El año pasado, el equipo comenzó a experimentar con un modelo diminuto que utiliza una sola capa de neuronas. (Los LLM sofisticados tienen docenas de capas). La esperanza era que en el entorno más simple posible pudieran descubrir patrones que designaran características. Hicieron innumerables experimentos sin éxito. “Probamos un montón de cosas y nada funcionó. Parecía un montón de basura al azar”, dice Tom Henighan, miembro del personal técnico de Anthropic. Luego, una serie denominada «Johnny» (a cada experimento se le asignó un nombre aleatorio) comenzó a asociar patrones neuronales con conceptos que aparecían en sus resultados.

“Chris lo miró y dijo: ‘Mierda’. Esto se ve fantástico’”, dice Henighan, quien también quedó atónita. “Lo miré y pensé: ‘Oh, vaya, espera, ¿está funcionando?’”

De repente, los investigadores pudieron identificar las características que codificaba un grupo de neuronas. Podían mirar dentro de la caja negra. Henighan dice que identificó las primeras cinco características que observó. Un grupo de neuronas significaba textos en ruso. Otro estaba asociado con funciones matemáticas en el lenguaje informático Python. Etcétera.

Una vez que demostraron que podían identificar características en el modelo diminuto, los investigadores se propusieron la tarea más complicada de decodificar un LLM de tamaño completo en la naturaleza. Utilizaron Claude Sonnet, la versión de potencia media de los tres modelos actuales de Anthropic. Eso también funcionó. Una característica que les llamó la atención estaba asociada con el puente Golden Gate. Trazaron el conjunto de neuronas que, cuando se activaron juntas, indicaron que Claude estaba «pensando» en la enorme estructura que une San Francisco con el condado de Marin. Es más, cuando se activaron conjuntos similares de neuronas, evocaron sujetos adyacentes al puente Golden Gate: Alcatraz, el gobernador de California, Gavin Newsom, y la película de Hitchcock. Vértigo, que se desarrolló en San Francisco. En total, el equipo identificó millones de características, una especie de Piedra Rosetta para decodificar la red neuronal de Claude. Muchas de las características estaban relacionadas con la seguridad, incluido «acercarse a alguien por algún motivo oculto», «discusión sobre guerra biológica» y «complots malvados para apoderarse del mundo».

Luego, el equipo de Anthropic dio el siguiente paso para ver si podían usar esa información para cambiar el comportamiento de Claude. Comenzaron a manipular la red neuronal para aumentar o disminuir ciertos conceptos: una especie de cirugía cerebral con IA, con el potencial de hacer que los LLM sean más seguros y aumentar su poder en áreas seleccionadas. “Digamos que tenemos este tablero de características. Encendemos el modelo, uno de ellos se enciende y vemos: ‘Oh, está pensando en el puente Golden Gate’”, dice Shan Carter, un científico antrópico del equipo. “Así que ahora estamos pensando, ¿qué pasaría si le pusiéramos un pequeño control a todo esto? ¿Y si giramos ese dial?

Hasta ahora, la respuesta a esa pregunta parece ser que es muy importante girar el dial en la medida correcta. Al suprimir esas características, afirma Anthropic, el modelo puede producir programas informáticos más seguros y reducir el sesgo. Por ejemplo, el equipo encontró varias características que representaban prácticas peligrosas, como códigos informáticos inseguros, correos electrónicos fraudulentos e instrucciones para fabricar productos peligrosos.

Mientras Anthropic intenta enfrentarse a los gigantes de la IA, tiene un nuevo ejecutivo de renombre a bordo: la compañía anunció esta mañana que Mike Krieger es su nuevo director de producto. Krieger, por supuesto, fue uno de los cofundadores de Instagram y pasó los últimos años trabajando en artefactouna aplicación de lectura de noticias con IA que fue recientemente adquirido por Yahoo.

Krieger supervisará todos los esfuerzos de productos de Anthropic en el futuro. También es un momento importante para que la empresa impulse con fuerza el producto: recientemente lanzó la aplicación Claude para iOS, mucho después de que muchos de sus competidores estuvieran disponibles en dispositivos móviles y acaban de anunciar soporte para su uso en español, francés, italiano y alemán. Anthropic, que fue fundada por ex empleados de OpenAI, aparentemente se ha centrado principalmente en desarrollar su tecnología central durante los últimos años, pero parece entender que necesita convertir toda esa tecnología en productos, y no hay tiempo que perder.

Porque no sé si te has dado cuenta, pero OpenAI, Google, Microsoft, Apple y aparentemente todos los demás están corriendo lo más rápido posible para poner modelos de IA en todo. La tecnología subyacente es cambiando rápidoy los productos a través de los cuales la gente los usa están evolucionando aun más rápido.

