La inteligencia artificial ha llegado a un punto de inflexión y está a punto de afectar a nuevas categorías laborales: artistas y profesionales del conocimiento.
Los grandes saltos tecnológicos del pasado destruyeron algunos tipos de empleo, pero llevaron a las personas a desarrollar nuevas habilidades; ChatGPT de OpenAI podría tener un efecto similar.
Las versiones actuales de la IA muestran algunas limitaciones y podrían surgir empleos para quienes la ajusten con precisión a fin de generar los resultados deseados.
Cinco investigadores de IA analizan aquí cómo esta tecnología emergente podría afectar a las personas de las industrias creativas.
Desde la energía de vapor y la electricidad hasta las computadoras e internet, los avances tecnológicos siempre han alterado los mercados laborales: algunos empleos desaparecen y otros se crean. La inteligencia artificial es, en cierto modo, un nombre poco acertado: los sistemas informáticos más inteligentes aún no saben nada en realidad, pero la tecnología ha llegado a un punto de inflexión en el que está a punto de afectar a nuevas categorías laborales: artistas y profesionales del conocimiento.
En concreto, la aparición de los grandes modelos lingüísticos —sistemas de IA entrenados con cantidades ingentes de texto— significa que las computadoras ahora pueden producir textos que suenan humanos y convertir frases descriptivas en imágenes realistas. The Conversation pidió a cinco investigadores de inteligencia artificial que analizaran cómo es probable que los grandes modelos lingüísticos afecten a artistas y profesionales del conocimiento. Y, como señalaron nuestros expertos, la tecnología dista mucho de ser perfecta, lo que plantea numerosos problemas —desde la desinformación hasta el plagio— que afectan a los trabajadores.
Creatividad para todos, ¿pero pérdida de habilidades?
Lynne Parker, vicerrectora asociada, Universidad de Tennessee
Los grandes modelos lingüísticos están haciendo que la creatividad y el trabajo del conocimiento estén al alcance de todos. Ahora, cualquier persona con conexión a internet puede utilizar herramientas como ChatGPT o DALL-E 2 para expresarse y dar sentido a enormes volúmenes de información, por ejemplo, creando resúmenes de texto.
Destaca especialmente la profundidad de los conocimientos similares a los humanos que muestran los grandes modelos lingüísticos. En apenas unos minutos, quienes no tienen experiencia pueden crear ilustraciones para sus presentaciones empresariales, elaborar propuestas de marketing, obtener ideas para superar el bloqueo del escritor o generar código informático nuevo que realice funciones específicas, todo con un nivel de calidad que suele atribuirse a expertos humanos.
Por supuesto, estas nuevas herramientas de IA no pueden leer la mente. Para obtener los resultados que busca la persona usuaria, hace falta una nueva forma, aunque más sencilla, de creatividad humana: formular instrucciones en texto. Mediante instrucciones iterativas —un ejemplo de colaboración entre humanos e IA—, el sistema de IA genera sucesivas rondas de resultados hasta que la persona que redacta las instrucciones queda satisfecha. Por ejemplo, la persona (humana) que ganó recientemente el concurso de la Feria Estatal de Colorado en la categoría de artista digital, y que utilizó una herramienta basada en IA, demostró creatividad, pero no del tipo que requiere pinceles y buen ojo para el color y la textura.
Aunque abrir a todos el mundo de la creatividad y el trabajo del conocimiento tiene importantes beneficios, estas nuevas herramientas de IA también presentan inconvenientes. En primer lugar, podrían acelerar la pérdida de habilidades humanas importantes que seguirán siéndolo en los próximos años, especialmente las de escritura. Los centros educativos deben elaborar y aplicar políticas sobre los usos permitidos de los grandes modelos lingüísticos para garantizar el juego limpio y resultados de aprendizaje deseables.
