Mi nuevo iPhone simboliza el estancamiento, no la innovación, y a la IA le espera un destino similar | John Naughton

I El otro día me compré un iPhone 15 para sustituir a mi iPhone 11 de cinco años. El teléfono está equipado con el nuevo chip A17 Pro y tiene un terabyte de almacenamiento de datos, por lo que era muy caro. Por supuesto, tenía razones muy bien pensadas para gastar tanto dinero. Siempre he tenido la política de escribir solo sobre equipos que compro con mi propio dinero (nada de regalos de empresas tecnológicas), por ejemplo. El sofisticado procesador A17 es necesario para ejecutar las nuevas cosas de “IA” que Apple promete lanzar pronto; el teléfono tiene una cámara significativamente mejor que la que tenía mi antiguo teléfono, lo cual es importante (para mí) porque Mi blog de Substack sale tres veces por semana y proporciono una nueva fotografía para cada edición; y, finalmente, un amigo cuyo antiguo iPhone esté en las últimas podría apreciar un iPhone 11 en buen estado.

Pero estas son racionalizaciones más que justificaciones sólidas. La verdad es que mi antiguo iPhone estaba bien para el trabajo. Claro, necesitaría una batería nueva con el tiempo, pero aparte de eso tenía años más de vida útil. Y si miras con frialdad y objetividad la evolución de la línea de productos iPhone, lo que ves desde el iPhone 4 de 2010 en adelante es en realidad solo una secuencia de mejoras incrementales constantes. ¿Qué tenía de especial ese modelo? Principalmente esto: tenía una cámara frontalque abrió el mundo de los selfies, el chat de video, las redes sociales y todos los demás accesorios de nuestro mundo interconectado. Pero a partir de entonces, solo hubo cambios graduales y aumentos de precios.

Y esto no sólo es cierto en el caso de los iPhones, sino de los teléfonos inteligentes en general. Samsung, Huawei, Google y otros fabricantes han seguido el mismo camino. La llegada del teléfono inteligente, señalada por el lanzamiento del primer iPhone en 2007, representó una marcada discontinuidad en la evolución de la tecnología de los teléfonos móviles (si tienen dudas, pregúntenle a Nokia o BlackBerry). A continuación siguió un auge masivo durante aproximadamente una década, hasta que la tecnología (y el mercado) maduró y los cambios incrementales se convirtieron en la norma.

Los matemáticos le han dado un nombre a este proceso: la llaman función sigmoidea y la dibujan como una curva en forma de S. Cuando se aplica a los dispositivos electrónicos de consumo, la curva parece una “S” que se ha aplanado un poco. El progreso es lento en la parte inferior; luego da un giro brusco hacia arriba, antes de finalmente aplanarse en la parte superior. Y los teléfonos inteligentes ahora están en esa parte de la curva.

Si analizamos la historia de la industria tecnológica durante las últimas cinco décadas, podemos discernir un patrón. Primero hay un gran avance técnico: el chip de silicio; Internet; la web; el teléfono móvil; la computación en la nube; el teléfono inteligente. Cada gran avance es seguido por un período de desarrollo frenético (a menudo acompañado de burbujas de inversión), que impulsa la tecnología hacia la parte media de la “S”; y luego, finalmente, las cosas se calman a medida que los mercados se saturan y las mejoras radicales en la tecnología se vuelven cada vez más difíciles de lograr.

Quizás puedas ver hacia dónde se dirige esto: a La llamada “IA”Ya ha tenido sus avances iniciales: primero, la llegada de los “grandes datos” producidos por la web, las redes sociales y el capitalismo de vigilancia; luego, el redescubrimiento de algoritmos poderosos (redes neuronales), seguido por la invención de la arquitectura de aprendizaje profundo “transformador” en 2017; y luego el desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLM) y otras formas de IA generativa de las cuales ChatGPT fue el modelo a seguir.

Hemos atravesado un período de desarrollo frenético y de cantidades desorbitadas de inversión corporativa (sin una idea clara de cuál será el rendimiento de esa inversión), lo que ha impulsado la tecnología hacia la parte central de la curva sigmoidea. De modo que ahora surgen preguntas interesantes: ¿hasta dónde ha llegado la industria en la curva sigmoidea hasta ahora? ¿Y cuándo alcanzará la meseta en la que se encuentra actualmente la tecnología de los teléfonos inteligentes?

En las últimas semanas hemos empezado a ver señales de que ese momento puede estar acercándose. La tecnología se está convirtiendo en un producto básico. Las empresas de IA han empezado a lanzar LLM más pequeños y (supuestamente) más baratos. No lo admitirán, por supuesto, pero eso puede tener algo que ver con la forma en que los costes energéticos de la tecnología están creciendoEl impulso irracional de la industria No tiene mucha relación con los economistasY aunque millones de personas han probado ChatGPT y sus pares, la mayoría de ellos no han mostrado resultados. interés perdurablePrácticamente todas las grandes empresas del planeta han tenido uno o dos proyectos piloto de IA, pero pocos de ellos parecen haber llegado a implementarse realmente. ¿Podría ser que esto sentimiento del dia ¿Está a punto de volverse aburrido? Un poco como el último y brillante teléfono inteligente, de hecho.

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