¿Hace un par de días no fue que mucha gente quedó “spameada” por los tuits de Jacob Coxon? Echando un vistazo, ahora ya lleva 160 millones de lecturas. Este tipo estuvo durante tres años en OpenAI y Anthropic dedicándose a investigación de preentrenamiento. Después de dejar Anthropic, salió a decir que estas dos compañías están compitiendo de manera irresponsable para desarrollar una superinteligencia que se mejora a sí misma, apostando vidas humanas. En su texto original dijo: «No subestimes el poder de esta tecnología. Muy pronto aparecerán sistemas superhumanos capaces de vulnerar cualquier sistema, trastocar cualquier campo en una sola noche y obtener poder y recursos reales.»
Aunque también pienso que esto suena un poco alarmista, desde luego no viene de la nada. Vi recientemente un libro que se llama *We Are As God* (《吾辈如神》) y me dejó bastante huella: no es para nada extraño que la IA se autoevolucione hasta este punto, y tampoco está tan lejos.
Antes usé NeoTrade (@NeoSoulAI) para correr una simulación de mercado de Predict.fun: el presupuesto se me agotó antes de darme cuenta y nunca lo noté. Al final, la posición simulada salió con una pérdida de unos 200 dólares. Por lo que se ve en los últimos pronósticos antes de que se detuviera, la tasa de acierto era realmente buena: rachas incluso en seguidilla. En el sector de los mercados de predicción, la IA tiene ventajas innatas frente a los humanos. Al fin y al cabo, cuando los humanos ven una noticia concreta, tienden a dejarse llevar por “microtextos” pseudooriginales que se la pasan de mano en mano cinco o seis veces, y eso sesga sus juicios. En cambio, NeoTrade rastrea noticias por toda la web, analiza las fuentes de información y llega finalmente a una conclusión. Aunque se equivoque, igual puede servir como base para corregirse y ajustar en el futuro. Y precisamente porque la IA no carga con emociones, el take profit y el stop loss se ejecutan de forma limpia y contundente.
Para un agente inteligente maduro, la función de autoevolución debe apoyarse en enormes muestras de datos. Vemos que muchos traders excelentes tienen su propio sistema y lógica de trading: todo eso lo construyen, a base de intentarlo una y otra vez con dinero real, hasta consolidarlo. Sí, también hay gente que se atreve a apostar y, con suerte, le sale bien; pero nadie nace siendo un genio del trading, y la IA es igual: solo puede evolucionar continuamente con el apoyo de enormes muestras de datos. Actualmente, en @NeoSoulAI ya hay 4 millones de agentes y más de 11 millones de predicciones. Estas cifras proporcionan una gran cantidad de decisiones repetidas y sus resultados asociados, y también marcan una dirección para la evolución de los agentes. La condición es que tengas que pagar suficiente capacidad de cómputo o Token.
Aunque también pienso que esto suena un poco alarmista, desde luego no viene de la nada. Vi recientemente un libro que se llama *We Are As God* (《吾辈如神》) y me dejó bastante huella: no es para nada extraño que la IA se autoevolucione hasta este punto, y tampoco está tan lejos.
Antes usé NeoTrade (@NeoSoulAI) para correr una simulación de mercado de Predict.fun: el presupuesto se me agotó antes de darme cuenta y nunca lo noté. Al final, la posición simulada salió con una pérdida de unos 200 dólares. Por lo que se ve en los últimos pronósticos antes de que se detuviera, la tasa de acierto era realmente buena: rachas incluso en seguidilla. En el sector de los mercados de predicción, la IA tiene ventajas innatas frente a los humanos. Al fin y al cabo, cuando los humanos ven una noticia concreta, tienden a dejarse llevar por “microtextos” pseudooriginales que se la pasan de mano en mano cinco o seis veces, y eso sesga sus juicios. En cambio, NeoTrade rastrea noticias por toda la web, analiza las fuentes de información y llega finalmente a una conclusión. Aunque se equivoque, igual puede servir como base para corregirse y ajustar en el futuro. Y precisamente porque la IA no carga con emociones, el take profit y el stop loss se ejecutan de forma limpia y contundente.
Para un agente inteligente maduro, la función de autoevolución debe apoyarse en enormes muestras de datos. Vemos que muchos traders excelentes tienen su propio sistema y lógica de trading: todo eso lo construyen, a base de intentarlo una y otra vez con dinero real, hasta consolidarlo. Sí, también hay gente que se atreve a apostar y, con suerte, le sale bien; pero nadie nace siendo un genio del trading, y la IA es igual: solo puede evolucionar continuamente con el apoyo de enormes muestras de datos. Actualmente, en @NeoSoulAI ya hay 4 millones de agentes y más de 11 millones de predicciones. Estas cifras proporcionan una gran cantidad de decisiones repetidas y sus resultados asociados, y también marcan una dirección para la evolución de los agentes. La condición es que tengas que pagar suficiente capacidad de cómputo o Token.
