La economía de la auto-mejora recursiva: los bucles de retroalimentación de la IA aún no se sostienen por sí mismos
The Economics of Recursive Self-Improvement [pdf]
Un nuevo estudio del Elasticity Institute modela la economía de la auto-mejora recursiva (RSI) y evalúa su plausibilidad. Los autores construyen modelos en red que muestran que la aceleración neta de las capacidades de IA depende del producto de las elasticidades en cada bucle de retroalimentación. Distinguen entre capacidades 'estrechas' y 'amplias', y calibran el modelo con datos existentes: un cálculo aproximado sugiere que los bucles actuales no son lo suficientemente fuertes para generar una aceleración autosostenida, aunque parecen estar fortaleciéndose. El documento también ofrece una lista de medidas que las empresas de IA podrían compartir públicamente para mejorar las estimaciones.
Un cálculo aproximado basado en el aumento reportado de productividad de los ingenieros con IA sugiere que este retorno ha sido de alrededor del 9% desde el lanzamiento de los agentes de codificación, por debajo del umbral del 15% que implicaría una aceleración autosostenida.