El Otro Lado de OpenAI: 12 Historias Sorprendentes
Mientras navegaba por YouTube encontré un video titulado This Book Changed How I Think About AI que me llevó al libro Empire of AI de Karen Hao, una investigación profunda sobre la evolución de OpenAI y su búsqueda casi obsesiva de inteligencia general artificial. Basada en entrevistas, correspondencia y documentos internos, Hao revela aspectos poco conocidos de la empresa. Aquí presento 12 hallazgos sorprendentes traducidos y resumidos.
1. El Open de OpenAI fue más marca que convicción. El nombre sonaba noble y ayudó a diferenciarse, pero desde el inicio la apertura fue más narrativa que un compromiso firme. Algunos fundadores ya hablaban de reducirla cuando dejara de ser útil.
2. La promesa de mil millones de dólares de Elon Musk fue sobre todo humo y espejos. De esa cifra OpenAI recibió apenas unos 130 millones y menos de 45 millones vinieron directamente de Musk, lo que obligó a Sam Altman a buscar nuevos inversores para evitar una crisis.
3. El giro hacia un modelo con fines de lucro fue más por supervivencia que por visión. El nuevo esquema de capital limitado se presentó como una solución innovadora, pero la realidad es que el modelo sin fines de lucro no atraía el dinero necesario para competir con los gigantes tecnológicos.
4. El modelo de retorno limitado parecía ilimitado para los críticos. El tope prometido, por ejemplo 100 veces la inversión, sigue siendo enorme en términos absolutos y algunos describieron el tope como meramente simbólico tras hacer los cálculos.
5. La historia de GPT-2 demasiado peligroso fue un movimiento de relaciones públicas. Cuando OpenAI dijo que GPT-2 era tan poderoso que debía retenerse por seguridad, muchos investigadores consideraron exageradas las afirmaciones y vieron la estrategia como una maniobra para captar atención mediática.
6. La cultura interna estaba dividida en tribus en conflicto. Sam Altman describió facciones: exploradores de investigación, defensores de la seguridad y constructores con mentalidad de startup, lo que generó tensiones profundas sobre la dirección de la compañía.
7. El debut global de ChatGPT fue básicamente un accidente. La versión que convirtió a OpenAI en un nombre familiar se lanzó como una vista previa de investigación en apenas dos semanas, en parte para adelantarse a rumores de un chatbot rival, y sorprendió incluso a su socio más importante.
8. Los datos de entrenamiento incluyeron libros pirateados y videos de YouTube. Para construir modelos como GPT-3 y GPT-4 se raspó gran parte de la web: conjuntos de datos secretos contenían obras obtenidas sin autorización y empleados transcribieron videos y recolectaron contenidos sin señales claras de do not scrape.
9. Seguridad de IA inicialmente ignoró daños sociales. Al principio los ejecutivos limitaron la definición de seguridad a riesgos existenciales y rechazaron ampliar la conversación a daños cotidianos como sesgos y discriminación, afirmando que eso no era su rol.
10. Escalar los modelos tuvo un coste ambiental oculto. Entrenar modelos grandes consume enormes recursos; por ejemplo, en un mes de entrenamiento en centros de datos se llegó a usar millones de galones de agua durante una sequía, un tema que no se discutió abiertamente en reuniones generales.
11. SummerSafe LP fue un nombre con inspiración siniestra. Antes del nombre público se incorporó secretamente una entidad llamada SummerSafe LP, aludiendo a un episodio de Rick and Morty donde una protección extrema deriva en violencia, una ironía sobre cómo objetivos bienintencionados pueden deformarse.
12. Empleados salientes sufrieron presión sobre su equity. Documentos filtrados muestran que a quienes abandonaban se les exigía firmar acuerdos de no desprestigio para conservar acciones ya adquiridas, forzando a muchos a guardar silencio de por vida.
Reflexión final: La historia de OpenAI es compleja y está llena de contradicciones entre el mensaje público y las prácticas internas. Esto plantea preguntas sobre gobernanza, ética de datos y responsabilidad en el desarrollo de la inteligencia artificial, temas que afectan a empresas y clientes por igual.
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