La inteligencia artificial forma parte de las conversaciones cotidianas en todas partes y eso se debe principalmente al enorme éxito viral de las aplicaciones de IA generativa. En particular, ChatGPT se convirtió en la aplicación con la base de usuarios de más rápido crecimiento de todos los tiempos, lo que genera mucho debate sobre lo que esta tecnología es capaz de hacer y de lo que podría ser capaz en el futuro.
Por supuesto, como con cualquier cosa que cause tanta emoción, hay bastantes malentendidos y desinformación flotando. Y con mucho dinero sobre la mesa, no es raro ver algunas afirmaciones bastante exageradas sobre que se puede hacer o lo inteligente que es en realidad.
Así que aquí se resumen cinco de los conceptos erróneos más comunes que se encuentran normalmente cuando se habla de la inteligencia artificial generativa.
Mito 1: La IA es inteligente
La inteligencia es una propiedad inherente a los seres vivos: nos permite aprender, comunicarnos, comprender, empatizar y tomar decisiones. La IA es un intento de simularla usando una máquina, pero sigue siendo solo eso: una simulación mecánica que puede parecer que produce algunos de los mismos resultados que la inteligencia natural.
A lo que generalmente nos referimos cuando hablamos de IA hoy, es a su uso por parte de las empresas y en aplicaciones en línea, del aprendizaje automático. Esta es una forma de IA que utiliza algoritmos entrenados en datos para volverse cada vez más buenos en la realización de una tarea en particular. Esto podría ser jugar un juego, reconocer imágenes, traducir idiomas, conducir un automóvil, responder preguntas, o cualquiera de las muchas otras tareas que puede realizar una máquina si se le proporciona la información correcta. Debido a que solo realizan la tarea particular para la que están capacitados, todos estos son ejemplos de lo que se conoce como IA especializada.
Una IA que fuera verdaderamente inteligente de la misma manera que un humano (aunque mucho más rápida) y capaz de realizar cualquier tipo de tarea que podamos hacer se conocería como IA general. Sin embargo, aún estamos lejos de lograrlo. Si esa inteligencia artificial sucede lo más probable es que sea un “sistema de sistemas”. Es decir, habrá muchos sabores de IA para tareas específicas y un “director de orquesta” que sabrá cuándo utiliza cada una.
Un ejemplo ya se ve con la simple suma de dos números. Algo que ya comentamos lo difícil que es para una de las IA generativas que están de moda como ChatGPT. Y eso se debe a temas intrínsecos a cómo se entrena un gran modelo de lenguaje o LLM, en la jerga de la industria. Si un número tiene muchas cifras, por ejemplo 40, el sistema no aprendió cómo organizar las columnas para sumar los números tal como le explicamos aquí. Pero un director de orquesta podrá pasar este tema a un sistema especializado (en este caso cualquier software específico resuelve estos cálculos) y le dará el resultado a la IA generativa para que trabaje a partir del resultado.
Mito 2: La IA es costosa y difícil de implementar
La IA tradicionalmente es costosa y solo estaba disponible para grandes organizaciones u organizaciones de investigación bien financiadas. Esto se debe a que cuesta dinero recopilar, limpiar y almacenar todos los datos necesarios si queremos que las máquinas aprendan a tomar decisiones y proporcionen la potencia informática necesaria para procesarlos. El costo de entrenar ChatGPT, por ejemplo, se estima en alrededor de US$700 mil por día, mientras que el costo de entrenar modelos más grandes que se espera que surjan en el futuro será mucho mayor.
Sin embargo, la mayoría de las empresas y organizaciones, y personas en general pueden beneficiarse del uso de IA no necesitan entrenar sus propios modelos, y ciertamente no modelos del tamaño de ChatGPT. La disponibilidad de servicios de IA a través de plataformas en la nube significa que se puede acceder a ellos y utilizarlos a bajo costo y sin ningún conocimiento especializado o habilidad técnica.
Esto significa que, a diferencia de hace cinco años, el aprendizaje y la toma de decisiones de la IA ahora están disponibles para los expertos en el dominio de un problema (sean por ejemplo arte, ciencias o finanzas) en lugar de solo para los expertos en IA y datos, lo que crea un efecto de "democratización" que permite que una mayor capilaridad en su uso. Lo importante hoy en día para usar la IA es tener un gran concepto, tal como lo ejemplificamos con el caso de lo que hizo Yoko Ono para salir con John Lennon.
