Si ha estado leyendo artículos últimamente, notará que muchos de ellos hablan sobre el auge de Chat-GPT y la IA en general. Si eres como yo, puedes comenzar a preguntarte cuánto debería preocuparte esto. ¿Mi trabajo estará en peligro? ¿La IA vendrá por todos nuestros trabajos? Incluso podría tener un poco de ansiedad sobre estas preguntas. Repasémoslo juntos y analicemos qué es y qué no es la IA, qué hace la IA actualmente y qué se proyecta que haga la IA. Creo que descubrirá que no deberíamos estar tan preocupados como todo lo que está tratando de hacerle creer que deberíamos.
Hoy en día, la IA comprende principalmente varios tipos de modelos de aprendizaje automático. Estos son algoritmos que pueden “aprender” basándose en conjuntos de datos de entrenamiento. La mayoría de los modelos están entrenados para un propósito muy específico. Por ejemplo, algunos están capacitados para convertir texto en voz, otros para convertir imágenes en texto y otros para traducir diferentes idiomas. La mayoría de los modelos que encontrarás en la naturaleza están entrenados solo para hacer una cosa específica. Sin embargo, hay unos pocos seleccionados que son ligeramente diferentes. Chat-GPT es uno de esos tipos de modelos. Chat-GPT es un modelo de lenguaje grande, lo que significa que sus datos de entrenamiento eran esencialmente todos los datos en Internet (que OpenAI podría recopilar, al menos). Puede leer sobre cómo entrenaron a Chat-GPT aquí: https://openai.com/blog/chatgpt/. Seguiré con un artículo sobre Chat-GPT y lo que puede y no puede hacer.
Lo importante a tener en cuenta sobre Chat-GPT es que es un caso único. La mayoría de los modelos no pueden hacer todo lo que hace Chat-GPT. Desde su lanzamiento, empresas como Google se han esforzado por igualarlo, pero se han quedado un poco cortas. Esto debería decirle lo difícil que es hacer algo como Chat-GPT. Incluso hoy, Chat-GPT tiene sus fallas, al igual que la mayoría de los modelos. En resumen, hoy la IA está hecha para resolver problemas específicos y automatizar tareas específicas. Los modelos que pueden hacer todo a la vez están lejos de la realidad.
Escuchará muchas tonterías acerca de que la IA toma los trabajos de todos y pone a la gente en las calles. Al momento de escribir esto, eso simplemente no es cierto. Uno de los tipos más comunes de IA de los que habla la gente, en términos de dejar a la gente sin trabajo, es la IA de arte generativo. Hay muchos modelos que pueden tomar un aviso y convertirlo en arte. DALL.E 2 es uno bueno con el que puedes jugar: https://openart.ai/. Muchos artículos intentan convencer de que esto dejará a los artistas sin trabajo. Si se desplaza por algunas de las creaciones, verá algunas imágenes realmente impresionantes que creó y el mensaje que se utilizó. A primera vista, puede parecer que esto podría reemplazar a los artistas humanos.
Sin embargo, hay algunos problemas reales con los modelos de arte generativo. Por un lado, no pueden crear piezas de arte “únicas”. Estos modelos están entrenados en miles de millones de piezas de arte con subtítulos. Entonces, cuando le das un aviso, está usando el arte que ha visto para crear una imitación cosida. No tiene pensamientos, ni sentimientos; simplemente escupe piezas de arte derivadas que a veces salen un poco torcidas. Otro problema es que no comprende el contexto de su aviso. Entonces, si le pide a DALLE.2 que cree una imagen de un evento reciente, realmente no tendrá ese contexto y no le dará una obra de arte precisa.
Este es solo un ejemplo popular. Todavía hay un gran mercado para los artistas, aunque modelos como DALLE.2 se están volviendo bastante populares. Aunque este es solo un ejemplo, todas las industrias pueden respirar hondo porque la IA está muy lejos de reemplazar a los trabajadores humanos.
Ahora que tenemos un poco de contexto sobre las limitaciones y usos actuales de la IA, ¿hacia dónde va? Algunos te harían creer que la IA eventualmente te reemplazará en el lugar de trabajo, dejándote en la calle. Creo que es una toma demasiado dramática. Creo que en el futuro inmediato, veremos que la IA se convierte en una herramienta más en nuestro cinturón. Esto ya se está convirtiendo en una realidad con cosas como GitHub Copilot.
He estado usando Copilot durante aproximadamente un mes y le daré ideas más específicas en otro artículo. Sin embargo, lo que diré ahora es que es una herramienta bastante buena. Creo que la mayoría de las herramientas de IA comenzarán a aumentar las tareas en lugar de reemplazar al operador humano. Otro ejemplo de este tipo de integración de IA está en la medicina. Hay muchos modelos de IA utilizados en imágenes médicas para ayudar a detectar y predecir el crecimiento de células/tumores cancerosos. Para ser claros, estas son herramientas increíblemente importantes en las que deberíamos invertir.
¿Qué pasa con el futuro lejano? No voy a hacer ninguna predicción específica sobre el futuro lejano de la IA porque es casi imposible predecir con precisión dónde terminaremos en este sentido. Algunos creen que nos fusionaremos con la IA para convertirnos en cyborgs. Si observa compañías como neuralink, la compañía financiada por Elon Musk que intenta implantar chips en los cerebros de las personas, puede pensar que hay mucha inversión en esa área (no voy a profundizar en los MUCHOS problemas que tiene neuralink, estaremos aquí todo el día). También hay personas que se están implantando chips y cosas para mejorar sus propios sentidos, así como personas que necesitan cirugías para ayudarlos a vivir, como prótesis corporales.
Cuando se trata de IA, creo que hay muchas preguntas que necesitan respuesta. Creo que debe haber más conversaciones sobre reglas y regulaciones sobre lo que podemos y no podemos hacer (como que los robots asesinos serían un gran no para mí). En general, soy optimista sobre el futuro de la IA, ya que será una herramienta que nos ayudará a investigar más y a ser más productivos, al mismo tiempo que nos dará más libertad. Si lee artículos que intentan venderle una fatalidad inminente, sepa que probablemente no sea tan malo como parece.
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