saten Adela hizo una declaración en el post de tes pattle que generó cierta controversia afirmó que la definición actual de agi Inteligencia artificial general es bastante inútil y que en su opinión el significado real es diferente en este vídeo exploraremos en detalle su visión sobre la agi y cómo ha reaccionado la industria a sus comentarios veamos lo que dice satan Adela sobre la definición de agi en este primer clip donde básicamente explica que la definición de Inteligencia artificial general es algo que en la práctica estaría en constante here um One thing I'm not sure about
hearing your answers on different questions is whether you think egi is a Thing in the sense of like Will there be a Thing Which automates all at least like starting with all cognitive labor like anything anybody can do On A computer see this is Where I my Problem with the definitions of how people talk about it is cognitive labor is not a static Thing right like um There is cognitive labor today um If I have an inbox is managing All my agents is that New cognitive labor and and so today's cognitive labor May be automated
What about What is the new cognitive labor that gets created both of Those things have to be thought of right which is the shifting so That's why I think this distinction at least In My Head I make is Don't conflate knowledge worker with knowledge work Uh the knowledge work of today could probably be automated Who said my life's goal is to Tri my email right Let an Ai agent Tri my email but after having Tri my email Give Me A higher Level cognitive labor task of these are the básicamente lo que estáen de la está
diciendo aquí es que el concepto de agi como un punto de referencia fijo no tiene mucho sentido uno de los aspectos clave que menciona es que el trabajo cognitivo no es algo estático sino Dinámico y en constante evolución esto significa que las tareas cognitivas de hoy podrían ser muy diferentes a las del futuro y esa naturaleza cambiante de la agi implica que debemos analizar constantemente Qué tipo de tareas necesitan ser automatizadas En otras palabras si definimos la agi como una tecnología que automatiza todas las tareas entonces esa definición también debe ir cambiando con el tiempo
es importante hacer esta distinción porque agi es un concepto y varía Según a qui le preguntes de hecho Sam mantiene su propia definición que en cierto sentido es similar a la de nadela ya que enfatiza que debe aportar valor en el mundo real When we're going to get there Whatever or yeah I Sorry that was really an articulate I would say I think we'll get to something in the next couple of years that many people Will Look at and say I really didn't think a computer was Going To Do that and And then I think
we'll get to something that can do the scientific progress question you know 10 years of Science in a year or Whatever Uh That's further out but that will be the moment Where I think the world really kind of much more quickly and gets huge benefit it does look like we're On A Pretty steep trajectory there was you know people love to be the doom stairs so there was all this Stuff Last year about scaling over This is you know Not Going To work and We Found a New paradigm and we Now have these reasoning models
and They are really Smart and That's Going To for a While And then I expect after that we'll find another paradigm Again so One One thing I've learned in general is whenever you see these steep exponential Curves and fock Por cierto voy a tener la New más grande sobre ella en español y para que veas que voy en serio Voy a estar regalando esta Master Class sobre me Journey y este curso sobre dips o no sé todos estos documentos y descuentos a todos los usuarios gratis de la newsletter lo único que tienes que hacer es
registrarte con tu correo electrónico mediante el enlace en la descripción y tranquilo no mandamos publicidad solo te mandaremos dos reportes semanales con nuevas noticias estudios nuevos empleos herramientas y mucho más alerta.com solo para los que no se quieren quedar atrás se llen DEA se quedó ahí también habló sobre un enfoque diferente para definir la agi alejándose de las métricas tradicionales y proponiendo una visión más basada en impacto económico según nadela sabremos que realmente hemos alcanzado la Ai cuando logremos un crecimiento económico del 10% anual de manera sostenida su punto de vista es que muchas empresas
de ia se centran demasiado en optimizar benchmarks lo que tiene sentido porque suos resultados sirven para demostrar la calidad de los modelos sin embargo lo que muchas compañías no están priorizando es el impacto real en clientes empresas y la economía en general en este sentido medir lai por su capacidad de generar crecimiento económico es un criterio mucho más concreto que simplemente definirla como una guía que automatiza muchas tareas self claiming some agi milestone That's just nonsensical benchmark hacking to me The real benchmark is 10 trillion or something the world grew at 10% That's like extra
10 trillion Uh in value produced Every single year If that is the Case um you as a hyper scaler it seems like 80 billion is a lot of money um shouldn't you be doing like 800 billion if you if you really think in a couple of years we could be really growing the world economy at this rate and the key bottleneck would be Do you have the compute necessary to deploy these ais to do all this work I mean that that is correct and so therefore but by the way balance Is Like I think a
