Hace unos meses, tuve la oportunidad de asistir a un seminario sobre escritura creativa dentro del contexto de la investigación científica. A pesar de que la presentación no estaba directamente relacionada con la Inteligencia Artificial (IA), el tema surgió durante la sesión. Esto mantuvo a la audiencia cautiva en un debate sobre la utilidad de herramientas de IA, como ChatGPT, en la creación de artículos de investigación.
Este es solo un ejemplo de cómo la IA está influyendo en diversas áreas del conocimiento.
En este artículo, nos adentraremos en algunos conceptos relacionados con la IA, que se presenta como una tecnología disruptiva y un transformador en diversas industrias. El propósito de este escrito es destacar el potencial que la IA posee, y cómo está moldeando el panorama de la investigación y el desarrollo en el siglo XXI.
Una Mirada hacia Atrás en el Desarrollo de la IA
Hacia los comienzos de los 90s, cuando estudiaba la licenciatura en Computación en la Universidad Central de Venezuela (UCV), traté de inscribir la asignatura Inteligencia Artificial. No lo conseguí debido a la alta demanda de estudiantes que deseaban ver la materia. Sin embargo, el origen de la IA se remonta a muchos años más atrás, hacia la década de 1950. Pero ¿por qué la explosión de las herramientas de IA ahora? Bueno la IA necesita de mucha cantidad de datos para poder generar resultados precisos y usa algoritmos que requieren gran poder de procesamiento. La cantidad de data generada hoy en día en la Internet y el poder de procesamiento de las computadoras actuales han hecho posible que las herramientas de IA proliferen. Y lo que por años solo fueron experimentos de laboratorio, hoy es una realidad para todos.
El mejoramiento del rendimiento de las redes, los lenguajes de programación, los sistemas operativos, algoritmos y la big data también ha contribuido al soporte de las capacidades de IA.
¿Qué es la IA?
De acuerdo con el Merriam Webster (Artificial Intelligence, 2023), la Inteligencia artificial es
“la capacidad de sistemas informáticos o algoritmos para imitar el comportamiento inteligente humano.”
Otra definición de IA es la
“disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.” (RAE, n.d.)
¿Cómo Funciona la IA?
La IA usa el aprendizaje automático (del inglés Machine Learning (ML)) que se basa en el uso de técnicas estadísticas para aprender cómo realizar tareas específicas mejor. Estas tareas incluyen búsquedas en línea, reconocimiento de imágenes, reconocimiento de comando de voz, entre otros.
El aprendizaje profundo (en inglés Deep Learning (DL)) es un subconjunto del aprendizaje automático que emplea algoritmos avanzados y gran cantidad de data para aprender por ejemplos. Como muestra de ello, si le proporcionamos varias imágenes de caballos a una máquina que usa DL, esta podría acertar que una imagen es la de un caballo.
Imagen: Foupax / Pixabay
Usos de la IA
La revolución industrial no solo sustituyó la mano de obra humana, a través del uso de máquinas, pero promovió la innovación tecnológica que mejoró los medios de transporte, la producción textil, entre otros. Y además creó nuevos tipos de trabajo.
Similarmente está sucediendo con las herramientas de IA. La sustitución de algunas tareas realizadas por los humanos, que en algunos casos toman mucho tiempo y dedicación, abre la oportunidad de innovar en espacios, tales como la creación de contenidos.
Por ahora, los usos comunes de IA incluyen generación de imágenes, videos, textos y audios.
OpenAI
OpenAI fue creada por Elon Musk y otros inversionistas y lanzada oficialmente en diciembre 2015. Los fundadores deseaban promover un uso adecuado de la IA, el cual impulsara el desarrollo y previniera riesgos mayores a la humanidad. Es decir, con este proyecto se buscaba que el desarrollo de la IA beneficiara a la humanidad.
Los frutos de esta iniciativa se ven en 2018, cuando OpenAI libera la primera versión del software GPT, del cual hablaremos posteriormente.
Aunque OpenAI comenzó como una iniciativa sin fines de lucro, en el 2019 cambia a una organización con fines de lucro, con la finalidad de atraer más inversionistas
IA Generativa
La IA Generativa es un tipo de IA. Es una manera de que una herramienta de software cree un nuevo contenido basado en un prompt proporcionado por un usuario. Por ejemplo, al escribir lo siguiente en el prompt de la aplicación de IA DALL·E 2: dibuja unos niños jugando en el parque, tal como se muestra en la siguiente Fig. 1, el software generó la imagen en la Fig. 2.
Los prompts incluyen preguntas, recomendaciones o narrativas escritas en lenguaje simple. En respuesta de este texto, la aplicación de IA genera una salida en la forma de texto, audio, imagen o más.
La IA Generativa usa redes neuronales, que en palabras muy simples es un software diseñado para aprender de la búsqueda de patrones en conjunto de datos.
