El cofundador de Google Sergey Brin afirma que la compañía ahora usa sus modelos de IA para ayudar a construir los próximos. En una mesa redonda sobre Gemini 4 Argon, Brin dijo que Google está “empezando a subirse a esa cinta de correr de la auto-mejora recursiva”, usando la abreviatura de la industria para referirse a la auto-mejora recursiva. Google compartió el video el miércoles, y Business Insider fue el primero en informar sobre los comentarios de Brin.

La auto-mejora recursiva, o RSI por sus siglas en inglés, significa que la IA ayuda a construir una IA mejor, lo que acelera el ritmo al que llegan nuevos modelos. Brin señaló como evidencia los modelos Flash que Google lanzó antes de Argon. “Y ahora nuestros investigadores y el modelo trabajan de la mano para crear la siguiente versión del modelo”, dijo. Brin también afirmó que Google estaría internamente un par de modelos por delante para cuando los espectadores vieran el video.

Brin se unió a Josh Woodward, Tulsee Doshi y Melvin Johnson para la conversación. Google lanzó Argon públicamente esta semana. Brin ha trabajado en Gemini desde que regresó a la compañía.

Lo que dice el informe de seguridad

Google DeepMind publicó este mes un informe de seguridad y protección para Argon. El informe encuentra “ninguna aceleración de extremo a extremo significativa en la I&D de IA, impulsada por IA o de otro tipo”, y califica el riesgo de la investigación en IA impulsada por IA como “actualmente bajo”. También afirma que la IA ahora automatiza algunas partes de la investigación en IA. Google encuestó a 12 líderes y investigadores senior para el documento.

La señal más clara del cambio aparece en el desarrollo de software. Según el informe, la mayor parte del código de producción en Google DeepMind ahora está escrito en más de un 75% por IA. La proporción de solicitudes de cambio (pull requests) totalmente delegadas pasó de 7,5% en abril a 11,9% en septiembre. Aun así, cerca del 88% todavía requiere supervisión humana repetida o código escrito por una persona. “Los agentes de IA ahora operan como asistentes de alto apalancamiento que escriben la mayoría del código de producción y las correcciones de errores, aunque los cambios en el código siguen sujetos a revisión humana antes de ser enviados”, dice el informe.

Los humanos siguen desempeñando el papel central en las decisiones clave, según el informe. Ellos eligen las direcciones de investigación, diseñan nuevos experimentos y diagnostican problemas de entrenamiento. Argon resuelve solo alrededor de la mitad de los desafíos de la prueba interna de Google sobre tareas de investigación en IA. La automatización total requeriría una puntuación casi perfecta.

Medir el ritmo

Google hace seguimiento de la velocidad con la que mejora Gemini usando un índice interno construido a partir de 92 pruebas de referencia. Antes del 1 de abril de 2026, el índice subía 0,091 puntos al mes. Después de esa fecha, subió 0,118 puntos al mes. El informe considera que esa diferencia no es estadísticamente significativa.

Argon se ubica por encima de esa tendencia. Google sospecha que la brecha proviene de más inversión y más cómputo de entrenamiento, “en lugar de reflejar una aceleración impulsada por IA”.

Vihan Jain, quien codirige RSI e IA para la ciencia en Gemini en Google DeepMind, escribió en X que el modelo está “integrado en su propia evolución”. Como prueba, señaló un cambio en la demanda interna. “Cuando la demanda de su posentrenamiento pasa de pedir chips en bruto a pedir cuota de Argon, sabes que el volante de la RSI alcanzó una nueva marcha”, escribió Jain.

El debate va más allá de Google. Gladstone AI entrevistó a investigadores de Anthropic, OpenAI y Google DeepMind para un informe publicado esta semana. La mayoría de esos investigadores cree que la RSI comenzará en un plazo de tres a 12 meses. Dijeron que podría llegar antes, siempre que no haya intervención ni desaceleración por parte del gobierno de Estados Unidos.

Los responsables de políticas ya están reaccionando. El mes pasado, el representante Ro Khanna dijo que planea presentar un proyecto de ley para prohibir la IA que se automejora. Mientras tanto, OpenAI pidió a Estados Unidos que lidere los estándares globales para la tecnología.

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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