{"id":129241,"date":"2023-01-23T13:36:56","date_gmt":"2023-01-23T21:36:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/?p=129241"},"modified":"2023-01-23T13:36:56","modified_gmt":"2023-01-23T21:36:56","slug":"la-ia-y-el-futuro-del-trabajo-cinco-expertos-hablan-de-chatgpt-dall-e-y-otras-herramientas-de-creacion-y-conocimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/129241\/la-ia-y-el-futuro-del-trabajo-cinco-expertos-hablan-de-chatgpt-dall-e-y-otras-herramientas-de-creacion-y-conocimiento.html","title":{"rendered":"La IA y el futuro del trabajo: cinco expertos hablan de ChatGPT, DALL-E y otras herramientas de creaci\u00f3n y conocimiento"},"content":{"rendered":"

\"IA<\/a><\/p>\n

Desde la m\u00e1quina de vapor y la electricidad hasta los ordenadores e Internet, los avances tecnol\u00f3gicos siempre han perturbado los mercados laborales, eliminando algunos puestos de trabajo y creando otros. \u201cInteligencia artificial\u201d sigue siendo un t\u00e9rmino equivocado \u2013los sistemas inform\u00e1ticos m\u00e1s inteligentes todav\u00eda no saben nada\u2013, pero la tecnolog\u00eda ha alcanzado un punto de inflexi\u00f3n en el que est\u00e1 a punto de afectar a nuevas clases de empleos: artistas y trabajadores del conocimiento.
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En concreto, la aparici\u00f3n de grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos \u2013sistemas de IA que se entrenan con grandes cantidades de texto\u2013 significa que los ordenadores ya pueden producir un lenguaje escrito que suene humano y convertir frases descriptivas en im\u00e1genes realistas. The Conversation ha pedido a cinco investigadores en inteligencia artificial que expliquen c\u00f3mo afectar\u00e1n los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos a los artistas y a los trabajadores del conocimiento. Como se\u00f1alan estos expertos, la tecnolog\u00eda dista mucho de ser perfecta, lo que plantea una serie de problemas \u2013desde la desinformaci\u00f3n hasta el plagio\u2013 que afectan a los trabajadores humanos.<\/p>\n

Creatividad para todos y \u00bfp\u00e9rdida de competencias?
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Lynne Parker, vicerrectora, Universidad de Tennessee<\/p>\n

Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos est\u00e1n colocando la creatividad y el trabajo del conocimiento al alcance de todos. Cualquiera que disponga de una conexi\u00f3n a internet puede utilizar ahora herramientas como ChatGPT o DALL-E 2 para expresarse y dar sentido a enormes repositorios de informaci\u00f3n, por ejemplo, elaborando res\u00famenes de textos.
\nEs especialmente notable la profundidad de la experiencia humana que muestran los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos. En cuesti\u00f3n 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 c\u00f3digo inform\u00e1tico para realizar funciones espec\u00edficas, todo ello con un nivel de calidad que suele atribuirse a los expertos humanos.<\/p>\n

Por supuesto, estas nuevas herramientas de IA no pueden leer la mente. Se necesita un nuevo tipo de creatividad humana, m\u00e1s sencilla, en forma de mensajes de texto para obtener los resultados que busca el usuario humano. A trav\u00e9s de las instrucciones iterativas, un ejemplo de colaboraci\u00f3n 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 categor\u00eda de artista digital, que utiliz\u00f3 una herramienta basada en IA, demostr\u00f3 creatividad, pero no del tipo que requiere pinceles y ojo para el color y la textura.<\/p>\n

Aunque abrir el mundo de la creatividad y el trabajo del conocimiento a todo el mundo tiene importantes ventajas, estas nuevas herramientas de IA tambi\u00e9n tienen inconvenientes. En primer lugar, podr\u00edan acelerar la p\u00e9rdida de habilidades humanas importantes que seguir\u00e1n si\u00e9ndolo en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, especialmente la escritura. Las instituciones educativas deben elaborar y aplicar pol\u00edticas sobre los usos permitidos de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos para garantizar juego limpio y los resultados de aprendizaje deseables.<\/p>\n

