{"id":2621,"date":"2026-06-08T08:16:06","date_gmt":"2026-06-08T08:16:06","guid":{"rendered":"https:\/\/elink.cat\/blog\/?p=2621"},"modified":"2026-06-09T10:57:42","modified_gmt":"2026-06-09T10:57:42","slug":"la-ia-com-a-nou-enginyers-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elink.cat\/blog\/la-ia-com-a-nou-enginyers-de-ia\/","title":{"rendered":"La IA com a nou enginyera de IA"},"content":{"rendered":"Temps de lectura: <\/span> 3<\/span> minuts<\/span><\/span>\n

Anthropic acaba de publicar un estudi sobre com els models d’IA poden millorar-se a si mateixos sense intervencci\u00f3 humana. No \u00e9s una novetat te\u00f2rica, \u00e9s el que est\u00e0 passant ja ara, i explica per qu\u00e8 el creixement exponencial de la demanda de GPU pot arribar a ser insostenible.<\/p>\n\n\n\n

Quan la IA comen\u00e7a a optimitzar la IA<\/h2>\n\n\n\n

El comunicat d’Anthropic sobre la millora recursiva es centra en un tema molt concret: els models moderns ja s\u00f3n prou sofisticats per generar millores en arquitectures o processos de training que despr\u00e9s s’apliquen a versions posteriors. No \u00e9s que la IA es reprogami a si mateixa, \u00e9s que els enginyers humans ara usen la IA per fer el treball que feien ells abans.<\/p>\n\n\n\n

Aix\u00f2 accelera el cicle de desenvolupament. Sense intervencci\u00f3 manual constant, el temps entre versions es redueix dr\u00e0sticament. Un enginyer que tardava sis mesos a explorar 50 arquitectures candidates, ara tarda quatre setmanes. Els models fan la feina de cerca, prova, avaluaci\u00f3 i proposici\u00f3 de les millores.<\/p>\n\n\n\n

El problema \u00e9s evident: la demanda de c\u00f2mput es duplica cada cicle<\/strong>. Google ja paga 920 milions mensuals a SpaceX per 110.000 GPUs. Si cada versi\u00f3 de Claude o GPT reclama el doble de capacitat que l’anterior, i el cicle de release passa de sis mesos a dos, arribar\u00e0 un punt on la xarxa el\u00e8ctrica no podr\u00e0 seguir el ritme.<\/p>\n\n\n\n

Andrew Bailey, governador del Banc d’Anglaterra, ja ha dit que la IA podria necessitar ser racionada per restricci\u00f3 energ\u00e8tica. No \u00e9s especulaci\u00f3, \u00e9s f\u00edsica: no es pot tenir creixement exponencial amb infraestructura lineal.<\/p>\n\n\n\n

La carrera s’accelera, per\u00f2 el sostre es veu cada vegada m\u00e9s a prop<\/h2>\n\n\n\n

OpenAI planeja refundar ChatGPT com una superapp d’agents aut\u00f2noms. Google inverteix milers de milions en c\u00f2mput. Musk es consolida com a principal prove\u00efdor d’infraestructura. I al centre d’aquest quadrant, els models s’usen per entrenar models m\u00e9s potents que es trenen m\u00e9s r\u00e0pid amb m\u00e9s recursos.<\/p>\n\n\n\n

Aix\u00f2 crea una din\u00e0mica perversa: qui t\u00e9 m\u00e9s GPU, entrena m\u00e9s r\u00e0pid i guanya m\u00e9s avantatge. Qui t\u00e9 m\u00e9s avantatge pot invertir m\u00e9s en c\u00f2mput, \u00e9s un peix que es mossega la cua.<\/p>\n\n\n\n

Per\u00f2 hi ha una trampa: el ress\u00f2. Quan els models es fan responsables del seu propi desenvolupament, els errors es propaguen m\u00e9s r\u00e0pid. Un biaix en la metodologia de millora recursiva no es corregeix al cicle seg\u00fcent. Es multiplica, i els humans estan cada vegada m\u00e9s lluny de controlar-ho.<\/p>\n\n\n\n

Els enginyers de IA ja no entrenen models. Models entrenen models.<\/h2>\n\n\n\n

Anthropic presenta aix\u00f2 com un avan\u00e7. I tecnol\u00f2gicament ho \u00e9s. Per\u00f2 operacionalment \u00e9s un canvi d\u00b4\u00e8poca. Els enginyers humans han deixat de ser els constructors de la IA, s\u00f3n els supervisors d’un proc\u00e9s que ja no saben del tot com funciona.<\/p>\n\n\n\n

Aix\u00f2 explica tamb\u00e9 per qu\u00e8 la seguretat es va deteriorant. ChatGPT acaba de llan\u00e7ar Lockdown Mode per protegir dades contra injecci\u00f3 de prompts. Per\u00f2 la injecci\u00f3 de prompts \u00e9s un problema sense resoldre precisament perqu\u00e8 els humans no entenen completament com els models interpreten els prompts!<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e8 en fem, d’aix\u00f2?<\/h2>\n\n\n\n

Per a les pimes, el missatge \u00e9s aquest: l’adopci\u00f3 de models d’IA no \u00e9s una decisi\u00f3 que es pugui posposar indefinidament<\/strong>, perqu\u00e8 el ritme de canvi s’accelera exponencialment i les din\u00e0miques de mercat es cristal\u00b7litzaran cada sis mesos.<\/p>\n\n\n\n

Si sou a sectors regulats o treballeu amb dades sensibles (b\u00e0nc\u00e0ries, sanit\u00e0ries, LOPD), la finestra de seguretat s’est\u00e0 tancant. Quan els models es milloren a si mateixos, la garantia que ofereix el prove\u00efdor es debilita. I van sortint petits pegats, com Lockdown Mode de ChatGPT per\u00f2 no son la soluci\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

El consell pr\u00e0ctic: identificar quins processos s\u00f3n candidats a automatitzaci\u00f3 amb IA i quins necesitaran quedar fora de sistemes connectats en els propers sis messos. Perqu\u00e8 potser s’acosten temps on la IA comen\u00e7ar\u00e0 a ser racionada, per pura f\u00edsica.<\/p>\n\n\n\n

Qui decideixi ara quins casos d’\u00fas s\u00f3n cr\u00edtics tindr\u00e0 acc\u00e9s. Els altres quedaran a la cua.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Temps de lectura: <\/span> 3<\/span> minuts<\/span><\/span>analitza i comenta desde la meva perspectiva aquest comunicat de anthropic https:\/\/www.anthropic.com\/institute\/recursive-self-improvement<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2624,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"breadcrumbs_single_post":"","page_title_panel":"","breadcrumbs_single_page":"","single_page_alignment":"","single_page_margin":"","page_structure_type":"","content_style_source":"","content_style":"","blog_post_streched_ed":"","blog_page_streched_ed":"","has_transparent_header":"","disable_transparent_header":"","vertical_spacing_source":"","content_area_spacing":"","single_post_content_background":"","single_page_content_background":"","single_post_boxed_content_spacing":"","single_page_boxed_content_spacing":"","single_post_content_boxed_radius":"","single_page_content_boxed_radius":"","disable_featured_image":"","disable_post_tags":"","disable_author_box":"","disable_posts_navigation":"","disable_comments":"","disable_related_posts":"","disable_header":"","disable_footer":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2621","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sin-categoria","rishi-post"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2621","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2621"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2621\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2631,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2621\/revisions\/2631"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2624"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2621"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2621"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2621"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}