💧 # 139 Se acaba otra tortura navideña: cada vez predecimos mejor el tiempo y el clima
Semana 139: El drama de OpenAI nos deja muchas lecciones bien interesantes
Hola, soy Alex Rayón Jerez. De #bilbao y #millennial (por los pelos).
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📷 Una imagen
¿Tenéis la sensación de que las músicas navideñas cada año llegan antes? No estáis solos. Según un estudio de Spotify, hemos adelantado bastante las reproducciones musicales de Navidad. Los fines de semana es cuando más disparamos nuestro consumo musical navideño. Es más, podemos observar que en general las festividades cada vez se alargan más, y se encadenan. De “la vuelta al cole”, pasamos rápidamente a la bienvenida del Otoño, dando paso luego a Halloween, Black Friday y Navidad. Todo ello, sin parar. Es que no sabemos ya estar parados o sin estímulos, disfrutando de la mera rutina. Estamos en ante la generación dopaminada. O hay dopamina o no la hay, y nos entristecemos.
📚 Cinco lecturas
#1 El caso de Google contra el Departamento de Justicia
En el juicio de Google vs. Departamento de Justicia, Google se está agarrando al "winner takes all" para argumentar que no es un monopolio. Y empiezo a pensar que creo que tiene razón en varios puntos. ¡Y eso que llevo varios años criticándolo! Pero quizás estaba equivocando el marco de razonamiento. Otra cosa es que luego gane Google.
Detalles
Resumiéndolo, Google expone y argumenta que tiene un gran producto hecho con las mejores tecnologías algorítmicas. Por ser los mejores (lo dicen ellos, no yo), es legal llegar a acuerdos de distribución pagando por ser el buscador por defecto a Apple, Samsung, etc.
Según Google, simplemente es que están en un sector de una tecnología exponencial donde no hay nada ilegal por tener una cuota de más del 90% durante más de 20 años. No hay sitio, por eso del "winner takes all": toda tecnología exponencial, permite al primero acaparar tanto mercado y hacerlo tan fiel, que no hay sitio para un segundo o tercero.
¿Por qué es relevante?
En presencia de tecnologías exponenciales, ¿el libre mercado y anti-competencia cómo las podemos combinar? Creo que lo están argumentando muy bien, y por eso os animo a reflexionar también sobre el efecto en la sociedad y en los mercados del conjunto de tecnologías que hemos visto. Porque quizás pronto hablemos de lo mismo en el market place de Amazon o alguna de las nubes. Y quizás las leyes de competencia deban tener alguna actualización en este sentido.
#2 El culebrón de OpenAI
Es difícil no dedicar otro espacio a hablar de todo lo que ha ocurrido en OpenAI en los últimos días. El resumen, parece ser, es que los nuevos hallazgos que habría hecho OpenAI sobre los nuevos modelos de inteligencia artificial, dividían la opinión entre los “tecnoptimistas” y los “apocalípticos”. Sam Altman estaría entre los primeros: querría sacar lo que parece puede ser estar un paso más cerca de la GAI (Inteligencia Artificial General). Sam ha vuelto como CEO, y el Consejo, se ha renovado. 750 de los 770 empleados amenazaron con irse. Prepárense para lo que viene en OpenAI. En el camino, hay detalles interesantes.
Detalles
Emmett Shear, fundador de Twitch y favorable a reducir el ritmo de progreso de la IA, fue CEO por unas horas. Creo que se quedó atónito con el nivel de apoyo a Sam y la falta de explicaciones de la salida de Altman.
Satya Nadella anunció que Sam Altman y Greg Brockman se unirían a Microsoft “junto con sus compañeros”. Está claro que Microsoft seguirá liderando esta era de la IA Generativa.
OpenAI tuvo 3 CEOs en una semana. Apple, 6 en 47 años. Volatilidad everywhere.
¿Por qué es relevante?
2024 creo que va a ser un año clave en el mundo de la IA Generativa. Esta IA es la que, como su nombre sugiere, genera nuevo contenido. Al contrario de otros tipos de IA, como la IA discriminativa (Machine Learning tradicional), que se centra en clasificar o identificar contenido basado en datos preexistentes. Es pasar de la discriminativa - deductiva a la generativa - inductiva. A los campos del saber y la acción que trabajen “concluyendo”, “traduciendo entre lenguajes y códigos”, “generando conclusiones por lectura de síntesis”, etc., los próximos movimientos, nos traerán importantes reflexiones. Creo que como dice el CEO de Nvidia, la IA Generativa inductiva es la transición más importante en la era de la computación. Más que Internet (que ya fue lo suyo), el Cloud o Móvil.
#3 Google vs. Chatbots
Hablando de cuotas de mercado de Google, ¿cuánto ha perdido desde la irrupción de nuevos competidores? Me refiero a a los chatbots (ChatGPT, Google Bard, Pi, Claude, etc.). Parece que poco, pero es un 1% (recuerden la tecnología exponencial que decíamos antes). Habrá que seguir la evolución.
Detalles
Los dos principales ChatBots (Bard y ChatGPT) tienen unos 100.000.000 de usuarios. Y solo es el 2% del tráfico total de Google. Creo que con esto se entiende el concepto exponencial que decíamos antes.
