La conversación global sobre los robots y la fuerza laboral ha cambiado sustancialmente en los últimos años, desde preocupaciones generalizadas sobre que los robots acaparen empleos hasta preguntas crecientes sobre qué tan rápido pueden llenar los vacíos en el mercado laboral.
Una de las empresas a la vanguardia de esta búsqueda es Santuario AI. Es una empresa con sede en Vancouver, Columbia Británica, que ha recaudado más de 100 millones de dólares canadienses para llevar a cabo su visión del trabajo como servicio. Sanctuary fabrica un robot humanoide de uso general de 5 pies y 7 pulgadas llamado Phoenix, impulsado por un sistema de inteligencia artificial llamado Carbon.
“La oportunidad económica aquí, en términos de poder proporcionar la mano de obra que la gente quiere y poder sacar provecho de ella mediante el desarrollo de una tecnología como esta, es una oportunidad como ninguna que creo que haya existido jamás”, dice Geordie Rose, Director ejecutivo y cofundador de Sanctuary. “Es mucho más grande que la máquina de vapor, por ejemplo”.
Rose se une a nosotros en este episodio del Chinaderita y ½ Podcast para hablar sobre esas tendencias a largo plazo, las capacidades y limitaciones de Phoenix en su forma actual, el enfoque general de la empresa y los desafíos futuros.
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Tendencias de la población y del mercado laboral: “El espíritu de la época en torno a la automatización ha cambiado drásticamente en los últimos cinco años. Cuando comenzamos este viaje de intentar construir máquinas cada vez más sofisticadas para realizar trabajos, la narrativa dominante era: “la automatización requiere empleos”. Y en algún punto del camino, eso cambió a “necesitamos automatización”, porque si no la tenemos, no tendremos a nadie haciendo ninguna de las cosas que necesitamos. …
“Existe una dramática y alarmante escasez de personas para hacer las cosas necesarias para mantener nuestra economía en marcha. En este momento hay más de 10 millones de puestos de trabajo vacantes en Estados Unidos. Entonces la respuesta tiene que ser la tecnología. …
“En el futuro, todo el trabajo lo realizarán máquinas. Es sólo una cuestión de cuándo, no de si sucederá. Esto está claro. Los robots son cada vez mejores y más baratos. La IA mejora. En algún momento, habrá un cálculo fácil: si quiero que se construya o se haga algo, ¿por qué querría que una persona lo haga? Porque las máquinas van a ser mucho mejores en eso”.
Robots especializados versus robots de uso general: “Lo que decidimos hacer fue algo diferente, es decir, intentar automatizar a la persona en el almacén, o lo que sea, construyendo una máquina que pueda hacer todas las cosas pequeñas que no automatizarías por tu cuenta, pero en resumen, lo convierte en algo muy valioso.
“Así que puede caminar, puede presionar botones, puede tirar de palancas, puede operar otras máquinas, puede recoger la basura, puede realizar tareas de seguridad, puede hacer todas estas cosas diferentes, ninguna de las cuales se construiría en realidad. solución de propósito especial para. Pero ahora estoy haciendo 40 de ellos. Y cuando sumo el valor de los 40, esto es un gran problema.
“Queremos resolver todos los problemas intermedios para los que estas máquinas especiales no son adecuadas”.
El potencial de los nuevos modelos de IA generativa para robots: “El resultado que se obtiene con este tipo de modelos tiende a ser muy rápido, pero muy poco fiable. Entonces, en cierto modo, es el régimen opuesto del razonamiento lógico.
“Digamos que tienes un ángel y un demonio en tu hombro. El diablo, el gran modelo del lenguaje, es esta mente brillante e impulsiva que ha absorbido todo Internet y es muy rápida para arrojar una respuesta. Mientras que el otro tipo que está sobre tu hombro es el viejo sabio, el tipo que ha pasado toda su vida pensando en las cosas, es muy deliberativo y tiene mucha sabiduría. Y eso lleva mucho tiempo.
“Así que estás sentado en la boca de la cueva, esperando la declaración del oráculo durante, no sé, un par de meses, pero cuando llega, sabes que puedes confiar en ella.
“Estas dos formas de ser son complementarias. Ninguno de ellos por sí solo es una solución al problema, pero tal vez puedan combinarse de alguna manera. Mucha gente está trabajando ahora para intentar fusionar estas dos ideas, es decir, la lógica, el razonamiento y el conocimiento, por un lado, y la estadística, la predicción del siguiente token, los grandes modelos lingüísticos… pero hasta ahora, nadie ha podido hacerlo. eso.”
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Audio editado por Curt Milton.
