Ophir Tanz de Gumgum en malos anuncios y buena ai

En el programa de esta semana, me senté con Ophir Tanz, CEO y Fundador de GumGum, una empresa que comenzó como una compañía de visión por computadora y se está convirtiendo rápidamente en una compañía de soluciones de IA vertical de pila completa. Hablamos sobre el auge actual de la inteligencia artificial y su potencial para alterar cada negocio que toca. Actualmente, GumGum ofrece una variedad de soluciones basadas en inteligencia artificial en publicidad y apenas está comenzando.

Estás en la ciudad para la Semana de la Publicidad. Tienes varias aplicaciones de publicidad basadas en IA. Comencemos por ahí. ¿Cómo estás usando AI hoy en el espacio publicitario?

GumGum, en esencia, es una compañía de visión por computadora. Expresamos esa tecnología de varias maneras. Nuestra unidad de negocios más grande es nuestra unidad de publicidad, e inventamos un formato de publicidad llamado Publicidad en imagen, donde actualmente trabajamos con aproximadamente el 70% de las marcas Fortune 100 y muchas de las editoriales más grandes del mundo. Lo que hacemos es contextualizar los mensajes de marketing en línea con el contenido con el que los usuarios participan activamente. Identificaremos el contexto de las imágenes, en este caso, y realmente alinearemos los mensajes de marketing.

Tienes varios ejemplos de esto en tu sitio web. Es bastante genial. No creo que la mayoría de la gente sepa que está sucediendo cuando realmente encuentran un sitio web y ven este tipo de. Piensan que puede haber sido programado de esa manera, pero en realidad está tomando el contenido de la foto y luego entregando un anuncio basado en la foto, no necesariamente en el sitio o incluso en el artículo.

Correcto. La idea es que los usuarios visiten los sitios y las fotos suelen ser la unidad heroica de una página web determinada. Si observa cualquier estudio de seguimiento ocular, verá que la mayor parte del calor se centra en las fotos. La idea es crear una ubicación muy nativa, pero también mostrarla correctamente. Tiende a ser relativamente impactante, y tiene características realmente agradables, ya que no estamos obligados a llenar cada oportunidad de inventario.

Lo que podemos hacer es cargar anuncios cuando son relevantes para ese usuario en el contexto adecuado en cualquier momento. Eso también tiene el gran efecto de producir una experiencia de usuario mucho mejor porque ves nuestros anuncios con mucha menos frecuencia, pero cuando lo haces, son más impactantes. También tiene el beneficio adicional de empoderar a los editores, en muchos casos, para que eliminen otros formatos estándar de sus propiedades y devuelvan bienes inmuebles a esos sitios de editores para usarlos como contenido.

En los estudios que he visto, no es que la gente odie los anuncios. Odian el volumen.

Si.

Odian el volumen, odian la intrusión, odian las ventanas emergentes. Ver el anuncio en realidad no les molesta, siempre que no interrumpa la experiencia.

Creo que hoy es un gran problema en la industria. Si observa sus formatos de anuncios IAB tradicionales, tiene varios problemas. Una es que necesitan cargar el 100% del tiempo, así que no importa qué, se está cargando un anuncio. Obviamente tiene grandes problemas de visibilidad asociados con eso. Cuando se carga la página web, se cargará el 100% de los anuncios de IAB en esa página y es posible que solo se desplace un tercio hacia abajo. Los anunciantes pagan por esas impresiones, pero nunca se les ve. No están creando ningún valor. Es efectivamente equivalente a, creo que la última vez que lo calculamos, se quemaron 10 o 12 mil millones de dólares al año, quemándose.

Ese es un gran problema. Solo cargamos nuestros formatos cuando el contenido relevante aparece a la vista del navegador. Casi no hay impresiones desperdiciadas en absoluto. Realmente creo que el futuro de la publicidad, especialmente a medida que se mude a diferentes dispositivos como tabletas y teléfonos, será una experiencia mucho más integrada y selectiva. La idea de la publicidad es transmitir un mensaje a un usuario que tenga el beneficio de que la gente gane dinero para que pueda continuar entregando, en muchos casos, contenido gratuito. Nuestra perspectiva es "Hagamos que se vean los anuncios. Hagámoslo muy respetuoso, pero demostrémoslo con poca frecuencia", y creemos que, en última instancia, es mejor para todos los interesados ​​relevantes.

