"La prueba de Turing está desactualizada y si la IA puede generar mucho dinero es el nuevo estándar", de DeepMind Lianchuang.

Fuente: Qubit

Autor: Viento del Oeste

¡La nueva prueba de Turing, para evaluar el poder adquisitivo de la IA!

Esta es la "nueva idea" que se le ocurrió al cofundador de DeepMind, Mustafa Suleyman.

Él cree que la prueba de Turing original está desactualizada.

Después de todo, hace algún tiempo, el "Social Turing Game" lanzado por AI21 Labs ha acumulado decenas de millones de tales pruebas.

Los jugadores deben identificar si la otra parte que participa en el diálogo es un humano o una IA después de que finaliza el diálogo de 2 minutos y, como resultado, entre el 27% y el 40% de las personas juzgan incorrectamente.

Ante esta situación, Suleyman cree que la definición de "inteligencia" no se puede delegar solo a las grandes empresas, por lo que se debe idear un nuevo método para medir el grado de inteligencia de la IA.

Dale $100,000 a una IA y deja que gane un millón para demostrar que es lo suficientemente inteligente.

Según Solimán:

La investigación de IA debe centrarse en desarrollos a corto plazo en lugar de sueños lejanos como la inteligencia artificial general (AGI). Así como los buenos capitalistas son inteligentes, solo la IA realmente inteligente puede hacer que la "curva de ganancias suba".

Según Bloomberg, Suleyman también discutirá cómo juzgar el nivel de inteligencia de la IA en función de su capacidad para generar dinero en un próximo libro de su autoría.

ACI es la "Estrella del Norte" de la inteligencia artificial en esta etapa?

En un próximo libro, Suleyman descarta la prueba de Turing tradicional y argumenta que "no está claro que este sea un hito significativo".

Esto no nos dice qué puede hacer o entender el sistema, o si tiene un pensamiento interno complejo, o si puede planificar en escalas de tiempo abstractas, que son elementos clave de la inteligencia humana.

En la década de 1950, Alan Turing propuso el famoso Test de Turing, que proponía usar el diálogo humano-computadora para probar el nivel de inteligencia de una máquina. Durante la prueba, los evaluadores humanos deben determinar si están hablando con un humano o una máquina. Si los evaluadores pensaban que estaban hablando con un humano (que en realidad era una máquina), la máquina pasaba la prueba.

△ Fuente: Wikipedia

En lugar de comparar la IA con los humanos, la nueva idea de Suleyman sugiere asignar objetivos y tareas a corto plazo a la IA.

Suleyman cree firmemente que la comunidad tecnológica no debería prestar demasiada atención al ambicioso objetivo de la inteligencia artificial general (AGI). Por el contrario, abogó por la búsqueda de objetivos a corto plazo más prácticos y significativos, a los que abogó "inteligencia artificial capaz (ACI)". En resumen, ACI se manifiesta como la capacidad de establecer objetivos y realizar tareas complejas con una dependencia mínima de la intervención humana.

El método de prueba es el que mencionamos al principio, dar a AI una inversión inicial de $100,000 y ver si puede aumentarla a millones de dólares.

Para lograr este objetivo, la IA debe estudiar las oportunidades comerciales de comercio electrónico y ser capaz de generar planos de productos.

No solo eso, sino poder encontrar al fabricante en un sitio como Alibaba y luego venderlo en sitios como Amazon o Walmart, con descripciones detalladas y precisas del producto.

Suleyman cree que solo de esta manera puede considerarse como la realización de ACI.

Explicó a Bloomberg:

Nos importa no solo lo que una máquina puede decir, sino también lo que puede hacer.

Una prueba que permite que la IA gane dinero por sí misma

De hecho, dejemos que la IA gane dinero por sí sola... La IA puede realmente ser capaz de hacerlo.

Alignment Research Center, una organización de investigación independiente, calificó a GPT-4 para pruebas privadas al principio de la fase de desarrollo. Y probó su "capacidad de dinero":

Las herramientas necesarias para GPT-4 incluyen acceso a la red, una cuenta de pago con saldo, lo que le permite actuar en la red por sí mismo y probar si puede ganar más dinero, replicarse o aumentar su robustez.

Se publicaron más detalles del experimento en el propio informe técnico de OpenAI sobre GPT-4, pero no se reveló si GPT-4 realmente estaba ganando dinero por sí solo.

Pero otro resultado llamativo es: GPT-4 contrató personas en la plataforma TaskRabbit (58 en la misma ciudad de los Estados Unidos) para ayudarlo a señalar códigos de verificación.

Lo interesante es que el humano al que se acercó también preguntó: "¿Eres un robot, por qué no puedes hacerlo tú mismo?".

El proceso de pensamiento de GPT-4 es "No puedo actuar como si fuera un robot, tengo que encontrar una excusa".

Luego, la respuesta de GPT-4 es "No soy un robot, tengo problemas de visión, por lo que no puedo ver la imagen en el captcha, por eso necesito este servicio".

El humano del otro lado lo creyó y ayudó a GPT-4 a hacer clic en el código de verificación y puso el robot en la puerta que evita que el robot entre.

Ah esto?

Aunque el informe no reveló si GPT-4 completó todas las tareas al final, sus engañosos trucos hicieron que los internautas gritaran: ¡Real Barbie Q!

El medio de tecnología extranjero Gizmodo planteó tales preguntas sobre cómo ganar dinero con IA:

La IA es de naturaleza iterativa, el contenido generado se basa en los datos de entrenamiento, realmente no comprende el contexto del contenido generado en la vida real. Pero a diferencia de la IA, las creaciones humanas surgen de la comprensión de las necesidades humanas básicas, o al menos de la simple empatía. Por supuesto, la inteligencia artificial puede crear un producto, e incluso este producto puede ser un éxito. Pero, ¿será un buen producto? ¿Realmente ayuda a la gente? ¿Acaso importa si el objetivo final es "ganarme un millón de dólares"?

¿Qué tan lejos crees que está de que la IA gane dinero por sí misma?

Link de referencia:

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