«La experiencia de Mike en el desarrollo de productos intuitivos y experiencias de usuario será invaluable a medida que creamos nuevas formas para que las personas interactúen con Claude, particularmente en el lugar de trabajo», dijo el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, en un comunicado anunciando la contratación. «Nos sentimos afortunados de sumar la visión y la experiencia de Mike a nuestro equipo de liderazgo». Eso sobre el lugar de trabajo es interesante: parece que el trabajo de Krieger puede ser encontrar usos centrados en los negocios para Claude, al menos al principio.

El espacio de la IA está tremendamente de moda en este momento, y hay más cosas nuevas y más publicidad prácticamente todos los días. Krieger construyó una empresa de gran éxito en un panorama enormemente competitivo una vez antes; Lo que está en juego podría ser aún mayor esta vez.

Joel Lewenstein, jefe de diseño de productos de Anthropic, estaba recientemente gateando debajo de su nueva casa para ajustar el sistema de riego cuando se topó con un enigma: las perillas del dispositivo no tenían sentido. En lugar de buscar en Internet un manual del producto, abrió la aplicación del chatbot Claude de Anthropic en su teléfono y tomó una foto. Sus algoritmos analizaron la imagen y proporcionaron más contexto sobre lo que podría hacer cada perilla.

Cuando probé las funciones de imagen de OpenAI para ChatGPT el año pasado, las encontré igualmente útiles, al menos para tareas de bajo riesgo. Le recomendaría que recurra al análisis de imágenes de IA para identificar esos cables aleatorios en su casa, pero no para adivinar la identidad de una pastilla recetada suelta.

Anthropic lanzó la aplicación para iOS que ayudó a que todos pudieran descargar Lewenstein a principios de este mes. Decidí probar la aplicación Claude, de acuerdo con el objetivo que me había fijado de experimentar con una variedad más amplia de chatbots este año. Y charlé por video con Lewenstein para ver qué consejos tenía para comenzar con Claude y cómo hacer preguntas de manera que obtengan las respuestas más útiles.

Ponte hablador

Décadas de dominio de la Búsqueda de Google en la web nos han entrenado para escribir consultas contundentes y concisas cuando queremos algo. Para aprovechar al máximo los chatbots como Claude, debes liberarte de ese enfoque. «No es la Búsqueda de Google», dice Lewenstein. «Así que no estás poniendo tres palabras clave, sino que realmente estás teniendo una conversación con ellas». Alienta a los usuarios a evitar un estilo de comunicación demasiado utilitario y a ser un poco más detallados con sus indicaciones. En lugar de una frase corta, intente escribir indicaciones que tengan unas pocas oraciones o incluso un par de párrafos.

Compartir fotos

El análisis de imágenes mediante IA todavía es bastante nuevo para el chatbot de Anthropic (se lanzó en marzo), pero puede proporcionar una manera poderosa de plantear preguntas rápidamente al chatbot. Lewenstein recomienda utilizar imágenes como punto de partida para las conversaciones con Claude, como lo hacía debajo de su casa. Aunque es posible que la función no siempre sea precisa, es útil (y divertida) si tiene en cuenta las limitaciones y busca oportunidades en las que una imagen pueda abordar su consulta.

Sé directo

¿Aún no obtienes los resultados que deseas? Una técnica sólida para la resolución de problemas es ser demasiado prescriptivo en sus indicaciones. «El simple hecho de hablar con Claude como una persona te lleva un poco por mal camino», dice Lewenstein. En su lugar, intente darle a Claude una cantidad casi incómoda de contexto sobre cómo le gustaría que se formatee la respuesta; por ejemplo, diciéndole que deben estar en viñetas o párrafos cortos, y bríndele instrucciones claras sobre el tono que debe usar. ¿Quieres respuestas líricas o algo que suene más técnico? Además, considere decirle a Claude quién es el público objetivo y cuál puede ser su nivel de conocimiento sobre el tema.

Inténtalo, inténtalo de nuevo

Si su consulta inicial a Claude no produce un buen resultado, tenga en cuenta que su primera consulta es solo el punto de partida. Las indicaciones de seguimiento y las preguntas aclaratorias son fundamentales para dirigir un chatbot en la dirección correcta.

Al interactuar con cualquier chatbot, puedo iniciar rápidamente un nuevo hilo de conversación si el resultado sale mal, para poder probar con un mensaje de apertura diferente. Este no es el mejor enfoque, afirma Lewenstein.