En segundo lugar, estas herramientas de IA plantean interrogantes sobre la protección de la propiedad intelectual. Aunque quienes crean obras humanas suelen inspirarse en elementos existentes, como la arquitectura y los textos, la música y las pinturas de otras personas, aún no hay respuestas sobre el uso adecuado y justo, por parte de los grandes modelos lingüísticos, de ejemplos protegidos por derechos de autor o de código abierto empleados para el entrenamiento. Los litigios en curso están debatiendo actualmente esta cuestión, que podría repercutir en el diseño y el uso futuros de los grandes modelos lingüísticos.
Mientras la sociedad afronta las implicaciones de estas nuevas herramientas de IA, el público parece dispuesto a adoptarlas. El chatbot ChatGPT se hizo viral rápidamente, al igual que el generador de imágenes Dall-E mini y otros. Esto apunta a un enorme potencial creativo aún por aprovechar y a la importancia de que la creatividad y el trabajo del conocimiento estén al alcance de todos.
Posibles imprecisiones, sesgos y plagio
Daniel Acuña, profesor asociado de Informática, Universidad de Colorado Boulder
Uso habitualmente GitHub Copilot, una herramienta que ayuda a escribir código informático, y he pasado incontables horas probando ChatGPT y herramientas similares que generan texto mediante IA. En mi experiencia, estas herramientas son buenas para explorar ideas que no se me habían ocurrido.
Me ha impresionado la capacidad de los modelos para convertir mis instrucciones en texto o código coherente. Son útiles para descubrir nuevas maneras de mejorar el desarrollo de mis ideas o crear soluciones con paquetes de software cuya existencia desconocía. Cuando veo lo que generan estas herramientas, puedo evaluar la calidad y editarlo a fondo. En general, creo que elevan el nivel de lo que se considera creativo.
Pero tengo varias reservas.
Uno de los problemas son sus imprecisiones, tanto pequeñas como grandes. Cuando uso Copilot y ChatGPT, estoy constantemente pendiente de si las ideas son demasiado superficiales —por ejemplo, textos con poco contenido o código ineficiente— o si los resultados son sencillamente erróneos, como analogías o conclusiones equivocadas, o código que no funciona. Si las personas usuarias no evalúan críticamente lo que producen estas herramientas, estas pueden resultar perjudiciales.
Hace poco, Meta cerró su modelo lingüístico de gran tamaño Galactica para textos científicos porque inventaba «hechos», pero sonaba muy seguro de sí mismo. La preocupación era que pudiera contaminar internet con falsedades expresadas con aparente seguridad.
Otro problema son los sesgos. Los modelos lingüísticos pueden aprender de los sesgos de los datos y reproducirlos. Estos sesgos son difíciles de detectar al generar texto, pero muy evidentes en los modelos de generación de imágenes. Los investigadores de OpenAI, creadores de ChatGPT, han sido relativamente cuidadosos con las respuestas del modelo, pero las personas usuarias encuentran habitualmente formas de sortear esas barreras de seguridad.
Otro problema es el plagio. Investigaciones recientes han demostrado que las herramientas de generación de imágenes suelen plagiar el trabajo de otras personas. ¿Ocurre lo mismo con ChatGPT? Creo que no lo sabemos. La herramienta podría estar parafraseando los datos con los que fue entrenada, una forma avanzada de plagio. El trabajo de mi laboratorio demuestra que las herramientas de detección de plagio textual están muy rezagadas a la hora de detectar paráfrasis.
Estas herramientas aún están en sus inicios, dado su potencial. Por ahora, creo que hay soluciones para sus limitaciones actuales. Por ejemplo, las herramientas podrían verificar los datos del texto generado contrastándolos con bases de conocimiento, utilizar métodos actualizados para detectar y eliminar sesgos de los grandes modelos lingüísticos y analizar los resultados con herramientas de detección de plagio más sofisticadas.
Cuando las máquinas superen a los humanos, seguirán existiendo empleos especializados y «artesanales»
Kentaro Toyama, profesor de Información Comunitaria, Universidad de Michigan
A los seres humanos nos gusta creer que somos especiales, pero la ciencia y la tecnología han demostrado repetidamente que esa convicción es errónea. Antes se pensaba que los humanos eran los únicos animales que usaban herramientas, formaban equipos o transmitían la cultura, pero la ciencia ha demostrado que otros animales hacen cada una de esas cosas.