little bit of It is right now is like Hey Let me like the Classic supply Side is all Let me build it and they'll come right I mean That's an argument and you know after we've done that we've taken Enough risk Uh to go Do it but at some Point the supply and demand have to mat um and so That's what I Think and That's why I'm tracking both sides of it right so That's why I Think You know you can go off rails completely When you're like all hyping yourself with All the supply Side
versus really Under standing How to Translate that into real value to customers um and so unless That's why I Look At My inference revenue That's One of the reasons Why even the disclosure on the inference revenue It's interesting that not many people are Talking About their ra revenue um but to me That I think is important Uh as a governor for How you think about it right and You're Not Going To say Oh they have to symmetrically meet at Any given Point in Time but you need to have existence proof that you are able to
parlay yesterday's let's call it capital lo que nadela estaba señalando aquí es que aunque Es lógico que las empresas inviertan miles de millones en infraestructura de ia Hay que ser cautelosos con el riesgo de sobreinventario también debemos asegurarnos de que la ia que estamos desarrollando realmente dará valor a los clientes del futuro si las empresas se enfocan únicamente en expandir su capacidad sin una demanda Clara podrían encontrarse en una situación donde han gastado demasiado en tecnología que no tiene suficiente uso real en este contexto Aunque la inversión en ahi y asi parece justificada será clave
ver cómo evoluciona el equilibrio entre oferta y demanda en el sector de la Inteligencia artificial done youat there you you invested In Open Ai in 2019 even before there Was copilot and Any applications if you Look at the Industrial Revolution these um you know 6 10% Uh build outs of railways and Whatever things many of Those were not like we've got revenue from the tickets and Now we're Going To a lot of money Lost That's true the Uh so if you if you really think like there's some potential here To 10x The Or 5x the
growth rate of the world and then You're like well What What is a revenue from gp4 um I mean like if you really think that That's the possibility from the Next Level up shouldn't you just like Let's go Crazy let's do the hundreds of billions of Dollars of compute I mean there's like some chance get that right I mean like the thing is like I mean like here's the interesting Thing right the real question quite frankly to I answer is um is this Just about like That's why even that balanced Uh approach to the fleet
at least is very important to me right which is It's not about building compute It's about building compute that can actually help me not only train the next Big model but also serve the next B and you you do Those two things Not Going To Be able to really be in a position to take advantage of even your investment right so That's kind of Where It's not a Race to Just building A model It's a Race to creating a commodity that is getting Used in the world to dve So You have to have a complete
thought Not Just One Thing That you're thinking about and so That's at la document de open la empresa califica la evolución de la ia en cinco niveles actualmente estaríamos en nivel tres donde los agentes de ia pueden tomar acciones se espera que para el próximo año estos agentes mejoren significativamente con nuevos workflows automatizados el nivel cuatro es lo que Open Ey denomina innovators Ai un nivel donde la ia comienza a ser capaz de crear nuevas invenciones el nivel 5 implicaría múltiples sistemas de ia trabajando juntos como una organización Autónoma esto refuerza la idea de que
no es un punto fijo sino una progresión ahora la gran pregunta es cuándo creen los líderes del sector que llegaremos a agi bueno recientemente en un podcast el ceo de antropica habló sobre este tema y mencionó que cree que la Ai llegará para 2027 2026 2027 is when you effectively get to agi Across the Board It's the threshold moment whoever's ahead then ah curiosamente mientras investigaba para este vídeo encontré algunas personas con opiniones muy distintas sobre el tema no lo menciono con intención de generar división pero me resulta interesante que las empresas que están recaudando
grandes cantidades de dinero suelen prever plazos más cortos para la llegada de la agi En comparación con compañías más consolidadas ejemplo empresas como pen afirman que la agi está cerca no es que crea que la agi esté mucho más lejos pero es cierto que tienen un incentivo para decir que su llegada es inminente por otro lado expertos como Andre on el científico informático estadounidense sostienen que la agi Aún está bastante lejos or learn to wr a phd thesis in University for that definition of agi I think we're many decades away Maybe even longer I hope
we get there in a lifetime But I'm not sure One of The Reason that there hype about agi in just a few years Is there some companies are using very non-standard definitions of agi and if you redefine agi to be a low then Of course we could get there in one or two years but using the standard definition of agi a do Any intellectual tas Déjame saber qué opinas tú en los comentarios porque estaré leyéndolos saludos