Sugiere permanecer en la misma ventana de chat y brindar comentarios directos al bot sobre lo que le gustaría que se hiciera de manera diferente, desde el tono hasta la estructura. “Literalmente simplemente escribo: ‘No, demasiado complicado’. No entiendo lo que significan estas palabras. ¿Puedes intentarlo de nuevo, pero simplificándolo un nivel más?”, dice Lewenstein, haciendo referencia a un momento en el que el resumen de un documento de Claude era confuso.

Subir documentos grandes

Hablando de documentos, la capacidad de Claude para analizar los datos cargados es uno de sus puntos fuertes. Las aplicaciones para esto son más evidentes para casos de uso en el lugar de trabajo, donde el chatbot puede ayudar con hojas de cálculo de Excel y bandejas de entrada de correo electrónico desbordadas, pero también puede ser una característica útil fuera de la oficina. Si carga lotes de texto, Claude puede detectar tendencias que de otro modo no habría notado. Pídale al chatbot que busque patrones en el uso del lenguaje o los temas tratados. ¿Tienes un PDF que necesitas leer pero es tan largo que tus ojos se ponen vidriosos? Claude puede ayudarle a centrar su atención primero en el aspecto más importante del documento.

Subí la transcripción de texto de mi conversación con Lewenstein a Claude y le pregunté qué citas destacaría como importantes. El chatbot hizo un trabajo impecable al capturar los temas clave de la conversación y marcó muchas de las citas que finalmente decidí incluir en este boletín. (Las políticas de Anthropic significan que, a menos que usted opte por participar, es poco probable que sus datos de entrada se utilicen para entrenar sus modelos de IA).

Envía mensajes de texto como si fueran amigos

Sí, deberías jugar a escribir mensajes más largos y específicos para Claude, pero también es inteligente abordar las conversaciones con chatbots como una andanada de mensajes de ida y vuelta. «De hecho, considero que la aplicación móvil es un factor de forma realmente natural, porque chateas con personas todo el tiempo en tu teléfono», dice Lewenstein.

Cuando subí a la aplicación Claude una foto de un mural de robots que vi en un bar genial de San Francisco, el chatbot proporcionó una descripción poética del arte. No fue capaz de adivinar en qué ciudad estaba ubicado el bar, una tarea casi imposible, pero la cadencia de la conversación sí se sintió como enviarle un mensaje a un amigo ansioso. Claude me agradeció cuando finalmente le revelé la ubicación del bar: «Mis suposiciones cambiaron deliciosamente».

Necesito usarlo más para entender realmente a Claude, pero ya siento que las salidas del chatbot tienen un estilo amigable. Aunque ChatGPT sigue siendo mi chatbot preferido, podría verme agregando a Claude a la mezcla cuando quiero enviar mensajes con una herramienta de inteligencia artificial que prioriza resultados atractivos y con sonido humano sobre un estilo de comunicación más seco y eficiente. Es importante permanecer abierto al uso de herramientas de inteligencia artificial que no haya probado antes. Los chatbots continúan mejorando y cambiando rápidamente, por lo que es demasiado pronto para limitarse a una sola herramienta.

El miércoles, Anthropic anunció el lanzamiento de una aplicación móvil iOS para sus modelos de lenguaje Claude 3 AI que son similares al ChatGPT de OpenAI. También introdujo un nuevo nivel de suscripción diseñado para la colaboración grupal. Antes del lanzamiento de la aplicación, Claude solo estaba disponible a través de un sitio web, una API y otras aplicaciones que integraban Claude a través de la API.

Al igual que la aplicación ChatGPT, la nueva aplicación móvil de Claude sirve como puerta de entrada a las interacciones del chatbot y también permite cargar fotos para su análisis. Si bien por ahora solo está disponible en dispositivos Apple, Anthropic dice que pronto habrá una aplicación para Android.

Anthropic lanzó la familia de modelos de lenguaje grande (LLM) Claude 3 en marzo, con tres tamaños de modelos diferentes: Claude Opus, Claude Sonnet y Claude Haiku. Actualmente, la aplicación utiliza Sonnet para usuarios habituales y Opus para usuarios Pro.

Si bien Anthropic ha sido un actor clave en el campo de la IA durante varios años, está ingresando al espacio móvil después de que muchos de sus competidores ya han establecido su huella en plataformas móviles. OpenAI lanzó su aplicación ChatGPT para iOS en mayo de 2023, y dos meses después llegó una versión para Android. Microsoft lanzó una aplicación Copilot para iOS en enero. Google Gemini está disponible a través de la aplicación de Google en iPhone.

