La Universidad de Stanford ha publicado la séptima edición de su informe del Índice de IA.
Este aborda tendencias como los avances técnicos en IA y la percepción pública de esta tecnología.
En un esfuerzo por aliviar las preocupaciones sobre la gobernanza de la IA, el Foro Económico Mundial ha encabezado la Alianza para la Gobernanza de la IA.
La influencia de la inteligencia artificial (IA) en la sociedad nunca había sido tan marcada. Desde que ChatGPT se convirtió en una presencia habitual en los ordenadores de escritorio a finales de 2022, el rápido desarrollo y despliegue de la IA generativa y las herramientas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) han empezado a transformar sectores y muestran el potencial de afectar a muchos aspectos de la vida moderna.
La IA incluso ha superado el rendimiento humano en varias tareas de referencia y está ayudando a los trabajadores a ser más productivos y a producir un trabajo de mayor calidad. Así lo indica el informe del Índice de IA de la Universidad de Stanford.
El informe, que llega a su séptima edición, aborda tendencias como los avances técnicos en IA, la percepción pública de esta tecnología y las dinámicas geopolíticas que rodean su desarrollo.
Estas son 10 conclusiones clave.
1. La IA supera a los humanos en diversas tareas
En 2023, la IA ya superaba el rendimiento humano en algunas pruebas de referencia, como la clasificación de imágenes, el razonamiento visual y la comprensión del inglés. Sin embargo, todavía hay categorías de tareas en las que la IA no logra superar la capacidad humana, sobre todo las tareas cognitivas complejas. Entre ellas figuran el razonamiento visual de sentido común, la planificación y las matemáticas de nivel competitivo.
2. La industria toma la delantera
Hasta 2014, el ámbito académico lideraba la publicación de modelos de aprendizaje automático. Ya no es así. En 2023, la industria produjo 51 modelos de aprendizaje automático, frente a solo 15 del ámbito académico. Cabe destacar que en 2023 se crearon 21 modelos notables gracias a colaboraciones entre la industria y el mundo académico, una cifra sin precedentes.
¿A qué se debe el extraordinario avance de la industria? Crear modelos de IA de vanguardia exige ahora grandes cantidades de datos, potencia informática y recursos financieros, que por lo general no están al alcance del mundo académico.
3. Los modelos de frontera alcanzan costes sin precedentes
Como ya se ha mencionado, ejecutar o entrenar LLM no es barato. Según las estimaciones del Índice de IA, los costes de entrenamiento de los principales modelos de IA han aumentado considerablemente. Por ejemplo, se estima que entrenar GPT-4 de OpenAI costó 78 millones de dólares, mientras que Gemini Ultra de Google costó 191 millones de dólares.
En comparación, en 2017, el modelo Transformer original, reconocido por introducir la arquitectura que sustenta prácticamente todos los LLM modernos, costó unos 900 dólares entrenarlo.
4. Estados Unidos es la principal fuente de los mejores modelos de IA
Para comprender el cambiante panorama geopolítico del desarrollo de la IA, el equipo de investigación del Índice de IA analizó el país de origen de modelos notables. Los resultados mostraron que, en 2023, Estados Unidos encabezaba la lista con 61 modelos notables, por delante de los 21 de la Unión Europea y los 15 de China. Desde 2003, Estados Unidos ha producido más modelos que otras grandes regiones geográficas.
5. Falta una presentación estandarizada de los resultados de referencia para la IA responsable
La eficacia de las pruebas de referencia para las herramientas de IA depende en gran medida de que su enfoque y aplicación estén estandarizados. Sin embargo, la investigación del Índice de IA revela una falta considerable de estandarización en la presentación de informes sobre IA responsable. Por ejemplo, los principales desarrolladores, entre ellos OpenAI, Google y Anthropic, suelen evaluar sus modelos con diferentes pruebas de referencia de IA responsable. El uso de distintas pruebas de referencia dificulta las comparaciones, ya que cada una tiene características propias. Se considera fundamental estandarizar estas pruebas para aumentar la transparencia sobre las capacidades de la IA.
6. La inversión en IA generativa alcanza niveles muy altos
Aunque la inversión privada total en IA disminuyó en 2023, la financiación de la IA generativa aumentó con fuerza. El sector atrajo 25.200 millones de dólares el año pasado, casi nueve veces la inversión de 2022 y unas 30 veces la cantidad de 2019. En 2023, la IA generativa representó más de una cuarta parte de toda la inversión privada relacionada con la IA.
¿Cómo está creando el Foro Económico Mundial salvaguardias para la inteligencia artificial?
El Centro para la Excelencia en IAconecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Promueve un diálogo fundamentado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
Mediante espacios de confianza e iniciativas colaborativas, el Centro permite a sus socios construir una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
7. La IA aumenta la productividad de los trabajadores y mejora la calidad del trabajo
Aunque usar la IA sin una supervisión adecuada puede reducir el rendimiento, varios estudios sobre su impacto en el trabajo indican que permite a los trabajadores completar tareas más rápido y mejorar la calidad de sus resultados. Los estudios también mostraron el potencial de la IA para reducir la brecha de competencias entre trabajadores con niveles de cualificación bajos y altos.
8. La IA desempeña un papel cada vez mayor en el progreso científico
Según el Índice de IA, si en 2022 la IA empezó a impulsar los descubrimientos científicos, en 2023 se dieron nuevos pasos con el lanzamiento de aplicaciones de IA relacionadas con la ciencia. Entre los ejemplos figuran Synbot, un químico robótico impulsado por IA que sintetiza moléculas orgánicas, y GNoME, que descubre cristales estables para ámbitos como la robótica y la fabricación de semiconductores.
9. Aumentan las regulaciones sobre IA en Estados Unidos
En 2023 se aprobaron 25 regulaciones relacionadas con la IA en Estados Unidos, lo que elevó el total un 56,3 %. Compárese con 2016, cuando se introdujo solo una.
El número de regulaciones relacionadas con la IA aprobadas por la UE pasó de 22 en 2022 a 32 en 2023. Pese a este aumento, el máximo de regulaciones aprobadas por la UE se alcanzó en 2021, cuando se aprobaron 46.
10. La gente conoce mejor el impacto de la IA y siente más inquietud
El informe incluye datos de una encuesta de Ipsos que muestran que, durante el último año, la proporción de personas que creen que la IA afectará drásticamente sus vidas en los próximos tres a cinco años aumentó del 60 % al 66 %.
La inquietud ante los productos y servicios de IA aumentó 13 puntos porcentuales desde 2022: el 55 % afirmó sentirse nervioso. El informe también cita datos de Pew que indican que el 52 % de los estadounidenses siente más preocupación que entusiasmo por la IA, frente al 38 % en 2022.
En un esfuerzo por aliviar las preocupaciones sobre la gobernanza mundial de la IA, el Foro Económico Mundial ha creado un grupo llamado Alianza para la Gobernanza de la IA. Integrada por líderes de la industria, gobiernos, instituciones académicas y organizaciones de la sociedad civil, la alianza busca promover la creación de sistemas de IA transparentes e inclusivos en todo el mundo.
