por JOSÉ MACHADO MOITA NETO*
No hay inteligencia artificial que no tenga consecuencias educativas, culturales, sociales, económicas y políticas.
Las controversias en torno a ChatGPT, que parecen alimentar una marketing , provocan una reflexión que va más allá de esta aplicación tecnológica específica, dirigiendo la mirada al campo más amplio de la Inteligencia Artificial (IA). que tuvo la oportunidad de leer Inteligencia artificial por Kai-Fu Lee puede haber sido arrastrado por el optimismo tecnológico o reflejado en los temas del poder, la dominación y las transformaciones educativas y culturales ausentes en ese texto.
La posición de un educador es siempre, frente a casi todo, una de optimismo contenido. No hay nada espectacular que no merezca una crítica o, al menos, una alerta sobre posibles e indeseables desarrollos. El propósito de este texto es navegar a través de las posibilidades de la Inteligencia Artificial, mientras que algunas aplicaciones pueden considerarse inútiles o peligrosas.
robots humanos
El primer punto de esta reflexión es la existencia de “bots” humanos: personas que se comportan, en algunas prácticas, como si fueran robots. Esto viene de la capacitación, la estandarización, la estandarización del comportamiento, incluso requerido por las empresas. A modo de ejemplo, algunos ya han sufrido el desagrado de querer adquirir rápidamente un artículo en un supermercado, anticipándose a la información que les será solicitada. El artículo se entrega indicando que se pagará con tarjeta de crédito (una sola vez o en efectivo), pensando que esto ahorrará tiempo y también ayudará al cajero a hacer su trabajo más rápido. Eso no es verdad. Procesará la compra y luego hará la pregunta: ¿crédito o débito? Si la respuesta es crédito, entonces preguntará si es al contado o en cuotas. Esta información ya se la había proporcionado anteriormente, pero no hizo caso o, si lo hizo, debe seguir un protocolo muy estricto, lo que lo convierte en un verdadero “bot” humano (robot humano).
Entonces, si tenemos este comportamiento admisible en la sociedad, esta súper estandarización, y este es solo uno de los ejemplos, no es de extrañar el enorme éxito que puede alcanzar una Inteligencia Artificial precisamente porque los humanos estandarizan rápidamente. Las máquinas detectan y aprenden fácilmente comportamientos y patrones uniformes. Este es el caso, por ejemplo, de ChatGPT. La inteligencia artificial reemplazará abrumadoramente a los "bots humanos".
Estandarización del comportamiento humano.
Existen técnicas en la ingeniería social para la creación de patrones. Es común, por ejemplo, que Slogans comerciales o manifestaciones emocionales siguen un determinado patrón dictado por alguien, por un conjunto de discursos, de tal manera que el comportamiento de personas muy diferentes está estandarizado/formateado en torno al mismo tipo de discurso, el mismo enfoque, el mismo ídolo e incluso el mismo producto o marca. Crear un comportamiento masivo y estándar es excelente desde el punto de vista del mercado para muchas empresas.
Transparencia GPT posterior al chat
No hay inteligencia artificial que no tenga consecuencias educativas, culturales, sociales, económicas y políticas. Si lo hiciera, sería irrelevante. De esta manera, discutir la transparencia técnico-constructiva de cada mecanismo utilizado en una IA define cómo la sociedad quiere ser transformada por ella, incluso trazando los límites éticos. En esta provocación post-chatGPT, hay un problema de transparencia que puede simplificarse con un eslogan que en el pasado se escuchaba para hacer alarde de una posición social "¿sabes con quién estás hablando?".
Lo que se le debe exigir a cualquier Inteligencia Artificial es que su primera respuesta sea una pregunta al usuario formulada por la propia Inteligencia Artificial: “¿sabes con quién estás hablando?”. El usuario que respondiera “no” escucharía una introducción rápida, en la que se indicaría el conjunto de datos con el que se entrenó la Inteligencia Artificial y el periodo que comprende la base de datos utilizada. Además de casos de indicaciones y contraindicaciones para su uso, como un prospecto de medicamentos. Todo lo que salga bien o mal en la respuesta dependerá obviamente de esta base de datos o de sus características. Toda Inteligencia Artificial que sea evolutiva y siga aprendiendo de sus usuarios debe contener una advertencia especial por el riesgo ya experimentado de evoluciones no deseadas que lleven a la incorporación de ataques programados por parte de los usuarios para cambiarla.