La aplicación está disponible gratuitamente para todos los usuarios de Claude, incluidos aquellos que usan la versión gratuita, los suscriptores que pagan $20 por mes por Claude Pro y los miembros del plan Claude Team recientemente presentado. El historial de conversaciones se guarda y se comparte entre la versión de la aplicación web de Claude y la versión de la aplicación móvil después de iniciar sesión.

Hablando de ese plan Team, está diseñado para grupos de al menos cinco personas y tiene un precio de $30 por asiento al mes. Ofrece más consultas de chat (límites de velocidad más altos), acceso a los tres modelos de Claude y una ventana de contexto más grande (200.000 tokens) para procesar documentos extensos o mantener conversaciones detalladas. También incluye herramientas de administración de grupos y gestión de facturación, y los usuarios pueden cambiar fácilmente entre los planes Pro y Team.

Anthropic, una de las startups de IA generativa mejor financiadas del mundo con 7.600 millones de dólares en el banco, está lanzando un nuevo plan pago dirigido a empresas, incluidas aquellas en industrias altamente reguladas como la atención médica, financiera y legal, así como una nueva aplicación para iOS.

Team, el plan empresarial, brinda a los clientes acceso de mayor prioridad a la familia Claude 3 de modelos de IA generativa de Anthropic, además de controles adicionales de administración y gestión de usuarios.

“antrópico «Introdujimos el plan Team ahora en respuesta a la creciente demanda de los clientes empresariales que desean implementar las capacidades avanzadas de IA de Claude en sus organizaciones», dijo a TechCrunch Scott White, líder de producto de Anthropic. “El plan Team está diseñado para empresas de todos los tamaños e industrias que desean brindarles a sus empleados acceso a las capacidades de generación y comprensión del lenguaje de Claude en un entorno controlado y confiable”.

El plan Team, que se une al plan premium individual de Anthropic, Pro, ofrece «mayor uso por usuario» en comparación con Pro, lo que permite a los usuarios «aumentar significativamente» la cantidad de chats que pueden tener con Claude. (Le hemos pedido cifras a Anthropic). Los clientes del equipo obtienen una ventana contextual de 200 000 tokens (~150 000 palabras), así como todas las ventajas de Pro, como el acceso temprano a nuevas funciones.

La ventana de contexto, o contexto, se refiere a los datos de entrada (por ejemplo, texto) que un modelo considera antes de generar resultados (por ejemplo, más texto). Los modelos con ventanas de contexto pequeñas tienden a olvidar el contenido incluso de conversaciones muy recientes, mientras que los modelos con contextos más grandes evitan este problema y, como beneficio adicional, captan mejor el flujo de datos que reciben.

Team también trae consigo nuevos controles para controlar la facturación y la gestión de usuarios. Y en las próximas semanas, obtendrá características de colaboración que incluyen citas para verificar afirmaciones generadas por IA (los modelos que incluyen los de Anthropic tienden a alucinar), integraciones con repositorios de datos como bases de código y plataformas de gestión de relaciones con los clientes (por ejemplo, Salesforce) y, tal vez lo más intrigante para este escritor: un lienzo para trabajar con miembros del equipo en documentos y proyectos generados por IA, dice Anthropic.

En el corto plazo, los clientes de Team podrán aprovechar las capacidades de uso de herramientas para Claude 3, que recientemente entró en versión beta abierta. Esto permite a los usuarios equipar Claude 3 con herramientas personalizadas para realizar una gama más amplia de tareas, como obtener el precio actual de las acciones de una empresa o el informe meteorológico local, similar a los GPT de OpenAI.

«Al permitir que las empresas integren profundamente a Claude en sus flujos de trabajo colaborativos, el plan Team posiciona a Anthropic para capturar una importante participación en el mercado empresarial a medida que más empresas pasan de la experimentación con IA a la implementación a gran escala en busca de resultados comerciales transformadores», dijo White. «En 2023, los clientes experimentaron rápidamente con la IA y ahora, en 2024, la atención se ha centrado en identificar y ampliar aplicaciones que ofrezcan un valor empresarial concreto».

Anthropic habla de un gran juego, pero aún así podría requerir un esfuerzo sustancial de su parte para lograr que las empresas se unan.

Según una encuesta reciente de Gartner, el 49% de las empresas dijeron que es difícil estimar y demostrar el valor de los proyectos de IA, lo que hace que sea difícil venderlos internamente. Una encuesta separada de McKinsey encontró que el 66% de los ejecutivos cree que la IA generativa está a años de generar resultados comerciales sustanciales.

Sin embargo, se prevé que el gasto empresarial en IA generativa será enorme. IDC espera que alcance los 15.100 millones de dólares en 2027, casi ocho veces su total en 2023.

