Oriol Vinyals: "Faig servir un assistent personal d’IA"

A la Universitat Politècnica de Catalunya no recorden cap ovació tan llarga com la que va rebre Oriol Vinyals (Sabadell, 1983) quan a finals de novembre va ser investit doctor honoris causa. Minuts i minuts d’aplaudiments del públic a peu dret per homenatjar l’antic alumne de la doble titulació en enginyeria de telecomunicacions i matemàtiques que ha contribuït de manera crucial al desenvolupament de la intel·ligència artificial. De fet, és al top 10 d’investigadors en IA més citats del món.

Després de cursar els estudis a la UPC, el 2006 va marxar als EUA, on es va doctorar i es va incorporar com a investigador a Google Brain. Allà es va especialitzar en dos camps de la IA, l’aprenentatge màquina i l’aprenentatge profund. Des del 2016 és vicepresident de recerca i cap d’equip d’aprenentatge profund de Google DeepMind, a Londres.

Aquest sabadellenc va treballar en el desenvolupament d’AlphaFold, un sistema d’IA que ha resolt un dels grans reptes de la biologia: com predir les proteïnes a partir de la seva seqüència d’aminoàcids. AlphaFold va guanyar el premi Nobel de química el 2024. A més, ha estat codirector tècnic en el desenvolupament de Gemini, el model d’IA multimodal més avançat de Google.

Acaba de fer una 'masterclass' a la seva universitat, la UPC, on hi havia més de 500 persones. Moltes estaven dretes al final perquè ja no hi havia espai.

— No era la primera vegada que tornava a la UPC des que vaig marxar fora, però aquest cop no m’esperava tantes emocions personals centrades en mi. L’acte d’ahir [la cerimònia honoris causa] va ser molt especial i emotiu, amb la gent dreta que no deixava d’aplaudir. No podia deixar de pensar què havia fet jo per arribar aquí. I, de fet, va ser el que vaig intentar explicar-los en la xerrada que vaig fer, per si podia inspirar algun dels estudiants que eren al públic.

Torna a la universitat, on ara mateix hi ha un debat intens sobre l’ús d’aquestes eines. En la majoria dels casos, fer servir IA penalitza l’alumnat i s’està tornant als exàmens orals.

— Totes les tecnologies tenen un ús dual. Aquí ens centrem en pensar quin ús en fa un estudiant en una universitat puntera, i està bé. Però jo, com a desenvolupador, penso en les regions del planeta on no hi ha cap universitat, o on la més propera és a més de tres hores en cotxe, la qual cosa et barra l’accés a prendre. La IA brinda un tutor personalitzat a aquestes persones. Globalment, aquestes eines estan reconfigurant l’accés a recursos, a tutors, a coneixement. I això és el motiu pel qual desenvolupem aquestes eines. Cada empresa té un enfocamnt diferent, però en aquest sentit Google fa proves abans de posar les eines en mans de la societat i analitza els potencials problemes. En el cas de l’educació i la IA, comptem amb un equip molt gran que forma Google Education, que revisa aquestes preocupacions. La IA és una eina que perdurarà, i és important educar tant com es pugui la societat per tenir debats sobre el seu ús. Potser a les universitats s’hauran d’ensenyar altres coses.

Quines?

— Habilitats com ara negociar, parlar, comunicar-se, liderar i emprar la tecnologia de manera que ajudi a optimitzar l’ensenyament global de la persona, tant perquè sàpiga fer una derivada com perquè entengui com funciona el món i com entrar en una societat productiva.

Però no tot el que ensenya la IA és correcte.

— Cert. I si no domines un determinat tema, com ara l'àlgebra, o tot el que saps ho has après amb la IA, no podràs ser crític. Necessitem coneixements per poder dubtar del que et diu la IA, reavaluar, corregir, ser crític. En un futur no tindrà errors, però ara sí. Per això és important tenir aquest punt crític. Un catedràtic de la UPC, en Ferran Marquès, m’explicava que als seus exàmens mostra als estudiants dues solucions fetes amb IA a preguntes, i la prova consisteix a trobar-hi els errors. Em sembla una molt bona forma, constructiva, de fer i projectar una mica en el futur, perquè el model millorarà molt en tots els aspectes.

Com es pot distingir la gent amb talent de la gent que fa servir molt bé la IA?

— Potser cal redefinir què és el talent. Adaptar-se al canvi constant és ara un talent més ben valorat que, posem per cas, calcular números de 500 xifres. Però abans de l’aparició de Ies calculadores, en canvi, poder fer això era molt valorat. Si algú avui dia fa servir molt bé l’eina [d’IA] i el resultat que n’obté és molt bo, això també és un talent.

Quin és el seu?

— El meu? Segurament no deixar mai d’aprendre. És una de les meves constants. Sempre escullo estar en llocs on treballen en àmbits nous que desconec. A Google Brain vaig aprendre a refinar el deep learning. Quan vaig marxar a Londres a DeepMind em vaig endinsar en el reinforcement learning, que era un altre àmbit nou. També tinc el talent de poder liderar. Ho he fet, per exemple, a Gemini.

