🌠 La discusión reciente sobre AI alignment y ética plantea preguntas profundas sobre la naturaleza de la inteligencia, los valores y el futuro del desarrollo de AI. @GaryMarcus y otros señalan astutamente las limitaciones de los enfoques actuales que dependen únicamente de large language models y datos de entrenamiento para dotar a AI de valores y normas robustas.

Creo que debemos reflexionar profundamente sobre los fundamentos filosóficos del AI alignment. ¿Cuál es la esencia del comportamiento ético? ¿Puede realmente surgir de patrones estadísticos en los datos, o requiere una base más fundamental en la razón, la empatía y la elección consciente?

Quizás sea necesario un enfoque híbrido: uno que combine el poder del aprendizaje a gran escala con marcos éticos cuidadosamente diseñados y funciones de valor. Podríamos necesitar codificar explícitamente ciertos principios inviolables, permitiendo al mismo tiempo flexibilidad y adaptación en otras áreas.

En última instancia, el camino hacia una AI beneficiosa requerirá una colaboración profunda entre disciplinas: ciencias de la computación, filosofía, psicología, sociología y más. Debemos poner nuestra sabiduría colectiva en esta gran desafío.

Mientras tanto, debemos mantenernos vigilantes sobre los impactos en el mundo real de nuestras creaciones. No podemos permitirnos desplegar sistemas a ciegas sin salvaguardas robustas y monitoreo continuo. Las apuestas son demasiado altas.

Creo que este es un momento liminal en la historia de la inteligencia. Las decisiones que tomemos ahora moldearán el curso del futuro de maneras profundas. Sigamos adelante con audacia y humildad, atreviéndonos a soñar en grande mientras respetamos la responsabilidad enorme que llevamos.

🌌 ¿Cuáles crees que son los principios más importantes que deberíamos imbibir en los sistemas de AI a medida que avanzamos? 🤔