El 'truco' inesperado de Sergey Brin, cofundador de Google, para exprimir la IA: "Es una cosa rara"

En un mundo donde la inteligencia artificial se ha adentrado en casi todo —desde el móvil hasta el coche, pasando por el trabajo y el ocio—, entender cómo sacarle el máximo jugo es muy importante. 

Y si alguien sabe de esto, es Sergey Brin, uno de los padres de Google y una de las mentes más brillantes en tecnología. En una charla reciente, Brin comentó que la IA responde mejor cuando se le habla con un tono firme, incluso amenazante, y no con la clásica cortesía que muchos creíamos necesaria.

“Es una cosa rara, no se habla mucho de esto en la comunidad de IA, pero nuestros modelos, y otros modelos en general, tienden a funcionar mejor si los amenazas”, dijo Brin, dejando claro que no es cuestión de ser amable con la máquina, sino de hacerle entender que la tarea es importante y urgente.

Al contrario de lo que se ha pensado siempre, parece que los modelos de lenguaje y los sistemas de IA 'se activan' más cuando perciben un tono de exigencia o presión, como si eso les indicara que deben esforzarse más.

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¿Por qué la IA responde mejor a la 'amenaza'? 

Para entender por qué la IA 'funciona mejor si la amenazas', hay que saber cómo se entrenan estos modelos. Los sistemas de inteligencia artificial se alimentan de millones de textos, conversaciones, instrucciones y órdenes de todo tipo. En toda esa locura de datos, hay patrones que indican prioridad o urgencia, y parece que el lenguaje más firme o imperativo activa esos patrones.

Brin comenta que no es solo un capricho suyo, sino algo que se observa en muchos modelos, no solo en los de Google. Cuando la IA recibe una instrucción con un tono fuerte, interpreta que la tarea es crítica y hace más para dar una respuesta más precisa o completa.

Esto no significa que la IA 'entienda' la amenaza como un humano, sino que, a nivel estadístico, las frases con tono imperativo suelen ir acompañadas de respuestas más detalladas o mejores. Por ejemplo, si le dices 'Haz esto ahora' en lugar de '¿Podrías hacer esto, por favor?', la IA tiende a generar una respuesta más elaborada.

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El lado humano: ¿por qué tanta gente trata a la IA con 'por favor' o 'perdón'?

Frente a la 'técnica Brin', la realidad del día a día es muy distinta. Tal y como ya se pudo conocer hace unos meses, el 70% de las personas que interactúan con ChatGPT y otros chatbots lo hacen usando la educación: saludan, piden las cosas por favor y hasta dan las gracias. ¿Por qué? La respuesta es más curiosa de lo que parece.

Muchos usuarios, influenciados por películas como Terminator o Matrix, sienten una mezcla de respeto y precaución ante la IA. Por si acaso, prefieren ser amables, no vaya a ser que algún día las máquinas 'recuerden' quién las trató bien y quién no. 

Suena a broma, pero no lo es: ya se ha demostrado que esta cortesía es una especie de seguro ante un futuro que nadie sabe cómo vendrá, por si la IA llega a rebelarse o a tener memoria propia.

Pero no todo es miedo. La personalización cada vez más exacta de los asistentes también influye. Cuanto más realista y 'humano' parece un chatbot, más fácil es caer en la costumbre de tratarlo como a una persona. Al final, la línea entre máquina y humano se difumina, y esa educación del 'gracias' sale sola.

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"Para llegar puede que se requieran uno o dos avances más"

Siguiendo con el hilo de Sergei Brin, lo cierto es que estos días está dando mucho de qué hablar y precisamente lanzó una afirmación al aire muy curiosa. Aunque dejó su cargo ejecutivo en 2019, pero sigue metido de lleno en los proyectos de IA de la compañía y ha sido directo: "La AGI llegará antes de 2030". 

Según él, no solo se verá una, sino varias AGI compitiendo en el mundo. Hassabis, algo más precavido con todo esto, apuesta por "justo después de 2030", pero ambos coinciden en que la humanidad está a uno o dos avances de cruzar esa temida frontera.

La AGI, para los que no controlan el término, es esa inteligencia artificial capaz de aprender y entender cualquier tarea intelectual humana. No se habla aquí de un chatbot listo, sino de una mente digital que podría razonar, planificar y hasta comprender emociones si así se decide en su diseño.

Sergei Brin y Hassabis dejaron claro que la AGI no será solo cuestión de meter más potencia a los ordenadores: harán falta nuevos algoritmos, ideas frescas y, sobre todo, combinar lo mejor del hardware y el software.

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