La start-up californiana OpenAI, que lanzó con gran éxito a finales de 2022 la interfaz ChatGPT, capaz de generar todo tipo de textos bajo demanda, presentó este martes GPT-4, una nueva versión de la tecnología de inteligencia artificial generativa que opera el famoso chatbot.
«GPT-4 es un gran modelo multimedia, menos hábil que los humanos en muchos escenarios de la vida real, pero tan bueno como los humanos en muchos contextos profesionales y académicos», dijo la compañía en un comunicado.
«Por ejemplo, aprobó el examen para convertirse en abogado con una puntuación tan buena como el 10% superior. La versión anterior, GPT 3.5, estaba al nivel del 10% de los menos buenos», agregó.
ChatGPT despierta mucho entusiasmo, pero también controversia ya que es de libre acceso y lo utilizan millones de personas en todo el mundo para escribir ensayos, líneas de código, anuncios o simplemente para probar sus capacidades.
OpenAI, que ha recibido miles de millones de dólares de Microsoft, se ha consolidado así como líder en IA generativa con sus modelos de generación de texto, pero también de imágenes, con su programa DALL-E.
Su jefe, Sam Altman, explicó recientemente que ahora está trabajando en la llamada inteligencia artificial «general», es decir, programas con capacidades cognitivas humanas.
«Nuestra misión es garantizar que la IA general, los sistemas de IA más inteligentes que los humanos en general, beneficien a toda la humanidad», dijo en el blog de la compañía el 24 de febrero.
Las capacidades multimedia son un paso en esa dirección.
A diferencia de las versiones anteriores, GPT-4 está dotado de visión: puede procesar texto pero también imágenes. Sin embargo, solo genera texto.
Estará disponible en ChatGPT, pero sin posibilidad de proveerle imágenes por el momento.
OpenAI también señala que, a pesar de sus capacidades, GPT-4 tiene «limitaciones similares» a sus predecesores. «Todavía no es completamente confiable (inventa hechos y comete errores de razonamiento)».
La compañía anunció que ha contratado a más de 50 expertos para evaluar los nuevos peligros que podrían surgir, por ejemplo para la ciberseguridad, además de los ya conocidos (generación de consejos peligrosos, código informático defectuoso, información falsa, etc.).
