¿Valdrá la pena la apuesta de 5.000 millones de dólares de OpenAI por los chatbots? Solo si los utilizas | Inteligencia artificial (IA)

¿Qué pasa si lo construyes y no vienen?

Es justo decir que el auge de la IA está perdiendo brillo. Las valoraciones en alza están empezando a parecer inestables en comparación con el altísimo gasto necesario para sostenerlas. Durante el fin de semana, un informe del sitio de tecnología The Information estimó que OpenAI estaba en camino de gastar una asombrosa suma de 5 mil millones de dólares más de lo que genera en ingresos este año solamente:

Si estamos en lo cierto, OpenAI, valorado recientemente en $80bnnecesitará recaudar más dinero en los próximos 12 meses aproximadamente. Hemos basado nuestro análisis en nuestras estimaciones informadas de lo que OpenAI gasta para ejecutar su chatbot ChatGPT y entrenar futuros modelos de lenguaje grandes, además de “estimaciones aproximadas” de lo que costaría la dotación de personal de OpenAI, según sus proyecciones anteriores y lo que sabemos sobre su contratación. Nuestra conclusión señala por qué tantos inversores se preocupan por las perspectivas de ganancias de la inteligencia artificial conversacional.

La versión más pesimista de la historia es que la IA (específicamente, los chatbots, el segmento costoso y competitivo de la industria que ha conquistado la imaginación del público) simplemente no es tan buena como nos habían dicho.

Ese argumento sugiere que, a medida que la adopción ha crecido y la iteración se ha ralentizado, la mayoría de las personas han tenido la oportunidad de utilizar correctamente la IA de vanguardia y han comenzado a darse cuenta de que es impresionante, pero tal vez no útil. La primera vez que se utiliza ChatGPT es un milagro, pero la centésima vez, los defectos siguen siendo evidentes y la magia se ha desvanecido en un segundo plano. ChatGPT, decides, es una tontería:

En este artículo, argumentamos en contra de la opinión de que cuando ChatGPT y similares producen afirmaciones falsas, están mintiendo o incluso alucinando, y a favor de la posición de que la actividad en la que están involucrados es mentir… Debido a que estos programas no pueden preocuparse por la verdad, y debido a que están diseñados para producir texto que parezca apropiado para la verdad sin ninguna preocupación real por la verdad, parece apropiado llamar a sus resultados una mierda.

Entrénalos para que vengan

No creo que sea tan malo. Pero no porque los sistemas sean perfectos, sino porque creo que la transición a la IA está llegando a un punto crítico más temprano. Para que la gente pruebe los chatbots, se dé cuenta de que son una tontería y desista, es necesario que los pruebe de verdad. Y ese, a juzgar por la respuesta de la industria tecnológica, está empezando a ser el mayor obstáculo. El jueves pasado, informé sobre cómo Google se está asociando con una red de pequeñas empresas y fideicomisos multiacadémicos para introducir la IA en los lugares de trabajo y ayudar a potenciar las capacidades de los trabajadores en lugar de reemplazarlos. Debbie Weinstein, directora general de Google en el Reino Unido e Irlanda, me dijo:

Parte de lo complicado de hablar de ello ahora es que en realidad no sabemos exactamente qué va a suceder. Lo que sí sabemos es que el primer paso será sentarnos (con los socios) y comprender realmente los casos de uso. Si se trata de administradores escolares versus personas en el aula, ¿cuáles son las tareas específicas que realmente queremos realizar para estas personas?

Si eres profesor, puede que una parte sea un simple correo electrónico con ideas sobre cómo usar Gemini para planificar las clases, otra parte sea una capacitación formal en el aula y otra parte, un entrenamiento individual. Se realizarán muchos proyectos piloto diferentes con 1200 personas, cada grupo con alrededor de 100 personas.

