Vie, 1 Sep 2023
La intención principal de modelos de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT, que comprenden nuestro lenguaje, es ser una interfaz entre las personas usuarias y las máquinas, dice el experto
El asesor del Papa Francisco en temas de IA participó en el Foro Construyendo el Futuro de la Inteligencia Artificial llevado a cabo en la IBERO
En marzo de este año, Internet reventó con imágenes hiperrealistas del Papa Francisco usando chamarras acolchadas al estilo Balenciaga. Las imágenes no eran auténticas, sino que fueron generadas con herramientas de inteligencia artificial (IA). Quizá esa fue la primera vez que relacionamos al líder del Vaticano con la IA, pero, de hecho, el Sumo Pontífice cuenta con un asesor en estos temas, el franciscano italiano Paolo Benanti, quien participó en el Foro Construyendo el Futuro de la Inteligencia Artificial que llevamos a cabo en la IBERO Ciudad de México del 29 al 31 de agosto.
Con un derroche de conocimiento y gran sentido del humor, el también ingeniero consideró que el uso ideal de la inteligencia artificial es el de una suerte de co-piloto que ayude a las personas a tomar las mejores decisiones, y no un piloto automático, que tome todas las decisiones.
Durante su ponencia magistral, Perfiles éticos para las inteligencias artificiales, el experto explicó que la función de ChatGPT va en ese sentido auxiliar. Lo que hace esta IA, dijo, es usar su conocimiento de nuestro lenguaje natural para ser una interfaz (intermediario) entre los usuarios humanos y las máquinas.
¿Por qué la IA es distinta a otras tecnologías?
Paolo Benanti hizo una recapitulación de un siglo de avances tecnológicos. “Cuando empezamos a transformar a la sociedad y las relaciones entre nosotros con la revolución industrial, todo sucedió con un proceso de automatización”. La revolución industrial, comentó, empezó cuando la máquina fue capaz de sustituir los músculos de los seres humanos.
El siguiente paso se dio gracias a la informática, cuando las máquinas podían ser programadas para realizar funciones automatizadas. Ese tipo de revolución digital, indicó el padre, sucedió con un proceso lógico muy claro: un programador, un ingeniero, tiene que definir todo lo que ocurre y cuál es la respuesta de la máquina ante una situación, es decir el algoritmo. Si ocurre A, entonces ocurre B.
En el caso de la IA, el paso más reciente en esta evolución, la máquina, o el software, es entrenada y después es capaz de reaccionar al ambiente. Regular este tipo de tecnologías es problemático porque se necesita una definición precisa. Al Consejo Europeo –la institución de la Unión Europea– que define las orientaciones y las prioridades políticas generales del bloque–, le costó seis meses lograr establecer un marco que contuviera cualquier tipo de máquina que reaccione al ambiente, relató el teólogo franciscano.
Entonces ¿qué es la inteligencia artificial hoy en día? Es una máquina en donde la operación no se da por “si A entonces B”, sino que se da por metas, y entonces la máquina encuentra la forma de cumplir esas metas. La máquina es capaz de interactuar con el ambiente y con los elementos no previstos que suceden en ese ambiente.
Los algoritmos detrás de la IA, puntualizó, van desde los árboles de decisiones hasta el aprendizaje profundo –deep learning–, que se desarrollaron desde la década de los 60 pero funcionaron mejor cerca del año 2000, cuando hubo mayor poder en la computación y más información para trabajar. Cada una de estas técnicas de aprendizaje tiene diversas formas de funcionar y diversos niveles de confiabilidad, señaló.
Una de las más recientemente desarrolladas es el modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), un aprendizaje dirigido a grandes cantidades de texto. Así, relató Paolo Benanti, recolectamos todo el texto disponible en Internet y la máquina fue capaz de darte no sólo una palabra, sino una frase, un párrafo, “incluso es capaz de responderte como si la máquina supiera algo de la realidad”.
La pandemia aceleró la llegada de tecnologías como las denominadas inteligencia artificial generativa, que no se esperaban antes del año 2030, pero llegaron a finales de 2022. Éstas generan texto, imágenes y otros productos creativos, como ChatGPT y MidJourney (que ya vimos que se puede usar en la arquitectura), con la cual una persona no profesional creó una serie de imágenes virales del Papa Francisco usando un abrigo acolchado blanco.