Probablemente se deba a que los proveedores de IA generativa, sobre todo OpenAI, están intensificando sus esfuerzos centrados en la empresa.

OpenAI dijo recientemente que tenía más de 600.000 usuarios registrados en el nivel empresarial de su plataforma de IA generativa ChatGPT, ChatGPT Enterprise. Y ha introducido una serie de herramientas destinadas a satisfacer los requisitos de gobierno y cumplimiento corporativo, como una nueva interfaz de usuario para comparar el rendimiento y la calidad del modelo.

Anthropic tiene un precio competitivo para su plan Team: $30 por usuario por mes facturado mensualmente, con un mínimo de cinco puestos. OpenAI no publica el precio de ChatGPT Enterprise, pero los usuarios de Reddit informan que se les cotiza entre $ 30 por usuario por mes para 120 usuarios y $ 60 por usuario por mes para 250 usuarios.

«El plan Team de Anthropic es competitivo y asequible teniendo en cuenta el valor que ofrece a las organizaciones», dijo White. “El modelo por usuario es sencillo y permite a las empresas comenzar con algo pequeño y expandirse gradualmente. Esta estructura respalda el crecimiento y la estabilidad de Anthropic y al mismo tiempo permite a las empresas aprovechar estratégicamente la IA”.

Sin duda, ayuda al equipo de lanzamiento de Anthropic desde una posición de fuerza.

En marzo, Amazon completó su inversión de 4 mil millones de dólares en Anthropic (luego de una inversión de 2 mil millones de dólares en Google) y, según se informa, la compañía está en camino de generar más de 850 millones de dólares en ingresos anualizados para fines de 2024, un aumento del 70% con respecto a una proyección anterior. Anthropic puede ver a Team como su próximo camino lógico hacia la expansión. Pero al menos en este momento parece que Anthropic puede permitirse el lujo de dejar que Team crezca orgánicamente mientras intenta convencer a las empresas que se resisten a que su IA generativa es mejor que el resto.

Una aplicación antrópica para iOS

La otra noticia de Anthropic el miércoles es que lanzará una aplicación para iOS. Dado que la compañía ha estado contratando ingenieros de iOS en los últimos meses, esto no es una gran sorpresa.

La aplicación iOS brinda acceso a Claude 3, incluido el acceso gratuito y el acceso Pro y Team actualizado. Se sincroniza con el cliente de Anthropic en la web y aprovecha las capacidades de visión de Claude 3 para ofrecer análisis en tiempo real de las imágenes cargadas y guardadas. Por ejemplo, los usuarios pueden cargar una captura de pantalla de los gráficos de una presentación y pedirle a Claude que los resuma.

«Al ofrecer la misma funcionalidad que la versión web, incluida la sincronización del historial de chat y las capacidades de carga de fotos, la aplicación iOS pretende hacer de Claude una parte conveniente e integrada de la vida diaria de los usuarios, tanto para uso personal como profesional», dijo White. “Complementa la interfaz web y las ofertas de API, proporcionando otra vía para que los usuarios interactúen con el asistente de IA. A medida que continuamos desarrollando y perfeccionando nuestras tecnologías, continuaremos explorando nuevas formas de ofrecer valor a los usuarios a través de diversas plataformas y casos de uso, incluido el desarrollo y la funcionalidad de aplicaciones móviles”.

Anthropic está haciendo que sea más fácil acceder a su Claude AI en dispositivos móviles. La compañía ha lanzado una aplicación móvil Claude para iOS que cualquier usuario puede descargar de forma gratuita. Al igual que la versión web móvil del chatbot, la aplicación sincroniza las conversaciones de los usuarios con Claude en todos los dispositivos, lo que les permite pasar de una computadora a la aplicación (o viceversa) sin perder su historial de chat. Los usuarios también podrán cargar archivos e imágenes directamente desde la galería de su iPhone (o tomar una foto en el momento) si necesitan que Claude los procese o analice en tiempo real. Podrán descargar y acceder a la aplicación Claude independientemente del plan que utilicen, incluso si no pagan por el servicio.

Si deciden pagar por Claude, ahora tienen una nueva opción además de Pro. El nuevo plan Team proporciona un mayor uso que el nivel Pro para que los miembros puedan tener más conversaciones con el chatbot. También permite a los usuarios procesar documentos más largos, como trabajos de investigación y contratos, gracias a su ventana de 200.000 contextos. El plan Team también brinda a los usuarios acceso a la familia de modelos Claude 3, que incluye Opus, Sonnet y Haiku. Les costará a los suscriptores $30 por usuario por mes, con un número mínimo de cinco usuarios por equipo.

