Artículo publicado en El Correo (26/02/2023)
Los errores de diseño del Boeing 737 MAX provocaron dos accidentes aéreos en Indonesia y Etiopía en 2019, en los que murieron 346 personas. Se culpó a la informática inicialmente, pero después se supo que la política de ahorro en el gasto en la formación de los pilotos había llevado a que las relaciones entre ellos y los potentes artefactos tecnológicos de la moderna aviación no fueran fluidas. El fallo del MCAS en los 737 MAX no supieron los pilotos solventarlo en vuelo.
El anterior es un caso extremo, pero pone de manifiesto el poco tiempo que dedicamos a pensar que la tecnología solo es útil cuando la podemos usar con facilidad. En los primeros años de la informática, el objetivo de la interacción entre los humanos y las máquinas no era otro que procesar datos. Con la llegada de las interfaces gráficas en los 80, el objetivo fue llevar el mundo físico al digital. Ahí nacieron las ventanas, el escritorio, las carpetas y la papelera. El reto actual es recorrer el camino al revés: llevar el mundo virtual al espacio físico, que las máquinas se adecúen a nuestros usos y costumbres. Y es aquí donde aparece ChatGPT y el revuelo que se ha generado.
Llevo 20 años viviendo en primera persona las disrupciones graduales o exponenciales de las tecnologías digitales. Confieso que esta nueva era de inteligencias artificiales generativas (GAI por su acrónimo en inglés) me tiene totalmente absorto. Que una máquina escriba con mi estilo o interprete bien mi intención mientras dialogo por escrito me parece un cambio de calado. Quizás pronto deje de tener que recorrer largos menús en la app de mi banco o en la web de un ayuntamiento para encontrar lo que quiero.
Estamos ante una nueva era de la inteligencia artificial. En febrero de 1996 yo tenía once años y jugaba al ajedrez, por lo que presencié delante de la televisión y a través del teletexto las partidas que mi gran ídolo Garry Kasparov disputaba frente a Deep Blue de IBM. Todo el planeta comenzaba a observar, atónito, cómo una máquina podía ganar a uno de nuestros ídolos. Kasparov escribió: «Pude sentir un nuevo tipo de inteligencia al otro lado de la mesa», el primer ejemplo público de una inteligencia artificial específica. Sin embargo, aquellas no eran inteligencias generales, que son en realidad la mayoría de las situaciones a las que nos enfrentamos los humanos en la vida, situaciones en las que nos vamos adaptando al contexto y a cada situación, decidiendo.
Las inteligencias artificiales generativas son aquellas que son capaces de crear contenido único y nuevo. Texto, imagen, audio o vídeo forman parte del elenco de soluciones que hemos visto estos días. Poner nuestra cara en Indiana Jones, escribir un libro con nuestro estilo o transcribir nuestra voz para sentirnos Barack Obama está a golpe de click. ¿Cómo lo hacen? Siendo un charlatán probabilístico. Por charlatán entiendo a aquel que sabe de todo y siempre habla. Por probabilístico describo que se trata de un cálculo probabilístico de apariciones más frecuentes. Es decir, que si yo le pregunto «¿cuánto es 3+2?» no es que tenga un proceso mecánico para hacer ese cálculo, sino que busca en su base de datos para saber cuál es el resultado que más aparece. Por ello, la competencia se centrará en tener el mayor número posible de conversaciones en cada base de datos.
¿Amenazan estas máquinas con pensar y razonar mejor que los humanos? No lo creo. El humano no piensa de la misma manera. Las GAI aciertan en el 80%-90% de las rutinas, pero la vida a veces son esos pequeños momentos anómalos en los que el razonamiento humano nos puede salvar de un accidente o de evitar invertir allí donde no deberíamos. Es la creatividad en entornos imprevistos y complejos donde seguimos teniendo el monopolio.
Lo que sí he hecho es meter estas herramientas en dos planos de trabajo: creatividad y productividad. Lo que reemplaza la automatización de cualquier tipo hasta el día de hoy no son trabajos en abstracto, sino tareas. Una tarea puede ser ‘hacer la lista de la compra’, ‘buscar artículos científicos para escribir un artículo’, ‘resumir artículos en las ideas clave’ o ‘qué tesis puede defender sobre un determinado asunto’. Las tareas en las que la inteligencia artificial nos puede ayudar más son las de resolver problemas ya conocidos. Conocimientos de geografía o historia, o cálculos matemáticos son relativamente fáciles. También, pasos para la construcción de un avión o un tren.
Sin embargo, donde falla es al definir una pregunta que nadie antes se hizo. Si decíamos que el charlatán probabilístico solo sabe responder aquello que encuentra muy probable, lógicamente ante un nuevo campo de estudio o una pregunta original no sabrá trabajar. ¿La creatividad ha muerto? Más bien yo diría que ha muerto la creatividad inspirada, como la de esos pintores que miraban a otros para definir su propio estilo. Ahí sí hay opciones de mejorar al humano, pero no aquel pintor que definía desde cero un nuevo estilo.
Por ello, mi forma de convivir con estas inteligencias artificiales es bien sencilla. Me pregunto qué tareas hago y en cuál me pueden ayudar a ser mejor. Para buscar información precisa sobre algo en lo que construir una argumentación, utilizo perplexity.ai y Elicit.org. Cuando busco articular en un texto ideas, y que su unión tenga sentido, empleo ChatGPT o Neuroflash. Cuando busco reescribir en formatos distintos (por ejemplo, una hipótesis formulada por alguien, pero narrada con mi propio estilo), me apoyo en ChatGPT. Cuando busco escribir código software en cualquier lenguaje de programación uso GitHub Copilot. De hecho, el nombre de esta última herramienta define cómo vislumbro la futura convivencia humano-máquina: copilotos (tecnologías) acompañando a pilotos (humanos).
Tendemos a pensar de forma negativa ante estos avances. Sin embargo, a mí me parecen un logro. ¡Ojalá las máquinas pudieran hacer nuestro trabajo y vivir bien igualmente! Y tener un nuevo contrato social, un nuevo diálogo humano-máquina. La sustitución de empleo por tecnologías, en los últimos tres siglos, nunca ha destruido ocupación en términos agregados, sino que la ha desplazado. El punto de preocupación debería estar en torno a la intensidad de este desplazamiento (se presupone alto), el tipo de estr desplazamiento (por primera vez cognitivo y no mecánico) y la desigualdad habitual en estos procesos.
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