Un ejecutivo de Google DeepMind afirma que la inversión en IA apuesta por la auto-mejora recursiva

El director de estrategia de Google DeepMind, Jasjeet Sekhon, afirmó que una de las lógicas clave detrás de la inversión de capital en la industria de la IA es la apuesta por que los sistemas de IA logren la auto-mejora recursiva (RSI). En la cumbre de Agentic AI en la Universidad de California, Berkeley, Sekhon señaló que la inversión de capital en la industria de la IA necesita demostrar su valor a través de capacidades más avanzadas, es decir, que la IA pueda mejorar automáticamente y crear sistemas de próxima generación más potentes. La RSI se ha convertido en una parte importante de la lógica de inversión en IA, diferenciándose del modelo tradicional que depende del desarrollo y entrenamiento humano. La auto-mejora recursiva plantea que los sistemas de IA pueden optimizar algoritmos de forma autónoma, mejorar arquitecturas de modelos y aumentar continuamente sus capacidades. Sekhon cree que la RSI está reemplazando a la AGI (inteligencia general artificial) como la nueva narrativa central en el campo de la IA. A medida que empresas como OpenAI, Google y Anthropic, así como gigantes de la computación en la nube, continúan invirtiendo grandes sumas de dinero en la construcción de infraestructura de potencia de cálculo, el mercado apuesta a que la IA podría pasar de una fase de expansión de escala a una fase de auto-mejora. Sin embargo, aún hay controversia sobre si la RSI puede lograrse; actualmente, aunque los modelos de IA tienen capacidades de generación de código, invocación de herramientas y optimización automática, todavía enfrentan desafíos técnicos, de seguridad y de control para lograr una verdadera auto-mejora recursiva.

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