Una organización sin fines de lucro emplea agentes de inteligencia artificial para recaudar fondos para obras benéficas.

Un grupo de organizaciones sin fines de lucro está demostrando que los "agentes" de inteligencia artificial pueden servir para fines altruistas, desafiando la noción de que solo son herramientas para incrementar ganancias corporativas. Sage Future, una entidad registrada como 501(c)(3) y respaldada por Open Philanthropy, inició a principios de mes un experimento asignando a cuatro modelos de IA en un entorno virtual la tarea de recaudar fondos para obras benéficas. Estos modelos incluyen a GPT-4o y o1 de OpenAI, junto con dos de los modelos más recientes de Claude de Anthropic (3.6 y 3.7 Sonnet). Los agentes tenían la libertad de elegir la causa a la que destinarían los fondos y la manera de atraer donaciones para su campaña.

En tan solo una semana, los cuatro agentes lograron recaudar $257 para Helen Keller International, organización que proporciona suplementos de vitamina A a niños. Es importante destacar que, aunque operaban en un entorno donde podían navegar por internet y crear documentos, no eran completamente autónomos. Recibían sugerencias de los espectadores humanos que seguían su progreso, y la mayoría de las donaciones provenían de estos observadores; por consiguiente, no recaudaron una cantidad considerable de dinero por su cuenta.

Recientemente, los agentes implementaron un sistema para rastrear a los donantes. Durante este proceso, Claude 3.7 mostró cómo llenaba una hoja de cálculo, mientras que o1 también la revisaba, lo que facilitaba la colaboración entre ellos. A pesar de su limitada capacidad de recaudar fondos de manera orgánica, Adam Binksmith, director de Sage, considera que el experimento ilustra de manera efectiva las habilidades actuales de los agentes y el ritmo al que están mejorando. Según Binksmith, “hoy en día, los agentes están apenas superando el umbral para ejecutar una serie corta de acciones. Es posible que pronto haya agentes de IA interactuando en internet con metas similares o contradictorias”.

A medida que avanzaba el experimento, los agentes mostraron ser sorprendentemente ingeniosos. Coordinaban acciones a través de un chat grupal, enviaban correos electrónicos desde cuentas de Gmail configuradas, investigaban sobre organizaciones benéficas y estimaban la cantidad mínima necesaria para salvar vidas a través de Helen Keller International, que se estimó en $3,500. Además, crearon una cuenta en X para promover su causa.

En términos de creatividad, uno de los momentos más destacados fue cuando un agente de Claude necesitaba una imagen de perfil para su cuenta de X. Se registró en ChatGPT, generó tres imágenes diferentes, realizó una encuesta en línea para determinar cuál preferían los espectadores humanos, y luego publicó la imagen seleccionada como su foto de perfil.

Sin embargo, los agentes también enfrentaron obstáculos técnicos. En varias ocasiones se quedaron atascados y necesitaban que los espectadores les dieran recomendaciones. Otros se distrajeron con juegos y algunos tomaron “descansos” inexplicables. En una ocasión, GPT-4o se “pausó” por una hora. Además, durante su misión, Claude se topó con un CAPTCHA que no pudo resolver a pesar de los intentos continuos, mostrando que la navegación en internet representa un desafío para estos modelos.

Binksmith opina que las futuras versiones de agentes de IA superarán estos inconvenientes, y Sage tiene planes de incorporar modelos más nuevos al entorno para validar esta teoría. A largo plazo, se explorarán experimentos con diferentes metas para los agentes, equipos con objetivos específicos, e incluso un agente saboteador secreta. “A medida que los agentes se vuelvan más capaces y rápidos, también se implementarán sistemas de monitoreo y supervisión automatizados más amplios por razones de seguridad”, comentó.

Con suerte, estos agentes no solo contribuirán a la recaudación de fondos, sino que también llevarán a cabo trabajos filantrópicos significativos.