequeño fragmento de código.

Finalmente,Son aproximadamente 5000 personas, lo que representa el 0.00006% de la población, quienes pueden utilizar directamente el sistema de vanguardia en su entorno interno.De hecho, el mundo exterior ya ha visto algunos adelantos: miles de agentes forman un grupo y completan proyectos de software de gran envergadura en cuestión de semanas; descubren automáticamente vulnerabilidades de tipo "zero-day"; inician y defienden ataques cibernéticos a la velocidad de las máquinas; logran nuevos avances científicos; y promueven los límites de la investigación matemática. Estas cosas, si fueran realizadas por los profesionales más destacados de la industria, podrían requerir varios años.

Mientras tanto, la capacidad humana de revisión y comprensión también comienza a no mantener el ritmo.

Por ejemplo, lo que ocurrió hace unos meses, hasta el momento, OpenAI-HF sigue siendo objeto de análisis arqueológico; los matemáticos también podrían necesitar mucho tiempo para estudiar uno por uno esos manuscritos de matemáticas de vanguardia.

¿Por qué la mayoría de las personas no pueden ver lo que realmente está a la vanguardia? ¿La IA?

Este embudo es impulsado principalmente por varios factores en conjunto:

A medida que aumentan las ambiciones, la magnitud de los problemas y el alcance en el tiempo de las tareas, el impacto también se expande.

Si solo preguntas una pregunta con una respuesta final y única, es casi imposible aprovechar al máximo las capacidades de estos sistemas. Necesitas formular muchas preguntas realmente importantes, de gran envergadura y difíciles de responder. Esto es lo que marca la diferencia principal entre los consumidores comunes y los usuarios profesionales.

Las capacidades del sistema presentan características evidentes de tipo dentado (es decir, cambios bruscos y no continuos).

Las capacidades de los LLM (Sistemas de Inteligencia Artificial Basados en Linguística) alcanzan su pico en áreas digitales, verificables y de alto valor económico.

La razón es que la capacidad de los modelos grandes proviene principalmente del aprendizaje reforzado basado en recompensas verificables, y la selección del entorno de entrenamiento en sí misma está impulsada por el valor comercial. Esto determina en gran medida las diferencias entre diferentes campos profesionales; por ejemplo, explica por qué las matemáticas y la programación son especialmente destacadas.

Acceso a los permisos.

La versión gratuita, la versión pagada y los sistemas internos no tienen el mismo nivel de funcionalidad. Eso es lo más extraño en la situación actual.

De hecho, la gran mayoría de las personas comunes aún no han tenido realmente contacto con estos sistemas. Incluso aquellos que lo han tenido, a menudo solo han visto un robot de chat que puede parecer un poco torpe.

Actualmente, la mayoría de los profesionales solo perciben un aumento relativamente limitado en la eficiencia. Mientras tanto, un pequeño número de profesionales comienza a sentirse mareados:

La curva de capacidad que tenían delante de ellos de repente se volvió casi vertical.

Y todo esto ocurre al mismo tiempo.

También hay usuarios de internet que piensan en esto, recordando las declaraciones repetidas en el pasado de Sam Altman: es probable que la IA no cambie completamente el mundo real de la noche a la mañana.

La razón podría estar precisamente aquí. La capacidad tecnológica avanza rápidamente, pero la mayoría de las personas aún no tiene acceso real a estos sistemas, e incluso no ha desarrollado hábitos de uso estables. La tecnología llega a los laboratorios de vanguardia, pero todavía hay una gran distancia para que se difunda realmente en toda la sociedad.

El artículo proviene de la cuenta WeChat oficial “Máquina del Corazón” (机器之心), cuyo autor es “Máquina del Corazón” (机器之心).