Hablemos un poco sobre la división deportiva en la que opera. Es una forma realmente interesante de abrir inventario y hacer algo con visión por computadora que simplemente no sería práctico si lo hiciera a mano o por humanos.

Bueno, la forma en que se ha hecho durante las últimas décadas ha sido a mano y por humanos. Ese es un enfoque propenso a errores masivos porque lo que generalmente sucede es que tomará, digamos, 10 minutos o algún segmento de un juego de varias horas. Lo enviarás a un lugar, por lo general, en el extranjero. Literalmente, la gente etiquetará manualmente dónde aparecerán esos patrocinadores y la calidad relativa de cada exposición. Luego extrapolan eso en un cuadro negro al valor total.

Entonces, es alguien que mira la cinta, identifica el logotipo de Coca-Cola en el letrero del jardín y luego dice cuánto tiempo, cuántos segundos estuvo a la vista.

Sí, y la calidad de ese video. ¿Está ofuscado? ¿Estaba borroso? ¿Qué tan grande era? Cosas como esas. Lo que hemos hecho es que hemos tomado, en realidad, la misma metodología, en gran parte, pero lo hacemos todo mediante programación usando la visión por computadora. Es una implementación realmente elegante de esa tecnología, porque podemos ver las cosas de manera integral. Observamos cada momento de cada video, cada video destacado, cada imagen social e identificamos dónde están apareciendo todas esas exposiciones, pero también la calidad de esas exposiciones. Luego, permitimos que todos los interesados ​​directos, en este caso, los titulares de derechos y las marcas, caven dentro en cualquier momento para que no haya disputas sobre cuál es la métrica de calidad real.

El patrocinio es un gran negocio. Se gasta mucho dinero en estas cosas, y hay mucha negociación que debe llevarse a cabo para llegar a la tarifa adecuada. Esto elimina muchas conjeturas de ese esfuerzo.

Pienso en el letrero de WB Mason en el Yankee Stadium. Está allí en el jardín y si vas al juego, lo ves, pero eso es algo que debe cuantificarse y tiene un cierto valor asociado, y tu herramienta ayuda a crear y descubrir ese valor.

Lo hace. Incluso estamos ayudando a los titulares de derechos a reposicionar los ángulos de la cámara y hacer cosas de esa naturaleza para maximizar la exposición del patrocinio. Social es un elemento que nunca se consideró, realmente, antes de GumGum, de manera integral. Resulta que la mayoría del valor producido en las redes sociales desde una perspectiva de patrocinio ocurre en propiedades propias y operadas.

Sin emplear la visión por computadora, es imposible mirar el universo social e identificar dónde están todas esas exposiciones. Ha habido una gran mejora que hemos podido mostrar en el valor real que se está creando, y cada vez más, también es cómo la gente está comunicando sus experiencias, por lo que ese valor, en relación con la televisión, también está aumentando.

Lo que impulsa estas dos aplicaciones es realmente la visión por computadora. Tiene algoritmos que pueden identificar lo que hay en una imagen, lo que hay en una imagen de video y luego reconocerlo, ponerlo en una caja y clasificarlo. Esa es realmente la tecnología central sobre la que construyó la empresa.

Si.

¿A dónde va eso? Tienes estas dos aplicaciones. ¿Que viene despues?

Como mencionó en su introducción, somos una compañía de soluciones de IA vertical de pila completa, y lo que eso significa es que, en última instancia, tenemos esta tecnología muy poderosa. Es relativamente nuevo en términos de poder aplicarlo en casos prácticos en el mundo. Cuando miramos al mundo, vemos una gran cantidad de industrias que realmente pueden beneficiarse de esta capacidad. En este punto, muy pocos han tenido el beneficio de beneficiarse de esa capacidad.

Si observa cómo las opciones relativas a la implementación de estas soluciones, tiene soluciones basadas en la nube, tiene cosas como Watson y Google Cloud Vision, y Amazon y similares. El problema es que, para resolver realmente una necesidad comercial real, creemos que es necesario tener tanto la experiencia de nivel empresarial internamente como la experiencia técnica para construir específicamente una solución para ese problema en particular. Nunca he visto una empresa o, realmente, ni siquiera un producto exitoso basado en tomar soluciones de inteligencia artificial basadas en la nube e integrarlas en un producto.