Mientras tanto, la tecnología ha refutado, una por una, las afirmaciones de que las tareas cognitivas requieren un cerebro humano. La primera máquina sumadora se inventó en 1623. El año pasado, una obra creada por computadora ganó un concurso de arte. Creo que la singularidad —el momento en que las computadoras igualen y superen la inteligencia humana— está en el horizonte.
¿Cómo se valorarán la inteligencia y la creatividad humanas cuando las máquinas sean más inteligentes y creativas que las personas más brillantes? Probablemente habrá una gradación. En algunos ámbitos, la gente sigue valorando que sean las personas quienes hagan las cosas, aunque una computadora pueda hacerlas mejor. Ha pasado un cuarto de siglo desde que Deep Blue, de IBM, derrotó al campeón mundial Garry Kasparov, pero el ajedrez humano, con todo su dramatismo, no ha desaparecido.
En otros ámbitos, la destreza humana parecerá costosa e innecesaria. Pensemos, por ejemplo, en la ilustración. En su mayoría, a los lectores no les importa si el gráfico que acompaña a un artículo de revista lo dibujó una persona o una computadora: solo quieren que sea pertinente, novedoso y quizá entretenido. Si una computadora puede dibujar bien, ¿les importa a los lectores que en el crédito aparezca Mary Chen o System X? A los ilustradores sí, pero puede que los lectores ni siquiera se den cuenta.
Y, por supuesto, esta cuestión no es en blanco y negro. Muchos campos serán híbridos: algunos Homo sapiens encontrarán un nicho afortunado, pero la mayor parte del trabajo la harán las computadoras. Pensemos en la fabricación: hoy en día, gran parte se realiza con robots, pero algunas personas supervisan las máquinas y sigue existiendo un mercado para los productos hechos a mano.
Si la historia sirve de guía, es casi seguro que los avances de la IA harán desaparecer más empleos, que las personas de la clase creativa con habilidades exclusivamente humanas se harán más ricas, pero serán menos, y que quienes posean tecnología creativa se convertirán en los nuevos superricos. Si hay algún aspecto positivo, quizá sea que, cuando aún más personas carezcan de medios de vida dignos, podrían reunir la voluntad política necesaria para contener la desigualdad desbocada.
Desaparecerán empleos antiguos y surgirán otros nuevos
Mark Finlayson, profesor asociado de Informática, Universidad Internacional de Florida
Los grandes modelos lingüísticos son sofisticadas máquinas de completar secuencias: se les da una secuencia de palabras («Me gustaría comer una…») y devuelven continuaciones probables («…manzana»). Los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT que se han entrenado con cantidades récord de palabras (billones) han sorprendido a muchos, incluidos numerosos investigadores de IA, por lo realistas, extensas, flexibles y sensibles al contexto que son sus continuaciones.
Como cualquier tecnología nueva y potente que automatiza una habilidad —en este caso, la generación de texto coherente, aunque algo genérico—, afectará a quienes ofrecen esa habilidad en el mercado. Para imaginar qué podría ocurrir, conviene recordar el impacto de la introducción de los procesadores de texto a principios de la década de 1980. Algunos empleos, como el de mecanógrafo, casi desaparecieron por completo. Pero, como aspecto positivo, cualquiera que tuviera una computadora personal podía crear fácilmente documentos bien maquetados, lo que aumentó ampliamente la productividad.
Además, aparecieron empleos y habilidades que antes nadie imaginaba, como el elemento MS Office, tan habitual en los currículos. Y se mantuvo el mercado de la producción documental de alta gama, que se volvió mucho más capaz, sofisticada y especializada.
Creo que este mismo patrón casi con toda seguridad se repetirá con los grandes modelos lingüísticos: ya no hará falta pedir a otras personas que redacten textos coherentes y genéricos. Por otro lado, los grandes modelos lingüísticos permitirán nuevas formas de trabajar y también darán lugar a empleos nuevos e inimaginados hasta ahora.