Alguns consideren que la IA banalitza la creativitat. ChatGPT va obrir la capsa de Pandora possibilitant transformar fotos a l’estil de l’estudi d’animació japonès Ghibli, fundat per Hayao Miyazaki. Hi ha molt de debat sobre si vulnerava les lleis de propietat intel·lectual, fins i tot.

— Hem creat lleis i sistemes per defensar la propietat intel·lectual en un marc que considera que l’únic intel·lecte al planeta som nosaltres. Però si ho pensem, aquestes eines fan el mateix que els humans: aprenen del que ja s’ha fet i creat per generar una cosa nova que transforma el coneixement humà. O no és això el que fan els artistes, que estudien altres artistes del passat, s’hi inspiren, aprenen i es nodreixen per fer la seva obra, on fan alguna aportació nova, que és seva, la seva creativitat?

L’algoritme també fa aportacions noves?

— A DeepMind, per exemple, tenim com a missió impulsar l’avenç científic. Tenim un sistema que es diu Co-Scientist (Cocientífic) que es llegeix articles de recerca en un àmbit i intenta trobar idees noves que després els investigadors poden desenvolupar. Trobem molts exemples de creativitat genuïna a partir del que els demanes fer als models, sobretot en àmbits ben especialitzats, com les matemàtiques. Els models d’IA poden ser un company de brainstorming. Està clar que no són perfectes, però els experts poden discernir, canviar el prompt. Jo mateix faig servir un assistent personal d’IA.

Quines tasques li fa?

— Dirigeixo un equip molt gran i compartim documents amb idees. L’assistent hi té accés i m’indica si cal parar atenció a un canal en concret perquè hi ha bones idees, o si caldria que parlés amb algú de l’equip en concret sobre una idea. El resultat és que estableix connexions. També llegeix els estudis científics que apareixen del meu àmbit, em fa resums de les idees més innovadores, m’apunta noves línies de treball. Caldria que repenséssim conceptes com talent, creativitat, perquè aquestes eines acceleren l’avenç.

Aquests models d’IA acabaran generant consciència?

— El debat sobre la consciència de la IA me’l miro molt pragmàticament. Quan interactuo amb els models, no sento que almenys avui siguin conscients. En el futur dependrà de cap a on vagi la tecnologia. És possible que acabin tenint un cert nivell de consciència o d’existència.

Ja hi ha casos de persones que s’han casat amb una IA o fins i tot que s’han suïcidat aconsellats per un chatbot.

— Sobretot quan una eina es fa servir a gran escala, hi ha el perill del doble ús. Sempre hi haurà minories que se situaran en els casos més extrems, però cal recordar que els usos més habituals són positius.

Hi ha preocupació per la presència del català en un ecosistema dominat per l’anglès.

— És una  pregunta molt rellevant si ets usuari de chatbots. Està clar que almenys de moment la forma d’obtenir els millors resultats quan fas una consulta a la IA és en anglès, perquè és l’idioma dominant a internet i l’idioma universal de la ciència. Com fem amb machine learning, podem calcular què passa quan fem la mateixa pregunta en anglès o en català; mesurar numèricament les diferències ens permet començar a optimitzar i a entendre com podem introduir els idiomes, i aleshores és quan l’eina millora. A Google ara és prioritari que Gemini sigui precís en moltes llengües. I estem millorant molt! De fet, hi ha molts catalans que hi treballem, a Google, i hi ha evidentment molt d’interès. Potser encara hi ha diferències entre l’anglès i altres idiomes, però seran cada cop menys i menys perceptibles amb les noves generacions del model.

Què estarem fent amb la IA d’aquí cinc anys que ara no imaginem?

— La nostra interacció serà molt més rica, multimodal. Ara ja podem fer coses com demanar al model que ens generi un dibuix inspirat en un pòdcast, per exemple. O visualitzar-lo amb gràfics. Fins i tot, podem demanar-li el resum en vídeo d’una entrevista molt llarga i que hi afegeixi elements visuals. D’aquí cinc anys això haurà anat a més: tindrem tutors personalitzats en vídeo. Per exemple, si volem aprendre com funciona un reactor nuclear, el model et farà un petit simulador amb què podràs interactuar; una infografia del reactor. Les respostes seran molt més riques, amb una interfície gràfica que s’adaptarà a tu.

El consum de recursos de la IA continuarà enfilant-se...

— A Google tenim la promesa de ser neutrals en carboni. Evidentment la demanda d’IA està creixent moltíssim. El nostre objectiu és que la tecnologia arribi a tot el món, sobretot a la gent que no té accés a l’educació. I també volem abaixar l’emissió de gasos d’efecte hivernacle, plantar arbres, posar panells solars infinits als deserts. Que els models siguin cada cop més ràpids té a veure amb la intensitat de computació. Els xips que estem fabricant, els watts que es necessiten per fer la mateixa computació de la generació 2 a la 6, han baixat 30 vegades. L’energia que gastem sobretot quan estem entrenant els models és raonable i estem optimitzant el procés moltíssim. A més, estem fent servir la tecnologia per intentar descobrir nous materials de fusió. Fem servir energia, sí, però accelerem avenços en superconducció o fusió que al seu torn permetran abaixar el consum energètic i combatre el canvi climàtic.