La razón de esto es que no tienes la capacidad de modificar estas cosas casi tanto como puedes. Realmente hay mucho arte asociado con el desarrollo de sistemas de IA exitosos, al menos hoy, y eso es más un error, no una característica. En última instancia, esto se volverá más básico, lo cual es bueno y también estamos trabajando para lograrlo; Pero también, es realmente caro. Lo que hacemos por fracciones de un centavo le costaría entre 40 centavos y un dólar, y 50 centavos por CPM de estas compañías en la nube. Simplemente no es factible hacer, realmente, nada a escala utilizando estas soluciones.

Ahora, hay casos en los que puede aprovechar ciertos tipos de IA, como el procesamiento del lenguaje natural y algunos análisis textuales, fuera de la nube; pero está realmente limitado a esas áreas. Ahí es donde vemos que nuestras ventas desempeñan un papel importante, que es lo que tenemos, la experiencia desde una perspectiva técnica y somos capaces de integrar la experiencia a nivel empresarial para que podamos construir una solución completa. Hasta ahora, tenemos publicidad en deportes, tenemos una división social y estamos buscando otras oportunidades.

La importancia de la queja que escuché con IBM Watson es que obtienes la herramienta, pero luego, antes de que puedas hacer algo con ella, tienes que entrenarla y debes saber para qué la estás entrenando. Entonces, muchas pequeñas empresas no tienen ese conjunto de habilidades. Necesitan contratar a un consultor para luego entrenar a la IA. ¿Cómo lo harías diferente?

Todos estamos operando con la misma arquitectura. Si está usando redes neuronales, que es en gran medida lo que creo que Watson usa hoy, y ciertamente también lo que estamos usando. Hay un elemento de entrenamiento asociado con eso. Una vez que está operando a escala, eso se convierte en un desafío igual para el lado algorítmico de la ecuación.

Poder reunir conjuntos de datos etiquetados, considerables e imparciales es un requisito. Nuevamente, llamaría a eso un error, no una característica. Es algo que hemos estado haciendo durante muchos años y podemos hacer muy bien. En última instancia, la calidad de su red neuronal dependerá de la calidad de los datos que pueda alimentar, por lo que no es que estemos absueltos de eso. Es solo que creo que ahora tenemos que adquirir y etiquetar esos conjuntos rápidamente y rentable .

Me parece que una de las ventajas de estas grandes y gigantescas empresas tecnológicas (Amazon, Google, Facebook) es que tienen conjuntos de datos masivos. Realmente no tienen paralelo en la historia de la informática, y solo tener acceso a estos conjuntos de datos les da una ventaja a medida que avanzamos en esta era de inteligencia artificial.

¿Es una ventaja sostenible o crees que las empresas nuevas y más pequeñas podrán competir?

Es una gran ventaja, así que tienes razón en esa suposición. Mire, los datos son el rey y siempre que estas cosas deban ser entrenadas con datos, entonces las entidades con los datos más relevantes para cualquier aplicación sea una posición ventajosa. Lo interesante es que somos grandes contribuyentes al movimiento de código abierto. También lo son todas estas otras compañías. En realidad, estamos compartiendo ese conocimiento, pero no estamos compartiendo tanto los datos. Hay conjuntos de datos abiertos a los que contribuimos. También tenemos una gran cantidad de datos de propiedad, y ciertamente los grandes también lo hacen, pero es realmente un problema específico.

Una de las cosas que estamos haciendo, por ejemplo, y esto no es un negocio central, pero lo estamos haciendo aún más para la comunidad, es que estamos recopilando la mayor colección de imágenes de rayos X dentales en el mundo. Si quisiéramos construir un negocio a partir de eso, por ejemplo, eso no es algo a lo que Google o Amazon tendrían acceso. No tienen razón para hacerlo. Tienen cierto tipo de datos. Tienen imágenes de UGC, por ejemplo, video de UGC, muchos datos de ubicación, mucha información realmente valiosa en todo tipo de formas, pero si está tratando de identificar fisuras y tuberías o si está tratando de optimizar el cultivo, desempolvando, hay una cantidad infinita de aplicaciones aquí. Yo diría que tienen un beneficio de cierta manera, y varía de una compañía a otra.