Estas imágenes tuvieron más de 100 millones de compartidas en menos de tres horas. Gracias a estas herramientas, reflexionó Benanti, la habilidad de crear imágenes fotorrealistas está compitiendo con algo que antes era una habilidad que se adquiría con estudios profesionales en la universidad. Ahora cualquiera puede generar muy buenos efectos.
La intención de ChatGPT es ser una interfaz usuario-máquina
En el caso de ChatGPT, el experto se remontó a la década de los 80, con la primera computadora, ENIAC, la cual calculó la cantidad de uranio necesario para crear la bomba nuclear. ENIAC podía resolver la ecuación diferencial parcial para fabricar la bomba nuclear en 30 minutos. De ese tiempo, 22 minutos eran para que un operador u operadora introdujera la tarjeta con datos, y 2 minutos eran para que la máquina hiciera el cálculo. Entonces el problema, dijo Benanti, eran los seres humanos, que son demasiado lentos para interactuar con la máquina. Por ello se desarrolló el teclado, el mouse y las pantallas táctiles.
GPT es la nueva interfaz: diseñado para entender nuestro lenguaje natural y que la persona usuaria sea más productiva con la máquina, explicó el padre Paolo. “De hecho, cuando buscas algo en Google, escribes lo que tienes en mente. Los ingenieros están desesperados, saben que existe un lenguaje para cuestionar un motor de búsqueda, pero nadie en la faz de la tierra usa el lenguaje adecuado. Entonces Google te arroja algo.
“Pero imagina tener un modelo de lenguaje grande (LLM) que te entienda, traduzca tu solicitud en la solicitud de búsqueda de la máquina y luego recopile las mejores respuestas y las traduzca en un texto original con notas a pie de página para ti”.
Por ello, señaló que el uso de la inteligencia artificial es el de un co-piloto. Hay una diferencia entre piloto automático y un copiloto, apuntó: en el primero, la máquina decide todo, en el segundo, la máquina está hecha para hacer que los humanos sean mucho más capaces de tomar las mejores decisiones posibles. “La ética en la inteligencia artificial cuestiona ante todo la tecnología para ayudar a los seres humanos a ser mejores seres humanos”.
Del mismo modo, datos que antes sólo un profesional podía interpretar, ahora son entendibles gracias al uso de GPT entrenado con conocimientos especializados. Por ejemplo, planteó que, aunque no es un experto en geografía, puede hacer una pregunta en un lenguaje normal y obtener la mejor respuesta posible de un sistema GPT alimentado con una base de datos de cartografía y geografía. “Este es el punto más revolucionario que se desprende de este tipo de LLM”.
Advertencias sobre la innovación
El teólogo franciscano también advirtió de una concentración del mercado, “porque la innovación tiene un costo; entonces, si introducimos la IA dentro del mercado, sólo las personas que puedan pagar la innovación permanecerán en el negocio”.
En el terreno de la información noticiosa, agregó que la innovación digital permite tener una gran plataforma que las distribuye, y ya no son las buenas noticias, sino las noticias más viables mediante un algoritmo, “entonces, están cambiando el producto”.
Destacó que las IA no solamente tienen poder de predicción, sino también de provocar conductas. Como cuando en las compras en línea aparecen sugerencias –predicción– que finalmente incrementan las ventas. Esto está enmarcado en lo que se conoce como Teoría del empujón” Éticamente hablando, debemos cuestionar la libertad social y toda la libertad asociada al uso de este tipo de sistemas”.
La paradoja de la inteligencia artificial
Benanti apuntó a una extraña paradoja dentro de la IA: una máquina es realmente capaz de realizar tareas cognitivas altas mejor que tareas cognitivas bajas. Una calculadora alimentada por energía solar cuesta menos de 20 pesos, mientras que un brazo robótico para reemplazar un brazo humano se vende por 120 millones de dólares, contó.
“¿Qué tipos de trabajo tendremos mañana, si los mejor pagados son los que podemos automatizar para ahorrar dinero para la empresa?”, preguntó el teólogo jesuita. Las grandes inversiones actualmente son en LLM, afirmó. La previsión de McKinsey es que el LLM puede producir 4 billones de dólares en el próximo año, más del PIB de Reino Unido (3.3 billones de dólares). Así que el empuje de este tipo de tecnologías en el mercado será impresionante.
FUENTE: ibero