GPT (Generative Pre-trained Transformer o Transformador Generativo Pre-entrenado, en español) está basado en un modelo de lenguaje generativo. Este usa conocimiento del lenguaje existente para hacer predicciones de que palabras vendrán luego, basado en una serie de palabras y contextos previos. Por eso es generativo.
Esto es posible basado en el uso de LLM (Large Language Model o Modelo de Lenguaje Extenso, en español) que es un algoritmo complejo, que usa como entrada parámetros de IA (billones de ellos) provenientes de fuentes masivas de data en Internet, tales como Wikipedia, para entrenarse. Por eso es pre entrenado.
GPT usa el lenguaje profundo basado en redes neuronales, las cuales imitan el comportamiento del cerebro humano. Estas usan una red de nodos conectados que representan puntos de data. Estos puntos se van moviendo basado en ciertos criterios, por ejemplo, que tan relacionados los nodos están, hasta que la data es transformada al final de la red neuronal. De allí el nombre de transformador.
GPT es un producto del tipo IA Generativa, capaz de consumir mucha data para generar una salida original en la forma de texto, video o audio. Emplea técnicas de NPL (Natural Language Processing o Procesamiento del Lenguaje Natural, en español) para, por ejemplo, definir las acciones a tomar. Estas acciones incluyen: dime la hora del día o define un temporizador. Además, emplea el aprendizaje automático para interpretar la entrada, tal como un texto de entrada.
ChatGPT
ChatGPT es un producto de OpenIA y es una herramienta de IA Generativa, considerado un chatbot sofisticado, preparado para generar respuestas detalladas. La versión basada en GPT versión 3.5 es libre, contando hoy con millones de usuarios suscritos.
ChatGPT plus usa la versión 4 de GPT, que es más sofisticada y ofrece potentes funcionalidades con mejor rendimiento.
El núcleo de ChatGPT es el prompt de entrada, como se muestra en la Fig. 3. La calidad de la salida es resultado de un prompt bien construido. Este proceso de crear un prompt es llamado prompt engineering.
Usando prompts podemos explotar las capacidades de ChatGPT, tales como ordenar y clasificar información, crear código, generar texto, reescribir texto, resumen y expansión de texto. Por ejemplo, la Fig 4 muestra la respuesta de ChatGPT a la pregunta de ¿Quién creó OpenAI?.
Los comandos típicos incluyen:
- Escribe
- Resume
- Traduce
- Crea
Limitaciones de ChatGPT
Similarmente a algunas limitaciones que encontramos cuando un ser humano genera contenido, estas se pueden hallar en ChatGPT. Ellas incluyen sesgo, estereotipos, inexactitudes, ofensas, textos excesivamente largos o muy cortos.
Otro aspecto a considerar cuando usamos la herramienta es lo que se conoce como alucinación de inteligencia artificial, es decir algo no basado en hechos—es fabricado.
Adicionalmente, ChatGPT no proporciona sus fuentes. Esto puede traer como consecuencia problemas de copyright, correctitud académica y validación de la fuente.
Los contenidos de ChatGPT son optimizados basados en una perspectiva del inglés norteamericano. Esto puede ocasionar sesgo.
ChatGPT se basa en datos recopilados hasta septiembre de 2021. Por lo tanto, no tiene acceso a información actualizada o eventos que hayan ocurrido después de esa fecha.
El Futuro de IA
Para muchos el próximo paso es familiarizarse con estas herramientas y obtener el mejor provecho de estas. Por ejemplo, ChatGPT no va a generar un buen contenido, claro y preciso sino le realizamos las preguntas apropiadas y lo alimentamos con la información necesaria. Similarmente sucede con los generadores de imágenes o códigos de programación.
IA impone retos que hemos encontrado con el advenimiento de otras tecnologías disruptivas en el pasado, tal como el uso de robots para automatizar tareas rutinarias. Siendo el más grave el desplazamiento de la fuerza laboral. Sin embargo, hay otros retos para las organizaciones, como adoptar estratégicamente la tecnología para conseguir beneficios a costos que sean manejables. Por último, las organizaciones e individuos deben poder manejar las limitaciones antes mencionadas.
El uso inapropiado de la herramienta para crear deep fake o falsificación de alta calidad (en español), que puedan utilizarse para crear contenido engañoso o difamatorio, plantea desafíos éticos y de seguridad en la era digital. ¿Como podemos distinguir entre lo real y lo falso?
Sin embargo, la ética de IA es algo que no ha sido bien estudiado y entendido o visualizado.
Como en otros casos de tecnologías altamente disruptivas para la humanidad:
“la IA será lo mejor o lo peor que jamás haya existido para la humanidad”—Elon Musk
dependiendo del uso y límites que nosotros los seres humanos le pongamos.
Referencias
Artificial intelligence. (2023, October 14). Merriam Webster. https://www.merriam-webster.com/dictionary/artificial+intelligence.
RAE. (n.d.). Inteligencia. Diccionario de la lengua española. Retrieved October 17, 2023, from https://dle.rae.es/inteligencia.