En marzo, Anthropic afirmó en una publicación de blog que su modelo de lenguaje Claude 3 había superado a ChatGPT y Gemini de Google en varios puntos de referencia clave de la industria. Fue mejor en razonamiento a nivel de posgrado, matemáticas multilingües y codificación (entre muchas otras métricas), dijo la compañía, mostrando los resultados comparativos de Claude 3 frente a sus rivales más acérrimos. El modelo Claude 3 más potente, el Opus, aparentemente incluso mostró habilidades «casi humanas» con tasas de respuesta rápidas que lo hacen ideal para tareas más complejas y urgentes.

La Autoridad de Mercados y Competencia del Reino Unido (CMA) está iniciando investigaciones preliminares sobre si los estrechos vínculos y prácticas de contratación que involucran a Microsoft, Amazon y un trío de nuevas empresas de inteligencia artificial entran dentro del alcance de sus reglas de fusión, y si los acuerdos podrían afectar competencia en el mercado del Reino Unido.

El anuncio se produce en medio de un creciente escrutinio sobre el enfoque de las Big Tech hacia las fusiones y adquisiciones en el mundo de la IA, donde los críticos argumentan que la llamada “cuasi fusión” se ha convertido en la moda del día como una forma de eludir el escrutinio regulatorio. A principios de este año, la Comisión Federal de Comercio (FTC) lanzó sus propias investigaciones sobre las diversas inversiones de Alphabet, Amazon y Microsoft en empresas emergentes de IA para establecer si las “asociaciones buscadas por empresas dominantes corren el riesgo de distorsionar la innovación y socavar la competencia leal”.

Al mismo tiempo, la gobernanza en torno a los llamados “modelos fundamentales” (también modelos “fundamentales” o “de frontera”) también ha estado en la agenda regulatoria en Europa y otros lugares. Los modelos básicos son básicamente la infraestructura subyacente sobre la que se pueden construir otros sistemas de IA y sirven como modelos a gran escala que pueden usarse para una variedad de tareas.

El director ejecutivo de fusiones de la CMA, Joel Bamford, dijo que el regulador está solicitando comentarios de las partes relevantes como parte de su recopilación de pruebas. La CMA está evaluando si estas diversas asociaciones son similares a fusiones desde un punto de vista regulatorio y si podrían afectar la competencia en la industria de IA de rápido crecimiento en el Reino Unido.

«Los modelos de fundaciones tienen el potencial de impactar fundamentalmente la forma en que todos vivimos y trabajamos, incluidos productos y servicios en tantos sectores del Reino Unido: atención médica, energía, transporte, finanzas y más», dijo Bamford en un comunicado. “Por lo tanto, la competencia abierta, justa y efectiva en los mercados modelo básicos es fundamental para garantizar que las personas y las empresas en el Reino Unido, así como en nuestra economía en general, obtengan todos los beneficios de esta transformación, donde la tecnología tiene un papel enorme que desempeñar en el crecimiento. y productividad”.

Competencia

El Reino Unido ha manifestado anteriormente su preocupación por cómo se forjará Las asociaciones que involucran a “actores clave” en el espacio del modelo de fundación podrían ayudar a las “empresas tecnológicas establecidas” (es decir, las grandes tecnologías) a protegerse de la competencia. Sin duda, una adquisición sencilla atraería el escrutinio regulatorio, pero las asociaciones, inversiones y “adquisiciones” podrían ser una forma de eludir esta supervisión, o al menos eso dice el argumento.

La inversión de Microsoft y su estrecha asociación con OpenAI, fabricante de ChatGPT, atrajo el escrutinio de la CMA a finales del año pasado, y el regulador lanzó una «invitación a comentar» formal dirigida a las partes interesadas relevantes en las esferas empresarial y de IA. La Comisión Europea (CE) hizo lo mismo con una investigación similar en enero.

Sin embargo, han sucedido muchas cosas desde entonces. Microsoft contrató al equipo central detrás de Inflection AI, un rival de OpenAI con sede en EE. UU. en el que el gigante del software había invertido previamente. A principios de este mes, Microsoft lanzó un nuevo centro de inteligencia artificial en Londres dirigido por el ex científico de Inflection y DeepMind, Jordan Hoffmann.

Por otra parte, Microsoft también invirtió recientemente en Mistral AI, una startup francesa de IA (y doble unicornio) que trabaja en modelos fundamentales.

Un portavoz de Microsoft dijo que proporcionará toda la información que necesita la CMA para completar sus investigaciones rápidamente.

«Seguimos confiando en que las prácticas comerciales comunes, como la contratación de talentos o realizar una inversión fraccionada en una startup de IA, promueven la competencia y no son lo mismo que una fusión», dijo el portavoz.

