Informática y tecnología

[the naked man]

@Filotas te dejo esto por aquí por si quieres empezar a vaciar la bilis.

Para sorpresa de nadie https://ppc.land/microsoft-cant-protect ... nt-access/.

En algún momento se tendría que empezar a debatir el tema de incompatibilidad de leyes entre estados y sus implicaciones...

[Adrao]

Por favor, que no lo evolucionen más.

[Aglaca]

Deja que la IA avance hasta la Inteligencia Artificial General y que se integre en los robots, y que estos avancen un poco más... En 5 años me parece que no vamos a reconocer el mundo en el que vivimos.

[Adrao]

Eso es lo que no quiero, que se quede la cosa como está porque es gracioso.
La evolución de IA y robots acaba con la humanidad extinguida.

[the naked man]

Deja que la IA avance hasta la Inteligencia Artificial General y que se integre en los robots, y que estos avancen un poco más... En 5 años me parece que no vamos a reconocer el mundo en el que vivimos.

Puedo estar equivocado, pero dudo mucho que se logre una AGI en 5 años. O en 10 o en 20 si me apuras. O incluso que se logre alguna vez.

Una AGI implica crear una IA que mejore al humano en todos los ámbitos y todas las métricas posibles. Lo que tenemos ahora (LLM) no dejan de ser, poniéndole todas las comillas y todos los asteriscos que queráis para que sea más sencillo de entender, una base de datos enorme sobre la que buscar cosas. Un LLM no improvisa, no sabe cuando está inventándose cosas y cuando no, está condicionado por su entrenamiento.... Una AGI es algo totalmente diferente que, a día de hoy, es pura ciencia ficción.

EDITO: y todavía hay otro tema con una AGI, igual es algo que nunca debería desarrollar el ser humano. Implicaría tener algo que no controlas y que es más inteligente que tú pululando por ahí, es decir, algo que no podrías detener llegado el momento necesario.

[Reogalego13]

Deja que la IA avance hasta la Inteligencia Artificial General y que se integre en los robots, y que estos avancen un poco más... En 5 años me parece que no vamos a reconocer el mundo en el que vivimos.

Esos 5 años son como 2022 en el mundo de Cyberpunk, como 2015 en el mundo de regreso al futuro o como 2019 en el mundo de Blade Runner...

Ponle un 0 detrás al 5 y aún así me parece que estás siendo demasiado optimista. no creo que los que hoy día estamos foreando aquí lleguemos con vida al momento en el cual se cree la primera AGI.

[Filotas]

Quizás no sea el hilo adecuado, pero viene al casoYo soy muy aficionado a la ciencia ficción, y a lo mejor

No recuerdo qué libro leí (me lo pasaron en formato ebook) donde hacían una AGI (con otro nombre) que intentaba exterminar al ser humano. Era un libro muy divulgativo, no tenía deus ex machina como el cerebro positronico de Asimov, si no que estaba basado en estirar al máximo la tecnología actual.

El caso es que es la típica guerra de robots contra máquinas, y lo que hace la humanidad para contrarrestarlo es desarrollar una matriz de cerebros humanos interconectados, como una especie de cluster de servidores humanos, donde los humanos entran y salen para hacer computación, pero que viven, respiran, aman… es solo que dedican gran parte de la novela a resolver problemas parciales con imaginación y creatividad y eso no solo equilibra la balanza, si no que nos pone en clara ventaja.

Lo malo es que los seres humanos son efímeros y en esta novela, la AGI, que es prácticamente eterna, tiene un plan a 1 millón de años para diseminarse por la galaxia y captar todos sus recursos.

Si alguien lo ha leído y se acuerda, que me diga el título. Lo dejé a la mitad.

[joan_capdevila]

@Filotas el GPT me dice Accelerando — Charles Stross o The Nexus Trilogy — Ramez Naam

Es alguno?

[Aglaca]

Hace tres o cuatro años, las encuestas a investigadores daban 2060 como predicción estimada para alcanzar AGI, pero hace menos de un año, en esa misma encuesta, los investigadores la predecían para 2040 tras los avances de los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o DeepSeek, y los empresarios la estiman para 2030. Yo creo que va a estar a medio camino entre ambas fechas, pero estamos viendo avances radicales prácticamente cada semana, y la competición es salvaje tanto entre empresas como entre potencias rivales (Estados Unidos y China), lo cual genera el caldo de cultivo ideal para maximizar la velocidad de desarrollo. Estoy bastante seguro de que no solo vamos a vivir la AGI, sino que lo haremos bastante pronto.

[Reogalego13]

Hace tres o cuatro años, las encuestas a investigadores daban 2060 como predicción estimada para alcanzar AGI, pero hace menos de un año, en esa misma encuesta, los investigadores la predecían para 2040 tras los avances de los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o DeepSeek, y los empresarios la estiman para 2030. Yo creo que va a estar a medio camino entre ambas fechas, pero estamos viendo avances radicales prácticamente cada semana, y la competición es salvaje tanto entre empresas como entre potencias rivales (Estados Unidos y China), lo cual genera el caldo de cultivo ideal para maximizar la velocidad de desarrollo. Estoy bastante seguro de que no solo vamos a vivir la AGI, sino que lo haremos bastante pronto.

