A menudo, nos preguntamos dónde está el límite de la Inteligencia Artificial (IA). Con el desarrollo de DALL-E, una IA que crea dibujos a través de una descripción previa; o con la creación de un bot de Inteligencia Artificial, GPT-3, que ha creado una investigación científica en tan solo dos horas, está cuestión está más en boca de todos.
Parece que esta tecnología va a seguir revolucionando el futuro de la sociedad. Pero que la transforme no quiere decir que sea algo negativo para las personas. Todo lo contrario, cómo comentaba Stephane Raccah, responsable pedagógico de Campus 42 Madrid, en este reportaje: «nos dirigimos hacia un mundo compartido por seres humanos y robots de todo tipo y para cada uso«.
El abanico de posibilidades que nos ofrece este tipo de tecnología es infinito. Con él, las personas pueden dedicar su tiempo a realizar tareas que aporten más valor a la empresa. Mientras, la IA se encarga de aquellas tareas más rutinarias. Pero, no solo eso, un caso que ya podemos presenciar es el de los AGVs, vehículos de guiado automático. Estas máquinas realizan aquellas labores que son más arduas para el profesional, sobre todo, con el objetivo de mantener su seguridad. Los AGVs se han hecho un hueco en la industria de la automoción, alimentación, industria, etc. Por ejemplo, ya no es el propio profesional quien entra a una cámara de congelación a realizar una tarea, sino que son los AGVs quienes lo realizan.
Además, al contrario de los que nos muestran las películas y las series de ficción, este tipo de tecnología requiere de una supervisión continuada de un profesional. No podemos obviar que un bot es un robot y como tal, no podemos delegar en una máquina una labor que puede tener repercusiones en personas, empresas, etc. Por ejemplo, una IA no puede tener el último voto a la hora de elegir quién puede o no puede tener una hipoteca. De hecho, así lo recoge el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE. Según el artículo 22: «todo interesado tendrá derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, que produzca efectos jurídicos en él o le afecte significativamente de modo similar«.
El caso de GPT-3: un algoritmo que escribe un artículo de investigación
En ese escenario, una de las últimas noticias que ha ocupado los titulares de los medios digitales, ha sido el de una Inteligencia Artificial que ha creado una tesis académica en tan solo dos horas y se ha enviado para su publicación en una revista científica.
La investigadora, Almira Osmanovic, de la Universidad de Gotemburgo (Suecia) pidió al algoritmo GPT-3, que escribiera una tesis académica de 500 palabras sobre GPT-3 -es decir, sobre la propia máquina-, incluyendo citas y referencias científicas dentro del texto.
Osmanovic reconocía que, se quedó asombrada cuando comenzó a ver que el texto comenzaba a generarse, realizando una introducción bastante notable sobre el tema requerido. El algoritmo tardó tan solo 2 horas en realizar todo el trabajo.
Con el resultado obtenido, el objetivo de la investigadora sueca era publicar la tesis en una revista académica. Antes de que este tipo de artículos puedan ser revisados por pares, es necesario que los autores den su consentimiento. Eso mismo hizo con el algoritmo. Primero le preguntó si consentía que el trabajo se publicase, junto a ella y otro compañero, Steinn Steingrimsson, a lo que el algoritmo respondió sí. Y, seguidamente, le comentó si existía algún conflicto de intereses. A lo que la máquina respondió que no. Así fue como ese artículo acabó en la revista francesa, HAL, bajo el título académico: ¿Puede GPT-3 escribir un artículo académico por sí mismo con una mínima aportación humana?
¿En qué consiste la IA de GPT-3?
GPT-3 (Genererative Pre-trained Transfomer, en inglés) es un modelo de lenguaje autorregresivo, que utiliza el aprendizaje profundo para la elaboración de textos que simulan la redacción humana. Se trata de la tercera generación de los modelos de predicción de lenguaje que forman parte de la serie GPT y han sido creados por OpenAI, un laboratorio de investigación sobre Inteligencia Artificial.
Este modelo de lenguaje GPT-3 ha requerido de un entrenamiento previo para poder ser el tipo de máquina inteligente que es hoy. OpenAI alimentó a esta IA con todos los libros públicos disponibles, toda la Wikipedia, documentos científicos disponibles en Internet y millones de páginas web. En definitiva, los investigadores se han encargado de que esta máquina absorba toda la información relevante de la red.
Una vez la máquina analizó toda esa información creó conexiones en un modelo de 700 GB, localizado en 48 GPUs de 16 GB cada una de ellas. Solo para que te hagas una idea, si el GPT-2, versión anterior a la explicada, contaba con 1.500 millones de parámetros; esta tiene 175.000 millones de parámetros.
Un gran paso dentro de la Inteligencia Artificial
Este avance, que se ha conseguido de la mano de la investigadora sueca, supone un paso muy significativo si se compara con las versiones anteriores que tenían dificultades para crear textos coherentes sobre sí mismos. Como recoge Osmanovic en el abstract de la investigación, es vital que los investigadores supervisen de cerca la labor de estas máquinas para prevenir errores de escritura y futuras consecuencias negativas.
Lo menciona esta investigadora y así lo hacen otros profesionales. La Inteligencia Artificial es una aliada para el ser humano, pero no podemos olvidar que se trata de una máquina y, como tal, requiere de la supervisión de una persona para asegurarse de que todo está controlado. Al final todo requiere de un uso adecuado y sano, como sucede con Internet. La tecnología nos facilita el día a día siempre y cuando no hagamos un uso inadecuado de ella.