En segundo lugar, estas herramientas de IA plantean cuestiones en torno a la protecci\u00f3n de la propiedad intelectual. Mientras que los humanos se inspiran habitualmente en artefactos existentes en el mundo, como la arquitectura, la escritura, la m\u00fasica y las pinturas de otros, hay cuestiones sin respuesta sobre el uso adecuado y justo por parte de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos de ejemplos de entrenamiento protegidos por derechos de autor o de c\u00f3digo abierto. Las demandas judiciales en curso debaten esta cuesti\u00f3n, que puede tener implicaciones para el futuro dise\u00f1o y uso de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos.<\/p>\n

Mientras se debaten las implicaciones de estas nuevas herramientas de IA, el p\u00fablico parece dispuesto a adoptarlas. El chatbot ChatGPT se hizo viral r\u00e1pidamente, al igual que el generador de im\u00e1genes 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.<\/p>\n

Posibles inexactitudes, sesgos y plagios
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Daniel Acu\u00f1a, profesor de Inform\u00e1tica, Universidad de Colorado Boulder<\/p>\n

Soy usuario habitual de GitHub Copilot, una herramienta para ayudar a la gente a escribir c\u00f3digo inform\u00e1tico, y he pasado incontables horas jugando con ChatGPT y herramientas similares de generaci\u00f3n de textos por IA. En mi experiencia, estas herramientas son buenas para explorar ideas en las que no hab\u00eda pensado antes.<\/p>\n

Me ha impresionado la capacidad de los modelos para traducir mis instrucciones a textos o c\u00f3digos coherentes. Son \u00fatiles para descubrir nuevas formas de mejorar el flujo de mis ideas, o utilizar paquetes de software que no sab\u00eda que exist\u00edan 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 list\u00f3n de lo que se considera creativo.<\/p>\n

Pero creo que hay que ser cautelosos.<\/p>\n

Uno de los problemas son sus imprecisiones, grandes y peque\u00f1as. Con Copilot y ChatGPT, estoy constantemente buscando si las ideas son demasiado superficiales, por ejemplo, textos sin mucha sustancia o c\u00f3digo ineficiente, o resultados que son simplemente err\u00f3neos, como analog\u00edas o conclusiones equivocadas, o c\u00f3digo que no funciona. Si los usuarios no son cr\u00edticos con lo que producen estas herramientas, ser\u00e1n potencialmente da\u00f1inas.<\/p>\n

Hace poco, Meta cerr\u00f3 Galactica, su modelo de lenguaje para textos cient\u00edficos, porque se inventaba \u201chechos\u201d que parec\u00edan ciertos. La preocupaci\u00f3n era que pudiera contaminar Internet pretendiendo dar certezas mientras publicaba mentiras.<\/p>\n

Otro problema son los sesgos. Los modelos ling\u00fc\u00edsticos pueden aprender de los sesgos en los datos introducidos y reproducirlos. Estos sesgos son dif\u00edciles de ver en la generaci\u00f3n de textos, pero resultan muy claros en los modelos de generaci\u00f3n de im\u00e1genes. Los investigadores de OpenAI, creadores de ChatGPT, han sido relativamente cuidadosos con lo que el modelo responder\u00e1, pero los usuarios suelen encontrar formas de sortear estas barreras.<\/p>\n

Otro problema es el plagio. Investigaciones recientes han demostrado que las herramientas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes suelen plagiar el trabajo de otros. \u00bfOcurre lo mismo con ChatGPT? Creo que no lo sabemos. La herramienta podr\u00eda estar parafraseando los datos que obtuvo en su entrenamiento, una forma avanzada de plagio. Los trabajos de mi laboratorio demuestran que las herramientas de detecci\u00f3n de plagio de texto van con retraso cuando se trata de detectar par\u00e1frasis.<\/p>\n