La AGI es la nueva Fusión nuclear a escala comercial, que se lleva hablando de que estamos a 10 años de ella desde 1960. Muchos miles de millones han invertido los distintos gobiernos del mundo en eso desde entonces. Seguimos waiting y previsiblemente seguiremos bastantes años.

Spoiler:

Haz una aproximación de cuanto dinero se lleva invertido a nivel global en la investigación de la fusión nuclear en los últimos 100 años.


No existe una cifra global exacta y consolidada de toda la inversión en investigación de la fusión nuclear a lo largo de los últimos 100 años. Sin embargo, se puede hacer una aproximación combinando la inversión pública histórica en grandes proyectos con la inversión privada reciente.

Inversión Pública Histórica
La investigación en fusión nuclear comenzó de forma significativa en la década de 1950, y durante la mayor parte del siglo XX, la financiación provino casi exclusivamente de gobiernos e instituciones públicas. Los costes de los grandes proyectos de investigación a nivel mundial, como el Joint European Torus (JET) o el Tokamak Fusion Test Reactor (TFTR) en EE. UU., se han medido en miles de millones de dólares a lo largo de las décadas.

El proyecto ITER, un esfuerzo de colaboración internacional masiva, se ha convertido en el principal receptor de financiación pública en las últimas dos décadas. Su coste total estimado supera los 20.000 millones de dólares. Países y entidades como la Unión Europea, Estados Unidos, China, Japón, Rusia, India y Corea del Sur son los principales contribuyentes.

Aunque no hay un dato acumulativo oficial, se estima que la inversión pública total a nivel global a lo largo de las décadas asciende a cientos de miles de millones de dólares.

Inversión Privada Reciente
La última década ha visto un aumento sin precedentes en la inversión privada, con el capital fluyendo de fondos de riesgo y empresas privadas. Según la Fusion Industry Association (FIA), la inversión acumulada en empresas privadas de fusión alcanzó aproximadamente los 9.700 millones de dólares a partir de mediados de 2025.

Esta cifra se ha multiplicado por cinco desde 2021, con un crecimiento anual que ha superado el 170% en el último año. Solo en los últimos 12 meses (a partir de mediados de 2025), la inversión privada y pública en compañías de fusión ha superado los 2.600 millones de dólares. Empresas como Commonwealth Fusion Systems (CFS), Helion Energy y TAE Technologies han conseguido rondas de financiación masivas.

Resumen y Estimación
Combinando ambas fuentes, la inversión total a nivel mundial en la investigación de la fusión nuclear durante los últimos 100 años es una cifra que se estima en cientos de miles de millones de dólares. La mayor parte de esta cantidad corresponde a la financiación pública de grandes proyectos internacionales y nacionales. La inversión privada, aunque ha crecido exponencialmente en los últimos años, aún representa una fracción menor del total histórico, pero está ganando peso rápidamente.

Para mi forma de ver estas cosas, hablar de AGI en un plazo de 5-10 años es tan problable como el mad max que se viene del cual nos habla Roped cada cierto tiempo.

[the naked man]

Hace tres o cuatro años, las encuestas a investigadores daban 2060 como predicción estimada para alcanzar AGI, pero hace menos de un año, en esa misma encuesta, los investigadores la predecían para 2040 tras los avances de los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o DeepSeek, y los empresarios la estiman para 2030. Yo creo que va a estar a medio camino entre ambas fechas, pero estamos viendo avances radicales prácticamente cada semana, y la competición es salvaje tanto entre empresas como entre potencias rivales (Estados Unidos y China), lo cual genera el caldo de cultivo ideal para maximizar la velocidad de desarrollo. Estoy bastante seguro de que no solo vamos a vivir la AGI, sino que lo haremos bastante pronto.

Pero es que un LLM no tiene nada que ver con una AGI, del mismo modo que un algoritmo evolutivo no tiene nada que ver con una red neuronal.

Yo tengo mis serias dudas de que lo lleguemos a ver nosotros, e incluso que lo llegue a ver alguien en algún momento.

Los LLM ya están empezando a dar síntomas de agotamiento en su desarrollo, estamos en la fase en que entre una versión y la siguiente hay un % de mejora muy inferior al que había entre versiones previas. A eso suma que se están quedando sin datos para entrenarlas, pese a haber literalmente robado todo lo que han querido, y que los datos sintéticos no son buenos para entrenar porque ya están sesgados por sus generadores...