Supongamos que se entrena una base de datos a partir de la programación del Globo entre las décadas de 1970 y 1980. De esta manera, puedes almacenar toda esta programación y, en base a ella, entrenar una Inteligencia Artificial. De esta manera, incluirá toda la programación para ese período en particular. Una pregunta sobre el cambio climático puede responderse con: “No me formaron para esto” o, sin embargo, una pregunta sobre cambios culturales recientes puede presentarse con una respuesta prejuiciosa que sería perfectamente adecuada en esa década. Por tanto, podemos calificar de anacrónica una respuesta sobre el papel de la mujer en la sociedad; porque sabemos que, en ese período histórico, así se decía y así se trataba determinada cuestión.
Con esto, el argumento que avanzo es que la Inteligencia Artificial hoy, precisamente porque quiere cubrir un rango muy grande, está muy preocupada por problemas que involucran muchos conjuntos de datos. Así, se enfrenta a todo tipo de problemas a partir de la propia definición del conjunto de datos y su representatividad. De esta manera, los modelos de IA enfrentan los mismos problemas que todas las demás áreas de la ciencia que enfrentan modelos extremadamente grandes/anchos.
Camino teórico de otras ciencias
En Química tenemos teorías para la Cinética que aún hoy se enseñan, más por su carácter histórico, y son aplicables a todas las reacciones químicas. Hoy sabemos que una sola teoría capaz de explicar cualitativa y cuantitativamente la cinética de una reacción química es inviable. Además, ahora sabemos que las teorías del pasado fueron importantes para explicar los aspectos cualitativos involucrados en la velocidad de una reacción, pero no atienden desde el punto de vista cuantitativo. Y para eso hay otras teorías, pero para reacciones muy concretas. Esto va para las teorías sobre el comportamiento de los gases, las teorías generales forman parte del marco histórico y dan información cualitativa sobre la presión, temperatura, volumen bajo el comportamiento gaseoso. Sin embargo, están lejos de representar un modelo para un gas específico en una situación aplicable con resultados cuantitativos significativos/precisos. En todas las ciencias es posible demostrar que las teorías inicialmente utilizadas tenían un alcance desmesurado.
Actualmente, los modelos de Inteligencia Artificial corresponden a estas teorías genéricas y solo serán buenos y precisos cuando pierdan su generalidad y avancen hacia una especialización. Imagina que pudiéramos tener una Inteligencia Artificial basada en toda la obra de Machado de Assis, reuniendo en la base de datos, además de su obra, todos los periódicos de su época y todo lo que corresponde a su experiencia. Entonces, esta Inteligencia Artificial, en cierto modo, pasará al universo de Machado de Assis. Y, por lo tanto, una pregunta a esta Inteligencia Artificial se referiría al lenguaje de Machado de Assis, en los aspectos, incluidos los aspectos semánticos de la época de Machado de Assis y con las categorías que utilizó, su diferenciación en términos de sociedad de clases y la entorno en el que vivía. Tal Inteligencia Artificial tendría un potencial didáctico impresionante para el estudiante que preguntó a Machado de Assis sobre ese período histórico. Sería como tener un antepasado vivo contando historias de su época.
La creación de inteligencia artificial personalizada
Hoy está al alcance de cualquier investigador, por ejemplo, crear modelos estadísticos bastante complejos, cuyo álgebra muchas veces no se entiende, pero es posible interpretarlos de acuerdo con lo que se quiera. Del mismo modo, es posible crear un IDLE (Entorno integrado de desarrollo y aprendizaje) para que los estudiantes creen sus Inteligencias Artificiales. En este caso, el modelo de negocio no sería la venta de una Inteligencia Artificial, sino bases de datos adaptadas para su importación en IDLE constructores de Inteligencias Artificiales. El paso de entrenamiento se simplificaría con estos algoritmos, como lo es hoy en día en el caso de las estadísticas, siempre que las bases de datos hayan sido cuidadosamente tratadas previamente.