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Mito 3: La IA va a quitarle los trabajos a los humanos
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Probablemente sea inevitable que algunos trabajos humanos sean remplazados por máquinas que simplemente pueden realizarlos de manera más rápida, precisa y rentable. Este fue el caso después de todas las demás grandes revoluciones industriales: mecanización, electrificación, digitalización y ahora automatización.
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Sin embargo, es muy complejo predecir el futuro, y si uno parte de que se podrán hacer mas cosas la historia muestra que se crean mas trabajos que los que se destruyen. Y además es bastante probable que los nuevos trabajos estén mejor pagados y sean más gratificantes que los que se pierden. En 2020, el Foro Económico Mundial publicó un informe que decía que si bien 85 millones de puestos de trabajo serían reemplazados por la automatización para 2025, incluso en la fabricación, la suscripción de seguros, el servicio al cliente, la entrada de datos y la conducción de camiones de larga distancia, se generarán 97 millones de nuevas oportunidades.
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Mito 4: La IA es neutral e imparcial
La IA proviene de las máquinas, por lo que es comprensible que las personas que no están familiarizadas con la forma en que funciona supongan que siempre adoptará una postura justa y equilibrada y que no tendrá prejuicios. Desafortunadamente, esto no es cierto, ya que los algoritmos de IA solo "saben" algo porque están entrenados en datos, y estos datos son creados o seleccionados por humanos.
Esto significa que, particularmente con conjuntos de datos más grandes, es casi inevitable que algunos sesgos humanos se introduzcan y afecten el resultado de los algoritmos. La IA es tan buena como los datos en los que se entrena, y una advertencia que se da comúnmente sobre cualquier sistema informático es que "basura que entra = basura que sale". Los datos por otra parte no son objetivos.
Además se debe tener en cuenta que todo dato parte de una forma de tomarlo y, por lo tanto hay un sesgo humano desde el mismo momento en que se lo rotula. La palabra dato hoy esta teñida con un objetivismo que olvida la cantidad de prejuicios que tiene embebidos. Por ejemplo una planilla donde se registra hombre - mujer en la que luego recolectamos los datos ya muestra cómo el modelo de planilla que se creó para tomarlo tenía un sesgo: en este caso la no consideración de las personas no binarios. Es muy complejo a veces darse cuenta del sesgo de los datos porque forman parte de nuestra cultura.
Mito 5: La IA se apoderará del mundo y esclavizará a los humanos
Esta es la premisa de una serie de historias de ciencia ficción populares y muy entretenidas, incluidas las franquicias The Matrix y Terminator, entre muchas otras. Sin embargo, la idea puede no ser del todo descabellada; al menos, algunas personas muy famosas e inteligentes afirmaros que este puede ser el caso, ¡incluidos Elon Musk, Stephen Hawking y Bill Gates!
La verdad absoluta es que nadie sabe a dónde conducirá la IA eventualmente y, en gran medida, se reducirá a cómo los humanos la desarrollemos, la implementemos y la regulemos. Esta es la razón por la que la ética y la supervisión son elementos muy importantes del trabajo que se está realizando para comprender y crear la IA en la actualidad.
Las IA más avanzadas de la actualidad, como ChatGPT, no representan ninguna amenaza existencial para nosotros como especie porque simplemente no tienen la capacidad de causarnos daño por sí misma, si puede ser una herramienta para gente que quiera causar daño. Pero de ahí a la extinción de la especie humana hay un largo trecho por recorrer. No se trata de una inteligencia artificial generalizada que cuenta con cosas tales como el instinto de autopreservación, que suele ser la motivación de las máquinas para volverse contra nosotros en las historias de ciencia ficción, simplemente porque no se les ha programado.
La advertencia de Bil Gates quien tiene acceso a Open AI viene por el lado de la autonomía que tendrá la ChatGPT en su nueva versión. Según explicó Greg Brockman quien además de ser cofundador lidera el desarrollo de la IA generativa, el nuevo ChatGPT podrá tener acceso a las aplicaciones gracias a su integración con Zapier (un software que transfiere eventos de un programa a otro). La idea es que por sí mismo, cuando uno le da los permisos adecuados (algo que hacemos en forma rutinaria por ejemplo cuando dejamos que google maps tome el control del GPS del smartphone) chatGPT podrá hacer cosas tales como reservar mesas en un restaurante o postear en nuestra cuenta de Twitter. Esa potencialidad de que ChatGPT sea una especie de sistema operativo será muy revolucionaria, y también muy peligrosa.
*Con información de Forbes US
