qué harán Microsoft, Google y Facebook

La inteligencia artificial (IA) es uno de los campos tecnológicos más competitivos y con mayor proyección. En los últimos meses, empresas de tecnología como Open AI, Microsoft, Google y Meta dieron a conocer diferentes productos en una suerte de batalla por liderar lo que bien podría llamarse «la revolución creativa de las máquinas».

Las big tech idearon sistemas capaces de generar contenido original a partir de los miles de millones de datos con los cuales fueron entrenados. Plataformas conocidas como IA creativas que generan asombro e inquietud por el impacto que traerán a la vida cotidiana.

ChatGPT, la estrella del momento

A la cabeza de esta batalla se encuentra OpenAI con su popular ChatGPT, un modelo de lenguaje que cuenta con hasta 175 mil millones de parámetros, lo que le permite generar, en la mayoría de los casos, contenido preciso y coherente. 

«Se entrenó con textos de propósito general, lo cual lo vuelve útil para varias tareas diferentes, como explicar conceptos, aplicar estilo, traducir, parafrasear, etc, sin necesidad de ser entrenado específicamente para cada caso. No está conectado a internet de modo que no tiene acceso a eventos actuales. Sin embargo OpenAI lo ajusta regularmente para que incorpore esa información», subraya Agustín Di Salvo, líder de la práctica de inteligencia artificial en Rocking Data, en diálogo con iProfesional. 

Para hacer una prueba del potencial de esta herramienta, basta con ingresar a la página oficial de OpenAI e iniciar sesión. Al chat se le puede pedir que arme resúmenes o textos con material que se le provee o bien que redacte textos a partir de los datos que se le indique buscar oportunamente. 

Microsoft, que vio el potencial de este proyecto, invirtió miles de millones de dólares en OpenAI y en febrero anunció la integración de ChatGPT a su buscador Bing. Por ahora solo se puede acceder de manera limitada al sistema. Pero esa prueba limitada bastó para que en pocos días las redes se inundaran con experiencias que mostraban que, a veces, el sistema se podía salir de control.

Algunos usuarios mostraron que recibieron respuestas agresivas, contestaciones erróneas y hasta se viralizó el caso del periodista Kevin Roose del New York Times que contó que el bot quiso seducirlo y convencerlo de que dejara a su esposa. Fuera de esos casos anecdóticos, lo cierto es que el sistema sigue en evolución y está demostrando mucho potencial. 

Bard, la apuesta de Google

El 6 de febrero Google presentó Bard, un servicio experimental de IA conversacional que combina la información de la web con la creatividad y la inteligencia de los modelos de lenguaje. Bard está potenciado por el modelo de lenguaje LaMDA que la empresa presentó hace más de dos años.

Tuvo su pequeño traspié cuando en la presentación que preparó el gigante informático, Bard respondió mal a una consulta. El error hizo que las acciones de Google cayeran cerca de un 9%, lo cual equivale a una pérdida de valor de la compañía en la Bolsa de 100 mil millones de dólares. Sin embargo esto no implica que sea el fin. 

Todavía no se anunció cuándo se pondrá esta herramienta a disposición del público ni se dieron detalles de cómo llegará al usuario final. Se puede anticipar que posiblemente se integre a los muchos productos que tiene Google. Quizás termine siendo una versión súper vitaminada del Asistente. Lo cierto es que si se logra integrar con las múltiples soluciones que ofrece el gigante de Mountain View, podría pasar a liderar esta batalla de las IA generativas.

Meta y LLaMA, su propuesta para potenciar a investigadores de IA

Meta no podía quedar fuera de este juego. El 24 de febrero, la empresa matriz de Facebook dio a conocer LLaMA (Large Language Model Meta AI), un modelo de lenguaje grande y fundamental de última generación diseñado para ayudar a los investigadores a avanzar en el campo de la IA. 

La capacitación de modelos fundamentales más pequeños como LLaMA es útil porque requiere mucho menos poder de cómputo y recursos que los modelos de lenguaje grandes para probar nuevos enfoques, validar el trabajo de otros y explorar nuevos casos de uso. 

Los modelos fundamentales se entrenan en un conjunto grande de datos no etiquetados, lo que los hace ideales para que luego pueda ser optimizado para realizar una variedad de tareas, según puntualizó la compañía en el comunicado oficial que se difundió al presentar este producto. 

«Es una familia de modelos de distinto tamaño (capacidad) y está diseñado como un modelo fundacional, es decir, un modelo base que se puede entrenar sobre textos específicos para realizar tareas concretas», resume Di Salvo.

Y añade: «Es un modelo más orientado a asistir al ecosistema de investigadores de IA, no tanto a generar productos. Creo que por eso se publica con una licencia no comercial y con el foco en constituir una base sobre la que se puedan testear otras soluciones (acá Meta lo que ‘regala’ es su capacidad de cómputo para entrenar uno de estos modelos masivos)».

META innovó en el mercado de inteligencia artificial con su herramienta LLaMA.

Desafíos y oportunidades de estas tecnologías

Las inteligencias artificiales generativas son una gran oportunidad para reducir costos, facilitar el desarrollo de tareas, y reducir tiempos. 

«A futuro esperaría ver un aumento significativo del output productivo, muchas tareas lentas y difíciles se van a acelerar y simplificar. Esto lo veo hace mucho tiempo en las empresas con las que trabajamos», destaca Fredi Vivas, especialista en inteligencia artificial y autor del libro ¿Cómo piensan las máquinas? . 

Sin embargo, esto podría tener un impacto negativo en el mercado laboral. Según una encuesta realizada en Estados Unidos por Resume Builder, una de cada 4 empresas ya reemplazó a trabajadores con ChatGPT, en tanto que otro 30% planea hacerlo. 

La mayoría recurre al sistema para pedirle que escriba código de programación, redacte contenido o brinde atención al público. Esto sin dudas representa una amenaza para muchos trabajadores. 

«Deberíamos ver cambios en el mundo del trabajo, no en términos de gente sin trabajo. Aunque también es cierto que hay un riesgo en las empresas que están inmaduras en términos de entendimiento de cómo ejecutar correctamente los procesos de adopción de estas tecnologías. La diferencia entre una implementación apropiada que pueda generar valor y una que no va a ser la existencia de un equipo con mirada ética sobre el impacto de este tipo de sistemas», analiza Vivas.

Otro desafío que presentan estas tecnologías es que pueden ser utilizadas para generar contenido falso o engañoso, como noticias falsas o contenido manipulado, con el impacto que eso implica en el ejercicio de la democracia. 

La inteligencia artificial ha reemplazado a un estimado del 25% de los trabajadores, lo que permite grandes ahorros..

La privacidad de los datos sin dudas es otro de los ejes de debate en torno a estos sistemas, ya que necesitan grandes cantidades de datos para funcionar correctamente. Esto puede plantear problemas éticos y legales en cuanto a la recolección, almacenamiento y uso de información personal

También existe el riesgo de sesgos y discriminación en el contenido generado por estas IA, ya que los algoritmos pueden ser entrenados con datos parciales y, por lo tanto, generar contenido que reproduzca estereotipos.

En síntesis, las IA traen consigo un mundo de posibilidades pero también hay ciertos riesgos que se deben tener en cuenta para optimizar su uso sin que esto implique daños para la sociedad. En este sentido, es importante fomentar el desarrollo ético y responsable de estas tecnologías, y que se aborden los desafíos laborales que puedan surgir con el avance de estas herramientas.