El posible futuro de un inteligencia artificial
El futuro de la Inteligencia Artificial se construirá a la medida del usuario, en el que el propio usuario la proporcione y la utilice como desee, entrenando desde la base de datos que desee. Imagina acceder a una Inteligencia Artificial que funcionará con toda la programación del Radio pionera de Teresina con las entrevistas realizadas, la música reproducida, a lo largo del período histórico que posee una base de datos. Supongamos que es desde la década de 1960 hasta 2010 o 2020. Así, podríamos tener una IA de todo este período o, incluso, tener una IA de un período incluso más restringido como los años 60-80, 80-90, 90- 2000 y así sucesivamente en esta fragmentación. Esto significa que cada persona construiría su propia Inteligencia Artificial a partir de una base de datos determinada que elegiría.
Efectivamente, esta especialización sería de gran valor porque también tendríamos “fenómenos de burbuja”. Alguien haciendo una IA en los años 80 y 90 no tendría todas las respuestas necesarias para el mundo de hoy, pero la IA los metería dentro de esa burbuja cognitiva que correspondería a ese periodo. Pero, nada impediría que esa persona, al no acceder al conocimiento de IA de esa década, utilice la próxima década. Por tanto, puede ser que alguien prefiera seguir consultando Inteligencia Artificial de los años 60-80, otro de los 2000-2010, etcétera, porque son personas detenidas en el tiempo, que están obsesionadas con aquellas canciones que sonaban en ese tiempo, período, en la forma de ver el mundo de ese período.
Fundamentos de la comunicación para Generación de Contenidos
Dado lo anterior, lo más importante, también desde el punto de vista ético, a la hora de responder a la pregunta: “¿sabes con quién estás hablando?” sería la emisión de la respuesta: “estás hablando con la Inteligencia Artificial basada en tal base de datos que fue entrenada y producida a partir de tal información, en un determinado lapso de tiempo”. De esta forma, aquellas informaciones básicas del periodismo 5W2H (Qué, Por qué, Quién, Dónde, Cuándo, Cómo, Cuánto) estaría en la información que da la Inteligencia Artificial que cada uno podría crear o tomar una ya creada dentro del mercado de la Inteligencia Artificial, ese es el futuro posible. Esto resolvería los problemas actuales de la Inteligencia Artificial, pero traería otra dimensión ética y encerraría en un período histórico determinado todos los anacronismos que tienen las Inteligencias Artificiales en la actualidad.
¿Cuál es el problema de la Inteligencia Artificial que no satisface los requisitos de la mayoría de las personas? La forma rápida en que pueden volverse políticamente correctos o discriminatorios al basarse en ciertos puntos de vista del pasado. Una Inteligencia Artificial siempre mirará al pasado, ya que entrena a partir de lo que le ha sido dado. De esta manera, cuando declaramos qué es la base de datos y sin pretensiones de generalidad, se especializa en un momento histórico determinado, dentro de un contexto, puede llegar a cualquiera, ya que hoy en día no necesitamos un profesional llamado fotógrafo. Cada individuo puede crear sus propias fotografías, así como no necesitamos laboratorios para desarrollar imágenes, podemos proyectarlas y mostrarlas en todas partes.
Uso propuesto de inteligencia artificial en la educacion
Yo creo que la Inteligencia Artificial tendrá ese otro sesgo y, cuando llegue a un ámbito escolar, una práctica que se podría hacer sería pedir a los alumnos que creen una base de datos para entrenar una Inteligencia Artificial basada en el Romanticismo. Así, cada alumno buscaría todos los elementos posibles del Romanticismo, su época histórica, las principales obras, recopilaría todas esas bases de datos y cada uno añadiría a su base de formación una cosa u otra que los diferenciara. Es decir, estaríamos incorporando verdaderamente las características de la Inteligencia Artificial al modelo de Educación y no seríamos simples usuarios pulsando botones para obtener respuestas sencillas. Eso significa decir que deberíamos tener mejores profesores, más capacitados para estas posibilidades, algoritmos más fáciles y populares de usar y, además, tendríamos una regulación muy específica que sería la documentación necesaria de cada Inteligencia Artificial.
