Noticia de Huoxing Finance: Andrej Karpathy, investigador de inteligencia artificial, cofundador de OpenAI y exdirector de inteligencia artificial de Tesla, publicó en X que la brecha en la comprensión pública de las capacidades de los modelos de lenguaje grande se está ampliando, pasando de dos grupos hablando en distintos idiomas a un embudo más pronunciado. Reiteró un post relacionado de abril y proporcionó estimaciones por niveles según el grado de exposición. Karpathy afirmó que aproximadamente 6 mil millones de personas (alrededor del 75% de la población mundial) tienen casi ningún contacto con modelos de lenguaje grande; entre 1 y 2 mil millones de personas (aproximadamente el 20%) usan ocasionalmente productos gratuitos similares a ChatGPT, viéndolos principalmente como una mejor herramienta de búsqueda o asistencia de escritura; muchos no técnicos y profesionales fuera de las áreas matemáticas o de programación consideran sus aplicaciones limitadas. Alrededor de 20 millones de personas (0,2%) utilizan profesionalmente modelos avanzados en matemáticas y programación, observando que proyectos complejos que antes requerían semanas o meses pueden ahora ser completados por agentes inteligentes bajo instrucciones, incluyendo la construcción, replicación y traducción de aplicaciones, así como la descompilación desde binarios. Él mencionó que hace menos de un año todavía escribía código manualmente, letra por letra. Karpathy también señaló que aproximadamente 5.000 personas (alrededor del 0,00006%) tienen acceso interno a sistemas de vanguardia. Las versiones externas que se ven son previsualizaciones de miles de agentes colaborando durante semanas en proyectos de software grandes, ciberataques y defensas, descubrimientos científicos y fronteras matemáticas, donde la revisión humana ya comienza a quedar atrás; por ejemplo, los eventos relacionados con OpenAI y Hugging Face aún se están analizando meses después, y los matemáticos podrían dedicar años a estudiar 722 artículos matemáticos avanzados. Él considera que este embudo es impulsado por la escala y el alcance temporal de los problemas, el hecho de que las capacidades son más evidentes en dominios digitalizables y verificables, y las diferencias entre acceso gratuito, pagado e interno.
Karpathy: La brecha de percepción de la capacidad de los LLM se amplía
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Resumen
Andrej Karpathy, exdirector de IA de Tesla y cofundador de OpenAI, compartió en X que la comprensión del público sobre las capacidades de los LLM está formando un embudo más pronunciado. Alrededor de 6 mil millones de personas tienen poca o ninguna exposición, mientras que 1 a 2 mil millones usan herramientas gratuitas como ChatGPT ocasionalmente. Aproximadamente 20 millones aplican modelos avanzados en matemáticas y programación, y menos de 5,000 trabajan con los sistemas más punteros. Las noticias on-chain muestran un creciente interés en la política cripto global a medida que la IA y la cadena de bloques convergen.
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