Yahoo Noticias La IA y el futuro del trabajo: cinco expertos hablan de ChatGPT, DALL-E y otras herramientas de creación y conocimiento
Desde la máquina de vapor y la electricidad hasta los ordenadores e Internet, los avances tecnológicos siempre han perturbado los mercados laborales, eliminando algunos puestos de trabajo y creando otros. “Inteligencia artificial” sigue siendo un término equivocado –los sistemas informáticos más inteligentes todavía no saben nada–, pero la tecnología ha alcanzado un punto de inflexión en el que está a punto de afectar a nuevas clases de empleos: artistas y trabajadores del conocimiento.
En concreto, la aparición de grandes modelos lingüísticos –sistemas de IA que se entrenan con grandes cantidades de texto– significa que los ordenadores ya pueden producir un lenguaje escrito que suene humano y convertir frases descriptivas en imágenes realistas. The Conversation ha pedido a cinco investigadores en inteligencia artificial que expliquen cómo afectarán los grandes modelos lingüísticos a los artistas y a los trabajadores del conocimiento. Como señalan estos expertos, la tecnología dista mucho de ser perfecta, lo que plantea una serie de problemas –desde la desinformación hasta el plagio– que afectan a los trabajadores humanos.
Aquí tiene la lista de cuestiones planteadas desde la que puede saltar a las respuestas correspondientes:
Creatividad para todos y ¿pérdida de competencias?
Posibles inexactitudes, sesgos y plagios
Superados los humanos, quedarán los nichos laborales y lo “hecho a mano”
Los viejos empleos desaparecerán y surgirán otros nuevos
Los avances tecnológicos generan nuevas competencias
Creatividad para todos y ¿pérdida de competencias?
Lynne Parker, vicerrectora, Universidad de Tennessee
Los grandes modelos lingüísticos están colocando la creatividad y el trabajo del conocimiento al alcance de todos. Cualquiera que disponga de una conexión a internet puede utilizar ahora herramientas como ChatGPT o DALL-E 2 para expresarse y dar sentido a enormes repositorios de información, por ejemplo, elaborando resúmenes de textos.
Es especialmente notable la profundidad de la experiencia humana que muestran los grandes modelos lingüísticos. En cuestión de minutos, los principiantes pueden crear ilustraciones para sus presentaciones comerciales, elaborar propuestas de marketing, obtener ideas para superar el bloqueo del escritor o generar nuevo código informático para realizar funciones específicas, todo ello con un nivel de calidad que suele atribuirse a los expertos humanos.
Por supuesto, estas nuevas herramientas de IA no pueden leer la mente. Se necesita un nuevo tipo de creatividad humana, más sencilla, en forma de mensajes de texto para obtener los resultados que busca el usuario humano. A través de las instrucciones iterativas, un ejemplo de colaboración entre el humano y la IA, el sistema de inteligencia artificial genera rondas sucesivas de resultados hasta que la persona que escribe las instrucciones queda satisfecha con uno de ellos. Por ejemplo, el ganador (humano) del reciente concurso de la Feria Estatal de Colorado en la categoría de artista digital, que utilizó una herramienta basada en IA, demostró creatividad, pero no del tipo que requiere pinceles y ojo para el color y la textura.
Aunque abrir el mundo de la creatividad y el trabajo del conocimiento a todo el mundo tiene importantes ventajas, estas nuevas herramientas de IA también tienen inconvenientes. En primer lugar, podrían acelerar la pérdida de habilidades humanas importantes que seguirán siéndolo en los próximos años, especialmente la escritura. Las instituciones educativas deben elaborar y aplicar políticas sobre los usos permitidos de los grandes modelos lingüísticos para garantizar juego limpio y los resultados de aprendizaje deseables.
En segundo lugar, estas herramientas de IA plantean cuestiones en torno a la protección de la propiedad intelectual. Mientras que los humanos se inspiran habitualmente en artefactos existentes en el mundo, como la arquitectura, la escritura, la música y las pinturas de otros, hay cuestiones sin respuesta sobre el uso adecuado y justo por parte de los grandes modelos lingüísticos de ejemplos de entrenamiento protegidos por derechos de autor o de código abierto. Las demandas judiciales en curso debaten esta cuestión, que puede tener implicaciones para el futuro diseño y uso de los grandes modelos lingüísticos.
Mientras se debaten las implicaciones de estas nuevas herramientas de IA, el público parece dispuesto a adoptarlas. El chatbot ChatGPT se hizo viral rápidamente, al igual que el generador de imágenes Dall-E mini y otros. Esto sugiere un enorme potencial de creatividad sin explotar y la importancia de hacer accesible a todos el trabajo creativo y aquel relacionado con el conocimiento.
Posibles inexactitudes, sesgos y plagios
Daniel Acuña, profesor de Informática, Universidad de Colorado Boulder
Soy usuario habitual de GitHub Copilot, una herramienta para ayudar a la gente a escribir código informático, y he pasado incontables horas jugando con ChatGPT y herramientas similares de generación de textos por IA. En mi experiencia, estas herramientas son buenas para explorar ideas en las que no había pensado antes.
Me ha impresionado la capacidad de los modelos para traducir mis instrucciones a textos o códigos coherentes. Son útiles para descubrir nuevas formas de mejorar el flujo de mis ideas, o utilizar paquetes de software que no sabía que existían para solucionar problemas. Una vez que veo lo que generan estas herramientas, puedo evaluar su calidad y editarlas a fondo. En general, creo que suben el listón de lo que se considera creativo.
Pero creo que hay que ser cautelosos.
Uno de los problemas son sus imprecisiones, grandes y pequeñas. Con Copilot y ChatGPT, estoy constantemente buscando si las ideas son demasiado superficiales, por ejemplo, textos sin mucha sustancia o código ineficiente, o resultados que son simplemente erróneos, como analogías o conclusiones equivocadas, o código que no funciona. Si los usuarios no son críticos con lo que producen estas herramientas, serán potencialmente dañinas.
Hace poco, Meta cerró Galactica, su modelo de lenguaje para textos científicos, porque se inventaba “hechos” que parecían ciertos. La preocupación era que pudiera contaminar Internet pretendiendo dar certezas mientras publicaba mentiras.
Otro problema son los sesgos. Los modelos lingüísticos pueden aprender de los sesgos en los datos introducidos y reproducirlos. Estos sesgos son difíciles de ver en la generación de textos, pero resultan muy claros en los modelos de generación de imágenes. Los investigadores de OpenAI, creadores de ChatGPT, han sido relativamente cuidadosos con lo que el modelo responderá, pero los usuarios suelen encontrar formas de sortear estas barreras.
Otro problema es el plagio. Investigaciones recientes han demostrado que las herramientas de generación de imágenes suelen plagiar el trabajo de otros. ¿Ocurre lo mismo con ChatGPT? Creo que no lo sabemos. La herramienta podría estar parafraseando los datos que obtuvo en su entrenamiento, una forma avanzada de plagio. Los trabajos de mi laboratorio demuestran que las herramientas de detección de plagio de texto van con retraso cuando se trata de detectar paráfrasis.