Entre la creatividad y la estandarización
El hombre nunca dejará de ser dos cosas a la vez: tenderá siempre a una uniformidad basada en su vida social, lo que favorece mucho a la Inteligencia Artificial y será también creativo, diferente al otro/prójimo, lo que dejará siempre un hueco en Inteligencias artificiales. Sin embargo, es claro que traerá ventajas a la sociedad en su conjunto, como lo hizo el hecho de la prensa, como lo hicieron las grandes enciclopedias, los diccionarios y los diversos medios que tiene la comunidad para acceder e interpretar la información. Evidentemente, nunca dejará de ser un mimetismo de una determinada época y siempre requerirá del usuario el uso de su capacidad de interpretación.
Al pedirle a una Inteligencia Artificial basada en datos de Machado de Assis que escriba un texto sobre el cambio climático, este texto tendrá el estilo de Machado de Assis y la profundidad correspondiente a su época. Tal vez, narrar alguna situación, asociada al cambio climático, acontecida en un período determinado, que simplemente sería retratada como llena o inundada, frío intenso o solo al final declararía que la información presentada es insuficiente para completar la idea, ya que esto categoría no existía en ese período histórico. Sin embargo, tendríamos muchas otras cosas interesantes para explorar.
Conclusión
La explosión de texto, noticias e información sobre el uso de ChatGPT califica más como un lanzamiento importante de marketing que un cambio de ritmo en la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial. Los desarrollos sustanciales en inteligencia artificial solo ocurrirán cuando se abandonen los modelos genéricos, que se dirigirían igualmente a todos los mercados de consumo para un idioma determinado.[ 1 ]
*José Machado Moita Neto es profesor jubilado de la Universidad Federal de Piauí (UFPI) e investigador de la UFDPar.
Referencias
Todavía es pronto para decir que soy la mayor revolución desde Internet, dice ChatGPT, https://impactomais.com.br/ciencia-e-tecnologia/ainda-e-cedo-para-dizer-que-sou-a-maior-revolucao-desde-a-internet-diz-chatgpt/.
El avance de AI con ChatGPT advierte sobre el engaño de los estudiantes, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2022/12/avanco-da-ia-com-chatgpt-alerta-sobre-trapaca-de-estudantes.shtml.
ChatGPT: cómo usar el robot en la vida cotidiana, https://g1.globo.com/economia/tecnologia/video/chatgpt-como-usar-o-robo-no-dia-a-dia-11287993.ghtml.
ChatGPT: herramienta controlada por inteligencia artificial genera polémica a la hora de crear textos, poemas y hasta letras de canciones,
https://g1.globo.com/fantastico/noticia/2023/01/29/chatgpt-ferramenta-controlada-por-inteligencia-
artificial-genera-polémica-al-crear-textos-poemas-e-incluso-letras.ghtml.
El laboratorio que creó ChatGPT se fundó sin fines de lucro y podría tener un valor de $ 29 mil millones, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2023/01/laboratorio-que-criou-chatgpt-foi-fundado-sem-visar-lucro-e-pode-valer-us-29-bi.shtml.
Nature 613, 612 (2023), https://doi.org/10.1038/d41586-023-00191-1
El departamento de educación de la ciudad de Nueva York bloquea ChatGPT en dispositivos, redes y dispositivos escolares https://ny.chalkbeat.org/2023/1/3/23537987/nyc-schools-ban-chatgpt-writing-artificial-intelligence#:~:text=%E2%80%9CDue%20to%20concerns%20about%20negative,education%20department%20spokesperson%20Jenna%20Lyle.
ChatGPT y el debate sobre los avances en el campo de la inteligencia artificial – Ao Ponto – podcast del periódico O Globo,
Universidades preocupadas por ChatGPT comienzan a revisar métodos de enseñanza, https://www1.folha.uol.com.br/mundo/2023/01/preocupadas-com-chatgpt-universidades-comecam-a-rever-metodos-de-ensino.shtml.
Cuando la tecnología puede interponerse en el camino. https://cidadeverde.com/cienciaviva/121159/Quem-a-tecnologia-pode-atrapalhar.
Tratar de prohibir ChatGPT en las escuelas será una pérdida de tiempo, dicen los expertos.
Nota
[1] Quisiera agradecer a mi amigo y colaborador Prof.Dr. Regis Casimiro (IFRN) quien hizo la lectura y aportó con indicaciones de fuentes recientes de discusión sobre el tema.
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