Es la tecnología de moda. El fenómeno de la inteligencia artificial (IA) se está propagando a la velocidad en que lo hizo en otros momentos la fiebre del oro en el lejano oeste americano. Escuelas, institutos y facultades universitarias se han aupado a lomos de la nueva herramienta que les provee de un cómodo acceso a contenidos escritos supliendo presuntamente tediosos y rutinarios ensayos al uso. Periodistas profesionales y columnistas circunstanciales lo indagan atentamente para averiguar el alcance de su utilidad. De cumplir con unas aceptables expectativas contribuiría sin duda a aliviar la pesada carga de una profesión que lucha contra la impasible invasión de los medios digitales que amenaza con su exterminio.
Lo que sigue responde en parte a las conclusiones derivadas de las propias incursiones que el firmante -un espécimen no informático- ha realizado en webs o aplicaciones que ofertan productos de la citada inteligencia artificial y también a una muestra de los comentarios que al respecto se vienen volcando de forma multitudinaria en los medios de comunicación.
Que esta nueva veta de transmisión de datos va en serio lo avalan las multimillonarias sumas que las grandes fintech han anunciado apostar en empresas nuevas o ya existentes del nuevísimo y exultante gremio. La más reciente, la inversión de 10.000 millones de dólares de Microsoft en OpenAI, la firma creadora de ChatGPT, la web de mayor popularidad de IA.
La IA inaugura un cambio del modelo, desde uno basado en palabras clave, a otro inducido por modelos de lenguaje, que analizan ingentes bases de datos de texto para desarrollar la capacidad de comprender las preguntas de los usuarios y producir respuestas directas, creando texto y código. Esta es la tecnología que usa la web ChatGPT para redactar sus respuestas rápidas. En general proveen de un contenido conceptual que lo asimila a Wikipedia o a cualquier web especializada contenida en los navegadores, con la ventaja adicional de la interconectividad ya que permite el chateo, la pregunta, la respuesta, la dúplica y la réplica sobre una base de datos propia no conectada a Internet. También puedes pedirle líneas de código, fichas de especificaciones de productos, comparativas, o que componga poemas, chistes o letras de canciones.
Los internautas que realizan investigaciones similares en un buscador como Google tienen que apilar los varios resultados de la búsqueda, leerlos, elaborarlos, resumirlos y sacar sus propias conclusiones para la redacción de un texto. Los chats de IA, por el contrario, ofrecen una respuesta taxativa en unos pocos segundos sin citar las fuentes de información. Se trata de un texto estocástico presuntamente original que uno puede plagiar sin sonrojo, al menos por el momento. Eso sí, a diferencia de Google, el producto IA no revela sus fuentes.
La inteligencia artificial ha recorrido un largo camino en los últimos años con avances en el aprendizaje automático que conducen al desarrollo de sistemas cada vez más sofisticados y capaces. Sin embargo, a pesar de estos avances, todavía hay una serie de limitaciones y desafíos que deben superarse para que alcance su máximo potencial.
Por comenzar, una carencia crítica se desprende del hecho de que, al menos el portal ChatGPT, ofrece un conjunto de datos que se detienen en 2021. Su base de información está congelada desde ese año, por lo que no es apto para relatos de actualidad, propios del periodismo de coyuntura. Solo artículos atemporales de contenido ‘evergreen’ (en el argot).
Otra de las principales limitaciones es su incapacidad para comprender e interpretar completamente el lenguaje humano. Si bien el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) ha logrado avances significativos en los últimos años, los sistemas de inteligencia artificial actuales todavía tienen dificultades para comprender los matices y las sutilezas del lenguaje humano, lo que puede generar errores y malentendidos.
Una adicional es su falta de sentido común. Los sistemas de inteligencia artificial actuales no pueden comprender el mundo y tomar decisiones de la misma manera que lo hacen los humanos. Carecen de la capacidad de razonar y hacer inferencias basadas en sus conocimientos y experiencias, lo que puede conducir a errores e ineficiencias en la toma de decisiones.
También adolece de falta de transparencia e interpretabilidad. Muchos sistemas de IA, en particular los modelos de aprendizaje profundo se consideran «cajas negras» porque es difícil o imposible comprender cómo llegaron a una decisión en particular. Esta falta de transparencia puede dificultar la confianza en los sistemas de inteligencia artificial, particularmente en aplicaciones críticas como la atención médica o las finanzas.
Otra limitación es el costo de la recopilación, anotación y capacitación de datos. Cuantos más datos tenga un modelo de IA, más preciso será. Sin embargo, el costo de obtener y anotar grandes cantidades de datos puede ser bastante alto y puede limitar el desarrollo y la implementación de sistemas de IA.
Finalmente, la IA también puede verse limitada por condicionantes éticos y sociales. A medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en nuestras vidas, existen preocupaciones sobre cuestiones como la privacidad, el sesgo y la posibilidad de que la IA se utilice con fines maliciosos. Además, a medida que los sistemas de IA se vuelven más potentes, surge la preocupación acerca de la pérdida de empleos tradicionales sustituidos por la nueva realidad digital.
En conclusión, si bien la IA supone un instrumento operativo de gran calado, todavía encierra una serie de limitaciones y desafíos que deben superarse para que alcance su óptimo potencial. Por otro lado, si el pensamiento crítico es, desgraciadamente, una habilidad cada vez menos desarrollada en las sociedades actuales, un paso como este podría llevarnos a que lo fuese aún menos, un desenlace altamente preocupante.