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Resumen generado con una herramienta de Inteligencia Artificial desarrollada por BioBioChile y revisado por el autor de este artículo.

Ingeniero de Anthropic y ex OpenAI renuncia por falta de responsabilidad en desarrollo de IA. Jacob Coxon alerta sobre potencial amenaza existencial de inteligencia artificial, advierte sobre subestimación del poder tecnológico y pide coordinación entre proyectos para evitar consecuencias catastróficas. Aboga por acciones como prohibiciones temporales y reflexión profunda en comunidad de investigación de IA.

Un ingeniero británico de Anthropic -matriz de Claude-, que también ha trabajado en los pasados tres años para OpenAI -la creadora del popular ChatGPT– ha presentado su dimisión en las últimas horas porque dice que ambas compañías “no están actuando con responsabilidad” y están “jugando con nuestras vidas”.

Jacob Coxon, ingeniero de software al que los medios identifican como uno de los desarrolladores de GPT-4o y GPT-4.5, aunque sin responsabilidades ejecutivas, aseguró en un hilo de su cuenta de X que las personas que están tras el desarrollo exponencial de la IA “creen que podrá matarnos a todos al final de esta década”, porque “no hay otra actividad humana que suponga este nivel de amenaza”.

Para el ingeniero, de 27 años, se está subestimando el poder de la tecnología, pero los proyectos de IA “serán pronto sistemas sobrehumanos que podrán hackear cualquier cosa, revolucionar todos los ámbitos y ganar verdadero poder y recursos”.

En su opinión, hay una conciencia de esta realidad tanto en OpenAI como en Anthropic, pero ve una diferencia: los primeros “tal vez no han internalizado en profundidad los retos civilizacionales”, mientras que los segundos los comprenden bien pero “están atrapados en la carrera por llegar primero”, aun cuando en el caso más optimista se trate de llegar primero “para actuar con responsabilidad”.

Pide coordinación

Coxon no ve otra salida que la coordinación entre los distintos proyectos de IA y de las empresas involucradas en ellos, pero siente que no se está produciendo y aboga entonces por “acciones costosas, como una prohibición temporal de mejorar las capacidades del modelo (‘model capabilities’), y pide a los investigadores de la IA que reflexionen profundamente sobre la cuestión.

“¿Quieren potenciar un ‘aprendizaje por refuerzo’ (RL en la jerga técnica) superinteligente sin un entendimiento riguroso de su mente? -pregunta a sus colegas en la IA- ¿Van a bajar la cabeza porque ‘total, ya está ocurriendo’, o aprovechar este momento para abogar por condiciones diferentes?”, concluye Coxon en un hilo que ha tenido ya una enorme repercusión mediática.