¿Por qué es relevante?
Es evidente que el producto de Google ha ido perdiendo calidad en los últimos años. Es lo que tiene querer ganar tanto dinero. Pero creo que falta camino hasta que los chatbots se naturalicen más en nuestro día a día como para que tengamos dudas de Google.
#4 Youtube y Google Bard
Desde hace pocas horas, Google Bard ha anunciado que “ve” vídeos en Youtube y te los resume. Pareciera una característica más, pero me parece que es un caso de uso brutal. Pruébenlo, miren.
Detalles
La palabra clave es “summarize the key points of this video”. Enseguida funcionará en Español. Nuevamente, el prompting es la clave. Los verbos y la combinación de tokens, es en lo que más me he formado este 2023. He jugado con el prompting de “summarize” (metiéndole nuevas combinaciones que he visto en varios tutoriales), y puedo por ejemplo centrarme en una parte del contenido (centrarme en una parte de un tutorial que me gusta), conectarlo a otro (saber si lo que estoy viendo tiene conexión con algo que he visto previamente), construir una argumentación basada en encontrar el mismo contenido en varios vídeos (por ejemplo para diseñar una arquitectura web), etc. No me digan que el boom de productividad y rigor a la hora de construir conocimiento no les seduce.
¿Por qué es relevante?
Estamos ya ante máquinas omnimodales. Leen, ven, hablan, etc. El futuro de la interacción humano-máquina es espectacular. El disquette de Word y Excel, creo que pronto dejará paso a una era en la que literalmente hablaremos con las máquinas para cualquier cosa.
#5 Y en medio de la saga de ChatGPT, he estado probando el directorio
El directorio de GPTs, es algo así como como “ChatGPTs” especializados en algo, haciendo por tanto menos relevante el prompting. Es decir, se puede tener un diálogo más directo y concreto. Os dejo este directorio, del que he rescatado cuatro GPTs muy útiles ahora para mi día a día.
Detalles
ResearchGPT: un asistente de investigación que busca en 200.000.000 de artículos científicos y drafts, con citas refinadas y bien validadas (uno de los problemas que teníamos en el campo de la investigación). Aquí es donde voy ahora para cualquier cosa que me genera dudas.
Logo Creator: no hace falta explicar mucho lo que hace. Brutal para crear.
ConvertAnything: convierte imágenes, audio, vídeo, PDFs, etc. de cualquier formato a cualquier otro. Dialogando. Se acabaron las torturas de buscarse la vida por Internet.
Grimoire: al cabo del año se me aproximan unas cuantas personas que quieren probar un concepto de nuevo negocio pero que no saben programar. Quieren hacer un MVP, para ir viendo reacciones. Un asistente de código especializado en mockups y productos mínimos viables para construir versiones web responsive.
¿Por qué es relevante?
Porque también se pueden combinar estos GPTs, en un proceso de trabajo, y así automatizar una secuencia. Yo estoy trabajando ahora con Zapier para que me integre varios GPTs especializados y pueda pedirle, por ejemplo “Enviale un email a mi amigo Lander para recordarle que tenemos la excursión al Pagasarri pendiente” (es ambiguo para una máquina… bueno, era ambiguo, ahora puede entenderle leyendo mi email y buscando en contactos, para luego escribir un email; tres tareas que con GPTs especializados son automatizables).
🔊 Un audio
Mi querida Argentina (un saludo a todos/as los que me léeis desde allá) tiene nuevo presidente. Antes de que toméis opinión con cualquier generalidad que leáis, tomad este podcast del siempre recomendado No es el fin del mundo, de El Orden Mundial.
💬 Un comentario en redes sociales
Aparece una iniciativa de empleados de OpenAI posteando “OpenAI no es nada sin su gente”. Incluyendo a Mira Murati, a la que dediqué un post reciente. Si quieres tener un equipo motivado, únele a tu misión.
🎲 Una lectura aleatoria
La predicción del tiempo es un problema complejo. La atmósfera es un sistema complejo, con un montón de partes que se mueven e interaccionan entre ellas. Hasta hace pocos años, los modelos de predicción del tiempo, trabajaban con pocos datos. En cualquier curso de Machine Learning (IA discriminativa), lo primero que decimos es que sin datos, no podemos estimar de forma precisa. Las ecuaciones de Navier-Stokes y los datos generados por una cada vez mayor flota de aviones comerciales y de mercancía, han ido arreglando parte del problema. También los satélites. Todo este cambio tecnológico arranca al comienzo de la Primera Guerra Mundial. Diferentes países se dan cuenta que la tecnología podría ayudarle a prepararse mejor para la batalla sabiendo cuándo llovería o haría sol, por ejemplo. Por ejemplo, el Día D, se planificó utilizando varias tecnologías de esta naturaleza. Esta Navidad, cuando vuelva la tortura familiar de conversación alrededor del tiempo, recuerden esto: cada vez tenemos estimaciones más precisas (abajo gráfica), y cada vez la lluvia o la temperatura sabremos estimarla más. Estamos poblando el cielo de sensores especializados (satélites) o instrumentales (aviones), por lo que cada vez tendremos una mejor estimación. Todo esto y mucho más en este fascinante artículo para entender que las tecnologías también pueden estar de nuestro lado.
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