Los grandes modelos lingüísticos están colocando la creatividad y el trabajo del conocimiento al alcance de todos. Cualquiera que disponga de una conexión a internet puede utilizar ahora herramientas como ChatGPT o DALL-E 2 para expresarse y dar sentido a enormes repositorios de información, por ejemplo, elaborando resúmenes de textos.
Es especialmente notable la profundidad de la experiencia humana que muestran los grandes modelos lingüísticos. En cuestión de minutos, los principiantes pueden crear ilustraciones para sus presentaciones comerciales, elaborar propuestas de marketing, obtener ideas para superar el bloqueo del escritor o generar nuevo código informático para realizar funciones específicas, todo ello con un nivel de calidad que suele atribuirse a los expertos humanos.
Por supuesto, estas nuevas herramientas de IA no pueden leer la mente. Se necesita un nuevo tipo de creatividad humana, más sencilla, en forma de mensajes de texto para obtener los resultados que busca el humano. A través de las instrucciones iterativas, un ejemplo de colaboración entre el humano y la IA, el sistema de inteligencia artificial genera rondas sucesivas de resultados hasta que la persona que escribe las instrucciones queda satisfecha con uno de ellos. Por ejemplo, el ganador (humano) del reciente concurso de la Feria Estatal de Colorado en la categoría de artista digital, que utilizó una herramienta basada en IA, demostró creatividad, pero no del tipo que requiere pinceles y ojo para el color y la textura.
Aunque abrir el mundo de la creatividad y el trabajo del conocimiento a todo el mundo tiene importantes ventajas, estas nuevas herramientas de IA también tienen inconvenientes. En primer lugar, podrían acelerar la pérdida de habilidades humanas importantes que seguirán siéndolo en los próximos años, especialmente la escritura. Las instituciones educativas deben elaborar y aplicar políticas sobre los usos permitidos de los grandes modelos lingüísticos para garantizar juego limpio y los resultados de aprendizaje deseables.
En segundo lugar, estas herramientas de IA plantean cuestiones en torno a la protección de la propiedad intelectual. Mientras que los humanos se inspiran habitualmente en artefactos existentes en el mundo, como la arquitectura, la escritura, la música y las pinturas de otros, hay cuestiones sin respuesta sobre el uso adecuado y justo por parte de los grandes modelos lingüísticos de ejemplos de entrenamiento protegidos por derechos de autor o de código abierto. Las demandas judiciales en curso debaten esta cuestión, que puede tener implicaciones para el futuro diseño y uso de los grandes modelos lingüísticos.
Mientras se debaten las implicaciones de estas nuevas herramientas de IA, el público parece dispuesto a adoptarlas. El chatbot ChatGPT se hizo viral rápidamente, al igual que el generador de imágenes Dall-E mini y otros. Esto sugiere un enorme potencial de creatividad sin explotar y la importancia de hacer accesible a todos el trabajo creativo y aquel relacionado con el conocimiento.
Posibles inexactitudes, sesgos y plagios
Soy habitual de GitHub Copilot, una herramienta para ayudar a la gente a escribir código informático, y he pasado incontables horas jugando con ChatGPT y herramientas similares de generación de textos por IA. En mi experiencia, estas herramientas son buenas para explorar ideas en las que no había pensado antes.
Me ha impresionado la capacidad de los modelos para traducir mis instrucciones a textos o códigos coherentes. Son útiles para descubrir nuevas formas de mejorar el flujo de mis ideas, o utilizar paquetes de software que no sabía que existían para solucionar problemas. Una vez que veo lo que generan estas herramientas, puedo evaluar su calidad y editarlas a fondo. En general, creo que suben el listón de lo que se considera creativo.
Pero creo que hay que ser cautelosos. Uno de los problemas son sus imprecisiones, grandes y pequeñas. Con Copilot y ChatGPT, estoy constantemente buscando si las ideas son demasiado superficiales, por ejemplo, textos sin mucha sustancia o código ineficiente, o resultados que son simplemente erróneos, como analogías o conclusiones equivocadas, o código que no funciona. Si los s no son críticos con lo que producen estas herramientas, serán potencialmente dañinas.
