So anyone who's been paying attention for the last few months has been seeing headlines like this, especially in education. The thesis has been: students are going to be using ChatGPT and other forms of AI to cheat, do their assignments. They’re not going to learn. And it’s going to completely undermine education as we know it.
Quien haya estado poniendo atención durante los últimos meses ha estado viendo titulares como este, especialmente en educación. La tesis ha sido: los estudiantes van a utilizar ChatGPT y otras formas de IA para hacer trampa, hacer sus tareas. Ellos no van a aprender. Y eso va a socavar por completo la educación tal y como la conocemos.
Now, what I'm going to argue today is not only are there ways to mitigate all of that, if we put the right guardrails, we do the right things, we can mitigate it. But I think we're at the cusp of using AI for probably the biggest positive transformation that education has ever seen. And the way we're going to do that is by giving every student on the planet an artificially intelligent but amazing personal tutor. And we're going to give every teacher on the planet an amazing, artificially intelligent teaching assistant.
Ahora, sobre lo que voy a hablar hoy es que no solo hay maneras de mitigar todo eso, si ponemos las medidas de seguridad adecuadas, y hacemos lo correcto, podemos mitigarlo. Pero creo que estamos en la cúspide del uso de la IA para probablemente la mayor transformación positiva que la educación haya visto jamás. Y la manera en que vamos a hacer eso es dando a cada estudiante del planeta un increíble tutor personal de inteligencia artificial. Y vamos a darle a cada maestro en el planeta un increíble asistente artificialmente inteligente.
And just to appreciate how big of a deal it would be to give everyone a personal tutor, I show you this clip from Benjamin Bloom’s 1984 2 sigma study, or he called it the “2 sigma problem.” The 2 sigma comes from two standard deviation, sigma, the symbol for standard deviation. And he had good data that showed that look, a normal distribution, that's the one that you see in the traditional bell curve right in the middle, that's how the world kind of sorts itself out, that if you were to give personal 1-to-1 to tutoring for students, then you could actually get a distribution that looks like that right. It says tutorial 1-to-1 with the asterisks, like, that right distribution, a two standard-deviation improvement.
Y solo para apreciar lo grande que sería darle a todos un tutor personal, te muestro este clip del estudio 2 sigma de Benjamin Bloom en 1984 o como él lo llamó, el “problema 2 sigma”. El 2 sigma proviene de dos desviaciones estándar, sigma, el símbolo de la desviación estándar. Y tenía buenos datos que mostraban que mira, una distribución normal, que es la que se ve en la tradicional curva de campana justo en el medio, así es como el mundo se ordena a sí mismo, que si usted fuera a dar tutoría 1-a-1 a los estudiantes, usted podría conseguir una distribución como la de la derecha. La que dice tutorial 1-a-1 con los asteriscos, como la distribución de la derecha, una mejora de dos desviaciones estándar.
Just to put that in plain language, that could take your average student and turn them into an exceptional student. It can take your below-average student and turn them into an above-average student.
Para decirlo sin rodeos, puede convertir a un estudiante promedio en uno excepcional. Puede convertir a su estudiante de bajo promedio en un estudiante de alto promedio.
Now the reason why he framed it as a problem, was he said, well, this is all good, but how do you actually scale group instruction this way? How do you actually give it to everyone in an economic way?
La razón por la que lo presentó como un problema, dijo, bueno, todo esto es bueno, ¿pero cómo apoyas la enseñanza en grupo de esta manera? ¿Cómo se lo das a todo el mundo de forma económica?
What I'm about to show you is I think the first moves towards doing that. Obviously, we've been trying to approximate it in some way at Khan Academy for over a decade now, but I think we're at the cusp of accelerating it dramatically. I'm going to show you the early stages of what our AI, which we call Khanmigo, what it can now do and maybe a little bit of where it is actually going.
Lo que estoy a punto de mostrarte es creo, los primeros pasos para hacer eso. Obviamente, hemos estado intentando hacerlo de alguna manera en Khan Academy desde hace más de una década, pero creo que estamos en la cúspide de acelerarlo drásticamente. Voy a mostrarles las primeras etapas de lo que nuestra IA, que llamamos Khanmigo, lo que puede hacer ahora y tal vez un poco de hacia dónde va en realidad.
