La IA está dando pasos clave para ser mucho mejor en el futuro: como por ejemplo no necesitar a los humanos

Una nueva técnica desarrollada por el MIT permite a los modelos de IA mejorarse a sí mismos sin intervención humana, lo que representa un paso significativo en el desarrollo de la IA. Este "LLM de Auto-Adaptación", o SEAL, genera sus propios datos de entrenamiento y se autoajusta, superando potencialmente a los modelos existentes como GPT 4.1 en tareas específicas. El desarrollo se centra en reducir la necesidad de intervención humana en el proceso iterativo de mejora de los modelos de IA. SEAL utiliza un bucle de autorrefuerzo de tres pasos: generar instrucciones para la actualización, probar los resultados y reforzar solo las mejoras. Esto supera las limitaciones de los Modelos Lingüísticos Grandes (LLM) estáticos, que normalmente requieren actualizaciones manuales. Si bien existen otras iniciativas similares, SEAL ofrece un avance técnicamente relevante hacia modelos que requieren menos intervención humana para cada actualización. Esta innovación podría impactar significativamente la eficiencia y la escalabilidad del desarrollo de la IA al automatizar el proceso de mejora del modelo. Esto también tiene implicaciones para Europa, ya que puede acelerar el desarrollo de soluciones europeas de IA y reducir la dependencia de la supervisión humana. Sin embargo, es esencial aclarar que se trata de un avance técnico y no de un paso hacia una IA con autoconciencia.