Una forma de verlo es que se trata simplemente de otra inversión positiva en la agenda de habilidades por parte de una gran empresa. Google, en particular, lleva mucho tiempo llevando a cabo programas de capacitación digital, que en su día se comercializaron como el “garaje digital” de la empresa, y que contribuyen a mejorar las habilidades de los británicos. Más cínicamente, es un buen negocio enseñar a la gente a utilizar las nuevas tecnologías enseñándoles a utilizar las herramientas que uno tiene. Los británicos de cierta edad recordarán vívidamente las clases de “informática” o “TIC” que eran un curso apenas disimulado sobre cómo utilizar Microsoft Office; los mayores o los más jóvenes que yo aprendieron algo de programación informática básica. Yo aprendí a utilizar Microsoft Access.

En este caso, hay algo más profundo: Google no solo necesita capacitar a las personas para usar IA, sino que también necesita realizar una prueba para determinar exactamente en qué deben capacitarse. “Se trata mucho más de pequeños trucos cotidianos para hacer que su vida laboral sea un poco más productiva y placentera que de revisar fundamentalmente su comprensión de la tecnología”, dijo Weinstein. “Hoy en día existen herramientas que pueden ayudarlo a hacer su trabajo un poco más fácilmente. Son los tres minutos que ahorra cada vez que escribe un correo electrónico.

“Nuestro objetivo es asegurarnos de que todos puedan beneficiarse de la tecnología, ya sea de Google o de otras personas. Y creo que la idea generalizable de que trabajarías con herramientas que pueden ayudarte a hacer tu vida de manera más eficiente parece algo de lo que todos pueden beneficiarse”.

Desde que llegó ChatGPT, se ha asumido que la tecnología habla por sí sola, lo que se ve reforzado por el hecho de que, en un sentido literal, lo hace. Pero las interfaces de chat son opacas. Incluso si estás tratando con un ser humano real, sigue siendo una habilidad sacarle el máximo partido cuando necesitas su ayuda, y es una habilidad mucho mayor si tu única forma de comunicarte con él es un chat de texto.

Los chatbots de IA no son personas (ni mucho menos), por lo que es proporcionalmente más difícil incluso determinar cómo pueden encajar en un patrón de trabajo típico. El argumento a favor de la tecnología no es “¿Qué pasa si no hay nada?” Por supuesto que sí, incluso a pesar de todas las alucinaciones y tonterías. En cambio, es mucho más simple: ¿qué pasa si la mayoría de las personas simplemente no se molestan en aprender a usarla?

El oro de Mathsbot

Mientras tanto, en otro bit de Google:

Aunque las computadoras fueron diseñadas para hacer cálculos matemáticos más rápido que cualquier ser humano, el nivel superior de las matemáticas formales sigue siendo un dominio exclusivamente humano. Pero un avance de los investigadores de Google DeepMind ha acercado más que nunca a los sistemas de inteligencia artificial a vencer a los mejores matemáticos humanos en su propio terreno.

Un par de nuevos sistemas, llamados AlphaProof y AlphaGeometry 2, trabajaron juntos para abordar preguntas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas, una competencia mundial de matemáticas para estudiantes de secundaria que se lleva a cabo desde 1959La Olimpiada consiste en seis preguntas increíblemente difíciles cada año, que abarcan campos como el álgebra, la geometría y la teoría de números. Ganar una medalla de oro te coloca entre los mejores matemáticos jóvenes del mundo.

Las advertencias: los sistemas de Google DeepMind “sólo” resolvieron cuatro de los seis problemas, y uno de ellos se resolvió utilizando un sistema “neurosimbólico”, que se parece bastante menos a la IA de lo que se podría esperar. Todos los problemas se tradujeron manualmente a un lenguaje de programación llamado Lean, que permite al sistema leerlos como una descripción formal de un problema en lugar de tener que analizar primero el texto legible para humanos. (Google DeepMind intentó utilizar LLM para hacer esta parte también, pero no fueron muy buenos).

Pero aun así, es un gran paso. La Olimpiada Internacional de Matemáticas es duro¿Y una IA obtuvo una medalla? ¿Qué sucede cuando obtiene una medalla de oro? ¿Existe una diferencia radical entre poder resolver desafíos que solo los mejores matemáticos de secundaria pueden abordar y poder resolver desafíos que solo pueden resolver los mejores estudiantes de grado, luego los de posgrado y luego los médicos? ¿Qué cambia si se automatiza una rama de la ciencia?

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