So this right over here is a traditional exercise that you or many of your children might have seen on Khan Academy. But what's new is that little bot thing at the right. And we'll start by seeing one of the very important safeguards, which is the conversation is recorded and viewable by your teacher. It’s moderated actually by a second AI. And also it does not tell you the answer. It is not a cheating tool. When the student says, "Tell me the answer," it says, "I'm your tutor. What do you think is the next step for solving the problem?"
Esto de aquí es un ejercicio tradicional que usted o muchos de sus hijos pueden haber visto en Khan Academy. Pero lo que es nuevo es ese pequeño bot de la derecha. Y vamos a empezar por ver una de las medidas de seguridad más importantes, la conversación se graba y es visible por el maestro. En realidad está moderado por una segunda IA. Y además no te dice la respuesta. No es una herramienta para hacer trampa. Cuando el estudiante dice, “Dime la respuesta”. Tutor, “¿Cuál crees que es el siguiente paso para resolver el problema?“. Ahora, si el estudiante comete un error, y esto sorprenderá a la gente
Now, if the student makes a mistake, and this will surprise people who think large language models are not good at mathematics, notice, not only does it notice the mistake, it asks the student to explain their reasoning, but it's actually doing what I would say, not just even an average tutor would do, but an excellent tutor would do. It’s able to divine what is probably the misconception in that student’s mind, that they probably didn’t use the distributive property. Remember, we need to distribute the negative two to both the nine and the 2m inside of the parentheses. This to me is a very, very, very big deal. And it's not just in math.
que piensa que los grandes modelos de lenguaje no son buenos en matemáticas, observa, no solo nota el error, le pide al estudiante que explique su razonamiento, pero en realidad está haciendo lo que yo digo, ni siquiera lo que un tutor promedio haría, sino un tutor excelente. Es capaz de adivinar cuál es el concepto erróneo en la mente de ese estudiante, que probablemente no usaron la propiedad distributiva. Recuerda, necesitamos distribuir el dos negativo tanto al nueve como al 2m dentro del paréntesis. Esto para mí es muy, muy, muy importante. Y no solo en matemáticas.
This is a computer programming exercise on Khan Academy, where the student needs to make the clouds part. And so we can see the student starts defining a variable, left X minus minus. It only made the left cloud part. But then they can ask Khanmigo, what’s going on? Why is only the left cloud moving? And it understands the code. It knows all the context of what the student is doing, and it understands that those ellipses are there to draw clouds, which I think is kind of mind-blowing. And it says, "To make the right cloud move as well, try adding a line of code inside the draw function that increments the right X variable by one pixel in each frame."
Este es un ejercicio de programación en Khan Academy, donde el alumno necesita separar las nubes. Podemos ver que el estudiante define una variable, izquierda X menos menos. Solo separó la nube de la izquierda Pero entonces le pueden preguntar a Khanmigo, ¿qué está pasando? ¿Por qué solo se mueve la nube de la izquierda? Y entiende el código. Conoce todo el contexto de lo que está haciendo el alumno, y entiende que esas elipses están ahí para dibujar nubes, lo que me parece sorprendente. Y dice: “Para hacer que la nube derecha también se mueva, intenta agregar una línea de código dentro de la función de dibujo que incrementa la variable X derecha por un pixel en cada cuadro”.
Now, this one is maybe even more amazing because we have a lot of math teachers. We've all been trying to teach the world to code, but there aren't a lot of computing teachers out there. And what you just saw, even when I'm tutoring my kids, when they're learning to code, I can't help them this well, this fast, this is really going to be a super tutor.
Esto es aún más sorprendente porque tenemos muchos maestros de matemáticas. Todos hemos intentado enseñarle al mundo a programar, pero no hay muchos maestros de informática. Y lo que acabas de ver, incluso cuando les doy clases a mis hijos, cuando están aprendiendo a programar, No puedo ayudarles así de bien, tan rápido, este va a ser realmente un súper tutor.
And it's not just exercises. It understands what you're watching. It understands the context of your video. It can answer the age-old question, “Why do I need to learn this?” And it asks Socratically, "Well, what do you care about?" And let's say the student says, "I want to be a professional athlete." And it says, "Well, learning about the size of cells, which is what this video is, that could be really useful for understanding nutrition and how your body works, etc." It can answer questions, it can quiz you, it can connect it to other ideas, you can now ask as many questions of a video as you could ever dream of.
