El CEO de DeepMind lamenta que la comercialización de la IA sea demasiado rápida: si se hubieran dejado unos años más en el laboratorio, la humanidad podría haber superado el cáncer

El CEO de DeepMind de Google, Hassabis, lamenta que la competencia en IA sea demasiado apresurada; si la tecnología pudiera haberse perfeccionado en el laboratorio durante unos años más, quizás la humanidad ya habría conquistado el cáncer.

La IA está cambiando rápidamente a la humanidad, con nuevas tecnologías y herramientas que surgen cada pocas semanas o incluso días, pero uno de los protagonistas principales de esta ola, el CEO de DeepMind y ganador del Premio Nobel de Química 2024, Demis Hassabis, cree que el ritmo de competencia en IA es demasiado acelerado; si él tuviera la autoridad, la IA podría haberse perfeccionado en el laboratorio durante unos años más, y quizás ya habríamos superado el cáncer.

Hassabis compartió esta reflexión sobre el desarrollo actual de la IA en el podcast del periodista de video Cleo Abram. En una entrevista pasada con la revista Time, Hassabis se definió como científico, enfatizando que toda exploración en IA busca el conocimiento y la comprensión del mundo.

Mencionó que su motivación para ingresar en el campo de la IA no fue crear chatbots, sino acelerar los descubrimientos científicos. Su logro más conocido es AlphaFold, un sistema que resolvió el “problema del plegamiento de proteínas” que había eludido a la biología durante 50 años. Hassabis señala que esto benefició a más de 3 millones de científicos en todo el mundo, especialmente en investigaciones sobre enfermedades como la malaria, donde la IA proporciona bases de datos estructurales gratuitas, permitiendo a los investigadores saltarse experimentos básicos y avanzar directamente en el desarrollo de medicamentos.

Fuente de la imagen: YouTube. Los logros de AlphaFold han hecho que Hassabis sea uno de los galardonados con el Premio Nobel.

Él opina que, si la IA pudiera permanecer en el laboratorio unos años más, concentrándose en estos problemas clave, la humanidad quizás ya habría logrado avances decisivos en el tratamiento del cáncer o en la ciencia de materiales.

Tecnologías de vanguardia llegan a las masas en meses, pero a costa de perder recursos en problemas críticos

En la entrevista, Hassabis describe su visión ideal para el desarrollo de la IA —lo que llama el “modelo CERN”. Desea que el proceso de desarrollar inteligencia artificial general sea como la operación del Gran Colisionador de Hadrones (LHC) en CERN: con rigor, cautela y un método científico cuidadosamente pensado, asegurando que cada paso se entienda completamente antes de avanzar.

Sin embargo, la realidad se ha desviado de ese guion ideal. A finales de 2022, la popularidad de ChatGPT y los avances en IA generativa desencadenaron una competencia comercial caótica a nivel global. Hassabis admite que esta situación aceleró la implementación de la tecnología, permitiendo que tecnologías avanzadas lleguen a las masas en pocos meses, pero también ha hecho que los recursos se desvíen de los problemas verdaderamente críticos.

Para ganar mercado y liderazgo tecnológico, el ritmo de desarrollo se ha visto forzado a avanzar a toda velocidad. Hassabis confiesa que ya no pueden seguir el ritmo que él soñaba hace años, que implicaba un desarrollo con pensamiento filosófico y evaluación cautelosa de cada paso.

Aunque los chatbots de IA son útiles para resúmenes y lluvias de ideas, en esencia todavía tienen defectos como las alucinaciones, y la presión comercial ha llevado a que estos productos experimentales se lancen rápidamente al mercado. Esto ha provocado que gran parte del enfoque y los recursos de investigación se destinen a ciclos de lanzamiento de modelos base universales que buscan captar el interés del público.

