Si ve la IA como una alternativa informática, es costosa. Si ve la IA como una alternativa de trabajo humano, es increíblemente barata.
Aaron Levie
Aaron Levie2 sept, 02:24
Esta es precisamente la paradoja de Jevon en acción en la forma más pura. Debido a que el costo de los tokens de IA ha disminuido, ahora podemos permitirnos usar muchos más para tareas cada vez más complejas. El punto clave, por lo tanto, no es que "la IA se esté volviendo más cara"; en cambio, es que debido a que se está volviendo más barato y más capaz, estamos usando más para resolver mejor los problemas. Para casi todas las tareas similares, solo estamos usando muchos más tokens para completar la tarea y ofrecer un resultado mucho mejor. Ya sea escribiendo código, respondiendo una pregunta de atención médica o analizando un contrato, hoy estamos usando mucha más IA para realizar ese trabajo porque necesitamos puntos adicionales de rendimiento. Obtener una respuesta correcta del 99% cuando se trabaja con un contrato legal es *muy* diferente de una respuesta correcta del 90%, y vale la pena el aumento de 10X a 100X en tokens. Ahora, en *algún* momento comenzaremos a alcanzar mesetas para ciertos tipos de tareas, y luego el costo por tarea disminuirá. Por ejemplo, probablemente no necesitemos 100 veces más tokens de los que usamos hoy para responder una simple pregunta médica o resumir un documento. Entonces, eventualmente, en términos comparables, estas cargas de trabajo se volverán más baratas a medida que podamos capturar las ganancias de eficiencia de los modelos. *Pero*, el ciclo general continuará esencialmente para siempre, porque seguiremos elevando el listón de lo que hacemos con la IA. A medida que los tokens continúen abaratando debido a los avances algorítmicos, la competencia en los precios de las GPU, las eficiencias informáticas generales y las alternativas de peso abierto, encontraremos el siguiente conjunto de formas de consumir los tokens. Desplegaremos muchos más agentes en paralelo para acelerar las tareas, utilizaremos sistemas multiagente para comparar respuestas y llegar a un consenso, resolveremos problemas de trabajo de conocimiento más complejos y tendremos agentes mucho más largos en segundo plano. La IA siempre será más barata y más cara.
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