Estas herramientas est\u00e1n en pa\u00f1ales, dado su potencial. Por ahora, creo que hay soluciones a sus limitaciones actuales. Por ejemplo, las herramientas podr\u00edan cotejar el texto generado con bases de conocimiento, utilizar m\u00e9todos actualizados para reconocer y eliminar sesgos a partir de grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y filtrar los resultados con herramientas de detecci\u00f3n de plagio m\u00e1s sofisticadas.<\/p>\n

Superados los humanos, quedar\u00e1n los nichos laborales y lo \u201checho a mano\u201d
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Kentaro Toyama, profesor de Informaci\u00f3n Comunitaria, Universidad de Michigan<\/p>\n

A los seres humanos nos encanta creer que somos especiales, pero la ciencia y la tecnolog\u00eda han demostrado una y otra vez que esta convicci\u00f3n es err\u00f3nea. Antes se pensaba que el ser humano era el \u00fanico animal que utilizaba herramientas, formaba equipos o propagaba la cultura, pero la ciencia ha demostrado que otros animales tambi\u00e9n hacen estas cosas.<\/p>\n

Mientras tanto, la tecnolog\u00eda ha echado por tierra, una tras otra, las afirmaciones de que las tareas cognitivas requieren un cerebro humano. La primera m\u00e1quina de sumar se invent\u00f3 en 1623. El a\u00f1o pasado, una obra generada por ordenador gan\u00f3 un concurso de arte. Creo que la singularidad \u2013el momento en que los ordenadores alcancen y superen la inteligencia humana\u2013 est\u00e1 en el horizonte.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se valorar\u00e1n la inteligencia y la creatividad humanas cuando las m\u00e1quinas sean m\u00e1s inteligentes y creativas que las personas m\u00e1s brillantes? Probablemente habr\u00e1 una progresi\u00f3n. En algunos \u00e1mbitos, la gente sigue valorando que los humanos hagan cosas, aunque un ordenador pueda hacerlas mejor. Ha pasado un cuarto de siglo desde que Deep Blue de IBM venci\u00f3 al campe\u00f3n mundial Garry Kasparov, pero las competiciones de ajedrez humanas \u2013con todo su drama\u2013 no han desaparecido.<\/p>\n

En otros \u00e1mbitos, la habilidad humana parecer\u00e1 costosa y superflua. Por ejemplo, la ilustraci\u00f3n. En general, a los lectores no les importa si la imagen que acompa\u00f1a al art\u00edculo de una revista ha sido dibujada por una persona o por un ordenador: s\u00f3lo quieren que sea relevante, nueva y quiz\u00e1 entretenida. Si un ordenador dibuja bien, \u00bfles importa a los lectores si en los cr\u00e9ditos pone Mary Chen o System X? A los ilustradores s\u00ed, pero es posible que los lectores ni siquiera se den cuenta.<\/p>\n

Y, por supuesto, esto no es una cuesti\u00f3n de blanco o negro. Muchos campos ser\u00e1n h\u00edbridos, algunos Homo sapiens encontrar\u00e1n un nicho que les beneficie, pero la mayor parte del trabajo lo har\u00e1n los ordenadores. Pensemos en la industria manufacturera: hoy en d\u00eda, gran parte del trabajo lo realizan robots, pero algunas personas supervisan las m\u00e1quinas y sigue existiendo un mercado para los productos hechos a mano.<\/p>\n

Si la historia sirve de gu\u00eda, es casi seguro que los avances en IA har\u00e1n desaparecer m\u00e1s puestos de trabajo, que las personas creativas con habilidades exclusivamente humanas se har\u00e1n m\u00e1s ricas pero ser\u00e1n menos numerosas, y que quienes posean tecnolog\u00eda creativa se convertir\u00e1n en los nuevos megarricos. Podr\u00eda haber un resquicio para la esperanza: cuando haya a\u00fan m\u00e1s personas sin un medio de vida decente, podr\u00edan agruparse pol\u00edticamente y contener la desigualdad galopante.<\/p>\n

Los viejos empleos desaparecer\u00e1n y surgir\u00e1n otros nuevos
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Mark Finlayson, profesor de Inform\u00e1tica, Universidad Internacional de Florida.<\/p>\n

Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos son sofisticadas m\u00e1quinas de completar frases. Si se les da una secuencia de palabras (\u201cMe gustar\u00eda comerme una\u2026\u201d) devolver\u00e1n las posibles terminaciones (\u201c\u2026 manzana\u201d). Algunos como ChatGPT, que se han entrenado con un n\u00famero r\u00e9cord de textos (miles de millones), han sorprendido a muchos, incluidos investigadores de IA, por lo realistas, amplias, flexibles y sensibles al contexto que son sus respuestas.<\/p>\n

Como toda nueva tecnolog\u00eda potente que automatiza una habilidad \u2013en este caso, la generaci\u00f3n de textos coherentes, aunque algo gen\u00e9ricos\u2013, afectar\u00e1 a quienes ofrecen esa habilidad en el mercado. Para imaginar lo que puede ocurrir, conviene recordar el impacto de la introducci\u00f3n de los programas de tratamiento de textos a principios de los a\u00f1os ochenta. Algunos empleos, como la mecanograf\u00eda, desaparecieron casi por completo. Pero, por otro lado, cualquiera que dispusiera de un ordenador personal pod\u00eda generar documentos bien mecanografiados con facilidad, lo que aumentaba ampliamente la productividad.<\/p>\n

Adem\u00e1s, aparecieron nuevos empleos y habilidades antes inimaginables, como la \u2013a menudo incluida en el curr\u00edculum\u2013 habilidad de trabajar con el paquete Office. Y el mercado de producci\u00f3n de documentos de gama alta se mantuvo, haci\u00e9ndose mucho m\u00e1s capaz, sofisticado y especializado.<\/p>\n

Creo que este mismo patr\u00f3n se mantendr\u00e1 casi con toda seguridad para los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos: ya no ser\u00e1 necesario pedir a otras personas que redacten textos coherentes y gen\u00e9ricos. Por otra parte, los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos permitir\u00e1n nuevas formas de trabajar, y tambi\u00e9n dar\u00e1n lugar a empleos nuevos y a\u00fan no imaginados.<\/p>\n

Para comprobarlo, consideremos s\u00f3lo tres aspectos en los que los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos se quedan cortos. En primer lugar, puede hacer falta bastante ingenio (humano) para crear un mensaje que obtenga el resultado deseado. Peque\u00f1os cambios en la instrucci\u00f3n pueden dar lugar a grandes cambios en el resultado.<\/p>\n

En segundo lugar, los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos pueden generar resultados inapropiados o sin sentido sin previo aviso.<\/p>\n

En tercer lugar, seg\u00fan los investigadores de IA, los modelos ling\u00fc\u00edsticos de gran tama\u00f1o no tienen noci\u00f3n de lo que es verdadero o falso, de si algo es correcto o incorrecto ni de lo que es simple sentido com\u00fan. Adem\u00e1s, no pueden hacer c\u00e1lculos matem\u00e1ticos relativamente sencillos. Esto significa que sus resultados pueden ser inesperadamente err\u00f3neos, tendenciosos, l\u00f3gicamente defectuosos o simplemente falsos.<\/p>\n

Estos fallos son oportunidades para los trabajadores creativos o de la industria del conocimiento. En gran parte de la creaci\u00f3n de contenidos, incluso para el p\u00fablico en general, se seguir\u00e1 necesitando el juicio de los trabajadores humanos para impulsar, guiar, cotejar, curar, editar y, sobre todo, aumentar la producci\u00f3n de las m\u00e1quinas. Muchos tipos de lenguaje especializado y muy t\u00e9cnico seguir\u00e1n estando fuera del alcance de las m\u00e1quinas en un futuro previsible. Y habr\u00e1 nuevos tipos de trabajo: por ejemplo, los que se dediquen a ajustar internamente grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos para generar textos especializados destinados a determinados mercados.<\/p>\n

En resumen, aunque no cabe duda de que los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos presagian trastornos para los trabajadores creativos y del conocimiento, a\u00fan se vislumbran muchas oportunidades valiosas para quienes est\u00e9n dispuestos a adaptarse e integrar estas nuevas y potentes herramientas.<\/p>\n

