La inteligencia artificial generativa nos llenó de asombro en 2023, pero toda magia tiene un precio
El asombro de la inteligencia artificial generativa en 2023, pero todo poder tiene un costo
Con todos los avances y el impacto cultural de la inteligencia artificial (IA) este año, parecería justo declarar 2023 como “El Año de la IA” — excepto que todo eso ya se ha hecho antes.
Como informa esta revista académica, el “año de la IA” fue declarado hace 43 años, en 1980. La IA ha estado con nosotros durante mucho tiempo. Hace décadas, hice una tesis académica sobre ética en la IA. En 1986, escribí un artículo para la ya desaparecida revista Computer Design titulado “La inteligencia artificial como componente de sistemas”. Y luego, en 1988, introduje dos productos basados en IA para Mac.
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E incluso entonces, la IA tenía más de 30 años. Podemos rastrear algunas de las primeras actividades de IA hasta el Profesor John McCarthy de Stanford, MIT y Dartmouth. En 1955, fundó el SAIL (Stanford AI Lab) y en 1958, inventó el encantador LISP (uno de mis lenguajes de programación favoritos).
Entonces, para 2023, la IA lleva al menos 68 años entre nosotros. Y eso sin contar la ficción especulativa. Isaac Asimov comenzó a contemplar ética en la IA 25 años antes, en 1940.
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Y sin embargo, sería difícil argumentar en contra de llamar a 2023 el Año de la IA. Ha sido un año bastante destacado.
¿Qué ha cambiado?
La IA ha estado en uso durante mucho tiempo. Ya sea en sistemas expertos, herramientas de diagnóstico, videojuegos, sistemas de navegación u otras aplicaciones, la IA ha sido utilizada de manera productiva durante décadas.
Pero nunca se ha utilizado de la forma en que se ha utilizado este año. Este es el año en que la verdadera IA generativa ha brillado por sí misma. Aunque muchos años (1980, te estoy mirando a ti) podrían reclamar el título de “Año de la IA”, no hay duda de que 2023 es el “Año de la IA Generativa”.
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La gran diferencia, la que ha llevado a la enorme explosión de IA verdaderamente útil este año, ha sido la forma en que podemos entrenar a las IA. Hasta ahora, la mayoría del entrenamiento de las IA ha sido supervisado. Es decir, cada IA ha recibido información específica de los diseñadores de IA, lo cual compone el corpus de conocimiento de la IA. Ese entrenamiento supervisado limitado ha limitado lo que la IA sabe y lo que puede hacer.
En cambio, ahora estamos en una época de modelos de lenguaje grandes (LLM), donde el entrenamiento es no supervisado. En lugar de alimentar un conjunto limitado de información específica de dominio y darlo por bueno, los proveedores de IA como OpenAI han estado alimentando a las IA prácticamente todo, desde internet completo hasta cualquier otro contenido digital que puedan encontrar.
Este proceso permite que la IA produzca material sorprendentemente variado, con una amplitud que antes era imposible.
Este proceso ha sido facilitado por grandes mejoras en el rendimiento y almacenamiento de procesadores. En 1986, cuando escribí mi artículo sobre la IA como componente de sistemas, se podía obtener un disco duro del tamaño de dos microondas y el peso de un refrigerador completo por $10,000 (aproximadamente $27,000 hoy en día). Tenía una capacidad de 470 megabytes. No gigabytes, ni terabytes, sino megabytes.
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Hoy en día, en cambio, puedes adquirir un disco duro interno de 20TB para NAS empresarial en Amazon por $279. La combinación de la nube, el ancho de banda, procesadores muchísimo más rápidos en forma de CPU y GPU, y piscinas de RAM mucho más grandes, hacen posible la potencia de procesamiento de los LLM (Large Language Models).
Un ejemplo
Para darte un ejemplo de esta diferencia, vamos a utilizar uno de los productos que presenté hace tantos años. House Plant Clinic era un sistema experto que había sido capacitado en su conocimiento del dominio por un horticultor. Mi otro producto en ese momento era el entorno de desarrollo de sistemas expertos, Intelligent Developer, utilizado para construir House Plant Clinic.
El proceso fue laborioso. A través de una serie muy larga de entrevistas, otro ingeniero y yo obtuvimos reglas, hechos y mejores prácticas del experto en plantas, y luego los codificamos en la base de conocimiento. Bajo la dirección del experto en plantas, también se produjeron ilustraciones para situaciones en las que los usuarios podrían necesitar ver una imagen.
El alcance del conocimiento de House Plant Clinic consistía en lo que habíamos codificado en el sistema experto, ni más ni menos. Pero funcionaba. Si tenías una pregunta y tu pregunta se ajustaba a los límites del conocimiento que habíamos codificado, podías obtener una respuesta y estar seguro de que era correcta. Después de todo, el conocimiento proporcionado había sido verificado por un experto en plantas.
Ahora, veamos ChatGPT. Le hice a ChatGPT esta pregunta:
Tengo una planta de interior enferma. Hazme preguntas paso a paso, requiriendo solo una respuesta por pregunta.
Hizo un buen trabajo haciendo preguntas, preguntando sobre la humedad del suelo, el estado de las hojas, y demás. Aunque no ofreció una imagen de forma voluntaria, cuando le pedí que me mostrara una imagen de plagas, junto con sus nombres, que podrían encontrarse en una planta de interior, obtuve una imagen mucho más avanzada:
Dicho esto, nadie — ni siquiera Google — tiene idea de qué es un “KRIDEFLIT”. Como hemos visto una y otra vez, la IA generativa tiene un problema de verdad.