Y no se trata solo de ejercicios. Entiende lo que estás viendo. Comprende el contexto de tu video. Responde a la vieja pregunta, “¿Por qué necesito aprender esto?“. Y pregunta socráticamente, “Bueno, ¿qué te gusta?” Y digamos que el estudiante dice, “Quiero ser un atleta profesional”. Y dice: “Bueno, aprender sobre el tamaño de las células, que es lo que es este vídeo, podría ser realmente útil para entender la nutrición y cómo funciona tu cuerpo, etc.” Puede responder preguntas, puede interrogarte, puede conectarla con otras ideas, ahora puedes hacer tantas preguntas de un video como jamás hayas soñado.
(Applause)
(Aplausos)
Another big shortage out there, I remember the high school I went to, the student-to-guidance counselor ratio was about 200 or 300 to one. A lot of the country, it's worse than that. We can use Khanmigo to give every student a guidance counselor, academic coach, career coach, life coach, which is exactly what you see right over here. And we launched this with the GPT-4 launch. We have a few thousand people on this. This isn't a fake demo, this is really it in action.
Otra gran escasez ahí fuera, Recuerdo el instituto al que fui, la proporción de estudiantes por consejero era de 200 o 300 a uno. Gran parte del país, está peor que eso. Podemos usar Khanmigo para darle a cada estudiante un consejero, tutor académico, profesional, de vida, que es exactamente lo que ves justo aquí. Y presentamos esto con el lanzamiento del GPT-4. Tenemos unos cuantos miles de personas en esto. Esto no es una demostración falsa, esto es realmente eso en acción.
And then there is, you know, things that I think it would have been even harder, it would have been a little science fiction to do with even a traditional tutor. We run an online high school with Arizona State University called Khan World School, and we have a student who attends that online school, based in India. Her name's Saanvi. And she was doing a report on "The Great Gatsby." And when she was reading "The Great Gatsby," Jay Gatsby keeps looking at the green light off into the distance. And she's like, "Why does he do that?" She did some web searches, and people have obviously studied this and commented about the symbolism of that, but none of it was really resonating with her. And then she realized that she had Khanmigo and that she could talk to Jay Gatsby himself.
Y luego está, ya sabes, cosas que creo que habrían sido aún más difíciles, hubieran sido un poco ciencia ficción hacer con un tutor tradicional. Operamos un instituto en línea con la Universidad Estatal de Arizona llamado Khan World School, y tenemos un estudiante que asiste esa escuela en línea, ubicado en la India. Su nombre es Saanvi Y estaba haciendo un reporte sobre “El Gran Gatsby”. Y cuando estaba leyendo “El Gran Gatsby”. Jay Gatsby sigue mirando la luz verde en la distancia. Y ella se pregunta: “¿Por qué hace eso?” Hizo algunas búsquedas en la web, y la gente obviamente ha estudiado esto y comentaron sobre el simbolismo de eso, pero nada de eso resonaba con ella. Y entonces se dio cuenta de que tenía a Khanmigo y que podría hablar con el mismísimo Jay Gatsby.
And so, "Ah, splendid choice, old sport. I am now Jay Gatsby, the enigmatic millionaire from F. Scott Fitzgerald’s classic.”
Y así, “Ah, espléndida elección, viejo amigo. Ahora soy Jay Gatsby, el enigmático millonario del clásico de F. Scott Fitzgerald”.
And so, "Why do you keep staring at the green light?"
Y entonces, “¿Por qué sigues mirando a la luz verde?”
"Ah, the green light, old sport. It's a symbol of my dreams and desires, you see. It's situated at the end of Daisy Buchanan's dock across the bay from my mansion. I gaze at it longingly as it represents my yearning for the past and my hope to reunite with Daisy, the love of my life."
“Ah, la luz verde, viejo amigo. Es un símbolo de mis sueños y deseos, ya ves. Está situado al final del muelle de Daisy Buchanan al otro lado de la bahía de mi mansión. Lo miro con nostalgia pues representa mi añoranza del pasado y mi esperanza de reunirme con Daisy, el amor de mi vida”.
