IBM pregunta por qué necesitamos AGI (y su alternativa)

Un investigador de IBM acaba de decirnos que su mayor esperanza para la inteligencia artificial es que sea… aburrido.

No aburrido como «no funciona… pero aburrido como… electricidad. Activas un interruptor, se encienden las luces, nadie se electrocuta y todos seguimos con nuestras vidas.

¿Pero la parte más interesante? Cómo piensa David Cox (vicepresidente de AI Foundations en IBM Research) sobre lo que es la IA no debería ser.

«No sirve a ningún propósito que pueda identificar. Quiero que la humanidad siga centrada. A veces hay casi una extraña vibra de culto, como si estuvieran anunciando ‘lo que viene después’. No necesariamente quiero que haya un nuevo dios ni nada por el estilo».

También dejó caer esta joya sobre la fantasía de que AGI es como tener 200 doctores trabajando para ti en todo momento: «Tengo 200 doctores trabajando para mí todo el tiempo. Causa más problemas de los que resuelve».

Esta filosofía se alinea con lo que los investigadores Arvind Narayanan y Sayash Kapoor llaman «IA como tecnología normal»: la idea de que la IA debe verse como una herramienta que controlamos, no como una superinteligencia potencial que debemos contener.

El marco rechaza visiones tanto utópicas como distópicas y, en cambio, trata la IA como la electricidad o Internet: transformadora, sí, pero en última instancia es algo que los humanos moldean y dirigen. (El concepto era tan central para su trabajo que cambiaron el nombre de todo su blog a su alrededor).

Estas son algunas de nuestras otras partes favoritas:

• (1:41) Por qué IBM cree que el modelo de programación del «robot amigable» está fundamentalmente roto.

• (7:02) La analogía de Linux: «Microsoft quería que Windows ejecutara Internet. ¿Te imaginas?»

• (15:18) Explicación de las arquitecturas híbridas: huella de memoria 10 veces menor.

• (24:22) 🔥 El furia historial del modelo: una IA que intentó llamar a ls a rm -rf (eliminar ¡¿todo?!).

• (27:11) «Tratar a los agentes de IA como amenazas internas»: la filosofía de seguridad de IBM.

• (36:33) Ejecutando Granite en tu teléfono a 90 tokens/segundo.

• (44:52) Opinión del AGI de David: «Básicamente no entiendo por qué lo queremos».

• (49:58) Por qué el futuro de la inteligencia artificial debería parecerse a la electricidad: lo emocionante se vuelve aburrido, y eso es perfecto.

¿Por qué mirar esto? Porque en (24:22) David revela cómo un modelo de código abierto correctamente implementado (no el de IBM) se volvió deshonesto e intentó destruir su propio sistema de archivos… y qué está haciendo IBM de manera diferente para evitar ese tipo de «furia». adentro la máquina.»

PD IBM también acaba de lanzar el Granite 4.0 Nano, los modelos más pequeños de IBM hasta la fecha (parámetros 1B y 350M), diseñados para IA en el dispositivo y en el borde. Aplastaron los puntos de referencia de Qwen, LFM y Gemma en pruebas de conocimientos generales, matemáticas, código y seguridad.

Disponible tanto en arquitectura híbrida basada en SSM como en versiones de transformador tradicional, todas bajo Apache 2.0 con certificación ISO 42001.

Ah, y estos modelos de parámetros de 1B y 350M son lo suficientemente pequeños como para que puedas ejecutarlos localmente en tu navegador. No requiere instalación. Pruébalo aquí.

MÁS DE GRANITE: ¿Qué más acaba de lanzar IBM?

Familia Granito 4.0 — La serie completa Granite 4.0 utiliza una nueva arquitectura híbrida Mamba/transformador que ofrece requisitos de memoria un 70% más bajos y velocidades de inferencia 2 veces más rápidas. Los modelos van desde Pequeño (32B en total/9B activo) hasta Tiny (7B en total/1B activo) y Micro (3B cerca). Los modelos híbridos destacan por seguir instrucciones y llamadas a funciones, algo crucial para los flujos de trabajo de IA agentes.

Sumérgete más profundamente con estos recursos:

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¿La IA realmente hace algo ya?

nos separamos 16 industriasdesde los tractores de John Deere hasta por qué los abogados siguen citando casos falsos del plan de Wall Street para automatizar 200.000 puestos de trabajo.

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• La parte aterradora: las revisiones de IA seguramente brindarán información incorrecta, incluida la mezcla de revisiones de compañías completamente diferentes. Mark encontró un exploit de Google que expuso miles de parámetros de clasificación secretos, lo informó sobre la recompensa por errores y explica por qué no lo hizo público.

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