“La IA nos está igualando, y ya no va a parar de mejorar”

“La inteligencia artificial tal como la estamos viendo no es algo ‘vivo’ por ahora; no puede tomar el control. Pero estamos ante un salto evolutivo, nos está igualando y no va a parar de mejorar” explica el programador y docente César Estrebou.

Profesor en la UNLP, investigador en el III-LIDI local y experto en aprendizaje automático, añade que “desde que hace unos diez u once años empezó a usarse hardware de alto rendimiento, cosas que eran computacionalmente imposibles se van alcanzando cada semana. Es una revolución tras otra, a un ritmo nunca alcanzado antes”.

“La aparición del ChatGPT como una plataforma disponible, abierta y gratuita es otro de esos grandes saltos” destaca Estrebou, “porque hasta ahora los programas de ese tipo eran limitados y mostraban la hilacha muy rápido. Éste se acerca mucho a ser indistinguible de un humano, incluso de uno experto en los temas que aborda. Sin embargo, por ahora no aprenden cosas nuevas de sus charlas con los usuarios, y para entrenarlos les cargan enormes paquetes de datos; cuando los datos están bien catalogados, les permite ‘razonar’ en diferentes niveles. Como no son buscadores, no los extraen de internet. Hoy, la info de ChatGPT, puntualmente, está desactualizada”

Esta limitación es rápidamente admitida por el propio chatbot, cuando al querer profundizar en alguna conversación responde “lo siento, como modelo de lenguaje, no tengo acceso a información en tiempo real y mi conocimiento se corta en septiembre de 2021”.

Un “modelo de lenguaje” es una clase de programa basada en algoritmos de aprendizaje automático que está diseñada para “entender y generar lenguaje natural”. Los modelos de lenguaje pueden procesar inimaginables cantidades de texto y distinguir en ellas patrones lingüísticos, lo que les permite generar texto “coherente y relevante” en respuesta a una entrada dada.

“Ya nos están igualando y la rapidez de las innovaciones es exponencial. No da tiempo a reaccionar” alerta Estrebou: “de ahí los reparos que manifestaron los científicos y ejecutivos como Musk. En un par de años, esto puede hacer que muchas personas sean prescindibles en sus puestos de trabajo”.

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“Hay iniciativas para tratar de mejorar posibles sesgos, y esquivar algunas respuestas potencialmente destructivas”.

“Es razonable ‘parar la pelota’, porque no se sabe qué datos usan para entrenar estos programas y cómo los consiguen. Además, es una tecnología que no está al alcance de todos porque cuesta una fortuna implementarla y ocupa mucho lugar. Recién ahora están intentando desarrollar en el MIT de Boston alguna versión apta para descargar en una PC”.