Xataka – La nueva idea de uno de los creadores de ChatGPT es una IA que no sabe escribir. Esa es precisamente su ventaja
Diogo Almeida no es un emprendedor de IA cualquiera. Trabajó en OpenAI y fue uno de los autores de InstructGPT, el estudio sobre aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) que sentó parte de las bases de ChatGPT. Cuatro años después ha creado una nueva empresa llamada TypeSafe AI y un nuevo modelo llamado Jev. Lo curioso es que este modelo sacrifica justo aquello que hizo famoso a ChatGPT: no puede generar texto.
Una IA que habla con las máquinas. Cuando un LLM (como GPT-5.6 Sol, por ejemplo, que usamos en ChatGPT) recibe una pregunta y construye una respuesta, lo hace generando un token detrás de otro como un «loro estocástico». Jev está diseñado para otra cosa: este modelo recibe información no estructurada y devuelve decisiones acompañadas de probabilidades. Por ejemplo: en una transacción un programa o aplicación podría preguntarle a Jev si dicha transacción puede ser fraudulenta, si requiere una revisión humana y qué prioridad tiene esa alerta. Jev no se enrolla: simplemente devuelve las opciones permitidas y cuánto «confía» en cada una.
De dónde viene el nombre. «Jev» es una referencia al economista inglés del s. XIX, William Stanley Jevons, que es conocido por la paradoja de Jevons. Según dicha teoría, la eficiencia tecnológica del uso del carbón no redujo su consumo, sino que lo incrementó. Eso ha acabado convirtiéndose en una paradoja trasladable al mundo tecnológico y en concreto a esta idea. El objetivo es que una mayor eficiencia en generación de tokens no reducirá su consumo, sino que lo incrementará aunque los precios bajen. En la era de los agentes de IA parece una afirmación plausible.
Mucho más rápido y barato. Al no tener que escribir una respuesta palabra por palabra, TypeSafe asegura que puede calcular muchísimas decisiones en paralelo. La compañía habla de entre 20 y 200 veces más velocidad y entre 40 y 400 veces menor coste que los modelos de IA habituales para estas tareas. El precio: 42 dólares por cada 1.000 millones de tokens de entrada (0,042 dólares por millón de tokens), pero lo curioso es que los «tokens de salida» son gratuitos porque resultan «demasiado baratos» para medirlos.
Jev no habla, decide. En una de las demostraciones publicadas en el anuncio oficial, Jev jugaba a Doom tomando unas diez decisiones por segundo por aproximadamente siete dólares la hora. En otro escenario, intentaba llegar de un artículo de Wikipedia a otro escogiendo repetidamente entre decenas de enlaces. El modelo no necesita hablar, sino decidir y volver a decidir inmediatamente después.
Jev teóricamente no puede alucinar… Si un desarrollador define en su plataforma que una respuesta solo puede ser «bajo», «medio» o «alto», la arquitectura del modelo garantiza que Jev no se inventará una cuarta opción ni devolverá un formato incorrecto. Gracias a ello en TypeSafe afirman que Jev tiene una tasa de alucinaciones del 0%, aunque reconocen que no es una cifra empírica.
… pero hay letra pequeña. Lo que no aseguran es que Jev conteste «alto» cuando la respuesta correcta era «bajo». Su nueva técnica, llamada Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD) precisamente está diseñada para que las probabilidades reflejen de forma correcta esa incertidumbre, pero de momento no hay un paper reproducible ni evaluaciones independientes que permitan validar esa afirmación.
¿Es esto realmente una revolución? Los LLM actuales ya pueden por ejemplo producir archivos JSON, ajustarse a ciertos esquemas y limitar sus respuestas a un conjunto predeterminado de opciones. Amjad Masad, CEO de Replit, se planteó una pregunta interesante: Si conocemos de antemano todas las respuestas posibles, ¿por qué no entrenar un modelo para producir sus probabilidades? Además, los mejores resultados de Jev provienen de evaluaciones diseñadas por la propia empresa, algo que ellos reconocen que pueden favorecer sus resultados en cuanto coste y velocidad. Quienes han podido probarlo parecen estar muy contentos con su capacidad.
Decisiones, decisiones. Cuando hablamos con ChatGPT es de esperar que el modelo nos exlique con detalle su respuesta de (por ejemplo) por qué una transacción parece fraudulenta. En realidad el programa que debería enviarla para revisarla solo necesitaría una decisión «revisar» y una probabilidad (80%, por ejemplo). Jev hace que sea totalmente innecesario que un humano lea la respuesta.
No sustituye a ChatGPT, sino que lo complementa. Lo mismo sucede constantemente con operaciones que simplemente deben escoger continuamente su próxima acción. Aquí es donde entra Jev, que no pretende sustituir a ChatGPT. En lugar de eso, la apuesta es que parte de la futura IA ni siquiera tenga que parecerse a un chatbot. La idea, como poco, es intrigante.
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La nueva idea de uno de los creadores de ChatGPT es una IA que no sabe escribir. Esa es precisamente su ventaja
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Javier Pastor
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