Volviendo a los datos dentales, ¿qué vas a hacer con esa base de datos gigante de imágenes dentales?

Lo que nos gustaría hacer es organizar una competencia mundial, similar a ImageNet, una competencia que Stanford organiza anualmente para ver qué compañía puede clasificar los conjuntos de datos de etiquetas de manera más precisa y conveniente. Nos gustaría hacer algo similar a eso.

Realmente es solo un proyecto de clasificación más que un producto comercial.

Hoy sí.

Hablemos un poco sobre una de las cosas que desconcierta a las personas sobre la IA: sienten que esta es una tecnología que los gobiernos van a implementar. Será implementado por grandes empresas, pero estos AI realmente actuarán sobre los consumidores individuales en lugar de poder aprovecharlos ellos mismos. ¿Crees que es una suposición justa o que eso va a cambiar en algún momento?

Voy a decir que sí y no. Se podría argumentar que se está actuando sobre las personas y son la presa de todos los productos comerciales que existen, incluso algo como Waze.

Creo que Bernie Sanders hace ese argumento todo el tiempo.

Pero creo que el consumidor final también es el mayor beneficiario al final del día porque al menos las empresas están tratando de desarrollar productos que agreguen valor a la vida de las personas y también a otros negocios. Creo que el gobierno tiene su propio… No sé si debería llamarlo nefasto o simplemente no es un valor agregado directo, a menos que desee mirarlo desde una perspectiva de seguridad, tal vez. Mira, esto es difícil de hacer. No es barato de lograr. En otras palabras, incluso solo para adquirir conjuntos de datos se requieren recursos. Las entidades más grandes que están muy comprometidas con este esfuerzo serán las propietarias, en última instancia.

La otra cosa que surge todo el tiempo son las IA y el agente de automatización. Usando la división deportiva de GumGum como ejemplo, eso es algo que se hace ahora a través del software que solía hacerse, aunque en el extranjero, pero por humanos que miran la cinta y clasifican las cosas. ¿Cómo ve la pérdida de trabajo que se asociará con este tipo de automatizaciones ?

Eso me preocupa mucho. En GumGum lo he visto suceder. Desarrollamos soluciones automatizadas y eso desplaza a las personas que solían etiquetar imágenes o videos, y se podría argumentar que ese es el precio de la automatización. Creo que la gente a menudo intenta tener una imagen muy optimista en torno a eso y decir: "Toda la nueva tecnología genera nuevos empleos. Miren la revolución industrial". Simplemente no compro ese argumento. Creo que no toda la tecnología se crea de la misma manera y no toda la tecnología por defecto crea nuevos empleos. Creo que hay una gran cantidad de nuevos empleos que se han creado en este sentido.

Por ejemplo, las personas que podrían haber etiquetado ahora están potencialmente etiquetando y etiquetando imágenes para nosotros, y podrían ser las mismas personas, pero en última instancia, me preocupa mucho. Creo que es algo que a largo plazo tendremos que abordar como sociedad. El ingreso básico universal es algo que se ha discutido cada vez más extensamente, a nivel gubernamental y en otros lugares. No creo que sea una mala idea. Creo que podría ser una muy buena idea.

Creo que tiene otras implicaciones para la sociedad y la felicidad individual de las que todavía no tenemos las respuestas. Creo que es un problema desafiante, y deseo que nuestra administración actual y también las futuras administraciones presten un poco más de atención para tratar de inventar y, cuando sea necesario, incluso subsidiar el mundo del futuro en lugar de intentar recuperar los empleos del carbón, de los cuales hay 70, 000 en los Estados Unidos. No tiene mucho sentido.

Probablemente no vuelvan.

No deberían volver. Es malo para el medio ambiente. Esa no es una alta calidad de vida para esas personas, y no es una solución sostenible a largo plazo.

Todo bien. Hagamos una pregunta de la audiencia: ¿Qué tan probable cree que es un ingreso universal básico?

La respuesta que acabo de dar es probablemente la mejor respuesta que puedo dar en este momento. No creo que tengamos los datos o la información suficiente sobre cuáles podrían ser las implicaciones de hacer algo así. Sé que hay algunos gobiernos en todo el mundo que están experimentando con estas cosas. Será muy interesante presenciar y aprender de él.