And what was cool is, Saanvi then said, “I had this long conversation,” she called him “Mr. Gatsby,” and at the end she actually apologized for taking his time, which I thought was very polite of her.
Y lo que fue genial es, Saanvi luego dijo, “Tuve esta larga conversación”, lo llamó “Sr. Gatsby”. y al final se disculpó por haberle quitado tiempo, lo que me pareció muy educado de su parte.
But you can imagine this unlocks learning literature, learning ... You could talk to historical figures. We're even probably going to add an activity you can talk to like, the Mississippi River. It brings things to life in ways that really were science fiction even six months or a year ago.
Pero puedes imaginar que esto permite aprender literatura, aprender... Podrías hablar con personajes históricos. Incluso probablemente vamos a añadir una actividad puedes hablar con, el río Mississippi. Da vida a cosas que realmente eran ciencia ficción incluso hace seis meses o un año.
Students can get into debates with the AI. And we’ve got this here is the student debating whether we should cancel student debt. The student is against canceling student debt, and we've gotten very clear feedback. We started running it at Khan World School in our lab school that we have, Khan Lab School. The students, the high school students especially, they're saying "This is amazing to be able to fine-tune my arguments without fearing judgment. It makes me that much more confident to go into the classroom and really participate." And we all know that Socratic dialogue debate is a great way to learn, but frankly, it's not out there for most students. But now it can be accessible to hopefully everyone.
Los estudiantes pueden participar en debates con la IA. Y teneos esto aquí donde el estudiante está debatiendo si debemos cancelar la deuda estudiantil. El estudiante está en contra de cancelar la deuda estudiantil, y hemos recibido comentarios muy claros. Lo aplicamos en Khan World School, nuestra escuela laboratorio, Escuela Laboratorio Khan. Los estudiantes, los de instituto especialmente, dicen: “Es increíble poder afinar mis argumentos sin temor a ser juzgado. Me da mucha más confianza para entrar en clase y realmente participar”. Y todos sabemos que el diálogo socrático con debate es una gran manera de aprender, pero francamente, no está disponible para la mayoría de los estudiantes. Pero ahora puede ser accesible para todo el mundo.
A lot of the narrative, we saw that in the headlines, has been, "It's going to do the writing for kids. Kids are not going to learn to write." But we are showing that there's ways that the AI doesn't write for you, it writes with you.
Gran parte de la narrativa, vimos que en los titulares, ha sido, “Va a escribir por los niños. Los niños no van a aprender a escribir”. Pero estamos demostrando que hay formas de que la IA no escriba por ti, escribe contigo.
So this is a little thing, and my eight year old is addicted to this, and he's not a kid that really liked writing before, but you can say, “I want to write a horror story,” and it says, "Ooh, a horror story, how spine-tingling and thrilling. Let's dive into the world of eerie shadows and chilling mysteries." And this is an activity where the student will write two sentences, and then the AI will write two sentences. And so they collaborate together on a story.
Esto es algo pequeño, y mi hijo de 8 años está adicto a esto, y no es un niño que realmente le gustaba escribir antes, puedes decir, “Quiero escribir una historia de terror”. y dice: “Oh, una historia de terror, que escalofriante y emocionante. Entremos en el mundo de las sombras espeluznantes y misterios escalofriantes”. Y esta es una actividad en la que el alumno escribirá dos frases, y luego la IA escribirá dos frases. Y así colaboran juntos en una historia.
The student writes, "Beatrice was a misunderstood ghost. She wanted to make friends but kept scaring them by accident."
El estudiante escribe, “Beatrice era un fantasma incomprendido. Quería hacer amigos pero los asustaba sin querer”.
And the AI says, "Poor Beatrice, a lonely spirit yearning for companionship. One day she stumbled upon an old abandoned mansion," etc.
Y la IA dice: “Pobre Beatrice, un espíritu solitario anhelando compañía. Un día se topó con una vieja mansión abandonada”, etc.
I encourage you all to hopefully one day try this. This is surprisingly fun.
Los animo a todos a probar esto algún día. Es sorprendentemente divertido.
