“‘Todas las IA para todos’ es algo así como nuestro lema. Hemos organizado todos los modelos de IA que podemos encontrar hoy en día”, dice Gupta. El sitio web de Yupp anima a los desarrolladores a ponerse en contacto si quieren que su modelo de lenguaje o imagen se añada a la plataforma. Actualmente, no tiene acuerdos con creadores de modelos de IA y proporciona las respuestas mediante llamadas a la API.
Cada vez que alguien utiliza Yupp, participa en una comparación directa entre dos modelos de chatbot y, en ocasiones, obtiene una recompensa por dar su opinión y elegir una respuesta ganadora. Básicamente, es una encuesta de usuarios disfrazada de juego. El sitio web está lleno de emojis.
Según Gupta, el intercambio de datos en esta situación es más explícito que en aplicaciones anteriores para consumidores, como X, antes Twitter, donde trabajó como el empleado número 27. Ahora cuenta con uno de los cofundadores de esa empresa, Biz Stone, como patrocinador. “Esto se aleja un poco de las anteriores empresas de consumo. Proporcionas retroalimentación, esos datos se usan de forma anónima y se envían a los desarrolladores de modelos”.
Las herramientas de IA cuestan una fracción de la mano de obra humana y pueden socavar los puestos de trabajo necesarios para construir carreras profesionales.
Retroalimentación de humano a bot
Lo que nos lleva a donde está el verdadero negocio: la venta de opiniones humanas a empresas de IA que necesitan desesperadamente más datos para afinar sus modelos.
“Lo que estamos haciendo aquí son evaluaciones humanas por crowdsourcing (colaboración externa)”, añade Gupta. Calcula que los usuarios pueden ganar lo suficiente para unas cuantas tazas de café al mes. Sin embargo, este tipo de etiquetado de datos, conocido en el sector como aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, es extremadamente valioso para las empresas, que ajustan sus modelos de forma iterativa. Vale mucho más que la mejor taza de café de San Francisco.
El principal competidor de Yupp es un sitio web llamado LMArena, muy popular entre los conocedores de la IA por sus comentarios sobre nuevos modelos y por ofrecer estatus a quienes predicen correctamente cuáles tendrán mejor rendimiento. Cada vez que se añade un modelo potente a LMArena, suelen surgir rumores sobre qué gran empresa está probando en secreto su próximo lanzamiento.
“Se trata de un producto con dos caras, con efectos de red: los consumidores ayudan a los desarrolladores de modelos. Y, con suerte, los creadores de modelos mejoran los modelos y se los devuelven a los consumidores”. Gupta me muestra una versión beta de la tabla de clasificación de Yupp, que se lanza hoy. Incluye un ranking general de los modelos junto con datos más detallados. Las clasificaciones pueden filtrarse según el rendimiento del modelo en función de datos demográficos, como edad, que los usuarios comparten al registrarse, o por categorías de preguntas, como atención sanitaria.
Casi al final de nuestra conversación, Gupta menciona la inteligencia artificial general (IAG), la teoría de algoritmos superinteligentes similares a los humanos, como una tecnología inminente: “Al fin y al cabo, estos modelos se están construyendo para usuarios humanos, al menos en un futuro próximo”. Es una creencia común, y también un argumento de marketing, entre quienes trabajan en IA, aunque muchos investigadores aún cuestionan si la tecnología actual de los LLM podrá algún día dar lugar a una IAG real.
Gupta quiere que los usuarios de Yupp, incluso aquellos preocupados por el futuro de la humanidad, se imaginen a sí mismos dando forma activa a estos algoritmos y mejorando su calidad: “Es mejor que gratis, porque estás haciendo algo grande por el futuro de la IA. Ahora bien, algunas personas querrán saberlo… y otras solo quieren las mejores respuestas”.
Y probablemente muchos otros simplemente quieran ganar algo de dinero extra y estén dispuestos a pasar unas horas compartiendo su opinión mientras conversan con un chatbot. Al fin y al cabo, 50 dólares son 50 dólares.
Artículo originalmente publicado en WIRED. Adaptado por Alondra Flores.
