ChatGPT: Un Año de Conversaciones Realistas y Revolución en Inteligencia Artificial

Hace un año, OpenAI lanzó ChatGPT como una “vista previa de investigación discreta”, impulsada en parte por una intensa rivalidad con la startup de inteligencia artificial Anthropic. El objetivo, según el liderazgo de OpenAI en ese momento, era recopilar más datos sobre cómo las personas utilizan y interactúan con la inteligencia artificial generativa para informar el desarrollo de los modelos futuros de OpenAI.

Inicialmente, una interfaz básica gratuita basada en la web y centrada en el chat sobre uno de los modelos existentes de OpenAI, GPT-3.5, ChatGPT pasaría a convertirse en el producto más popular de la compañía… y en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento en la historia.

En los meses posteriores a su lanzamiento, ChatGPT incorporó niveles de pago con funciones adicionales, incluido un plan dirigido a clientes empresariales. OpenAI también mejoró ChatGPT con capacidades de búsqueda web, análisis de documentos y creación de imágenes (a través de DALL-E 3). Y, apoyándose en modelos internos de reconocimiento de voz, síntesis de voz y comprensión texto-imagen, OpenAI dotó a ChatGPT de la capacidad de “escuchar”, “hablar”, “ver” y tomar acciones.

De hecho, ChatGPT se convirtió en la prioridad número uno en OpenAI, no simplemente un producto único, sino una plataforma de desarrollo para construir sobre ella. Y, como suele suceder en un mercado impulsado por la competencia, también cambió el enfoque en otras empresas de inteligencia artificial y laboratorios de investigación.

Google se apresuró a lanzar una respuesta a ChatGPT, lanzando finalmente Bard, un chatbot de inteligencia artificial más o menos comparable, en febrero. Desde entonces, han llegado al mercado innumerables rivales y derivados de ChatGPT, siendo el más reciente Amazon Q, una versión más orientada a los negocios de ChatGPT. Se espera que DeepMind, el principal laboratorio de investigación en inteligencia artificial de Google, presente un chatbot de próxima generación, Gemini, antes de fin de año.

Stella Biderman, investigadora de inteligencia artificial en Booz Allen Hamilton y el grupo de investigación abierto EleutherAI, me dijo que no ve a ChatGPT como un avance en la inteligencia artificial per se. (OpenAI, que ha publicado docenas de trabajos de investigación sobre sus modelos, significativamente nunca lanzó uno sobre ChatGPT.) Pero, dice, ChatGPT fue realmente un “avance en la experiencia del usuario”, llevando la inteligencia artificial generativa al público en general.

“El impacto principal que [ChatGPT] ha tenido [es] alentar a las personas que entrenan inteligencias artificiales a tratar de imitarlo, o alentar a las personas que estudian inteligencias artificiales a usarlo como su objeto central de estudio”, dijo Biderman. “Antes necesitabas tener alguna habilidad, aunque no ser un experto, para obtener consistentemente resultados útiles de [modelos generadores de texto]. Ahora que eso ha cambiado … [ChatGPT ha] atraído mucha atención y discusión sobre la tecnología”.

Y ChatGPT sigue recibiendo mucha atención, al menos si se toman en cuenta las estadísticas de terceros.

Según Similarweb, la empresa de métricas web, el portal web de ChatGPT de OpenAI tuvo 140.7 millones de visitantes únicos en octubre, mientras que las aplicaciones de ChatGPT para iOS y Android tienen 4.9 millones de usuarios activos mensuales solo en los Estados Unidos. Datos de la firma de análisis Data.ai sugieren que las aplicaciones han generado casi 30 millones de dólares en ingresos por suscripción, una cantidad considerable considerando que se lanzaron hace solo unos meses.

Una de las razones de la duradera popularidad de ChatGPT es su capacidad para llevar a cabo conversaciones “convincentemente reales”, según Ruoxi Shang, estudiante de doctorado de tercer año en la Universidad de Washington que estudia la interacción humano-inteligencia artificial. Antes de ChatGPT, las personas ya estaban familiarizadas con los chatbots, después de todo, han existido durante décadas. Pero los modelos que impulsan ChatGPT son mucho más sofisticados de lo que muchos usuarios estaban acostumbrados.

“Los investigadores de interacción humano-computadora han estudiado cómo las interfaces conversacionales pueden mejorar la comprensibilidad de la información, y los aspectos de socialización de los chatbots aumentan la participación”, dijo Shang. “Ahora, los modelos de inteligencia artificial han permitido que los agentes conversacionales realicen conversaciones casi indistinguibles de los diálogos humanos”.

Adam Hyland, también estudiante de doctorado que estudia inteligencia artificial en la Universidad de Washington, señala el componente emocional: las conversaciones con ChatGPT tienen un “sentimiento” palpablemente diferente que con chatbots más rudimentarios.

“En la década de 1960, ELIZA ofreció un chatbot, cuya respuesta fue muy similar a la reacción de las personas a ChatGPT”, dijo Hyland, refiriéndose al chatbot creado por el científico de la computación del MIT Joseph Weizenbaum en 1966. “Los humanos que interactúan con el sistema inferían contenido emocional y una narrativa a través de líneas de chat”.

De hecho, ChatGPT ha impresionado a escépticos como Kevin Roose de The New York Times, quien lo llamó “el mejor chatbot de inteligencia artificial jamás lanzado al público en general”. En la revista The Atlantic en “Los avances del año” para 2022, Derek Thompson incluyó a ChatGPT como parte de “la erupción de la inteligencia artificial generativa” que “puede cambiar nuestra forma de trabajar, de pensar y lo que es la creatividad humana”.