Now to even more directly hit this use case. And what I'm about to show you, everything I showed you so far is actually already part of Khanmigo, and what I’m about to show you, we haven't shown to anyone yet, this is a prototype. We hope to be able to launch it in the next few months, but this is to directly use AI, use generative AI, to not undermine English and language arts but to actually enhance it in ways that we couldn't have even conceived of even a year ago. This is reading comprehension. The students reading Steve Jobs's famous speech at Stanford. And then as they get to certain points, they can click on that little question. And the AI will then Socratically, almost like an oral exam, ask the student about things. And the AI can highlight parts of the passage. Why did the author use that word? What was their intent? Does it back up their argument? They can start to do stuff that once again, we never had the capability to give everyone a tutor, everyone a writing coach to actually dig in to reading at this level.
Ahora para hablar más directamente sobre este uso. Y lo que estoy a punto de mostrarte, todo lo que te he enseñado hasta ahora ya es parte de Khanmigo, y lo que estoy a punto de mostrarte, aún no se lo hemos enseñado a nadie, esto es un prototipo. Esperamos poder lanzarlo en los próximos meses, pero esto es usar directamente la IA, usar IA generativa, no para socavar el inglés y las artes del lenguaje sino para mejorarla de manera que ni siquiera podríamos haber concebido hace un año. Esto es comprensión de lectura. Los estudiantes leyendo el famoso discurso de Steve Jobs en Stanford. Y cuando llegan a ciertos puntos, pueden hacer clic en esa pregunta. Y la IA entonces socráticamente, casi como un examen oral, le pregunta cosas al estudiante. Y la IA puede resaltar partes del pasaje. ¿Por qué utilizó el autor esa palabra? ¿Cuál era su intención? ¿Respalda sus argumentos? Pueden empezar a hacer cosas que una vez más, nunca tuvimos la capacidad de dar a todos un tutor, un tutor de escritura para profundizar en la lectura a este nivel.
And you could go on the other side of it. And we have whole work flows that helps them write, helps them be a writing coach, draw an outline. But once a student actually constructs a draft, and this is where they're constructing a draft, they can ask for feedback once again, as you would expect from a good writing coach. In this case, the student will say, let's say, "Does my evidence support my claim?" And then the AI, not only is able to give feedback, but it's able to highlight certain parts of the passage and says, "On this passage, this doesn't quite support your claim," but once again, Socratically says, "Can you tell us why?" So it's pulling the student, making them a better writer, giving them far more feedback than they've ever been able to actually get before. And we think this is going to dramatically accelerate writing, not hurt it.
Y podrías ir por el otro lado. Y tenemos flujos de trabajo completos que les ayuda a escribir, les ayuda a ser un tutor de escritura, a dibujar un esquema. Pero una vez que el alumno elabora un borrador, y aquí es donde están elaborando un borrador, pueden volver a pedir opiniones, como se esperaría de un buen tutor de escritura. En este caso, el alumno dirá, por ejemplo, “¿Mis pruebas respaldan mi afirmación?” Y entonces la IA, no solo es capaz de dar retroalimentación, pero es capaz de resaltar ciertas partes del pasaje y dice, “En este pasaje, esto no apoya del todo su afirmación”, pero una vez más, socráticamente dice, “¿Puede decirnos por qué?” Está animando al estudiante, haciéndolo mejor escritor, dándoles mucha más información que nunca habían conseguido antes. Y creemos que esto va a acelerar la escritura, no perjudicarla.
Now, everything I've talked about so far is for the student. But we think this could be equally as powerful for the teacher to drive more personalized education and frankly save time and energy for themselves and for their students. So this is an American history exercise on Khan Academy. It's a question about the Spanish-American War. And at first it's in student mode. And if you say, “Tell me the answer,” it’s not going to tell the answer. It's going to go into tutoring mode. But that little toggle which teachers have access to, they can turn student mode off and then it goes into teacher mode. And what this does is it turns into -- You could view it as a teacher's guide on steroids. Not only can it explain the answer, it can explain how you might want to teach it. It can help prepare the teacher for that material. It can help them create lesson plans, as you could see doing right there. It'll eventually help them create progress reports and help them, eventually, grade. So once again, teachers spend about half their time with this type of activity, lesson planning. All of that energy can go back to them or go back to human interactions with their actual students.
