Introducción: ¿Qué hace especial a Claude 4?
En una entrevista con Sholto Douglas y Trenton Bricken, ambos investigadores de Anthropic, queda claro que Claude 4 representa un nuevo nivel de competencia y trazabilidad en IA. La conversación gira en torno a la investigación actual sobre la escalabilidad del aprendizaje por refuerzo (RL) para construir agentes de IA cada vez más autónomos, así como a nuevos enfoques para hacer visibles y comprensibles los «procesos de pensamiento» de una IA como Claude 4.
¿Cómo «piensa» un LLM como Claude 4?
Los grandes modelos lingüísticos como Claude 4 no funcionan como el cerebro humano: no tienen pensamientos ni sentimientos reales. Su «pensamiento» se basa en probabilidades: el modelo predice qué palabra es la más probable que siga a cada palabra, basándose en miles de millones de ejemplos de datos de entrenamiento. Lo más interesante es que la capacidad de resolver tareas complejas ya está presente en el modelo básico. Solo mediante un aprendizaje por refuerzo específico, por ejemplo, con señales de recompensa claras, como la resolución de problemas matemáticos o la superación de pruebas unitarias, se perfeccionan estas capacidades y se entrenan para aplicaciones específicas, como la programación o la resolución de problemas.
Interpretabilidad mecánica: observar cómo «piensa» la IA
Uno de los aspectos más destacados de la entrevista es el debate sobre la interpretabilidad mecánica. Los investigadores ya pueden identificar «circuitos» y características individuales en las redes neuronales, lo que les permite comprender cómo Claude 4 realiza diagnósticos médicos o procesos mentales complejos. Muchas capacidades surgen de la interacción y la «superposición» de información en los pesos de la red. Con nuevas herramientas, como los autocodificadores económicos, es posible desentrañar esta «compresión de datos» y comprender mejor cómo llega la IA a sus respuestas.
El futuro: de los compañeros de trabajo con IA a las consecuencias sociales
Los expertos coinciden: con algoritmos cada vez más potentes, mayor capacidad de cálculo y mejores datos de entrenamiento, los agentes de IA podrían automatizar pronto muchas tareas de la vida cotidiana en la oficina. Los mayores obstáculos no son los algoritmos en sí, sino los recursos, la infraestructura y la regulación adecuada. Por ello, Sholto y Trenton hacen un llamamiento para que se incorporen los valores sociales en una fase temprana del desarrollo y se tomen en serio los riesgos, como el uso militar. Su conclusión: solo mediante la interacción entre la investigación técnica, la seguridad y la planificación social se podrá orientar el desarrollo de la IA en una dirección positiva.
Fuentes
- ¿Cómo piensa Claude 4? – Sholto Douglas y Trenton Bricken (podcast de Dwarkesh Patel)
- Resumen del podcast de Dwarkesh: ¿Cómo piensa Claude 4?
- De la genialidad al engaño: Claude 4 marca el auge…
- El arte de la inteligencia: ¿Cómo piensa Claude 4?
- La mente oculta de la IA: cómo piensan realmente los grandes modelos lingüísticos
