El cofundador de Google instruye a su equipo de IA a dejar de construir 'productos de niñera'

En los últimos años, ha quedado claro que el cofundador de Google, Sergey Brin, está de vuelta en la compañía. Esta semana, envió un mensaje contundente a cientos de empleados de la división de IA de Google llamada DeepMind AI (GDM): la presión por ganar la carrera hacia la IA General (AGI) está activa.

En su nota, que fue reportada por primera vez por The New York Times, Brin menciona: “Han pasado 2 años desde el inicio del programa Gemini y GDM. Hemos avanzado mucho en ese tiempo con muchos esfuerzos de los cuales deberíamos sentirnos muy orgullosos. Al mismo tiempo, la competencia ha acelerado inmensamente y la carrera final hacia la AGI está en marcha. Creo que tenemos todos los ingredientes para ganar esta carrera, pero vamos a tener que acelerar nuestros esfuerzos.”

Brin recomendó que los equipos de IA de Google trabajen más horas (“60 horas a la semana es el punto óptimo de productividad”), que asistan a la oficina “al menos todos los días de la semana”, prioricen “soluciones simples” a los problemas y, en general, se muevan más rápido (“no podemos esperar 20 minutos para ejecutar un poco de Python”). Lo que más me llamó la atención fue su último punto: que los productos de IA de Google “están saturados de filtros y excusas de varios tipos”. Brin argumentó que Google necesita “confiar en nuestros usuarios” y “no puede seguir construyendo productos de niñera”.

Aunque su nota estaba destinada a un pequeño grupo de investigadores de IA en DeepMind y no a todos los empleados de Google, sigue siendo notable por varias razones. Primero, vino de Brin, quien actualmente no tiene un rol formal más allá de ser miembro de la junta, y no de Demis Hassabis, quien dirige Google DeepMind. Algunos empleados han señalado la ironía de que Brin recomiende a los empleados trabajar jornadas de 12 horas cuando él y su cofundador Larry Page dejaron a Google en un rumbo incierto cuando se retiraron en 2019, justo antes de que comenzara este ciclo de auge en IA. Finalmente, es revelador que Brin, quien asistió a la inauguración del presidente Donald Trump con el CEO Sundar Pichai, ahora use su influencia para presionar por la eliminación de las salvaguardias del Gemini.

Puedes leer la nota completa de Brin a los investigadores de Gemini a continuación:

“Ha pasado 2 años desde el programa Gemini y GDM. Hemos avanzado mucho en ese tiempo con muchos esfuerzos de los cuales deberíamos sentirnos muy orgullosos. Al mismo tiempo, la competencia ha acelerado inmensamente y la carrera final hacia la AGI está en marcha. Creo que tenemos todos los ingredientes para ganar esta carrera, pero vamos a tener que acelerar nuestros esfuerzos.

El código es lo más importante; la AGI sucederá con un despegue, cuando la IA se mejore a sí misma. Probablemente al principio esto ocurrirá con mucha ayuda humana, así que lo más importante es el rendimiento de nuestro código. Además, esto necesita funcionar con nuestro propio código 1p. Debemos ser los codificadores e investigadores de IA más eficientes del mundo utilizando nuestra propia IA.

Productividad: En mi experiencia, unas 60 horas a la semana es el punto óptimo de productividad. Algunas personas trabajan mucho más, pero pueden agotarse o perder creatividad. Un número de personas trabaja menos de 60 horas, y un pequeño grupo solo hace el mínimo para salir adelante. Este último grupo no solo es poco productivo, sino que también puede ser altamente desmoralizador para los demás.

Ubicación: Es importante trabajar en la oficina porque estar físicamente juntos es mucho más efectivo para la comunicación que otros métodos. Por lo tanto, necesitan estar físicamente con otros que trabajen en lo mismo. Debemos minimizar las líneas de reporte a través de países, ciudades y edificios. Recomiendo estar en la oficina al menos todos los días de la semana.

Organización: Necesitamos tener responsabilidades claras y organización con grupos de alto rendimiento que compartan liderazgo en gestión y tecnología.

Simplicidad: Utilicemos soluciones simples donde podamos. Por ejemplo, si la sugerencia funciona, solo háganlo, no entrenen un modelo separado. Sin complejidades técnicas innecesarias. Idealmente, realmente tendremos una receta y un modelo que se pueda solicitar para diferentes usos.

Excelencia: ya sea una evaluación, una fuente de datos o un tablero, por favor asegúrese de que todo funcione y sea bueno.

Velocidad: necesitamos que nuestros productos, modelos y herramientas internas sean rápidos. No podemos esperar 20 minutos para ejecutar un poco de Python en Borg.

Iterar a pequeña escala: necesitamos muchas ideas que podamos probar rápidamente. La mejor manera de hacer esto es a través de pequeños experimentos hasta que podamos ampliar y, con suerte, ver ventajas crecientes a escala. Esto es una excelente validación. Trabajar demasiado en solo gran escala tiende a dar lugar a pequeños ajustes y sobreajuste a las evaluaciones, ajustes de puntos de control, etc. Necesitamos victorias reales que se escalen.

No más excusas: no podemos seguir construyendo productos de niñera. Nuestros productos están sobrecargados de filtros y excusas de varios tipos. Necesitamos productos capaces y confiar en nuestros usuarios.”

IA, Google, Brin