Las empresas que llevan años acelerando la IA empiezan a hablar de límites. Microsoft acaba de poner los suyos por escrito

Estos últimos años, el mensaje de la industria de la IA sólo ha seguido una máxima: más.

Más rápido, más grande, más potente y más transversal.

Sin embargo, ahora casi todos los grandes del sector en Estados Unidos, esos mismos que pisaron el acelerador , están planteando dudas , pidiendo frenazos y empezando a hablar de límites .

Más allá de los motivos, porque una cosa puede ser lo que digan y otra por qué piden frenar , lo que parece claro es que hay una serie de códigos de conducta que parecen querer implementar en sus modelos.

Y Microsoft se acaba de sumar de forma solemne con un borrador de su Código de Conducta para modelos de IA.

Es como un manual de instrucciones ético para sus futuros modelos que bien parecen los 10 mandamientos bíblicos.

Límites .

Siguiendo a pies juntillas eso de "un gran poder conlleva una gran responsabilidad", las startups de IA y gigantes de la industria han ido aplicando códigos de conducta y directrices éticas a sus modelos.

Algunos lo han hecho antes, como Anthropic y su Política de Escalado Responsable de 2023 en la que se comprometían a no entrenar modelos potentes sin garantizar antes que podían controlarse con seguridad.

También OpenAI tras una crisis interna en la que empleados firmaron una carta advirtiendo sobre el peligro de escalar la tecnología empezó a aplicar reglas a su IA y Google Deepmind hizo algo parecido en 2024 con su Frontier Safety Framework para detectar cuándo un modelo alcanzaba capacidades peligrosas, como poder usarse en áreas como el desarrollo de armas biolóticas o suponer un peligro para la ciberseguridad.

Ahora se une Microsoft con un texto en el que reconoce que la industria vive un momento de vértigo.

En Xataka El debate sobre la IA ya no enfrenta a optimistas y pesimistas.

Enfrenta a empresas con miles de millones en juego Código de conducta de Microsoft .

En el documento, el gigante estadounidense habla sobre cómo los sistemas de IA se vuelven mucho más capaces cada pocos meses y, teniendo en cuenta acontecimientos recientes (sobre todo por parte de agentes de IA ), creen que no hay más tiempo que perder.