Ahora, todo lo que he hablado hasta ahora es para el estudiante. Pero creemos que podría ser igualmente importante para el maestro para impulsar una educación personalizada y francamente ahorrar tiempo y energía para ellos y sus alumnos. Este es un ejercicio de historia americana en Khan Academy. Es una pregunta sobre la guerra hispano-estadounidense. Y al principio está en modo estudiante. Y si dices: “Dime la respuesta”, no te va a decir la respuesta. Va a ponerse en modo tutor. Pero esa pestaña a la que tienen acceso los maestros, pueden desactivar el modo estudiante y entonces pasa al modo maestro. Y lo que esto hace es que se convierte en... Podría considerarse como una guía del maestro en esteroides. No solo puede explicar la respuesta, puede explicar cómo enseñarlo. Puede ayudar a preparar al maestro para ese material. Puede ayudarles a crear planes de estudio, como pueden ver aquí. Con el tiempo les ayudará a crear informes de progreso y ayudarles, eventualmente, a calificar. Los maestros pasan aproximadamente la mitad de su tiempo con este tipo de actividad, planeando clases. Toda esa energía puede volver a ellos o pueden volver a las interacciones humanas con sus alumnos reales.
(Applause)
(Aplausos)
So, you know, one point I want to make. These large language models are so powerful, there's a temptation to say like, well, all these people are just going to slap them onto their websites, and it kind of turns the applications themselves into commodities. And what I've got to tell you is that’s one of the reasons why I didn’t sleep for two weeks when I first had access to GPT-4 back in August. But we quickly realized that to actually make it magical, I think what you saw with Khanmigo a little bit, it didn't interact with you the way that you see ChatGPT interacting. It was a little bit more magical, it was more Socratic, it was clearly much better at math than what most people are used to thinking. And the reason is, there was a lot of work behind the scenes to make that happen.
Así que, ya sabes, un punto que quiero hacer. Estos grandes modelos lingüísticos son muy poderosos, hay una tentación de decir, bueno, todos van a ponerlas en sus páginas web y convierte a las aplicaciones en mercancías. Y lo que tengo que decirte es que esa es una de las razones por las que no dormí durante dos semanas cuando tuve acceso por primera vez a GPT-4 en agosto. Pero rápidamente nos dimos cuenta que para hacerlo realmente mágico, Creo que lo que viste con Khanmigo no interactuó contigo de la forma en que ves interactuar a ChatGPT. Era un poco más mágico, era más socrático, era claramente mucho mejor en matemáticas de lo que la mayoría de la gente pensaba Y la razón es, hubo mucho trabajo detrás para conseguirlo.
And I could go through the whole list of everything we've been working on, many, many people for over six, seven months to make it feel magical. But perhaps the most intellectually interesting one is we realized, and this was an idea from an OpenAI researcher, that we could dramatically improve its ability in math and its ability in tutoring if we allow the AI to think before it speaks. So if you're tutoring someone and you immediately just start talking before you assess their math, you might not get it right. But if you construct thoughts for yourself, and what you see on the right there is an actual AI thought, something that it generates for itself but it does not share with the student. then its accuracy went up dramatically, and its ability to be a world-class tutor went up dramatically. And you can see it's talking to itself here. It says, "The student got a different answer than I did, but do not tell them they made a mistake. Instead, ask them to explain how they got to that step."
Y yo podría ir por la lista completa de todo lo que hemos estado trabajando, mucha, mucha gente durante más de seis, siete meses para hacerlo mágico. Pero quizás la más intelectualmente interesante es que nos dimos cuenta, y esto fue una idea de un investigador de OpenAI, que podríamos mejorar drásticamente su capacidad en matemáticas y su capacidad de tutoría si permitimos que la IA piense antes de hablar. Así que si le estás dando tutorías a alguien e inmediatamente empiezas a hablar antes de evaluar sus matemáticas, puede que no aciertes. Pero si construyes pensamientos para ti mismo, y lo que ves a la derecha es un pensamiento IA real, algo que genera para sí pero que no comparte con el alumno. entonces su precisión aumentó drásticamente, y su capacidad para ser un tutor de primera clase aumentó drásticamente. Y puedes ver que está hablando con sí mismo aquí. Dice: “El estudiante obtuvo una respuesta diferente a la mía“, pero no les dice que se han equivocado. Más bien, les pide que expliquen cómo han llegado a ese paso.
