Julian Schrittwieser (Anthropic): - La discusión sobre la burbuja de IA en X está "muy divorciada" de lo que está sucediendo en los laboratorios fronterizos. "En los laboratorios fronterizos, no estamos viendo ninguna desaceleración del progreso". - La IA tendrá un "impacto económico masivo". Las proyecciones de ingresos para OpenAI, Anthropic y Google son en realidad "bastante conservadoras". - Extrapolando cosas como los datos de METR, el próximo año, los modelos podrán trabajar por sí solos en una amplia gama de tareas. La duración de la tarea es importante, porque desbloquea la capacidad de un humano para supervisar un equipo de modelos, cada uno de los cuales trabaja de forma autónoma durante horas a la vez (en lugar de tener que hablar con un agente cada 10 minutos para darle retroalimentación). - "Es extremadamente probable" que el enfoque actual para entrenar modelos de IA (preentrenamiento, RL) produzca un sistema que pueda funcionar aproximadamente a un nivel humano en básicamente todas las tareas que nos importan en cuanto a productividad. - Sobre la jugada 37: "Creo que está bastante claro que estos modelos pueden hacer cosas novedosas". AlphaCode y AlphaTensor "demostraron que se pueden descubrir programas y algoritmos novedosos". La IA ya está "descubriendo cosas absolutamente novedosas", y "estamos subiendo en la escala de cuán impresionantes, cuán interesantes son las cosas que puede descubrir por sí misma". - "Es muy probable" que en algún momento del próximo año tengamos algunos descubrimientos que la gente está de acuerdo unánimemente en que son súper impresionantes. - La IA podrá por sí sola hacer un avance digno de un Premio Nobel en 2027 o 2028. - Sobre la capacidad de la IA para acelerar el desarrollo de la IA: Un problema muy común en muchos campos científicos es que se vuelve cada vez más difícil avanzar a medida que avanza el campo (es decir, hace 100 años, un solo científico podía descubrir el primer antibiótico por accidente, mientras que ahora se necesitan miles de millones de dólares para descubrir un nuevo medicamento). Lo mismo podría suceder con la investigación de IA: aunque la IA hará que la investigación de nuevas IA sea más productiva, es posible que no haya una explosión debido a que los nuevos avances se vuelven cada vez más difíciles de encontrar.