{"id":85988,"date":"2025-08-14T17:26:59","date_gmt":"2025-08-14T17:26:59","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=85988"},"modified":"2025-08-14T17:26:59","modified_gmt":"2025-08-14T17:26:59","slug":"los-escepticos-de-la-ia-avisaron-de-que-nos-estabamos-emocionando-mucho-y-no-les-creimos-la-ia-es-tontisima","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=85988","title":{"rendered":"Los esc\u00e9pticos de la IA avisaron de que nos est\u00e1bamos emocionando mucho y no les cre\u00edmos: la IA es tont\u00edsima"},"content":{"rendered":"
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GPT-5<\/a> es algo mejor<\/a> que GPT-4. El problema de esa frase est\u00e1 en la palabra \u00abalgo\u00bb. El nuevo modelo \u00abunificado\u00bb de OpenAI no parece representar el salto cualitativo que muchos esperaban, y eso ha vuelto a hacer sonar las alarmas<\/a>. Uno podr\u00eda preguntar \u00bfy si la IA ya no se vuelve mucho mejor de lo que es ahora?, pero quiz\u00e1s eso est\u00e9 pasando ya y la pregunta sea otra: \u00bfqu\u00e9 hacemos entonces?<\/p>\n

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El escalado funciona, pero menos<\/strong>. En 2020 un equipo de investigadores de OpenAI publicaron un estudio<\/a> titulado \u00abLeyes del escalado para Modelos Neuronales de Lenguaje\u00bb. En \u00e9l planteaban una especie de Ley de Moore<\/a> de la IA: cuantos m\u00e1s datos y c\u00f3mputo dedicases a entrenar modelos, mejor ser\u00edan. Aquella observaci\u00f3n se demostr\u00f3 claramente cuando lanzaron GPT-3, que era 10 veces m\u00e1s grande que GPT-2 pero era mucho, much\u00edsimo mejor que aquel modelo.<\/p>\n

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Desaceleraci\u00f3n<\/strong>. Gary Marcus, profesor de psicolog\u00eda y ciencias neuronales en la Universidad de Nueva York, explic\u00f3 en 2022<\/a> que aquel estudio no ten\u00eda mucho sentido: \u00ablas llamadas leyes del escalado no son leyes universales como la de la gravedad, sino simplemente meras observaciones que podr\u00edan no mantenerse para siempre\u00bb. Hasta Satya Nadella se mostr\u00f3 de acuerdo<\/a> con dicha afirmaci\u00f3n hace unos meses en el evento Ignite 2024. Y como estamos viendo, sus dudas se han hecho realidad. El escalado funciona y los modelos son algo mejores que sus predecesores, pero la desaceleraci\u00f3n parece estar ah\u00ed<\/a>.<\/p>\n

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Pero GPT-5 no est\u00e1 tan mal<\/strong>. Lo cierto es que GPT-5 ha mejorado en m\u00e9tricas relevantes. Los responsables de Epoch AI evaluaron<\/a> su comportamiento en FrontierMath<\/a>, por ejemplo. Los resultados eran un poco mejores que su predecesor o4-mini, pero no hab\u00eda grandes saltos de rendimento. Aun as\u00ed destacaban c\u00f3mo GPT-5 s\u00ed ha sido el primer modelo en lograr resolver un problema concreto como si \u00abhubiera comprendido totalmente el problema\u00bb.<\/p>\n

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En el \u00e1mbito de las matem\u00e1ticas, GPT-5 se comporta algo mejor que sus predecesores, pero la diferencia no es radical. Los problemas m\u00e1s dif\u00edciles (Tier 4) siguen siendo casi imposibles para los modelos de IA. Fuente: Epoch AI.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

Y piensa mejor<\/strong>. Otro an\u00e1lisis independiente del analista Zvi Mowshowitz se\u00f1alaba<\/a> que aunque el modelo base de GPT-5 era correcto sin m\u00e1s<\/a>, sus variantes avanzadas (GPT-5 Pro y GPT-5 Thinking) eran una mejora sustancial respecto a o3-Pro y o3 respectivamente, sobre todo al mitigar las alucinaciones. Seg\u00fan sus datos, \u00abGPT-5 Auto\u00bb (la versi\u00f3n base) parece un producto pobre a no ser que uses el plan gratuito de ChatGPT\u00bb.<\/p>\n

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Igual lo que necesitamos es una IA simb\u00f3lica<\/strong>. La IA simb\u00f3lica (\u00abcl\u00e1sica\u00bb) representa el conocimiento usando s\u00edmbolos y reglas, y se basa en la l\u00f3gica y el razonamiento formal para resolver problemas y tomar decisiones. Este tipo de IA domin\u00f3 el panorama<\/a> de la IA hasta los 90, pero la falta de avances notables hizo que aquella disciplina se estancase y vivimos un invierno de la IA. \u00abSalimos\u00bb de \u00e9l con la IA conexionista, las redes neuronales que representan el conocimiento mediante conexiones y pesos de los nodos de una red de neuronas artificiales. Esta disciplina fue la que dio lugar al auge de la IA generativa y el \u00e9xito arrollador de ChatGPT y sus rivales. Su sorprendente buen comportamiento desat\u00f3 la actual fiebre de la IA, pero los avances de rendimiento est\u00e1n desacelerando<\/a>.<\/p>\n