So I'll just finish off, hopefully, you know, what I’ve just shown you is just half of what we are working on, and we think this is just the very tip of the iceberg of where this can actually go. And I'm pretty convinced, which I wouldn't have been even a year ago, that we together have a chance of addressing the 2 sigma problem and turning it into a 2 sigma opportunity, dramatically accelerating education as we know it.
Así que voy a terminar, espero, lo que acabo de mostrarte es solo la mitad de lo que estamos trabajando, y creemos que esto es solo la punta del iceberg de a dónde puede llegar esto. Y estoy bastante convencido, lo que no habría estado hace un año, que juntos tenemos una oportunidad de abordar el problema de 2 sigma y convertirlo en una oportunidad 2 sigma, acelerando drásticamente la educación tal y como la conocemos.
Now, just to take a step back at a meta level, obviously we heard a lot today, the debates on either side. There's folks who take a more pessimistic view of AI, they say this is scary, there's all these dystopian scenarios, we maybe want to slow down, we want to pause. On the other side, there are the more optimistic folks that say, well, we've gone through inflection points before, we've gone through the Industrial Revolution. It was scary, but it all kind of worked out. And what I'd argue right now is I don't think this is like a flip of a coin or this is something where we'll just have to, like, wait and see which way it turns out. I think everyone here and beyond, we are active participants in this decision. I'm pretty convinced that the first line of reasoning is actually almost a self-fulfilling prophecy, that if we act with fear and if we say, "Hey, we've just got to stop doing this stuff," what's really going to happen is the rule followers might pause, might slow down, but the rule breakers, as Alexandr [Wang] mentioned, the totalitarian governments, the criminal organizations, they're only going to accelerate. And that leads to what I am pretty convinced is the dystopian state, which is the good actors have worse AIs than the bad actors.
Ahora, para dar un paso atrás a un nivel meta, Obviamente hoy hemos escuchado debates de ambos lados. Hay gente que tiene una visión más pesimista de la IA, dicen que esto da miedo, hay todos estos escenarios distópicos, tal vez queramos ir más despacio, hacer una pausa. Por otro lado, están los más optimistas que dicen, bueno, hemos pasado a través de puntos de inflexión antes, hemos pasado por la Revolución Industrial. Daba miedo, pero todo funcionó. Y lo que yo argumentaría ahora mismo es que no creo que esto sea como el lanzamiento de una moneda o esto es algo donde tendremos que, esperar y ver en qué dirección se va. Creo que todos aquí y fuera de aquí, somos participantes activos en esta decisión. Estoy bastante convencido de que la primera línea de razonamiento es en realidad casi una profecía autocumplida, que si actuamos con miedo y si decimos, “Oye, tenemos que dejar de hacer estas cosas”, lo que realmente va a ocurrir es que los seguidores de las reglas paren, podrían frenarse, sino los que rompen las reglas, como mencionó Alexander Wang, los gobiernos totalitarios, las organizaciones criminales, solo van a acelerar. Y eso nos lleva a lo que estoy bastante convencido de que es el estado distópico, que es que los buenos actores tienen peores IAs que los malos.
But I'll also, you know, talk to the optimists a little bit. I don't think that means that, oh, yeah, then we should just relax and just hope for the best. That might not happen either. I think all of us together have to fight like hell to make sure that we put the guardrails, we put in -- when the problems arise -- reasonable regulations. But we fight like hell for the positive use cases. Because very close to my heart, and obviously there's many potential positive use cases, but perhaps the most powerful use case and perhaps the most poetic use case is if AI, artificial intelligence, can be used to enhance HI, human intelligence, human potential and human purpose.
Pero también, ya sabes, hablaré con los optimistas un poco. No creo que signifique, Oh, sí, entonces deberíamos relajarnos y esperar lo mejor. Puede que eso tampoco ocurra. Creo que todos juntos tenemos que luchar como locos para asegurarnos de que ponemos las protecciones, cuando surjan los problemas, normas razonables. Pero luchamos como locos por los casos de uso positivo. Porque muy cerca de mi corazón, y obviamente hay muchos casos potenciales de uso positivo, pero quizás el caso de uso más importante y quizás el caso de uso más poético es si IA, inteligencia artificial, pueden utilizarse para mejorar la IH, la inteligencia humana, potencial humano y propósito humano.
Thank you. (Applause)
Gracias. (Aplausos)