Jonathan Ross, fundador y CEO de la empresa de chips de IA Groq, ofrece una visión contraria: la IA no destruirá empleos, creará una escasez de mano de obra. Él describe tres cosas que sucederán debido a la IA: Primero, una enorme presión deflacionaria. "Esta taza de café va a costar menos. Tu vivienda va a costar menos. Todo va a costar menos." Explica que esto sucederá gracias a que los robots cultivarán café de manera más eficiente y a una mejor gestión de la cadena de suministro, lo que significa que las personas necesitarán menos dinero. En segundo lugar, las personas optarán por salir de la economía. "Van a trabajar menos horas. Van a trabajar menos días a la semana, y van a trabajar menos años. Se van a jubilar antes porque podrán mantener su estilo de vida trabajando menos." En tercer lugar, surgirán trabajos e industrias completamente nuevos. Jonathan señala la historia como evidencia: "Piensa en hace 100 años. El 98% de la fuerza laboral en los Estados Unidos estaba en la agricultura. Cuando pudimos reducir eso al 2%, encontramos cosas para que ese otro 98% de la población hiciera." Continúa: "Los trabajos que existirán dentro de 100 años, ni siquiera podemos contemplarlos." Los desarrolladores de software no existían hace un siglo. En otro siglo, tampoco existirán, "porque todos estarán programando por vibraciones." Lo mismo se aplica a los influencers, una carrera que habría sido impensable hace 100 años pero que ahora gana millones a las personas. Su conclusión: la presión deflacionaria, las salidas de la fuerza laboral y las nuevas industrias que aún no podemos imaginar se combinarán para crear un resultado... "No vamos a tener suficientes personas."

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, advierte que la ventaja de América en IA está lejos de ser segura. Desglosa la competencia en IA entre EE. UU. y China en lo que él llama un "pastel de cinco capas." Y aunque EE. UU. domina algunas capas, Jensen ve vulnerabilidades críticas en otras... 1) Energía: China tiene el doble que EE. UU. a pesar de tener una economía más pequeña. Lo que "no tiene sentido" para Jensen. 2) Chips: EE. UU. está "generaciones por delante," pero Jensen advierte contra la complacencia. "Cualquiera que piense que China no puede fabricar está perdiendo la gran idea." 3) Infraestructura: Levantar un centro de datos en EE. UU. toma alrededor de tres años. ¿En China? "Pueden construir un hospital en un fin de semana." 4) Modelos: Los modelos de frontera de EE. UU. son "indiscutiblemente de clase mundial," pero "China está muy por delante, muy por delante en código abierto." 5) Aplicaciones: El sentimiento público difiere drásticamente. Pregunta a ambas poblaciones si la IA hará más bien que mal, y "en su caso, el 80% diría que la IA hará más bien que mal. En nuestro caso, sería al revés." La advertencia de Jensen es clara. Liderar en chips y modelos de frontera no es suficiente cuando estás rezagado en energía, velocidad de infraestructura, código abierto y confianza pública. Ganar la carrera de IA requiere fortaleza en toda la pila, y en este momento, EE. UU. tiene trabajo por hacer.

En 1956, la humanidad alcanzó un punto de inflexión del que nadie habla. 10 científicos se reunieron en apartamentos universitarios para perseguir una idea que el mundo llamaba "ciencia ficción." Este fue el momento del Big Bang de la IA: Finales del verano de 1955... John McCarthy (un profesor de matemáticas en Dartmouth College) reunió a un equipo estelar: • Marvin Minsky - matemático cerebral de Harvard • Nathaniel Rochester - ingeniero práctico de IBM • Claude Shannon - genio de la teoría de la información • Más 6 investigadores Juntos, redactaron una propuesta de investigación para un taller de verano de dos meses en Dartmouth College. ¿Su audaz objetivo? Probar que las máquinas podían simular cada aspecto de la inteligencia humana: aprendizaje, razonamiento, lenguaje, resolución de problemas. McCarthy acuñó esta nueva y radical área de investigación: "Inteligencia Artificial." Fue el momento del nacimiento de la IA. Pero encontrar a alguien que financiara esta investigación resultó ser brutal ↓ McCarthy solicitó $13,500 (alrededor de $159,000 hoy) a posibles financiadores. ¿La respuesta? Rechazo tras rechazo. Las organizaciones no podían comprender las implicaciones. La idea de que las máquinas "pensaran" era demasiado radical, demasiado filosófica, demasiado incierta. El campo ni siquiera existía aún: ¿cómo podría alguien justificar invertir en él? Finalmente, después de meses de persistencia, Rockefeller aceptó financiar el proyecto. Pero había un inconveniente: Solo invertirían $7,500 ($88,000 hoy). Apenas suficiente para cubrir los gastos. Junio de 1956, la investigación comenzó ↓ 11 científicos se reunieron en apartamentos universitarios y posadas alquiladas durante 6-8 semanas. "En ese momento creía que si solo pudiéramos reunir a todos para dedicar tiempo a ello, podríamos avanzar realmente," reflexionó McCarthy. La tecnología que tenían era extremadamente primitiva, lo que hacía casi imposible probar ideas teóricas. Pero el desafío iba aún más allá del hardware ↓ Nadie podía ponerse de acuerdo sobre lo que realmente significaba "inteligencia." ¿Era la resolución de problemas? ¿Razonamiento? ¿Lenguaje? ¿Aprendizaje? El grupo luchó con preguntas fundamentales que no tenían respuestas. • Minsky admitió más tarde que "se dieron cuenta de que la inteligencia no era un rompecabezas ordenado, sino un desierto desbordante." • Un participante lo describió como "programar máquinas para aprender era como criar a un niño con un conjunto de herramientas roto." Cuando el verano terminó en 1956, también lo hizo su trabajo. Se fueron con: Sin prototipo Sin consenso Sin avance Pero sucedió algo mucho más importante ↓ Crearon la base para todo un campo científico de investigación. Cada sistema de IA hoy — desde ChatGPT hasta coches autónomos — traza su linaje a esas 6 semanas en Nueva Inglaterra. El verano de 1956 no produjo ninguna "máquina pensante" funcional. Pero le dio a la IA un nombre, una visión y una comunidad de pensadores renegados dispuestos a arriesgarlo todo por un sueño imposible. Ese verano fue el momento del Big Bang de la IA. Y las ondas de choque aún se están expandiendo hoy. — ¡Gracias por leer! ¿Te gustó esta publicación? Sigue a @RealBigBrainAI para más contenido como este.