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Los esc\u00e9pticos de la IA redoblan su discurso<\/strong>. Analistas como Ed Zitron \u2014m\u00e1s extremo\u2014 o Gary Marcus \u2014defensor de la IA simb\u00f3lica\u2014 siempre han avisado<\/a> de las exageradas expectativas generadas por la IA generativa. Incluso quienes fueron instrumentales en la creaci\u00f3n de ChatGPT, como el ingeniero Ilya Sutskever, advert\u00edan<\/a> de las limitaciones del escalado. Los modelos de razonamiento han suavizado las cr\u00edticas y son una gran alternativa para ese aparente estancamiento de los modelos est\u00e1ndar, pero aun con ellos la sensaci\u00f3n es que la IA no va a ir mucho m\u00e1s all\u00e1.<\/p>\n

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As\u00ed nunca llegaremos a una AGI<\/strong>. \u00a0Thomas Wolf, cofundador y Chief Science Officer de Hugging Face, reflexionaba sobre el problema<\/a> hace unos meses y llegaba a la conclusi\u00f3n de que las IAs se han convertido en \u00abun pa\u00eds de hombres que dicen s\u00ed a todo en servidores\u00bb. Para \u00e9l las cosas empezaban a ser inquietantes:<\/p>\n

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\u00abPara crear a un Einstein en un centro de datos no necesitamos un sistema que tenga todas las respuestas, sino m\u00e1s bien uno que sea capaz de preguntarse cosas que nadie hab\u00eda pensado o nadie se hab\u00eda atrevido a preguntar\u00bb.<\/p><\/blockquote>\n

Como apuntaba este experto, la IA actual no genera (normalmente) nuevo conocimiento, y \u00absimplemente llena los huecos de lo que los humanos ya sab\u00edan\u00bb. La IA actual es como un estudiante fant\u00e1stico y muy aplicado, pero ese estudiante no desaf\u00eda lo que se le ha ense\u00f1ado. No lo cuestiona y no propone ideas que van contra los datos con los que ha sido entrenado. Yann LeCun, uno de los pioneros de la IA, ya lleg\u00f3 a una conclusi\u00f3n sobre la IA generativa actual: es tont\u00edsima<\/a>.<\/p>\n

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Bajando expectativas<\/strong>. El panorama es preocupante para quienes est\u00e1n invirtiendo miles de millones de d\u00f3lares en centros de datos o en entrenar nuevos modelos fundacionales, sobre todo porque ese impacto puede no ser tan gigantesco como hab\u00edan pronosticado y prometido. Ed Zitron indicaba<\/a> en The New Yorker que \u00abeste es un mercado de 50.000 millones de d\u00f3lares, no uno de un bill\u00f3n de d\u00f3lares\u00bb. Marcus se mostraba de acuerdo. \u00abDe 50.000 millones, s\u00ed. Quiz\u00e1s de 100.000\u00bb.<\/p>\n

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Qu\u00e9 pasa si la IA se ha estancado<\/strong>. Si efectivamente es as\u00ed, lo que podemos esperar es que la IA se convierta en una herramienta \u00fatil para ahorrar tiempo y mejorar el resultado de ciertas tareas \u2014ya lo est\u00e1 haciendo\u2014, pero no para provocar ese impacto s\u00edsmico<\/a> en la sociedad y el empleo<\/a> que personalidades como Altman, Musk, Amodei o Zuckerberg defienden con sus inversiones. Si eso pasa tendremos sin duda una potente herramienta para hacer las cosas mejor y m\u00e1s r\u00e1pido. Que fue justo lo que nos permitieron otras disrupciones fant\u00e1sticas como el PC o internet.<\/p>\n

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Pero muchos probablemente esper\u00e1bamos m\u00e1s. Mucho m\u00e1s. Y ah\u00ed est\u00e1 el problema. En las expectativas.<\/p>\n

Imagen | Levart Photographer<\/a><\/p>\n

En Xataka | Hay demasiados modelos de IA. Eso plantea una verdadera sentencia de muerte para Anthropic y Claude<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

GPT-5 es algo mejor que GPT-4. El problema de esa frase est\u00e1 en la palabra \u00abalgo\u00bb. El nuevo modelo \u00abunificado\u00bb de OpenAI no parece representar el salto cualitativo que muchos esperaban, y eso ha vuelto a hacer sonar las alarmas. Uno podr\u00eda preguntar \u00bfy si la IA ya no se vuelve mucho mejor de lo […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":85989,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-85988","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/85988","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=85988"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/85988\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/85989"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=85988"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=85988"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=85988"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}