Hyperspace aspira a ser el «Android de la IA», descentralizando el poder de los gigantes tecnológicos
2023-12-16 12:17:33
Hyperspace se posiciona como el «Android para la IA», llevando la descentralización para acabar definitivamente con la política corporativa.
Los modelos de código abierto y la descentralización en IA parecen cada vez más atractivos tras los recientes acontecimientos en OpenAI.
Hyperspace tiene dos objetivos. Descentralizar la IA ejecutando modelos ajustados en una red de ordenadores portátiles, en lugar de hacerlo localmente o a través de un centro de datos. Y utilizar esta red para mejorar la experiencia de búsqueda en la web mediante su novedosa tecnología VectorRank.
Su visión es alejar el poder de decisión de una empresa centralizada y devolverlo a las manos de la comunidad de código abierto.
Repartir la carga
El coste de funcionamiento de los centros de datos que alojan LLM de código cerrado como GPT 4 es enorme. Este año ya se han invertido 16.000 millones de dólares, y se ha producido un aumento del 37% desde 2017. A medida que crecen la base de usuarios y las prestaciones de los LLM, también lo hace la presión sobre la computación.
Lo que Hyperspace describe como su «motor de IA peer-to-peer» comparte la potencia de cálculo conjunta a través de la red, en lugar de en una sola máquina. La empresa ofrece lo que denomina un enfoque «Android para la IA» a través de su ecosistema de computación, datos, productos de consumo y API.
Código abierto frente a código cerrado
Hyperspace llega al meollo del debate sobre lo abierto frente a lo cerrado y la seguridad de la IA, que parece haber sido una de las fuerzas motrices del conflicto en OpenAI, ya que Sam Altman no estaba contento con la forma en que Helen Toner, miembro de la junta directiva, ayudó a enmarcar el enfoque de seguridad de OpenAI frente al de Anthropic en un documento reciente.
Quienes se preocupan por el ritmo de la IA afirman que los modelos de código cerrado actúan como cortafuegos, impidiendo que los malos actores accedan a modelos de IA más avanzados y los utilicen para estafas de phishing, malware y deepfakes. La opinión es que los modelos de código abierto van unos seis meses por detrás de los de código cerrado, y se espera que Llama 3 de Meta, prevista para el primer trimestre de 2024, sea tan buena como GPT 4.
Sin embargo, la otra cara de la moneda es que los modelos de código cerrado no son transparentes y dan a grandes actores como Open AI, Microsoft y Google el poder de determinar cómo se utilizan sus LLM e incluso quién los utiliza. Como argumentó LeCun, científico jefe de IA de Meta, los modelos de código cerrado ponen demasiado poder en manos de juntas directivas y empresas privadas que inevitablemente se desmoronan, como hemos visto con Open AI.
Descentralizar la IA mediante redes entre iguales crea un ecosistema cerrado que no depende de costosos centros de datos ni de poderosas empresas privadas.
El problema de la búsqueda de IA
Desde el lanzamiento de las capacidades de búsqueda web para los LLM, hemos visto que este enfoque tiene sus inconvenientes.
Incluso grandes empresas como MSN utilizan contenidos generados por IA para su sitio web, lo que ha dado lugar a artículos alucinantes e inexactos. Esta producción es devuelta por sitios como Bing Chat, ya que los motores de búsqueda tienen en cuenta la autoridad de dominio, así como otros factores, a la hora de determinar qué clasificar.
La solución de Hyperspace es un sistema de clasificación basado en vectores. Mientras que el algoritmo PageRank de Google clasifica los mejores sitios web en general, el novedoso VectorRank de Hyperspace cuenta con una búsqueda basada en vectores diseñada específicamente para que la IA mezcle y combine las mejores partes de todos los sitios web, y afirman que proporciona «un mejor acceso a la información» para los LLM.