Amazon, por su parte, recientemente completado una inversión de 4 mil millones de dólares en Anthropic, otra empresa de inteligencia artificial con sede en EE. UU. que trabaja en grandes modelos de lenguaje.

Un portavoz de Amazon calificó la decisión de la CMA de revisar una colaboración de este tipo como «sin precedentes», particularmente cuando su asociación con Anthropic no le otorga un asiento en la junta directiva de la compañía o incluso un papel de observador, a diferencia de Microsoft, que finalmente consiguió un -Papel de «observador» con derecho a voto en la junta directiva de OpenAI el año pasado. El portavoz también señaló que no restringe la capacidad de Anthropic para ejecutar modelos en diferentes nubes.

«Al invertir en Anthropic, que acaba de lanzar sus nuevos modelos Claude 3, los mejores de la industria, estamos ayudando a que el segmento de IA generativa sea más competitivo que en los últimos dos años», dijo el portavoz en un comunicado emitido a TechCrunch. “Y los clientes están muy entusiasmados con las oportunidades que les brinda esta colaboración. Confiamos en que los hechos hablan por sí solos y esperamos que la CMA acepte resolver esto rápidamente”.

La invitación inicial de la CMA a comentar se extiende desde hoy hasta el 9 de mayo, un período conocido como «notificación previa». Esto puede conducir a una revisión formal de “fase 1” que involucrará directamente a las empresas objetivo (en este caso, Microsoft y Amazon). Todo el período de revisión de la fase 1, si avanza hasta ese punto, debe completarse dentro de los 40 días, después de lo cual la CMA debe decidir si las asociaciones califican como una “fusión relevante”.

Además de centrarse en la IA generativa, ¿qué tienen en común las nuevas empresas de IA como OpenAI, Anthropic y Together AI? Utilizan Stainless, una plataforma creada por el ex miembro del personal de Stripe, Alex Rattray, para generar SDK para sus API.

Rattray, que estudió economía en la Universidad de Pensilvania, ha estado construyendo cosas desde que tiene uso de razón, desde un periódico clandestino en la escuela secundaria hasta un programa de bicicletas compartidas en la universidad. Rattray comenzó a programar mientras estaba en UPenn, lo que lo llevó a un trabajo en Stripe como ingeniero en el equipo de plataforma de desarrollo.

En Stripe, Rattray ayudó a renovar la documentación de la API y a lanzar el sistema que impulsa el SDK del cliente API de Stripe. Mientras trabajaba en esos proyectos, Rattray observó que no había una manera fácil para las empresas, incluida Stripe, de crear SDK para sus API a escala.

«Escribir a mano los SDK no podía escalar», dijo a TechCrunch. «Hoy en día, cada diseñador de API tiene que resolver un millón de preguntas sobre el ‘bikeshed’ una vez más y aplicar minuciosamente la coherencia en torno a estas decisiones en toda su API».

Ahora bien, quizás se pregunte: ¿por qué una empresa necesitaría un SDK si ofrece una API? Las API son simplemente protocolos que permiten que los componentes de software se comuniquen entre sí y transfieran datos. Los SDK, por otro lado, ofrecen un conjunto de herramientas de creación de software que se conectan a las API. Sin un SDK que acompañe a una API, los usuarios de API se ven obligados a leer los documentos de la API y crear todo ellos mismos, lo cual no es la mejor experiencia.

La solución de Rattray es Inoxidable, que incorpora una especificación API y genera SDK en una variedad de lenguajes de programación, incluidos Python, TypeScript, Kotlin, Go y Java. A medida que las API evolucionan y cambian, la plataforma de Stainless impulsa esas actualizaciones con opciones para controlar versiones y publicar registros de cambios.

«Hoy en día, las empresas de API tienen un equipo de varias personas que crean bibliotecas en cada nuevo idioma para conectarse a su API», dijo Rattray. “Estas bibliotecas inevitablemente se vuelven inconsistentes, quedan obsoletas y requieren cambios constantes por parte de ingenieros especializados. Inoxidable soluciona ese problema generándolos mediante código”.

Inoxidable no es el único generador de API a SDK que existe. Están LibLab y Speakeasy, por nombrar algunos, además de proyectos de código abierto de larga data como OpenAPI Generator.

Sin embargo, el acero inoxidable ofrece más “pulido” que la mayoría de los demás, dijo Rattray, gracias en parte a su uso de IA generativa.

«Stainless utiliza IA generativa para producir una ‘configuración de Inoxidable’ inicial para los clientes, que luego depende de ellos ajustar su API», explicó. «Esto es particularmente valioso para las empresas de inteligencia artificial, cuyas enormes bases de usuarios incluyen muchos desarrolladores novatos que intentan integrarse con funciones complejas como la transmisión de chat y herramientas».