Tampoco creo que ahora estemos en un lugar donde necesitemos instituir algo así como un sistema de ingreso básico universal. Creo que esto es un a largo plazo tipo de problema, y ​​creo que una opción es un arsenal mucho más grande. No creo que nadie tenga una gran respuesta a esa pregunta, pero si la tienen, me gustaría escucharla.

Creo que recién estamos comenzando a entender las consecuencias de todas estas nuevas tecnologías porque todos estos son desarrollos relativamente nuevos. Parece que está sucediendo mucho más rápido que la revolución industrial, y vamos a necesitar internalizar cuáles son las consecuencias de tener autos impulsados ​​por IA y autos y camiones autónomos que están en las carreteras y todas estas cosas diferentes. Una vez que nos llegue eso, creo que entonces podemos tener una discusión realista de cómo compensamos.

Una cosa de la que hablamos mucho en mi empresa es esta noción de cambio constante y dramático, y creo que esa es la única verdad fundamental del mundo en el que ahora vivimos. Si observa lo que eso significa en un sentido técnico, significa que tiene una variedad de tecnologías que están creciendo en capacidades en una curva exponencial, y estoy hablando de todo, desde resoluciones de píxeles hasta capacidades de disco duro y velocidades de procesamiento, y luego también tienes desarrollo de software, y tienes todas estas tecnologías en diferentes puntos de inflexión en estas curvas; pero todos se están desviando y eso es lo que realmente hace posible el anuncio hoy, efectivamente GPU y velocidad de procesamiento. Estos algoritmos se remontan a los años 50 y 60. La primera red neuronal se desarrolló, creo, en los años 50. Tenía como 40 neuronas.

Lo sorprendente del crecimiento exponencial es esta noción de que, por ejemplo, si va a tomar 30 pasos lineales a un metro por paso, luego de 30 pasos, habrá recorrido 30 metros. Habríamos cruzado esta sala, pero si tomas 30 pasos exponenciales, que en este caso es una simple duplicación. Uno, dos, cuatro, ocho, luego de 30 pasos, habrás atravesado la circunferencia de la Tierra 26 veces, es decir, alrededor de mil millones de metros. Lo que es especialmente interesante de eso es que la mayor parte de ese crecimiento ocurre en los últimos pasos, por lo tanto, en el paso 29, estás en 500 millones de metros.

Eso es lo que es tan engañoso sobre el crecimiento exponencial. Durante mucho tiempo se parece mucho al crecimiento lineal, y en realidad podría estar rezagado con respecto a las curvas de crecimiento lineal que tienen un mayor crecimiento en cada período lineal, pero termina siendo algo dramáticamente diferente. Y eso hace que el futuro sea increíblemente emocionante y, en muchos sentidos, misterioso e increíblemente difícil de predecir. En GumGum, tratamos de mirar el horizonte de tiempo a más largo plazo, cosas como AR y VR y wearables e IoT, y cosas así, pero también tratamos de planificar nuestro negocio en incrementos de dos años porque creemos que es más o menos como hasta donde puede ver, y también hasta donde pueda determinar y construir un comercializable producto, que en sí mismo es un desafío.

Creo que este es el desafío que se está comiendo el mundo hoy. Ciertamente, las compañías heredadas están experimentando esto, y es una especie de fuerza dominante. No es la misma situación que siglos antes cuando se podía desarrollar un modelo de negocio y podría funcionar. Ese ciclo de cambio fue mucho más largo, por lo que podría cosechar las recompensas a largo plazo. Ahora tiene que estar constantemente innovando y aumentando su comprensión del mundo, y tratar de comprender los diversos cambios de paradigma que son relevantes para su empresa, y construir hacia ellos.

Ser flexible y poder responder es probablemente más útil que tener razón sobre lo que sucederá dentro de cinco años. ahora, porque nadie sabe lo que va a pasar.