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Entonces, aunque ChatGPT puede hablar con confianza sobre casi cualquier tema, nuestro antiguo proyecto basado en sistemas expertos tenía una mayor probabilidad de ser preciso. Uno fue creado y comprobado por un verdadero experto en la materia, mientras que el chatbot de hoy en día genera información a partir de una enorme cantidad de datos no calificados.
La IA generativa que hemos estado utilizando este año puede hacer mucho más, pero toda magia tiene un precio.
La caja de Pandora
La IA generativa es sorprendente. Este año, como parte de mi proceso de aprendizaje y prueba de la tecnología para informarles, usé la IA generativa para ayudarme a configurar una tienda en Etsy, ayudarme a crear arte de portada para mi EP, ayudar el negocio de comercio electrónico de mi esposa creando imágenes personalizadas para marketing social, crear un plugin de WordPress, depurar código, hacer un análisis de sentimientos detallado, y mucho más.
Pero la inteligencia artificial generativa no está exenta de problemas. Como hemos mostrado, tiene un grave problema de precisión. No puedes confiar en lo que produce la IA. Debido a que ha sido entrenada en un amplio corpus de conocimiento, es increíble. Pero también ha sido contaminada por lo que nosotros, los humanos, escribimos y publicamos.
Ese problema nos lleva al sesgo y la discriminación. Este artículo ya se está alargando, así que en lugar de tratar de reformular lo que han escrito mis colegas, voy a señalarte algunos de sus excelentes ensayos sobre este tema:
- El auge de la IA actual amplificará los problemas sociales si no actuamos ahora, según un ético de la IA
- La seguridad y el sesgo de la IA: Desentrañando la compleja cadena de entrenamiento de la IA
- La Inteligencia Artificial en el sector sanitario es racista
- La ética de la IA generativa: Cómo podemos aprovechar esta poderosa tecnología
Y luego están los empleos. Hace seis años, me senté con mi colega de prensa tecnológica Bob Reselman para discutir preocupaciones. Y esto fue mucho antes de que ChatGPT convenciera activamente a los trabajadores de cuello blanco de preocuparse por su futuro. Más recientemente, a principios de este año, discutí una preocupación real acerca de cómo ChatGPT y sus semejantes probablemente reemplazarán a los trabajadores del conocimiento en masa.
Hoy en día, ChatGPT actúa como un interno particularmente talentoso con problemas de actitud. Es útil, pero solo cuando quiere. Pero a medida que esta tecnología evoluciona, será capaz de manejar problemas más grandes con más matices, y luego tendremos problemas más grandes.
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Es una cosa que yo, un tipo con una empresa de dos personas, dependa de la IA para ayudar a multiplicar mi tiempo. Pero cuando las empresas más grandes decidan que prefieren ahorrar dinero y utilizar servicios de IA, muchas personas perderán sus empleos.
Esta tendencia comenzará con los puestos de nivel inicial, porque ChatGPT es básicamente un trabajador de nivel inicial. Pero luego, seguirán tres tendencias más:
- Habrá menos y menos trabajadores experimentados porque no habrá suficientes principiantes que puedan ingresar a la fuerza laboral.
- Las IA se volverán más sofisticadas y las empresas se sentirán cómodas reemplazando a trabajadores que ganan $100,000 al año con suscripciones de IA de $100 al mes, aunque el trabajo producido por la IA no sea tan limpio, sofisticado, matizado o preciso como el trabajo producido por profesionales remunerados.
- La calidad y el rendimiento del trabajo se reducirán, junto con la precisión, lo que tendrá un efecto en cascada en el resto de la economía y la sociedad.
En un artículo reciente, dije lo siguiente:
Estamos en el umbral de una nueva era, tan transformadora, diferente, empoderadora y problemática como lo fueron la revolución industrial, la revolución de las PC y el amanecer de Internet. Las herramientas y metodologías en las que solíamos confiar están evolucionando y, con ellas, nuestras responsabilidades y consideraciones éticas se expanden.
Lo bueno, lo malo y lo feo
Empezamos el 2023 con “Oh Dios mío, puedo hacerlo escribir una historia de Star Trek“, y “Oh Dios mío, puedo hacerlo hablar como un pirata“. Al final del año, teníamos una imagen mucho mejor de lo bueno, lo malo y lo feo.
En el lado bueno, ahora tenemos un asistente personal útil, aunque poco confiable, que puede ahorrarnos tiempo, ayudarnos a resolver problemas y hacer más trabajo.
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En el lado malo, tenemos una amenaza existencial para todos los trabajadores del conocimiento y un reflector de sesgo automatizado que se aprovecha de nuestro espíritu colectivo y a veces elige el hombro con el diablo en lugar del que tiene a nuestros mejores ángeles.
En cuanto a lo feo, hay trabajo por hacer:
- Encontrar una manera de aumentar la precisión sin disminuir la efectividad con demasiados límites de seguridad.
- Presentar información útil e ilustraciones sin plagiar a las personas cuyos trabajos se ven amenazados.
- Prevenir el uso indebido de la IA para alterar elecciones y otras actividades nefastas.
- Recibir información y generar resultados lo suficientemente extensos como para tener un significado real.
- Adentrarnos en otros medios, como la generación de video, que resulten tan asombrosos como las herramientas de generación de imágenes.
- Ayudar a los estudiantes a aprender sin proporcionarles una forma imbatible de hacer trampa en sus deberes.
- Y así sucesivamente.
La IA ha florecido en 2023 como nunca antes en medio siglo o más. La tecnología ha abierto la puerta a herramientas poderosas, pero también a consecuencias aterradoras.
¿Qué opinas de 2023 y qué esperas, deseas y temes para 2024? Déjanos saber en los comentarios a continuación. Solo estoy escribiendo sobre la transformación generativa de la IA en 2023. Si te gustaría ver algunas tendencias más amplias, este artículo de ENBLE es un excelente lugar para comenzar.
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