Para equilibrar la realidad con la visión, Hassabis adopta una postura más pragmática: por un lado, lidera el desarrollo de productos de IA para consumo, como Gemini en Google; por otro, invierte en IA aplicada (IA estrecha o Narrow AI). Él cree que no es necesario esperar a la IA general; sistemas especializados como AlphaFold ya permiten a la humanidad obtener beneficios concretos en energía, ciencia de materiales y medicina.

AlphaGo y la mano maestra que reveló la posibilidad de que la IA supere la mente humana

La confianza de Hassabis en la IA se basa en gran medida en la partida de 2016 entre AlphaGo y el campeón surcoreano Lee Sedol, que sorprendió al mundo. En ese juego, AlphaGo jugó la famosa “jugada 37”, que en su momento fue criticada por ser una jugada que ningún humano haría, pero que finalmente llevó a la victoria de AlphaGo.

Fuente: gogameguru.com. La jugada de AlphaGo que parecía inhumana fue vista por Hassabis como una posible ruptura en los límites del pensamiento humano por parte de la IA.

De esa señal, Hassabis dedujo que la IA ya posee la capacidad de ir más allá de la experiencia humana y buscar soluciones completamente nuevas. Quiere aplicar esa creatividad que trasciende la mente humana en el campo científico.

AlphaFold es la mejor demostración de esa mentalidad. Los métodos tradicionales requieren decenas de miles de dólares y años para resolver la estructura de una sola proteína, mientras que AlphaFold 2 ya predijo casi 200 millones de estructuras proteicas conocidas en la ciencia.

Ahora, Hassabis lidera un equipo que se adentra en una investigación más profunda en el desarrollo de fármacos. La investigación tradicional tarda unos 10 años y tiene una tasa de éxito del 10%.

Ha fundado Isomorphic Labs, que usa AlphaFold 3 y modelos posteriores para realizar “cribado virtual”. Gracias a la IA, pueden simular en minutos millones de combinaciones de compuestos y proteínas, verificando si causan toxicidad en más de 20,000 proteínas humanas, eliminando en la fase de simulación la mayoría de las combinaciones fallidas y solo enviando los candidatos más prometedores al laboratorio para su validación.

Preocupaciones sobre los riesgos que la IA podría traer

Sin embargo, a medida que la tecnología de IA se fortalece y entra en la era de los agentes de IA, las preocupaciones de Hassabis se vuelven más concretas. Él resume los riesgos en dos categorías principales: la primera, los “actores malintencionados” (Bad Actors), que pueden ser individuos o naciones que usen tecnologías originalmente destinadas a curar enfermedades o desarrollar nuevos materiales con fines dañinos.

La segunda, más de ciencia ficción pero con base en la realidad, es la amenaza de que la IA “se descontrole” (Going rogue). Cuando los sistemas se vuelven extremadamente inteligentes y autónomos, garantizar que ejecuten con precisión los objetivos humanos y no se salgan de control es un desafío técnico sumamente difícil.

Frente a estos desafíos, Hassabis llama a que las principales instituciones de investigación en IA, los gobiernos y la academia establezcan mecanismos de cooperación internacional, enfatizando que en la última milla hacia la AGI (inteligencia artificial general), se requiere más investigación en seguridad.

Aunque lamenta que la IA no haya podido permanecer en el laboratorio unos años más, Hassabis mantiene una actitud optimista para los próximos 50 años. Ve a la IA ayudando a la humanidad a resolver la fusión nuclear, descubrir superconductores a temperatura ambiente e incluso reducir a cero los costos energéticos del viaje espacial. Para él, la IA no es solo una tecnología, sino un microscopio para explorar las verdades del mundo; sin importar cuál sea la respuesta, desea conocer la verdad.

• Este artículo ha sido reproducido con autorización de: 《Digital Times》
• Título original: 《Premio Nobel lamenta “la comercialización rápida de la IA”: si se hubieran quedado unos años más en el laboratorio, ¡la humanidad ya habría conquistado el cáncer!》
• Autor original: Chen Jianjun