OpenAI crea OAI Labs para nuevas interfaces

OpenAI ha anunciado una reestructuración interna de sus principales equipos de investigación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, en un movimiento que busca poner en el centro de su desarrollo tecnológico la forma en que los modelos de IA interactúan con los usuarios.

En este contexto, el equipo de Comportamiento de Modelos —encargado de supervisar aspectos como el tono, la personalidad y la neutralidad de los sistemas— se integrará a partir de ahora en el equipo de Postentrenamiento, centrado en el perfeccionamiento de los modelos tras su fase inicial de entrenamiento.

La compañía dirigida por Sam Altman lo ha confirmado tras la publicación de un informe interno, al que ha tenido acceso el medio TechCrunch, donde se detallan los cambios. A partir de ahora, el equipo de Comportamiento, compuesto por 14 investigadores, quedará bajo la responsabilidad de Max Schwarzer, líder del equipo de Postentrenamiento.

Mark Chen, director de investigación de OpenAI, ha señalado que este cambio responde al objetivo de integrar la experiencia en comportamiento en los procesos centrales de mejora de los modelos, permitiendo que aspectos clave como la personalidad, el equilibrio ideológico o la gestión de la adulación hacia los usuarios formen parte esencial de la evolución técnica de los sistemas. Una parte del trabajo del equipo consiste en evitar respuestas que refuercen actitudes poco saludables, favorezcan sesgos o reproduzcan patrones de complacencia.

Paralelamente, OpenAI ha anunciado la creación de un nuevo equipo de investigación llamado OAI Labs, que estará liderado por Joanne Jang, fundadora del propio equipo de Comportamiento de Modelos. Su misión será “inventar y desarrollar prototipos de nuevas interfaces para la colaboración entre personas e inteligencia artificial”, alejándose del paradigma actual centrado exclusivamente en el modelo conversacional.

Jang ha explicado en una publicación en la red social X que OAI Labs se dedicará a explorar nuevas formas de relación con la IA “más allá del chat o incluso de los agentes”, inspirándose en los aprendizajes extraídos en los últimos años desde proyectos como DALL·E 2, el modo de voz, GPT-4 o el propio desarrollo del comportamiento de los modelos. En su visión, los sistemas de IA deben concebirse como “instrumentos para pensar, crear, jugar, hacer, aprender y conectar”.

Desde esta perspectiva, el laboratorio buscará redefinir cómo se construyen las interfaces y cómo pueden estas invitar a los usuarios a superar sus propios límites, abriendo la puerta a nuevas formas de creatividad y productividad con el acompañamiento de modelos de inteligencia artificial más expresivos, equilibrados y colaborativos.