Ahora es el momento en que las empresas que se dedican a ello tienen que sacar financiación de donde puedan porque saben que el interés en sus productos va a empezar a decaer al haber avances más lentos cada vez. Y para eso van a vender lo que sea, incluso que tienen a Skynet en el garaje pero que no le dan acceso a internet por miedo.

[Filotas]

Eso que dice the naked es verdad. En mi chollo he recibido un resumen ejecutivo hace poco donde hablan de la decepción de algoritmo GPT-5. Lo llamaban el “development plateau”.

En pocas palabras, LLM son algoritmos predictivos que se nutren de lo que hay publicado en internet. Digamos que se pensaba que había muchísimo más material, pero en realidad, los bloques se repiten mucho. Por ejemplo, si lees que Hitler se suicido en su búnker en 1945, al final se lee en 200000 sitios lo mismo, con lo que al final se itera sobre los mismos datos por más bloques que se añadan.

De todas formas, los LLM son la hostia para acelerar búsquedas, para resumir textos o para traducir de lenguajes que no conoces.

El otro día me llegó un correo larguísimo, el típico correo Ping-pong donde alguien dice “puedes ayudarnos en esto?” Y cualquiera se lo leía entero. Así que le pedí al copilot que me lo resumiese y… magnífico.

Yo creo que sí que es una revolución, pero porque va a acelerar la productividad.

[Monjacorrecaminos]

A mí lo que me fastidia de los traductores es que están altamente sesgados. Tengo un amigo en USA con el que hablo a través de una red social de amigos por correspondencia, y claro, obviamente tratamos temas políticos a veces, y es un follón pasarle el texto a Gemini o a ChatGPT porque literalmente dicen que no pueden traducir eso por el contenido que tiene, o escribo yo algo en ingles, se lo paso a la IA porque mi ingles no es perfecto, es un truño y no quiero comentar barbaridades, y lo mismo. Para hablar de su presidente le tengo que hablar de Who Must Not Be Named, como si fuese Lord Voldemort, y al traducir su texto lo tengo que hacer por partes. Y ojo con algunos temas polémicos donde tampoco se quiere mojar, aunque le diga que lo traduzca y punto.

[the naked man]

@Filotas es que en ese sentido si que es una revolución en parte, aumenta la productividad porque tareas repetitivas las hace en un volao, por ejemplo en tema de desarrollo es una herramienta potentísima para hacer tests o para cierto tipo de dudas, pero da pánico lo que te devuelve como le pidas una arquitectura desde cero para algo concreto. Y aquí hay muchas empresas que se están, a mi modo de ver, equivocando. Muchas empresas han echado o evitan contratar a juniors porque su trabajo lo hace la IA (o eso esperan), pero a largo plazo están poniéndose palos en las ruedas, esos Juniors de hoy son los senior del futuro y, tal y como pinta el tema (en el sentido de que la IA a corto-medio plazo no va a purgar a todos los séniors), va a llegar el momento en que no tengan reemplazo para los que se jubilen o se larguen a otra empresa, se está haciendo un tapón de entrada para perfiles junior que, en mi opinión, va a hacer mucho daño dentro de unos años porque es un tapón basado en el hype de que la IA va a eliminar a los programadores de la ecuación.

@Monjacorrecaminos es que ese es uno de los problemas que imagino que las versiones comerciales no gratuitas no tendrán, el sesgo ideológico en una tecnología que se basa en lo que lo hacen los LLM es peligroso de cara ya a la supervivencia y utilidad de la tecnología. Es algo así como cuando los alemanes despreciaban la física teórica porque era "física judía". Pero si dan abierto al gran público en una versión gratuita algo sobre lo que no tienen control en determinados temas se meten en un problemón legal tremendo, sobre todo en USA, donde llueven demandas por cualquier cosa. Y una red neuronal como la que compone un LLM no es que no la puedas controlar, es que no sabes ni siquiera lo que está ejecutando en cada momento, es algo fascinante el tema ese, tú sabes el código que hay en cada modo, sabes la entrada y sabes la salida, pero no puedes saber lo que "piensa" la red en cada momento.

[Aglaca]

Yo puedo decir que en mi empresa, lejos de hablar de plateau de desarrollo, se está hablando de orientar todo, absolutamente todo, hacia IA. Y mi empresa es Accenture, no es ninguna enana precisamente, y el cliente con el que estoy es Google y va por el mismo camino. Yo estoy bastante convencido de que se equivocan, toda la evidencia que veo habla de una orientación total hacia IA, el reto principal está en la capacidad de procesamiento y la energía requerida que es enorme, pero se están haciendo progresos notables, hace nada que Meta anunció Deepconf, un proceso para su IA que reduce el uso de tokens en sus razonamientos entre un 40% y un 80%, aproximadamente, aumentando la calidad de sus respuestas al mismo tiempo.

Estamos en los absolutos pañales de la tecnología y la carrera está tan lanzada entre todas las grandes empresas y también las open source que eventualmente vamos a seguir viendo avances rompedores casi mes a mes.