También es la razón por la que ves una inversión tan maníaca en todas estas tecnologías futuras porque las empresas no son tontas. Estamos hablando de grandes corporaciones. Saben que viven de negocios heredados. Saben que las cosas están cambiando drásticamente y saben que necesitan hacer una gran apuesta. Estamos viendo apuestas de empresas muy grandes y audaces porque esa es la única opción que tienen, y esa es también la razón por la cual las startups seguirán siendo enormemente valiosas, aditivas y exitosas, porque en última instancia, cuando estás en un período de estasis, es difícil, ya sea que esté invirtiendo o si está haciendo crecer una empresa, es difícil crear un nuevo valor, pero cuando todo cambia todo el tiempo, entonces hay muchas oportunidades para la creación de valor.

Creo que haces un gran punto cuando hablas sobre el pensamiento exponencial y lo difícil que es envolver tu cabeza alrededor de la forma de esas curvas. Estoy robando una de sus charlas anteriores donde dijo que para 2023, $ 1, 000 dólares le darán un dispositivo que tiene el poder de cómputo de un cerebro humano. Se replicará tanta potencia de procesamiento. Para el año 2043, que la mayoría de nosotros todavía puede estar vivo, tendrá el poder de procesamiento por $ 1, 000 dólares. Es mayor que todos los cerebros del planeta.

Combinado, si.

Que hace eso

Ese es un punto realmente interesante. Para ser justos, se lo robé a Ray Kurzweil. Él hizo ese análisis.

Todos estamos parados sobre los hombros de gigantes.

No quiero dar crédito por eso, pero es un punto realmente instructivo. Nuevamente, no creo que seamos, como sociedad, como especie, especialmente buenos para pensar exponencialmente. Nuestros cerebros están construidos para pensar linealmente. En última instancia, ofrece más potencial de supervivencia, y no ofreció muchos beneficios en la selva africana hace miles de años, ¿verdad?

Las implicaciones de eso son enormes porque muchas cosas pueden ser forzadas por la fuerza bruta. Tiene calidad de algoritmos y tecnología, y eso siempre puede ser más elegante, pero si tiene suficiente potencia de procesamiento, puede hacer muchas cosas que nunca fueron posibles simplemente al darle más potencia de cómputo. De alguna manera, se podría argumentar que las redes neuronales (estoy seguro de que vamos a mirar hacia atrás a la tecnología y sentir que era bastante poco elegante) y si se observa la cantidad de potencia de procesamiento que se necesita en relación con el cerebro humano, y esta es la pobre imagen de lo que el cerebro humano está haciendo realmente, el cerebro usa una pequeña cantidad de la potencia que estas máquinas hacen para hacer estos cálculos.

Creo que eso es solo un testimonio del hecho de que el futuro es realmente difícil de predecir. Va a cambiar más drásticamente de lo que nadie se da cuenta, y luego también escuchará el punto de la calidad del software porque si somos capaces de desarrollar un software de alta calidad, entonces claramente el problema de la potencia informática será un factor limitante. Si desea hablar sobre inteligencia artificial general o superinteligencia, el factor limitante será nuestra capacidad para desarrollar el software adecuado porque, obviamente, si puede comprar un chip que tenga el poder de cómputo equivalente al de toda la población humana para $ 1, 000 dólares, entonces eso es probablemente más potencia de la que necesita, tal vez siete mil millones de veces.

Hay un montón de industrias que sabemos que se van a transformar. Podemos decir que vamos a tener autos sin conductor. Tal vez no en cinco años, tal vez no en 10, pero ciertamente en 20. La gente casi asume que va a suceder. ¿Existe una industria que cree que se transformará con inteligencia artificial en la que aún no hemos pensado o que no está preparada para esa transformación?

Mira, esta es una herramienta muy poderosa en un mar de otras herramientas poderosas, tecnología, software, hardware. No puedo pensar en una industria que no pueda beneficiarse de la integración de las capacidades de IA. Puede procesar datos, procesar video simplemente mejor, y cada industria puede beneficiarse de eso. Es por eso que veo tanto poder en poder construir IA de pila vertical soluciones, porque finalmente hay una cantidad infinita de oportunidades aquí.

Quiero hacerte las preguntas que hago a todos los que vienen al programa. ¿Qué tendencia tecnológica te preocupa más? ¿Hay algo que te mantenga despierto por la noche?

Energía nuclear armada, o cabezas nucleares.

Un viejo pero bueno.

Simplemente ha vuelto a la moda.

Obviamente un poco preocupante. ¿Existe alguna tecnología o herramienta que use todos los días que inspire asombro, por otro lado?

