Tres noticias para entender el mundo algorítmico del 2023
Leé hasta el final para encontrar una exploración antropológica del Metaverso
Qué semanita, ¿no?
Esta semana pasó de todo en el mundo de datos-tecnología-IA, así que voy a hacer un pequeño repaso de las noticias de estos días, que a mi humilde criterio, constituyen movimientos parecidos a los de las placas tectónicas despertándose de su letargo.
Cabe mencionar que estas tres noticias que traigo son sólo algunas piezas de un rompecabezas inmenso a escala planetaria que está en constante armado, formación y reconfiguración.
Un nuevo colapso de los bancos
Este finde pudimos asistir al inicio de una nueva crisis financiera con la caída en bancarrota del Silicon Valley Bank (SVB). Voy a tratar de resumir un poco la situación y las particularidades del caso:
El SVB era un banco que prestaba servicios bancarios especialmente a sectores tecnológicos, y más específicamente, al ecosistema de las start-ups.
En el contexto de la pandemia y post-pandemia, las start-ups tecnológicas vieron un crecimiento exponencial (inclusive, hubo quienes hasta se animaron a fundar sus propias empresas): tanto los bancos como las diversas compañías estaban dulces, ávidos de revolear billetes tanto reales como digitales/crypto.
Pero todo lo que sube tiene que bajar. El resumen simplificado de lo que pasó es que SVB había invertido fuertemente en bonos del tesoro de EE.UU, pero esos bonos se depreciaron fuertemente cuando la Reserva Federal gringa subió las tasas de interés.
Esto generó una auténtica estampida, donde los clientes fueron en masa a retirar sus depósitos del SVB. Y dado que todo el sistema financiero está intrínsecamente interrelacionado, eso empezó a arrastrar a otros bancos tras suyo, tales como JP Morgan o Bank of America, cuyo valor de mercado está cayendo, o inclusive el Credit Suisse, que tuvo que ser rescatado por el Estado suizo por un monto de 45.000 millones de dólares.
La otra novedad fue que esto también arrastró a las stablecoins: criptomonedas que tienen (¿tenían?) una paridad casi absoluta con el dólar (algunos nombres son USDT, DAI, USDC). Durante unos días, la paridad 1 a 1 en esas monedas se vio alterada, lo que generó momentos de pánico absoluto en el ecosistema crypto.
Pero el punto interesante para ese ecosistema es que a diferencia de otras ocasiones, ante la crisis de esas stablecoins los poseedores no salieron al mundo FIAT (el ecosistema monetario-financiero de siempre, o sea, el dólar, euro, yen, etc.) sino que se fueron a Bitcoin y Ethereum, lo que hasta generó una subida de esos activos.
En resumen, si bien gente como Elon Musk dice que estamos cerca de una crisis como la de 1929, conocida como La Gran Depresión, al momento esta situación sigue desarrollándose: las ondas de la explosión bancaria siguen pegándole no sólo a los mismos bancos, sino al mundo tecnológico en su conjunto.
IA hasta en la sopa
En el envío anterior hablé del término big dick data: esta ansia corporativa de ver quién la tiene más grande quién desarrolla el modelo más omnipresente y símil-humano. Y para ilustrar el punto de que todas estas empresas están insistiendo en forzar la adopción social de la IA a como de lugar, estos días hubo no uno, no dos, sino TRES “anuncios inmensos” en el mundo de la tecnología.
OpenAI: GPT-4
Probablemente hayas visto que ahora salió GPT-4, una nueva versión del algoritmo que está detrás de ChatGPT. Este nuevo lanzamiento se suma al linaje evolutivo de los desarrollos anteriores: GPT (2018), GPT-2 (2019), GPT-3 (2020) y GPT-3.5 (2022).
Volviendo a GPT-4, esta nueva versión cuenta con la capacidad de leer imágenes y hacer cosas con ello: por ejemplo, en la demo, el presentador dibujó a mano cómo debía verse un sitio y el algoritmo le devolvió el código para crearlo.
Es varias veces más grande que sus antecesores, más performante, más creativo, puede recibir y devolver más texto, y muchas cosas más. Al momento, está disponible de forma limitada para los suscriptores de ChatGPT Plus.
Pero hay un punto que vale la pena mencionar: hay muchas voces críticas en el ámbito que mencionan que el paper del algoritmo en realidad no explica muy bien cómo funciona, argumentando “secreto competitivo-empresarial”. Como vengo sosteniendo desde casi que el primer envío, esto no está bien. Una cosa es el secreto empresarial, pero tiene que haber unos ciertos criterios mínimos que sean auditables y verificables por entidades abiertas y confiables para garantizar que todo funcione bien (o al menos, no tan mal).