Para verlo, consideremos solo tres aspectos en los que los grandes modelos lingüísticos se quedan cortos. En primer lugar, puede hacer falta bastante ingenio (humano) para redactar una instrucción que produzca el resultado deseado. Pequeños cambios en la instrucción pueden provocar grandes cambios en el resultado.
En segundo lugar, los grandes modelos lingüísticos pueden generar resultados inapropiados o absurdos sin previo aviso.
En tercer lugar, por lo que pueden determinar los investigadores de IA, los grandes modelos lingüísticos carecen de una comprensión abstracta y general de qué es verdadero o falso, de si algo está bien o mal y de qué es simplemente sentido común. Cabe destacar que no pueden hacer cálculos relativamente sencillos. Esto significa que sus resultados pueden ser inesperadamente engañosos, sesgados, lógicamente defectuosos o sencillamente falsos.
Estas deficiencias representan oportunidades para los trabajadores creativos y del conocimiento. Para crear gran parte del contenido, incluso el dirigido al público general, seguirá haciendo falta el criterio de profesionales humanos de la creatividad y el conocimiento para dar instrucciones a las máquinas, orientarlas, recopilar, seleccionar, editar y, sobre todo, ampliar sus resultados. En el futuro previsible, muchos tipos de lenguaje especializado y altamente técnico seguirán estando fuera del alcance de las máquinas. Y surgirán nuevas formas de trabajo; por ejemplo, personas que creen un negocio ajustando con precisión grandes modelos lingüísticos internos para generar ciertos tipos especializados de texto destinados a mercados concretos.
En resumen, aunque los grandes modelos lingüísticos sin duda anuncian cambios disruptivos para los trabajadores creativos y del conocimiento, todavía hay muchas oportunidades valiosas en perspectiva para quienes estén dispuestos a adaptarse a estas nuevas y potentes herramientas e integrarlas en su trabajo.
Los saltos tecnológicos dan lugar a nuevas habilidades
Casey Greene, profesor de Informática Biomédica, Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado
La tecnología cambia la naturaleza del trabajo, y el trabajo del conocimiento no es una excepción. En las últimas dos décadas, la biología y la medicina se han transformado gracias a la rápida evolución de la caracterización molecular, como la secuenciación del ADN rápida y económica, y a la digitalización de la medicina mediante aplicaciones, telemedicina y análisis de datos.
Algunos avances tecnológicos parecen mayores que otros. Yahoo recurrió a curadores humanos para indexar el contenido emergente en los albores de la World Wide Web. La llegada de algoritmos que utilizaban la información contenida en los patrones de enlaces de la web para priorizar resultados alteró radicalmente el panorama de las búsquedas y transformó la forma en que las personas recopilan información hoy.
El lanzamiento de ChatGPT de OpenAI representa otro gran salto. ChatGPT integra un modelo lingüístico de gran tamaño de última generación, optimizado para conversar, en una interfaz muy fácil de usar. Pone al alcance de todos una década de rápidos avances en inteligencia artificial. Esta herramienta puede redactar cartas de presentación aceptables y enseñar a las personas usuarias a abordar problemas comunes con estilos lingüísticos que ellas elijan.
Al igual que las habilidades necesarias para encontrar información en internet cambiaron con la llegada de Google, las que se necesitan para obtener los mejores resultados de los modelos lingüísticos se centrarán en crear instrucciones y plantillas de instrucciones que produzcan los resultados deseados.
En el ejemplo de la carta de presentación, hay varias instrucciones posibles. «Escribe una carta de presentación para un empleo» produciría un resultado más genérico que «Escribe una carta de presentación para un puesto de especialista en entrada de datos». El usuario podría elaborar instrucciones aún más específicas copiando partes de la descripción del puesto y del currículum, además de indicaciones concretas; por ejemplo, «destaca la atención al detalle».
Como ocurre con muchos avances tecnológicos, la forma en que las personas interactúan con el mundo cambiará en la era de los modelos de IA ampliamente accesibles. La pregunta es si la sociedad aprovechará este momento para promover la equidad o exacerbar las disparidades.
