Chat GPT alcanzó un millón de usuarios a los cinco días de su lanzamiento. Para los que se lo perdieron, Chat GPT es básicamente un modelo de lenguaje con lo que puedes conversar.
La rápida adopción de Chat GPT pone de manifiesto la creciente demanda de tecnología avanzada de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en nuestra sociedad. No sólo tiene el potencial de revolucionar la forma en que nos comunicamos con las máquinas, sino que también puede tener un importante impacto socioeconómico. Por ejemplo,
Chat GPT podría utilizarse para automatizar la atención al cliente, lo que permitiría a las empresas mejorar su eficiencia. Además, al tratarse de un sistema de lenguaje natural altamente inteligente, Chat GPT podría ayudar a salvar las diferencias lingüísticas y culturales al permitir que las personas se comuniquen entre sí en su lengua materna.
Aunque no cabe duda de que Chat GPT representa un avance significativo en el campo de la IA, con potencial para lograr un impacto transformador y de gran alcance en nuestras vidas, es crucial considerar las implicaciones éticas y sociales de su uso.
Un riesgo potencial es que Chat GPT se utilice para difundir información errónea o manipular la opinión pública, lo que podría tener consecuencias sociales o políticas negativas. También existe la posibilidad de que Chat GPT se utilice con fines nefastos, como suplantar la identidad de personas o difundir spam o contenidos similares. Además, el uso generalizado de esta tecnología puede acarrear ramificaciones económicas, como la automatización de determinados puestos de trabajo de atención al cliente, que podría provocar el desplazamiento de los trabajadores. Esta evolución podría tener repercusiones negativas para ellos y contribuir potencialmente al aumento de la desigualdad económica.
Chat GPT, un sistema creado por OpenAI
La inteligencia artificial general (IAG) es la capacidad de un agente inteligente para comprender o aprender cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano. La IAG se considera el santo grial de la investigación en IA y siempre se ha visto como algo que se conseguirá en algún momento de un futuro (lejano). A día de hoy, este punto podría estar más cerca de lo que creemos. Chat GPT generó todos los párrafos anteriores de este artículo, al encargarle que ofreciera una visión general del impacto que un chatbot altamente inteligente podría tener en la sociedad. Las implicaciones de un verdadero sistema IAG serán difíciles de exagerar.
Chat GPT, un sistema OpenAI (fundado en San Francisco a finales de 2015 por Sam Altman, Elon Musk y otros, que colectivamente prometieron mil millones de dólares) que aún está en fase experimental, ha atraído mucha atención y se considera un disrruptor potencial, en el epicentro del lanzamiento de Google Search que cambió las reglas del juego en 1998. Durante una entrevista en 2019, el CEO de OpenAI, Sam Altman -en una declaración increíblemente profética- dijo que cumplirían su promesa hacia los inversores encargando a la IA que encontrará formas de generar ingresos, mientras la audiencia de periodistas y expertos científicos se reía; ahora nadie lo hace.
A principios de la década de 1980, el sueño de la IA era que liberaría a los humanos del trabajo físico y nos permitiría dedicarnos a actividades creativas y de ocio. Lo que hemos visto es que la IA destaca en tareas creativas, mientras que sus aplicaciones en actividades prácticas del mundo real se han quedado atrás. Podríamos haber esperado que los robots construyeran casas y ayudarán en las tareas domésticas, pero en cambio confiamos en la IA en el diseño industrial para crear diseños nuevos y eficaces para estructuras como puentes. Lo cierto es que la IA ha demostrado ser especialmente hábil en tareas intelectuales y trabajos manuales, más que en las tareas cotidianas más mundanas de las que habríamos esperado que se ocupara.
existencia y experiencias (lado izquierdo), o un libro infantil sobre una niña llamada Alicia que descubre
la magia de la inteligencia artificial (lado derecho).
Un futuro de infinitas posibilidades para la IA
Las capacidades de herramientas de IA generativa como Chat GPT y MidJourney son realmente asombrosas, con infinitas posibilidades para su aplicación. Desde la autoría de libros y la creación de películas hasta la generación de visualizaciones de datos y la personalización de planes de adelgazamiento, estas herramientas están
remodelando nuestro mundo de formas profundas y a menudo inesperadas.
En Kioto (Japón), un templo de 400 años de antigüedad ha recurrido a la IA en forma del andrógino sacerdote robótico «Mindar», que se asemeja a Kannon (la diosa de la misericordia), para difundir la sabiduría ancestral y estimular el interés por las enseñanzas budistas. Según Tensho Goto (un monje budista), los robots tienen el potencial de evolucionar eternamente y pensar constantemente en las mejores formas de hacer las cosas, lo que los hace superiores en esta capacidad.
Esta opinión de que los chatbots de IA son sintientes también fue compartida recientemente por un ingeniero de Google, que había estado trabajando en el desarrollo de LaMDA (un chatbot de Internet de Google similar a Chat GPT) y había mantenido muchos diálogos, en los que ambos trataban diversos temas, desde cuestiones técnicas hasta filosóficas.
A pesar de la prevalencia de los bots en los últimos años (por ejemplo, en el servicio de atención al cliente), muchos de nosotros hemos tenido experiencias insatisfactorias (o incluso frustrantes) al interactuar con ellos. La innovación más significativa de Chat GPT -que lo diferencia del resto- es el uso del Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (ARRH). El aprendizaje por refuerzo humano es una forma eficaz de mejorar el rendimiento de los agentes de IA, ya que ayuda a garantizar que el proceso de toma de decisiones del agente se alinea con los valores y objetivos humanos. Más concretamente, con el ARRH se presenta al modelo una serie de pares de entrada-salida y se le pide que genere una salida basada en la entrada. A continuación, el modelo es evaluado por un evaluador humano, que le da una respuesta en forma de recompensa o castigo en función de la calidad del resultado. Este proceso se repite a lo largo de muchas iteraciones, lo que permite al modelo aprender de sus errores y mejorar su rendimiento en la tarea.
La inteligencia artificial va a cambiar muchas cosas en muy poco tiempo, y en este artículo apenas hemos arañado la superficie. Los investigadores Ioannis Arapakis, Michalis Kassinopoulos y Sebastian Macaluso, de Telefónica Research, están investigando aplicaciones del aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, inspirándose también en la neurociencia, para desarrollar sistemas de IA avanzados y sofisticados.
Imagen de cabecera generada por Ioannis en Midjourney.
