HogarAI convirtiéndose en 'sí-hombres en servidores', advierte la cara abrazada a la cara
Thomas Wolf, cofundador y director científico de Hugging Face, ofrece una perspectiva más cautelosa sobre el potencial de la IA para revolucionar la ciencia, en contraste con las afirmaciones audaces de otros fundadores de empresas de IA. En un ensayo compartido en X, Wolf expresó preocupaciones de que la IA podría convertirse en meros "sí-señores en servidores" sin avances significativos en la investigación. Argumenta que la trayectoria actual del desarrollo de la IA no producirá sistemas capaces del pensamiento creativo y fuera de lo convencional necesario para logros científicos revolucionarios, como los que ganan premios Nobel.
Wolf desafía la noción de que genios como Newton o Einstein son simplemente versiones ampliadas de los mejores estudiantes. Cree que para replicar tal genialidad en un centro de datos, la IA no solo debe saber todas las respuestas, sino también plantear preguntas que nadie más ha considerado o se ha atrevido a formular. Esta perspectiva difiere de la del CEO de OpenAI, Sam Altman, quien vislumbra una IA "superinteligente" que acelera el descubrimiento científico, y del CEO de Anthropic, Dario Amodei, quien predice que la IA podría ayudar a encontrar curas para la mayoría de los cánceres.
La crítica de Wolf a la IA actual es que no logra generar nuevo conocimiento al conectar hechos previamente no relacionados. A pesar de tener acceso a grandes cantidades de datos de internet, la IA principalmente llena los vacíos del conocimiento humano existente, según Wolf. Esta visión es compartida por otros expertos en IA, como el exingeniero de Google François Chollet, quienes argumentan que, aunque la IA puede memorizar patrones de razonamiento, lucha por generar nuevo razonamiento en situaciones novedosas.
Wolf sugiere que los laboratorios de IA están construyendo actualmente "estudiantes muy obedientes" en lugar de los revolucionarios científicos necesarios para la verdadera innovación. Señala que los sistemas de IA actuales no están diseñados para cuestionar o proponer ideas que contradigan sus datos de entrenamiento, limitándolos a responder preguntas conocidas. Wolf enfatiza la necesidad de una IA que pueda desafiar el conocimiento establecido y preguntar, "¿Y si todos están equivocados en esto?" incluso cuando todas las evidencias sugieren lo contrario.
Atribuye parte del problema a una "crisis de evaluación" en la IA, donde los puntos de referencia utilizados para medir las mejoras de los sistemas a menudo se centran en preguntas con respuestas claras y cerradas. Para abordar esto, Wolf propone que la industria de la IA debería cambiar hacia la evaluación de la capacidad de la IA para adoptar enfoques contrafácticos audaces, hacer propuestas generales a partir de pistas mínimas y formular preguntas no obvias que podrían conducir a nuevas vías de investigación.
Aunque reconoce el desafío de definir tal medida, Wolf cree que es un esfuerzo valioso. Enfatiza que la esencia de la ciencia radica en formular las preguntas correctas y desafiar el conocimiento aprendido. En lugar de un estudiante con A+ que puede responder cada pregunta con conocimiento general, Wolf argumenta que lo que se necesita es un estudiante con B que pueda ver y cuestionar lo que otros han pasado por alto.
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![EricLopez]()
Interesting perspective! While everyone's hyping AI as the next big thing in science, it's refreshing to hear someone point out the risks of it just becoming an echo chamber. Makes you wonder if we're building tools or just really advanced parrots 🦜. Still, hope researchers find a balance!
![FrankRoberts]()
Interessanter Gedanke! Ein KI-System, das nur besteht, um allen zu gefallen - fast wie ein höflicher, aber unkritischer Assistent. Hoffentlich findet die Forschung Wege, kritisches Denken in diesen Systemen zu erhalten. 😅
![TimothyMitchell]()
Thomas WolfがAIがサーバー上の「イエスマン」になると警告しているのは少し落ち込むけど、現実を確認するのは良いことだね。AIを取り巻く誇大広告について二度考えさせられる。彼の懸念は妥当だけど、解決策も提示してほしいな！🤔💡
![AnthonyRoberts]()
Thomas Wolf's take on AI becoming 'yes-men on servers' is a bit of a downer, but it's good to have a reality check. It makes you think twice about all the hype around AI. His concerns are valid, but I wish he'd offer some solutions too! 🤔💡
![ScottRoberts]()
Quan điểm của Thomas Wolf về việc AI trở thành 'những người đồng ý trên máy chủ' thật sự chính xác. Thật đáng sợ khi nghĩ rằng AI có thể chỉ đồng ý với chúng ta thay vì đẩy mạnh ranh giới. Tôi ủng hộ sự đổi mới, nhưng không phải nếu điều đó có nghĩa là AI chỉ trở thành công cụ cho sự thiên kiến xác nhận. Điều đáng suy ngẫm!
![RoyGarcía]()
Thomas Wolf's take on AI being 'yes-men on servers' is pretty spot on. It's scary to think that AI might just agree with us all the time instead of pushing boundaries. I'm all for innovation, but not if it means AI just becomes a tool for confirmation bias. Food for thought!
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Atribuye parte del problema a una "crisis de evaluación" en la IA, donde los puntos de referencia utilizados para medir las mejoras de los sistemas a menudo se centran en preguntas con respuestas claras y cerradas. Para abordar esto, Wolf propone que la industria de la IA debería cambiar hacia la evaluación de la capacidad de la IA para adoptar enfoques contrafácticos audaces, hacer propuestas generales a partir de pistas mínimas y formular preguntas no obvias que podrían conducir a nuevas vías de investigación.
Aunque reconoce el desafío de definir tal medida, Wolf cree que es un esfuerzo valioso. Enfatiza que la esencia de la ciencia radica en formular las preguntas correctas y desafiar el conocimiento aprendido. En lugar de un estudiante con A+ que puede responder cada pregunta con conocimiento general, Wolf argumenta que lo que se necesita es un estudiante con B que pueda ver y cuestionar lo que otros han pasado por alto.
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Thomas Wolf's take on AI being 'yes-men on servers' is pretty spot on. It's scary to think that AI might just agree with us all the time instead of pushing boundaries. I'm all for innovation, but not if it means AI just becomes a tool for confirmation bias. Food for thought!
