Autores: Editor científico asociado y coanfitrión del podcast semanal The Conversation, The Conversation
| Editor de ciencia y tecnología y coanfitrión del podcast semanal The Conversation, The Conversation
ChatGPT irrumpió en el mundo de la tecnología, ganando 100 millones de usuarios a fines de enero de 2023, solo dos meses después de su lanzamiento y trayendo consigo una sensación de cambio inminente.
La tecnología en sí es fascinante, pero parte de lo que hace que ChatGPT sea especialmente interesante es el hecho de que, básicamente, de la noche a la mañana, la mayor parte del mundo obtuvo acceso a una poderosa inteligencia artificial generativa que podrían usar para sus propios fines. En este episodio de The Conversation Weekly, hablamos con investigadores que estudian informática, tecnología y economía para explorar cómo la rápida adopción de tecnologías, en su mayor parte, no logró cambiar los sistemas sociales y económicos en el pasado, pero ¿por qué la IA podría ser diferente, a pesar de sus debilidades.
Dedicar solo unos minutos a jugar con los nuevos algoritmos de IA generativos puede mostrarle lo poderosos que son. Puede abrir Dall-E, escribir una frase como “dinosaurio montando motocicleta a través de un puente”, y segundos después, el algoritmo producirá múltiples imágenes que representan más o menos lo que solicitó. ChatGPT hace lo mismo, solo con texto como salida.
Dall-E de Open AI generó esta imagen a partir de un aviso que decía “dinosaurio montando una motocicleta sobre un puente”. La conversación/OpenAI , CC BY-ND
Estos modelos están entrenados en grandes cantidades de datos tomados de Internet, y como explica Daniel Acuña , profesor asociado de informática en la Universidad de Colorado, Boulder, en EE. UU., eso puede ser un problema. “Si estamos alimentando estos modelos con datos del pasado y datos de hoy, aprenderán algunos sesgos”, dice Acuña. “Relacionarán palabras, digamos sobre ocupaciones, y encontrarán relaciones entre las palabras y cómo se usan con ciertos géneros o ciertas razas”.
El problema del sesgo en la IA no es nuevo, pero con un mayor acceso, más personas lo están usando y, como dice Acuña, “Espero que quien esté usando esos modelos esté al tanto de estos problemas”.
Con cualquier tecnología nueva, siempre existe el riesgo de un mal uso, pero estas preocupaciones suelen ir acompañadas de la esperanza de que, a medida que las personas obtengan acceso a mejores herramientas, sus vidas mejorarán. Esa teoría es exactamente lo que Kentaro Toyama , profesor de información comunitaria en la Universidad de Michigan, ha estudiado durante casi dos décadas.
“Lo que finalmente descubrí fue que es bastante posible obtener resultados de investigación que fueran positivos, donde algún tipo de tecnología mejoraría una situación en un gobierno, una escuela o una clínica”, explica Toyama. “Pero era casi imposible tomar esa idea tecnológica y luego hacer que tuviera un impacto a escalas más amplias”.
En última instancia, Toyama llegó a creer que “la tecnología amplifica las fuerzas humanas subyacentes. Y en nuestro mundo actual, esas fuerzas humanas están alineadas de manera que los ricos se hacen más ricos y la desigualdad sigue creciendo”. Pero estaba abierto a la idea de que si la IA pudiera insertarse en un sistema que intentaba mejorar la igualdad, sería una excelente herramienta para ello.
Las tecnologías pueden cambiar los sistemas sociales y económicos cuando aumenta el acceso, según Thierry Rayna , economista que estudia innovación y emprendimiento. Ha estudiado cómo el acceso generalizado a la música digital, la impresión 3D, la cadena de bloques y otras tecnologías cambian fundamentalmente la relación entre productores y consumidores. En cada uno de estos casos, “cada vez más, las personas se han convertido en prosumidores, lo que significa que participan activamente en el proceso de producción”. Rayna predice que lo mismo ocurrirá con la IA generativa.
Rayna dice que “en una situación en la que todos producen cosas y las personas consumen de otras personas, el problema principal es que la elección se vuelve absolutamente abrumadora”. Una vez que un sistema económico llega a este punto, según Rayna, las plataformas y las influencias se convierten en los detentadores del poder. Pero Rayna cree que una vez que las personas no solo puedan usar algoritmos de IA, sino que también entrenen los suyos propios, “probablemente será la primera vez en mucho tiempo que las plataformas realmente estarán en peligro”.
Este episodio fue escrito y producido por Katie Flood y presentado por Dan Merino. El productor ejecutivo interino es Mend Mariwany. Eloise Stevens hace nuestro diseño de sonido y nuestro tema musical es de Neeta Sarl.
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