Las redes sociales tienden a enmarcar el debate sobre la IA en dos caricaturas: (A) Escépticos que piensan que los LLMs están condenados y que la IA es un montón de bombo. (B) Fanáticos que creen que tenemos todos los ingredientes y la superinteligencia es inminente. Pero si lees lo que realmente dicen los principales investigadores (más allá de los titulares), hay una sorprendente cantidad de convergencia: 1) El paradigma actual probablemente sea suficiente para un impacto económico y social masivo, incluso sin nuevos avances en la investigación. 2) Probablemente se necesiten más avances en la investigación para lograr la AGI/ASI. (El aprendizaje continuo y la eficiencia de la muestra son dos ejemplos que los investigadores suelen señalar.) 3) Probablemente los descubramos y llegaremos allí en 20 años. @demishassabis dijo que quizá dentro de 5-10 años. @fchollet dijo hace poco unos 5 años. @sama dijo que el ASI es posible en unos pocos miles de días. @ylecun dijo unos 10 años. @ilyasut dijo 5-20 años. @DarioAmodei es el más alcista, dice que es posible en 2 años, aunque también dijo que podría tardar más. Ninguno de ellos dice que ASI sea una fantasía, o que probablemente falten 100+ años para eso. Gran parte del desacuerdo está en cuáles serán esos avances y qué tan rápido llegarán. Pero, en general, la gente del sector está de acuerdo en mucho más de lo que no está de acuerdo.

Bastante interesante. Si es factible hacer ingeniería inversa desde incrustación latente hasta tokens de entrada, entonces compartir embebido de prompts o vectorDB bajo la configuración RAG ya no es seguro (ni privado).