Quizás eso fue lo que atrajo a clientes como OpenAI, Anthropic y Together AI, junto con Lithic, LangChain, Orb, Modern Treasury y Cloudflare. Inoxidable tiene «docenas» de clientes de pago en su versión beta, dijo Rattray, y algunos de los SDK que ha generado, incluido el SDK Python de OpenAI, reciben millones de descargas por semana.

«Si su empresa quiere ser una plataforma, su API es la base para ello», dijo. «Los excelentes SDK para su API impulsan una integración más rápida, una adopción de funciones más amplia, actualizaciones más rápidas y confianza en la calidad de su ingeniería».

La mayoría de los clientes pagan por el nivel empresarial de Inoxidable, que viene con servicios adicionales de guante blanco y funcionalidad específica de IA. La publicación de un único SDK con Stainless es gratuita. Pero las empresas tienen que desembolsar entre 250 dólares al mes y 30.000 dólares al año por múltiples SDK en múltiples lenguajes de programación.

Rattray inició a Stainless “con ingresos desde el primer día”, dijo, y agregó que la empresa podría ser rentable ya este año; Los ingresos recurrentes anuales rondan el millón de dólares. Pero Rattray optó por asumir inversiones externas para crear nuevas líneas de productos.

Inoxidable cerró recientemente una ronda inicial de 3,5 millones de dólares con la participación de Sequoia y The General Partnership.

«En todo el ecosistema tecnológico, Inoxidable se destaca como un modelo que eleva la experiencia del desarrollador, rivalizando con el alto estándar que alguna vez estableció Stripe», dijo Anthony Kline, socio de The General Partnership. «Dado que las API continúan siendo los componentes básicos de la integración de servicios como LLM en aplicaciones, la experiencia de primera mano de Alex como pionero del sistema de codegen API de Stripe lo posiciona de manera única para convertir a Stainless en la plataforma por excelencia para interacciones API fluidas y de alta calidad».

Inoxidable cuenta con un equipo de 10 personas con sede en Nueva York. Rattray espera que la plantilla aumente a 15 o 20 personas para finales de año.

Si lo construyes, la gente intentará romperlo. A veces incluso la gente edificio las cosas son las que lo rompen. Tal es el caso de Anthropic y su última investigación que demuestra una vulnerabilidad interesante en la tecnología LLM actual. Más o menos, si continúas con una pregunta, puedes romper las barreras y terminar con grandes modelos de lenguaje que te dicen cosas para las que no están diseñados. Como cómo construir una bomba.

Por supuesto, dado el progreso en la tecnología de inteligencia artificial de código abierto, puede crear su propio LLM localmente y preguntarle lo que quiera, pero para cosas más de consumo, este es un tema que vale la pena considerar. Lo divertido de la IA hoy en día es el rápido ritmo al que avanza y lo bien (o no) que estamos haciendo como especie para comprender mejor lo que estamos construyendo.

Si me permiten pensar, me pregunto si veremos más preguntas y problemas del tipo que Anthropic describe a medida que los LLM y otros nuevos tipos de modelos de IA se vuelvan más inteligentes y más grandes. Lo cual tal vez sea repetirme. Pero cuanto más nos acerquemos a una inteligencia artificial más generalizada, más debería parecerse a una entidad pensante y no a una computadora que podamos programar, ¿verdad? Si es así, ¿podríamos tener más dificultades para concretar los casos extremos hasta el punto en que ese trabajo se vuelva inviable? De todos modos, hablemos de lo que Anthropic compartió recientemente.

La actual ola de IA es un aluvión interminable de noticias. Para entender lo que quiero decir, pregúntese cuánto tiempo pasó considerando el hecho de que Amazon invirtió otros 2.750 millones de dólares en Anthropic AI la semana pasada. ¿Bien?

Nos hemos acostumbrado a la afluencia de capital que ahora es común en la IA, incluso cuando las cifras de los titulares aumentan. Claro, Amazon está dando dinero a Anthropic, pero miles de millones de un solo dígito son una tontería en comparación con lo que algunas empresas han planeado. Demonios, incluso las empresas tecnológicas más pequeñas, en comparación con los verdaderos gigantes, están gastando para mantenerse a la vanguardia.

Entonces, mientras asimilamos lo último de Amazon, repasemos algunas de las rondas de inteligencia artificial más importantes de los últimos trimestres y preguntémonos por qué algunas grandes empresas tecnológicas están ocupadas con sus chequeras.