Recientemente investigué KGeN, y hubo un cambio bastante evidente.
Antes, cuando veía proyectos de este tipo, primero miraba:
el precio de la moneda.
Ahora, en cambio, primero pregunto:
¿realmente qué problema está resolviendo?
La respuesta que me dio KGeN es bastante sencilla:
La IA necesita datos, pero en el futuro quizá necesite aún más “datos humanos confiables”.
Esta lógica, en realidad, no es difícil de entender.
Supongamos que dejas que la IA aprenda con 100 millones de contenidos de internet.
Suena a muchísimo.
Pero si gran parte del contenido en sí mismo es generado por robots, generado por IA, repetido y de baja calidad…
Entonces, por más cantidad que haya, no significa mucho.
Al contrario, si los datos provienen de diferentes países, distintos idiomas y contextos de vida diferentes, y además detrás hay personas reales que han sido verificadas, el valor puede ser completamente distinto.
KGeN ahora mismo va precisamente en esa dirección.
Actualmente, la oficial considera la red como Verified Human Network y, además, la extiende hacia datos multimodales, Physical AI y LLM.
Una cosa que personalmente me gusta de este tipo de proyectos es que:
al menos no te está diciendo “la IA es muy sexy, así que nosotros también necesitamos IA”.
En lugar de eso, parte de un problema bastante concreto:
cuando la IA sea cada vez más potente, ¿dónde todavía puedes encontrar humanos reales?
Si este problema tiene valor, creo que no hace falta sacar conclusiones apresuradas.
Mira las futuras necesidades de datos, las colaboraciones comerciales y los casos reales de uso; entonces la respuesta aparecerá por sí sola.
Lo más importante en un proyecto de investigación no es gritar “cien veces más” con anticipación, sino entender primero qué problema está intentando resolver.
Esa ha sido, de hecho, la impresión más grande que me ha dejado KGeN últimamente.
#KGEN 🟩
Antes, cuando veía proyectos de este tipo, primero miraba:
el precio de la moneda.
Ahora, en cambio, primero pregunto:
¿realmente qué problema está resolviendo?
La respuesta que me dio KGeN es bastante sencilla:
La IA necesita datos, pero en el futuro quizá necesite aún más “datos humanos confiables”.
Esta lógica, en realidad, no es difícil de entender.
Supongamos que dejas que la IA aprenda con 100 millones de contenidos de internet.
Suena a muchísimo.
Pero si gran parte del contenido en sí mismo es generado por robots, generado por IA, repetido y de baja calidad…
Entonces, por más cantidad que haya, no significa mucho.
Al contrario, si los datos provienen de diferentes países, distintos idiomas y contextos de vida diferentes, y además detrás hay personas reales que han sido verificadas, el valor puede ser completamente distinto.
KGeN ahora mismo va precisamente en esa dirección.
Actualmente, la oficial considera la red como Verified Human Network y, además, la extiende hacia datos multimodales, Physical AI y LLM.
Una cosa que personalmente me gusta de este tipo de proyectos es que:
al menos no te está diciendo “la IA es muy sexy, así que nosotros también necesitamos IA”.
En lugar de eso, parte de un problema bastante concreto:
cuando la IA sea cada vez más potente, ¿dónde todavía puedes encontrar humanos reales?
Si este problema tiene valor, creo que no hace falta sacar conclusiones apresuradas.
Mira las futuras necesidades de datos, las colaboraciones comerciales y los casos reales de uso; entonces la respuesta aparecerá por sí sola.
Lo más importante en un proyecto de investigación no es gritar “cien veces más” con anticipación, sino entender primero qué problema está intentando resolver.
Esa ha sido, de hecho, la impresión más grande que me ha dejado KGeN últimamente.
#KGEN 🟩
