Baidu afirma que su propio sistema de IA ayudó a construir su próximo modelo
Baidu ha ofrecido hasta ahora la visión más clara de hasta dónde está llevando la automatización en el desarrollo de sus propios modelos. El 9 de noviembre, su equipo de ERNIE dio a conocer avances en lo que el sector denomina RSI —automejora recursiva— y puso nombre al sistema que hace el trabajo: ERNIE Evolve, una herramienta de investigación automatizada que participó en el desarrollo del próximo modelo ERNIE 5.5 Flash.
Según la empresa, ERNIE Evolve está diseñado para trabajar a partir de un objetivo y una serie de restricciones, no de un guion fijo. Propone por sí mismo líneas de investigación, ejecuta experimentos, comprueba los resultados y acumula lo aprendido. Baidu sostiene que el sistema puede seguir perfeccionando una línea de trabajo existente, pero también abrir nuevas direcciones cuando la evidencia apunta en ese sentido: la diferencia entre ajustar una receta conocida y decidir qué receta probar a continuación.
La revelación es una primicia para Baidu, que por lo general ha descrito sus modelos en términos de puntuaciones en pruebas de referencia y fechas de lanzamiento, más que del proceso que hay detrás. Presentar a ERNIE Evolve como un participante en el desarrollo real de modelos, y no como una demostración de laboratorio, es una señal de que la compañía quiere que se la vea en la misma conversación que los laboratorios extranjeros que han hablado abiertamente de la IA que ayuda a la investigación en IA.
La expresión automejora invita al escepticismo, y con razón. Los sistemas que proponen y ponen a prueba sus propias ideas siguen dependiendo de objetivos fijados por humanos, de presupuestos de cómputo y del criterio sobre qué resultados cuentan como avance. Lo que Baidu parece describir es un bucle más rápido para el ensayo y error que ya consume buena parte del tiempo de un equipo de modelos, no un sistema que fija su propia agenda sin supervisión.
La posición más amplia de Baidu da peso a la afirmación y añade presión. La compañía fue una de las primeras de China en construir grandes modelos, pero ha pasado el último año luchando por captar atención frente a rivales con aplicaciones de consumo más sólidas y bolsillos más profundos. Su negocio de búsqueda sigue siendo el principal canal de distribución, y la dirección ha ido reposicionando la empresa en torno a la infraestructura y los modelos de IA, y no solo a la publicidad.
El momento también importa. ERNIE 5.5 Flash se presenta como un lanzamiento próximo, y Baidu ya abrió a desarrolladores externos la base de un modelo ERNIE 5.5 Flash anterior, un sistema de 280.000 millones de parámetros. Una línea Flash suele concebirse para la velocidad y el coste más que para la capacidad bruta, lo que la convierte en un lugar sensato para comprobar si la investigación automatizada puede aportar ganancias de eficiencia que se reflejen en la factura.
Para el lector global, la conclusión no gira tanto en torno a un modelo como al método. Si los sistemas de investigación automatizada acortan de verdad la distancia entre una idea y un experimento funcional, los laboratorios que los adopten primero podrían iterar más rápido que rivales con clústeres mayores. Esa es la lógica competitiva que hay detrás de la revelación de Baidu, y es la afirmación que merece ponerse a prueba.
Lo que hay que observar es concreto: si ERNIE 5.5 Flash llega en el plazo que la compañía ha insinuado y si Baidu publica alguna evidencia de que las contribuciones de ERNIE Evolve pasaron al modelo lanzado. Hasta entonces, el anuncio es una promesa sobre el proceso, la parte del desarrollo de la IA más difícil de verificar desde fuera.