¿Qué es GPT-3.5 y ChatGPT?
La inteligencia artificial está hace mucho tiempo entre nosotros. ¿Cómo funciona y cómo impactará en la productividad?
En la edición del newsletter del 06 de diciembre comentaba que la Inteligencia Artificial no es el futuro, ya que estas tecnologías que se están tomando el internet y las redes sociales, son tecnologías del presente y del pasado — están entre nosotros desde hace tiempo.
Fabián Acuña Hernández
Por ejemplo desde hace varias semanas, dos aplicaciones que uso a diario agregaron nuevas funciones asistidas por inteligencia artificial:
- Readwise ya era una excelente herramienta para leer, tomar notas e integrarlas a Notion, Obsidian o Roam Research, pero desde que debutó su Ghostreader ahora tengo un copiloto que me permite sintetizar, simplificar, definir conceptos, traducir, revisar o "escanear" rápidamente un artículo e incluso hacerle preguntas a un documento, recibiendo respuestas de buena calidad.
- Y Typefully –herramienta para programar tus posteos en Twitter - hoy permite re-escribir, acortar o cambiar el tono a un tweet usando este mismo tipo de tecnología; es algo similar a lo que puedes lograr con Grammarly, pero enfocado en un contexto súper específico.
Pero desde hace muchísimo antes que esto Photoshop utiliza IA, como la herramienta "content aware", que permite mágicamente quitar elementos de una imagen.
Así que efectivamente esto no es nuevo.
¿Qué es GPT-3.5, y en qué casos es especialmente útil?
Los modelos de lenguaje masivos (LLM, por sus siglas en inglés) son un tipo de modelo de procesamiento de lenguaje que utiliza un gran conjunto de datos para generar lenguaje natural; explicado en simple, esto se logra a través de tres pasos:
- Un gran número de preguntas son respondidas por humanos;
- El modelo genera las respuestas, y un humano las califica de mejor a peor;
- Las respuestas son generadas por máquinas y valoradas por una máquina; es decir, robots entrenando a robots.
¿El resultado? Un modelo capaz de entender y usar lenguaje natural (como el hablado o escrito por humanos) con el que puedes interactuar a través de forma conversacional.
- Usas un prompt/pregunta y recibes de vuelta una respuesta, de nuevo, en lenguaje natural; y tal como en una conversación, puedes hacer nuevas preguntas para dar seguimiento a la conversación.
Asistente para programar
Un caso diferente es usar ChatGPT o Copilot de Github para que te asista en la escritura de código de programación.
Ya que la máquina ha sido entrenada en diferentes idiomas –incluidos diferentes lenguajes de programación- puedes pedirle a estos modelos que generen un código para solucionar un problema X y que luego te explique paso a paso cómo funciona el código.
Pero atención: estamos aún en una fase experimental, la calidad de las respuestas es mixta, algunas están muy bien, otras completamente equivocadas.
Aun así, las capacidades de estos modelos de inteligencia artificial abre la posibilidad de que las máquinas puedan generar de forma bastante competente artículos, ensayos, sintetizar información y poder responder a preguntas sobre conocimientos que ya existen; el tema también ha abierto un debate en universidades sobre las implicancias éticas de su uso y sobre cómo los docentes, más que limitar o intentar prohibirlas, deberían enseñar a sus estudiantes cómo emplearlas para complementar y ampliar sus capacidades pensando en que su uso crecerá cada vez más… ¿O vamos a querer quemar las calculadoras también?
El impacto de la inteligencia artificial en la productividad
Una pregunta que me surge en el contexto del curso de productividad que estoy creando es cómo esto impactará la productividad.
Para realizar una tarea necesitas cuatro cosas: energía, tiempo, atención y motivación; muchas veces, nuestra productividad decae cuando fallamos en uno o varios de estos factores, pero a modelos de IA como GPT-3.5 esto les importa un rábano y están siendo capaces de hacer tareas cada vez más complejas en fracciones de segundo.
¿Qué pasa si nuevas partes de nuestros procesos creativos los compartimos con la máquina? Al final, esto ya viene sucediendo hace años (con el corrector ortográfico, por ejemplo), y lo que vivimos hoy es una expansión del tipo de tareas, donde ahora podemos asistir nuestra creatividad con inteligencia artificial.
Creo que estamos en un punto donde intercambiar roles con las máquinas será cada vez más común, especialmente al usar el conocimiento existente. En estos casos, podrías evitar producir al 100% algo desde cero; en cambio, podrás destinar nuestras habilidades a hacer buenas preguntas, editar, comprobar, contrastar y corregir la información generada por máquinas.
En esto, como en todo, no existen solo las posturas binarias. Porque cuando lleguemos a un punto en que Internet se inunde con trabajo generado por inteligencia artificial gracias a medios de producción infinitos, seguramente para un grupo de personas cobrará más valor el trabajo creativo, analítico y crítico, “hecho a mano” por otros humanos. Aunque seguro será cada vez más difícil de diferenciar.
Lee estos artículos si quieres entrar más en la discusión, ver ejemplos y saber dónde está parte del debate actual de estos temas:
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