Las habilidades de ChatGPT van más allá de la conversación, por supuesto, otra razón probable de su permanencia. ChatGPT puede completar y depurar código, componer música y ensayos, responder preguntas de prueba, generar ideas comerciales, escribir poesía y letras de canciones, traducir y resumir texto e incluso emular una computadora con Linux.

Un estudio del MIT mostró que, para tareas como escribir cartas de presentación, correos electrónicos “delicados” y análisis de costo-beneficio, ChatGPT redujo el tiempo que llevaba a los trabajadores completar las tareas en un 40%, al tiempo que aumentó la calidad de salida en un 18%, según evaluadores externos.

“Debido a que [los modelos de inteligencia artificial que impulsan OpenAI] han sido entrenados extensamente con vastas cantidades de datos”, agregó Shang, “han cambiado el enfoque de entrenar chatbots especializados para dominios específicos a crear sistemas de propósito más general que pueden manejar una variedad de temas fácilmente mediante instrucciones … [Chatbots como ChatGPT] no requieren que los usuarios aprendan ninguna nueva forma de lenguaje, siempre que proporcionen una tarea y un resultado deseado, al igual que un gerente se comunicaría con un pasante”.

Ahora, hay evidencia mixta sobre si ChatGPT realmente se está utilizando de estas maneras. Una encuesta de Pew Research de agosto mostró que solo el 18% de los estadounidenses han probado ChatGPT, y que la mayoría de los que lo han probado utilizan el chatbot con fines de entretenimiento o para responder preguntas esporádicas. Es posible que los adolescentes tampoco estén usando ChatGPT con mucha frecuencia (a pesar de lo que sugieren algunos titulares alarmistas), con una encuesta que encontró que solo dos de cada cinco adolescentes han utilizado la tecnología en los últimos seis meses.

Las limitaciones de ChatGPT podrían ser las culpables.

Aunque innegablemente capaz, ChatGPT está lejos de ser perfecto, debido a la forma en que se desarrolló y “enseñó”. Entrenado para predecir la palabra siguiente más probable, o las partes más probables de las palabras, observando miles de millones de ejemplos de texto de todo internet, ChatGPT a veces “alucina”, o escribe respuestas que suenan plausibles pero no son factualmente correctas. (Las tendencias alucinatorias de ChatGPT llevaron a que sus respuestas fueran prohibidas en el sitio de preguntas y respuestas Stack Overflow y en al menos una conferencia académica, y se le acusó de difamación). ChatGPT también puede mostrar sesgo en sus respuestas, respondiendo de manera sexista y racista, de manera abiertamente anglocéntrica, o regurgitando partes de los datos con los que fue entrenado.

Abogados han sido sancionados después de usar ChatGPT para ayudar en la redacción de mociones, descubriendo, demasiado tarde, que ChatGPT inventó citas falsas de demandas legales. Y numerosos autores han demandado a OpenAI por el chatbot que regurgita partes de sus obras y no recibe compensación por ello.

Entonces, ¿qué viene después? ¿Qué podría deparar el segundo año de ChatGPT, si no más de lo mismo?

Curiosamente, y afortunadamente, algunas de las predicciones más sombrías sobre ChatGPT no se cumplieron. Algunos investigadores temían que el chatbot se usaría para generar desinformación a gran escala, mientras que otros sonaban la alarma sobre el potencial de ChatGPT para generar correos electrónicos de phishing, spam y malware.

Las preocupaciones llevaron a los responsables de la formulación de políticas en Europa a exigir evaluaciones de seguridad para cualquier producto que utilice sistemas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, y a más de 20,000 firmantes, incluidos Elon Musk y el cofundador de Apple Steve Wozniak, a firmar una carta abierta instando a una pausa inmediata en experimentos de inteligencia artificial a gran escala como ChatGPT.

Pero ejemplos de abuso de ChatGPT en la vida real han sido pocos y distantes entre sí, hasta ahora.

Con el lanzamiento de los GPT, la herramienta de OpenAI para construir sistemas personalizados de inteligencia artificial conversacional y de toma de decisiones alimentados por los modelos de OpenAI, incluidos los modelos que sustentan ChatGPT, ChatGPT podría convertirse más en una puerta de entrada a un ecosistema más amplio de chatbots impulsados por inteligencia artificial que en el fin de todo.

Con GPTs, un usuario puede entrenar un modelo en una colección de recetas, por ejemplo, para que pueda responder preguntas sobre ingredientes para una receta específica. O pueden darle a un modelo los códigos propietarios de la empresa para que los desarrolladores puedan verificar su estilo o generar código de acuerdo con las mejores prácticas.

Algunos de los GPT iniciales, todos creados por OpenAI, incluyen un traductor de memes de la Generación Z, un creador de libros para colorear y pegatinas, un visualizador de datos, un explicador de juegos de mesa y un coach de escritura creativa. Ahora, ChatGPT puede realizar estas tareas dadas instrucciones cuidadosamente diseñadas y conocimientos previos. Pero los GPT especializados simplifican drásticamente las cosas, y podrían matar la industria que surgió en torno a crear y editar comandos para alimentar a ChatGPT.

Los GPT introducen un nivel de personalización mucho más allá de lo que ofrece ChatGPT hoy, y, una vez que OpenAI resuelva sus problemas de capacidad, es de esperar que veamos una explosión de creatividad en ese sentido. ¿Será ChatGPT tan visible como lo fue una vez después de que los GPT inunden el mercado? Quizás no. Pero no desaparecerá, simplemente se adaptará y evolucionará, sin duda de maneras que ni siquiera sus creadores pueden anticipar.

Vía | One year later, ChatGPT is still alive and kicking | TechCrunch