Google: Workspace AI
Por su lado, Google anunció que ahora va a meter IA generativa en el contexto de Worskpace, su suite de trabajo. La idea es empezar a agregar de a poco funcionalidades, como por ejemplo:
Hacer borradores de mails en Gmail, contestarlos y hasta resumirlos.
Hacer un brainstorming con la IA.
Imágenes, audio y video autogenerados en Slide.
Autogeneración de fórmulas y cálculos en Sheets.
Capturar notas en Meet.
La compañía argumenta que sabe que estas cosas requieren un cuidado especial, y asegura que “la IA no es un reemplazo al ingenio, creatividad e inteligencia de la gente real”, y por lo tanto, prometen que van a ser fáciles de controlar y regular para los administradores.
Al momento, están lanzando estas capacidades en los clientes de Estados Unidos, con la intención de ir extendiéndolo progresivamente al resto del mundo.
Microsoft: 365 Copilot
Y obviamente Microsoft no se iba a quedar atrás. Literalmente dos días después del anuncio de Google, anunciaron que iban a incorporar a su propia suite las capacidades de IA que les dio haber adquirido tanto a OpenAI como a GitHub (un repositorio de código, herramienta muy utilizada por programadores) en su entorno de trabajo, como por ejemplo:
Hacer borradores de mails en Outlook, contestarlos y hasta resumirlos.
Hacer un brainstorming con la IA.
Imágenes, audio y video autogenerados en Powerpoint.
Autogeneración de fórmulas y cálculos en Excel.
Capturar notas en Teams.
Recontra original, ¿no? ¿No sentís que esta vorágine hace que todo ya pase a ser un poco más de lo mismo?
Como siempre, me gusta aclarar que todos estos desarrollos son alucinantes, me vuelan la cabeza y son sin duda un testimonio de lo que podemos hacer como especie cuando ponemos mente y recursos al servicio de algo, pero seguimos insistiendo en reinventar la rueda por vez número mil y ver de qué forma usamos la IA para trabajar, de forma completamente subsumida al status quo, en vez de mejorar la única métrica que debería importar: el bienestar colectivo.
Y ya que estamos hablando de Microsoft y ética, en esa misma línea…
¿Para qué ética cuando tenemos chatbots?
Se ve que de tanto comprar empresas, Microsoft quedó un poco corto de guita y tuvo que hacer recortes en su personal. En medio del lanzamiento de ChatGPT (y todo lo que eso conlleva), de la ya mencionada vorágine por meter IA donde sea concebible y en esta carrera frenética por ir más rápido y más lejos hacia algún lado, ¿sabés dónde eligieron recortar?
En el área de IA y ética.
Si bien siguen manteniendo un área de IA Responsable, en la última oleada de despidos eliminaron el área (y a la gente) de Ética y Sociedad, que era el equipo encargado de asegurar que haya principios éticos en los productos que lanzan al mercado.
De acuerdo a una investigación de Platformer, Kevin Scott y Satya Nadella, CTO y CEO de Microsoft, están incentivando a que estos lanzamientos tecnológicos lleguen a las manos de la población general a la mayor velocidad que sea posible, sin que importen las consecuencias.
¿Y por qué tanta velocidad? Porque Microsoft les prometió a los inversores que cada 1% que le roben a Google del mercado de los buscadores representaría una ganancia de 2.000 millones de dólares. Y por primera vez en casi dos décadas, esa meta parece realizable.
¡Hasta la próxima!
¡Gracias por haber llegado hasta acá! Como siempre, van algunos links que te pueden interesar:
Sé que hay más de una persona (amigxs, conocidxs, lectorxs, etc.) que seguro piensan “uy, Herno, qué intenso que sos con el tema de la ética en la IA, ¿por qué no aflojás un poco?”. Pero me es difícil no ser intenso al ver que el flamante GPT-4 logró contratar un ser humano para que le resuelva un Captcha que un algoritmo no podría resolver, y así saltearse ese control adicional.
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“Un modelo vale más que mil palabras: Procesamiento de Lenguaje Natural” habla sobre esa fascinante rama de la ciencia de datos y que está en el corazón de los desarrollos de IA de los últimos meses. Para paliar la espera de estas dos semanas, podés escuchar los capítulos anteriores.El metaverso de Zuckerberg sigue sin despegar. Un investigador se mandó una TREMENDA (así en mayúscula) exploración de ese ciberespacio, en la búsqueda de socialización con quien sea que esté ahí, y descubriendo qué es posible hacer y qué no, mientras descubre los límites de esa nueva vida digital. El artículo está acá, es largo pero vale mucho la pena.