David Silver ha sido durante mucho tiempo uno de los nombres más influyentes en la investigación internacional de IA. Ahora ha dado un paso audaz fuera de DeepMind y hacia una nueva era, con una de las recaudaciones de miles de millones más rápidas en la historia de la IA británica.
Financiación récord para una empresa recién fundada
Según TechCrunch, Ineffable Intelligence, que Silver fundó hace solo unos meses, ha asegurado 1.100 millones de dólares en financiación. La valoración se ha fijado en 5.100 millones de dólares, una cifra notable para una empresa que apenas ha tenido tiempo de encontrar espacio de oficina.
La empresa tiene su sede en el Reino Unido y se basa en la ambición de desarrollar inteligencia artificial que no dependa de grandes cantidades de datos producidos por humanos para aprender. Esta es una dirección que difiere fundamentalmente de cómo se entrenan la mayoría de los grandes modelos de lenguaje hoy en día.
¿Por qué aprender sin datos humanos?
La razón detrás del enfoque de Ineffable Intelligence no se trata solo de originalidad tecnológica, sino de escasez de recursos. La comunidad de investigación ha advertido durante mucho tiempo que la disponibilidad de datos de texto de alta calidad para el entrenamiento de IA podría estar llegando a su límite.
Según revisiones de investigación en el campo, algunos analistas predicen que los datos de texto de alta calidad podrían agotarse virtualmente tan pronto como en 2026 si las tendencias de entrenamiento actuales continúan. Se espera que los datos de texto de baja calidad duren más, quizás entre 2030 y 2050, pero el desarrollo exige nuevas soluciones.
Un nuevo modelo llamado Absolute Zero Reasoner, que se entrena a sí mismo con datos humanos mínimos, ha superado a la IA tradicional en pruebas de referencia clave, con un rendimiento más del 22 por ciento superior en un benchmark complejo.
En la práctica, se están experimentando tres enfoques principales: generación de datos sintéticos, aprendizaje auto-supervisado y entrenamiento en entornos simulados. Todos los métodos buscan reducir la necesidad de un etiquetado humano costoso y que consume mucho tiempo, así como la recopilación de conjuntos de datos reales.
Datos sintéticos en ascenso
Según la investigación disponible, la empresa de análisis Gartner estima que la mayoría de los modelos de IA se entrenarán con datos sintéticos para 2030, y que los datos sintéticos constituirán más del 95 por ciento de los conjuntos de datos de entrenamiento para modelos de imagen y video para el mismo año. Ya en 2024, se dice que más del 60 por ciento de los datos utilizados en aplicaciones de IA han sido generados sintéticamente.
Sin embargo, es importante enfatizar que los datos sintéticos no están exentos de desafíos. La comunidad de investigación señala el riesgo de que los sesgos de los conjuntos de datos reales originales se perpetúen, y el fenómeno del «colapso del modelo», donde los modelos entrenados con sus propias salidas se degradan gradualmente. Estos problemas son campos de investigación activos.
Relevancia noruega y nórdica
Para los investigadores e inversores noruegos en IA, el enfoque de Ineffable Intelligence es interesante por varias razones. El sector empresarial y público noruego está empezando a invertir fuertemente en soluciones de IA, pero rápidamente se encuentra con problemas relacionados con el acceso a los datos, especialmente en el sector de la salud, donde las preocupaciones sobre la privacidad limitan el uso de datos reales de pacientes. La tecnología que permite a los modelos aprender sin dichos datos podría abrir nuevas oportunidades.
No obstante, hay motivos para ser sobrios: Ineffable Intelligence es una empresa muy joven, y actualmente no hay documentación técnica publicada ni verificación independiente del progreso de la empresa. La valoración y el capital recaudado reflejan principalmente la confianza en la reputación profesional de Silver, más que en resultados demostrados.
¿Qué sigue?
David Silver es particularmente conocido por su papel central en el desarrollo de AlphaGo y AlphaZero en DeepMind, sistemas que aprendieron a jugar juegos de mesa a un nivel extraordinariamente alto a través del autoaprendizaje, sin datos de ejemplo humanos. Es plausible creer que principios similares darán forma a la dirección de Ineffable Intelligence.
Medios tecnológicos internacionales, incluido TechCrunch, informan sobre la ronda de financiación, pero los detalles sobre qué inversores participan y para qué se utilizará concretamente el dinero son, por ahora, información pública limitada. 24AI seguirá de cerca la evolución.