El CEO de Google DeepMind estima solo un 50% de probabilidad de alcanzar la inteligencia artificial general para 2030
Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, afirmó recientemente que existe una probabilidad del 50% de que la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) iguale el nivel cognitivo de la mente humana para el año 2030. Aunque se trata de una estimación audaz, Hassabis advierte que hay desafíos clave que podrían retrasar este desarrollo.
Según explicó, una AGI real debe poder desempeñarse con rendimiento humano en miles de tareas cognitivas diferentes. No basta con que sea buena en un área específica; debe mostrar consistencia y versatilidad comparables a la mente humana.
Durante sus declaraciones, identificó dos grandes obstáculos que aún deben superarse:
1. Creatividad auténtica
La mayoría de los modelos actuales de inteligencia artificial son excelentes para repetir patrones, pero carecen de una capacidad inventiva genuina. La creatividad humana implica generar nuevas ideas desde cero, no simplemente mezclar datos existentes. Esta es una barrera crítica hacia una AGI verdadera.
2. Evaluación y control robusto
Otro reto importante es establecer mecanismos que aseguren que la AGI sea segura, predecible y evaluable en diferentes escenarios. Hassabis insiste en la necesidad de contar con protocolos rigurosos de prueba para validar su comportamiento en una amplia gama de tareas bajo supervisión humana.
En este contexto, el CEO de DeepMind mantiene una postura cautelosa. Aunque reconoce el rápido avance de la tecnología, señala que aún falta camino por recorrer para lograr una inteligencia artificial verdaderamente general, confiable y alineada con los intereses humanos.
La discusión sobre los plazos para alcanzar la AGI continúa abierta, con estimaciones que van desde 2026 hasta mediados de siglo, dependiendo de los criterios técnicos y éticos que se consideren. Mientras tanto, el debate se centra en cómo avanzar de forma segura y responsable.
