00:00 Altavoz A
OpenAI está de reverso en su empresa.
00:01 Altavoz B
Sí.
00:01 Altavoz A
¿Sam te ha cubo, Sam Altman te ha cubo consejos increíbles que aún sigues todos los días?
00:05 Altavoz B
Sí, de hecho tal vez pueda transigir una historia allí. Entonces, en OpenAI, ya sabes, cuando me iba para unirme a Facebook, en efectividad tuvimos algunas de estas conversaciones con Sam sobre si deberíamos ir y hacer poco como la proteómica, como y usar IA para hacer diseño de proteínas, ya sabes, en aquel entonces.
00:20 Altavoz B
Y en cierto modo decidió que la tecnología aún no estaba letanía. Entonces creo que ahí está esta, tal vez, la advertencia y es lo mismo con AGI. Es como si tuvieras que pensar en noble, pero asimismo necesitas herir el hierro cuando hace calor.
00:29 Altavoz B
Por lo tanto, no habría tenido sentido retornar a poner estos modelos de IA en manos de la parentela como hace tres primaveras porque simplemente no funcionaba todavía.
00:33 Altavoz B
Y creo que una de las razones por las que creemos que este será el año del despliegue de fármacos de IA, el descubrimiento de modelos de IA que en realidad se están implementando es que la tecnología finalmente está funcionando.
00:41 Altavoz B
Una cosa que Ilya en realidad me había dicho es que creo que esta es mi primera semana de trabajo en OpenAI. Él dijo que cualquier prueba que comiences, debes intentar asegurarte de que termine ese día.
00:50 Altavoz B
Y yo y eso es poco que he llevado conmigo a lo liberal de mi carrera. Ni siquiera es como entrenar modelos de IA, pero se necesitan ciclos de feedback rápidos. Debe poder probar cosas y obtener comentarios de la parentela.
00:58 Altavoz B
Y es por eso que el progreso de fármacos es tan difícil, ¿verdad? Si se necesitan dos primaveras para descubrir su fármaco, ¿cómo consigue esos bucles de feedback?
01:03 Altavoz B
Y si podemos, ya sabes, comprimir esos cronogramas e ir tras problemas más difíciles, podemos iterar mucho más y luego, con suerte, encontrar soluciones mucho mejores.