Los avances tecnol\u00f3gicos generan nuevas competencias
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Casey Greene, catedr\u00e1tico de Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica, Campus M\u00e9dico Anschutz de la Universidad de Colorado.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda cambia la naturaleza del trabajo, y el trabajo relacionado con el conocimiento no es diferente. En las dos \u00faltimas d\u00e9cadas, la biolog\u00eda y la medicina se han visto transformadas por el r\u00e1pido avance de la caracterizaci\u00f3n molecular, como la secuenciaci\u00f3n r\u00e1pida y barata del ADN, y la digitalizaci\u00f3n de la medicina en forma de aplicaciones, telemedicina y an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n

Algunos pasos tecnol\u00f3gicos parecen mayores que otros. Yahoo utiliz\u00f3 administradores humanos para indexar contenidos emergentes durante los inicios de la World Wide Web. La llegada de algoritmos que utilizaban la informaci\u00f3n contenida en los patrones de enlace de la web para priorizar los resultados alter\u00f3 radicalmente el panorama de la b\u00fasqueda, transformando la forma en que las personas recopilan informaci\u00f3n hoy en d\u00eda.<\/p>\n

El lanzamiento de ChatGPT de OpenAI indica otro salto. ChatGPT integra un modelo de lenguaje de \u00faltima generaci\u00f3n adaptado al chat en una interfaz muy f\u00e1cil de usar. Pone al alcance de la mano una d\u00e9cada de r\u00e1pidos avances en inteligencia artificial. Esta herramienta puede escribir cartas de presentaci\u00f3n bastante decentes e instruir a los usuarios sobre c\u00f3mo abordar problemas comunes en estilos ling\u00fc\u00edsticos seleccionados por el usuario.<\/p>\n

Del mismo modo que las habilidades para encontrar informaci\u00f3n en internet cambiaron con la llegada de Google, las habilidades necesarias para obtener los mejores resultados de los modelos ling\u00fc\u00edsticos se centrar\u00e1n en la creaci\u00f3n de instrucciones y plantillas que produzcan los efectos deseados.<\/p>\n

En el ejemplo de la carta de presentaci\u00f3n, son posibles varias instrucciones. \u201cEscribir una carta de presentaci\u00f3n para un puesto de trabajo\u201d producir\u00eda un resultado m\u00e1s gen\u00e9rico que \u201cEscribir una carta de presentaci\u00f3n para un puesto de especialista en introducci\u00f3n de datos\u201d. El usuario podr\u00eda crear mensajes a\u00fan m\u00e1s espec\u00edficos pegando partes de la descripci\u00f3n del puesto, el curr\u00edculum e instrucciones concretas, por ejemplo, \u201cdestaque la atenci\u00f3n a los detalles\u201d.<\/p>\n

Como ocurre con muchos avances tecnol\u00f3gicos, la forma en que las personas interact\u00faan con el mundo cambiar\u00e1 cuando los modelos de IA sean ampliamente accesibles. La cuesti\u00f3n es si la sociedad aprovechar\u00e1 este momento para avanzar en la equidad o para exacerbar las diferencias.<\/p>\n

Lynne Parker, Associate Vice Chancellor, University of Tennessee; Casey Greene, Professor of Biomedical Informatics, University of Colorado Anschutz Medical Campus; Daniel Acu\u00f1a, Associate Professor of Computer Science, Affiliate Professor of Information Science, University of Colorado Boulder; Kentaro Toyama, Professor of Community Information, University of Michigan y Mark Finlayson, Associate Professor of Computer Science, Florida International University<\/p>\n

Fuente: El Economista<\/a><\/p>\n

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El futuro de la inteligencia artificial es impredecible: se espera que su impacto en la vida diaria sea cada vez mayor. La IA es uno de los pilares b\u00e1sicos para el desarrollo de otras tecnolog\u00edas como el Metaverso, Big Data, IOT y la Computaci\u00f3n Cu\u00e1ntica. https:\/\/t.co\/zHdlWQssYa<\/a><\/p>\n

— Marcelo Morini (@morinimarcelo) January 23, 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n