Me he metido mucho en la carpintería, y principalmente en la carpintería tradicional en los últimos ocho meses más o menos. Entonces, muchos aviones de mano y aviones de bloque, y hablaron afeitado. Honestamente, eso me parece muy inspirador. Son herramientas realmente hermosas que, para mí, hablan mucho del ingenio humano. Y es bueno tratar con herramientas muy simples pero muy poderosas y efectivas que los humanos inventaron.

Probablemente haya una gran máquina automatizada impulsada por una IA que también podría hacer el mismo tipo de tratamientos de carpintería.

Hay un nivel de arte y satisfacción que creo que es parte de lo que constituye la experiencia humana. Mira, en realidad también tengo muchas herramientas eléctricas. Siempre obtienes un mejor acabado y un mejor producto al final con las herramientas manuales, pero en última instancia, ese es uno de los desafíos. Si en realidad no somos la especie más inteligente del planeta, eso tiene implicaciones realmente profundas, obviamente.

En primer lugar, podemos ver cómo tratamos el tipo menor de inteligencias en la Tierra, y esa no es una vista muy agradable. Creo que realmente pone en tela de juicio lo que significa ser humano y lo que debería estar haciendo con una vida, ¿qué califica para la felicidad? Estas son obviamente preguntas bastante profundas, y creo que tarde o temprano tendremos que lidiar con ellas.

No creo que estas cosas estén a la vuelta de la esquina. Creo que estamos a muchos avances de cualquier cosa que represente o incluso comience a parecerse a la inteligencia consciente, pero ya sea en 40 años o 400 años, es un pequeño problema relativo en la escala de la historia humana. Vale la pena hablar sobre las implicaciones de lo que son estas cosas. Nadie habla de detener el desarrollo de estas tecnologías. Somos muy curiosos por naturaleza, obviamente, y eso no es una opción. No creo que deba ser una opción tampoco, pero con toda probabilidad, llegaremos allí antes de desarrollar los protocolos correctos para lidiar con cómo son esas realidades.

Se remonta a la naturaleza exponencial del cambio. Vamos a llegar a ciertas capacidades más rápido de lo que estamos preparados, y no creo que el gobierno o la burocracia o incluso las empresas de hoy estén equipadas para poder gestionar el cambio a ese tipo de ritmo. El nivel de cambio que será necesario para atenderlo adecuadamente creará cierto nivel de confusión.

Mientras tanto, trabajarás en tu taller de carpintería.

Tú me estás diciendo. Plan B.

¿Qué tipo de cosas estás haciendo, puedo preguntar?

Taburetes, cuencos, cucharas y cosas así. Es realmente simple en este momento. Soy un novato que busca un mentor. Es muy gratificante vivir en este espacio digital de bits y bytes que siempre me ha encantado, he sido programador desde muy joven y siempre me sentí muy atraído por eso, y todavía lo amo tanto como siempre; pero, es solo la antítesis de que es muy física y manual, y más o menos se trata de madera, lo cual es una buena yuxtaposición.

Muy organico. Es curioso cuántos tecnólogos han venido al programa con excelentes habilidades de programación y excelentes habilidades, y sin embargo, lo que les gusta tienden a ser esas cosas del mundo real en las que realmente están trabajando con sus manos.

Sí. Volver a ese tipo de cosas es gratificante.

Si un mentor está mirando ahora y quiere ponerse en contacto con usted o simplemente quiere seguir lo que usted y GumGum están haciendo, ¿cómo pueden ponerse en contacto con usted en línea?

Puede encontrarme en Twitter @ophirtanz, LinkedIn en Ophir Tanz, en nuestro sitio web, Gumgum.com. Todo tipo de formas.

Excelente. Ophir, muchas gracias por venir al laboratorio.

Gracias por invitarme.

Lo aprecio.

Fue grandioso.

Eso es Avance rápido por hoy. Quiero agradecerte por unirte a nosotros. Si desea ver los episodios anteriores de este programa, puede encontrarlos en PCMag.com. Si desea escuchar el podcast en iTunes, puede encontrarlo en Apple Podcast, puede encontrarlo en Android Play. Puede encontrarlo en cualquier lugar donde los podcasts finos se entreguen de forma gratuita. Muchas gracias por acompañarnos hoy y nos vemos en el futuro.