La inteligencia artificial está dando un nuevo salto. Más allá de los modelos basados en lenguaje (LLM por sus siglas en inglés), la próxima frontera son los llamados Modelos del Gran Mundo (LWM, Large World Models), los cuales pretenden representar y entender el mundo físico en múltiples formas.
Estos LWM no solo procesan texto, sino que combinan datos multimodales: imágenes, video, audio, datos espaciales, información de sensores como LiDAR, etc. Con esto podrán anticipar fenómenos físicos, interactuar con objetos desconocidos, y mejorar enormemente áreas como robótica autónoma, realidad virtual, vehículos inteligentes y videojuegos. Empresas como Google, Meta, y startups como World Labs o Skild AI están en esa carrera. Nvidia, por ejemplo, ya tiene plataformas dirigidas hacia estos fines.
⚠️ Retos y preocupaciones
- Privacidad: la recolección de datos físicos y visuales plantea riesgos sobre lo que se registra y quién tiene acceso.
- Sesgos: los modelos pueden heredar prejuicios presentes en los datos de entrenamiento, lo que podría generar resultados distorsionados si no se controla.
- Fiabilidad / explicabilidad: los modelos deben poder estimar su grado de certeza, explicar sus decisiones y evitar errores graves cuando actúan sobre el mundo físico. Todavía hay incertidumbres técnicas grandes.
🔍 Impacto potencial
- Robots más conscientes del entorno, capaces de adaptarse mejor a situaciones imprevistas.
- Vehículos autónomos con mayor anticipación y precisión al entorno físico.
- Videojuegos y entornos virtuales que simulen mucho mejor la realidad física, incluyendo la interacción con objetos reales.
- Automatización en industrias que dependen de sensores y entornos físicos, con mejora en eficiencia.