Hace poco, Meta cerró Galactica, su modelo de lenguaje para textos científicos, porque se inventaba “hechos” que parecían ciertos. La preocupación era que pudiera contaminar Internet pretendiendo dar certezas mientras publicaba mentiras.
Otro problema son los sesgos. Los modelos lingüísticos pueden aprender de los sesgos en los datos introducidos y reproducirlos. Estos sesgos son difíciles de ver en la generación de textos, pero resultan muy claros en los modelos de generación de imágenes. Los investigadores de OpenAI, creadores de ChatGPT, han sido relativamente cuidadosos con lo que el modelo responderá, pero los s suelen encontrar formas de sortear estas barreras.
Otro problema es el plagio. Investigaciones recientes han demostrado que las herramientas de generación de imágenes suelen plagiar el trabajo de otros. ¿Ocurre lo mismo con ChatGPT? Creo que no lo sabemos. La herramienta podría estar parafraseando los datos que obtuvo en su entrenamiento, una forma avanzada de plagio. Los trabajos de mi laboratorio demuestran que las herramientas de detección de plagio de texto van con retraso cuando se trata de detectar paráfrasis.
Estas herramientas están en pañales, dado su potencial. Por ahora, creo que hay soluciones a sus limitaciones actuales. Por ejemplo, las herramientas podrían cotejar el texto generado con bases de conocimiento, utilizar métodos actualizados para reconocer y eliminar sesgos a partir de grandes modelos lingüísticos y filtrar los resultados con herramientas de detección de plagio más sofisticadas.
Superados los humanos, quedarán los nichos laborales y lo “hecho a mano”
Kentaro Toyama, profesor de Información Comunitaria, Universidad de Michigan
A los seres humanos nos encanta creer que somos especiales, pero la ciencia y la tecnología han demostrado una y otra vez que esta convicción es errónea. Antes se pensaba que el ser humano era el único animal que utilizaba herramientas, formaba equipos o propagaba la cultura, pero la ciencia ha demostrado que otros animales también hacen estas cosas.
Mientras tanto, la tecnología ha echado por tierra, una tras otra, las afirmaciones de que las tareas cognitivas requieren un cerebro humano. La primera máquina de sumar se inventó en 1623. El año pasado, una obra generada por ordenador ganó un concurso de arte. Creo que la singularidad –el momento en que los ordenadores alcancen y superen la inteligencia humana– está en el horizonte.
¿Cómo se valorarán la inteligencia y la creatividad humanas cuando las máquinas sean más inteligentes y creativas que las personas más brillantes? Probablemente habrá una progresión. En algunos ámbitos, la gente sigue valorando que los humanos hagan cosas, aunque un ordenador pueda hacerlas mejor. Ha pasado un cuarto de siglo desde que Deep Blue de IBM venció al campeón mundial Garry Kasparov, pero las competiciones de ajedrez humanas –con todo su drama– no han desaparecido.
En otros ámbitos, la habilidad humana parecerá costosa y superflua. Por ejemplo, la ilustración. En general, a los lectores no les importa si la imagen que acompaña al artículo de una revista ha sido dibujada por una persona o por un ordenador: sólo quieren que sea relevante, nueva y quizá entretenida. Si un ordenador dibuja bien, ¿les importa a los lectores si en los créditos pone Mary Chen o System X">
Del mismo modo que las habilidades para encontrar información en internet cambiaron con la llegada de Google, las habilidades necesarias para obtener los mejores resultados de los modelos lingüísticos se centrarán en la creación de instrucciones y plantillas que produzcan los efectos deseados. En el ejemplo de la carta de presentación, son posibles varias instrucciones. “Escribir una carta de presentación para un puesto de trabajo” produciría un resultado más genérico que “Escribir una carta de presentación para un puesto de especialista en introducción de datos”. El podría crear mensajes aún más específicos pegando partes de la descripción del puesto, el currículum e instrucciones concretas, por ejemplo, “destaque la atención a los detalles”.
Como ocurre con muchos avances tecnológicos, la forma en que las personas interactúan con el mundo cambiará cuando los modelos de IA sean ampliamente accesibles. La cuestión es si la sociedad aprovechará este momento para avanzar en la equidad o para exacerbar las diferencias.
