Cronogramas de IAG: ¿IA para impuestos en 2028? ¿Aprendizaje en el trabajo en 2032?
El presentador de podcast Dwarkesh discute los cronogramas para la IAG (Inteligencia Artificial General). Argumenta que, si bien los LLM actuales son impresionantes, la falta de aprendizaje continuo limita severamente sus aplicaciones en el mundo real. Usa la analogía de aprender saxofón para ilustrar cómo los LLM aprenden de manera diferente a los humanos, incapaces de acumular experiencia y mejorar habilidades como lo hacen los humanos. Esto lo lleva a ser cauteloso sobre los avances en la IAG en los próximos años, pero optimista sobre el potencial en las próximas décadas. Predice 2028 para que la IA maneje los impuestos con la misma eficiencia que un gerente humano (incluida la búsqueda de recibos y facturas) y 2032 para que la IA sea capaz de aprendizaje en el trabajo tan perfectamente como un humano. Cree que, una vez que se resuelva el aprendizaje continuo, la IAG conducirá a un salto masivo, potencialmente resultando en algo similar a una explosión de inteligencia.