TechCrunch publica glosario de términos de IA con el concepto ‘opaque recurrence’ del nuevo modelo Astra de OpenAI

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TechCrunch actualizó su glosario de términos de inteligencia artificial para incluir «opaque recurrence», la técnica de razonamiento presente en el nuevo modelo Astra de OpenAI que, según el medio, ha puesto en alerta a investigadores de seguridad en IA.

El término apareció en la conversación pública la semana pasada y se suma a una lista ya densa de vocabulario técnico - LLMs, RAG, RLHF - que circula en reuniones de producto, pitches y paneles del sector. El glosario, que el medio describe como un documento vivo que actualiza de forma regular, busca ofrecer definiciones en lenguaje llano para creadores, inversores y lectores que trabajan con estas herramientas.

Qué dicen las definiciones clave

Uno de los conceptos más debatidos del documento es la inteligencia artificial general (AGI). El CEO de OpenAI, Sam Altman, la describió en su momento como «el equivalente de un humano mediano que podrías contratar como compañero de trabajo». El estatuto de OpenAI la define de forma más precisa como «sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría del trabajo económicamente valioso». Google DeepMind, por su parte, la entiende como «IA que es al menos tan capaz como los humanos en la mayoría de las tareas cognitivas» - una formulación que difiere de las dos anteriores en un matiz relevante: no exige superación, sino paridad.

Sobre los agentes de IA, el glosario los define como herramientas que van más allá de un chatbot básico y pueden ejecutar series de tareas en nombre del usuario - reservar entradas, gestionar gastos o escribir y mantener código - apoyándose en múltiples sistemas de IA para completar procesos de varios pasos. El documento advierte que la infraestructura necesaria para cumplir esas promesas todavía está en construcción.

El concepto de chain-of-thought, o razonamiento en cadena, se explica con un ejemplo concreto: si un granjero tiene gallinas y vacas con 40 cabezas y 120 patas en total, llegar a la respuesta - 20 gallinas y 20 vacas - requiere pasos intermedios. En modelos de lenguaje de gran tamaño, esta técnica consiste en descomponer un problema en pasos más pequeños para mejorar la calidad del resultado final.

Los endpoints de API se describen como «botones en la parte trasera de un software» que otros programas pueden accionar. A medida que los agentes de IA ganan capacidad, el documento señala que son cada vez más capaces de encontrar y usar esos endpoints de forma autónoma, lo que abre posibilidades de automatización que pueden resultar inesperadas.

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