Estado del arte de las IAs: la inteligencia artificial en la actualidad

Dudo que vaya a descubrir nada nuevo a nadie si digo que el impacto en lo que llevamos de año de ChatGPT es notable y que mucho se está diciendo sobre la inteligencia artificial en la actualidad. Incluso para los escépticos, los números están ahí. El aumento en las consultas de Bing, el uso extendido de Copilot o las crecientes implementaciones de Microsoft Azure OpenAI hablan por sí solas. Y todo eso a falta del nuevo Codex (o el nombre que finalmente le den al asistente para la programación que están cocinando, no el actual codex, deprecado), de Copilot 365, y de las soluciones específicas LLM (Large Language Model, es decir, similares a GPT) de Google y Amazon.

El acierto de OpenAI con su motor ha generado y sigue generando numerosas reacciones que cubren todo el abanico desde la euforia extrema hasta el rechazo absoluto, e incluso miedo a lo que traerán. Pero ¿qué ha cambiado realmente en el estado del arte de las IAs?

Pues en términos absolutos, poco. La adquisición y validación del conocimiento, por ejemplo. Los modelos LLM no presentan grandes cambios frente a lo que ya había, ni en comprensión de lenguaje natural, ni en cognitivo. ¿Qué ha cambiado entonces? ¿La analítica? Pues tampoco demasiado. Sí se está optimizando la forma en la que se obtienen resultados, sobre todo buscando eficiencia en las iteraciones de afinamiento de respuesta. Eficiencia sobre algo ya existente. ¿El entrenamiento entonces? Tampoco, al menos a nivel tecnológico. Lo que sí ha cuidado OpenAI hasta el extremo es el aspecto funcional de dicho entrenamiento, la validación manual de la “fuente de verdad” del modelo, blindando el entrenamiento abierto. Esto sobre todo lo que ha conseguido es evitar en gran medida las respuestas moralmente cuestionables.

Desde el punto de vista tecnológico lo que tenemos es que seguimos trabajando con tecnologías de IA débiles cuyos recursos técnicos son en su inmensa mayoría preexistentes al boom actual. ¿Qué es lo que sí ha cambiado? Una de las cosas que sí ha cambiado es el propósito generativo de los LLM, en contraposición a los “sabores” anteriores, como predictivo, mining, etc. Sin embargo, lo que me parece verdaderamente relevante es la aproximación al lenguaje natural. Tanto a nivel de comprensión como de respuesta. ¿Eso es mucho? Pues a la vez no y sí.

No es mucho en el sentido de que realmente los motores de IA no son más potentes, no hay un cambio significativo en su capacidad analítica o de deliberación. Pero sí es mucho en cuanto a la percepción, y sobre todo la capacidad de interacción de los seres humanos con las IAs.

En cuanto a la percepción, se está evidenciando lo que los técnicos se tiraban de los pelos para explicar desde hace tiempo sobre las bondades y capacidades de las IA. Nos decían que la tecnología ya estaba suficientemente desarrollada como para aportar cambios significativos, pero les costaba convencer. Demostrar. El enfoque de OpenAI ha puesto en evidencia todas esas afirmaciones, «simplemente» añadiendo amigabilidad tanto en la comprensión de las peticiones como en la respuesta de las mismas.

Siendo todo lo anterior si no llamativo al menos curioso, en mi opinión el cambio más relevante consiste en la capacidad de interacción. La primera iteración de una respuesta de ChatGPT sigue siendo tan insatisfactoria como venían siéndolo la de todos los motores preexistentes. Pero el conseguir una segunda iteración más precisa en cuanto a nuestra expectativa de respuesta es inmediato. Y una tercera, y una cuarta. Antes no lo era. No para cualquiera al menos. Había que saber. Y pese a que sé que va a haber gente en desacuerdo, repreguntar era costoso. El gran cambio en el estado del arte de la IA que portan los nuevos LLM es en mi opinión precisamente que cualquiera, sin conocimiento alguno sobre el funcionamiento interno de los modelos, puede interactuar con ellos con un grado de satisfacción muy elevado.

Con todo lo anterior, teniendo en cuenta que el estado del arte de la tecnología no ha cambiado tanto, ¿tiene sentido el auge que estamos viviendo? Aquí es donde me toca mojarme. A mi forma de ver sí que lo tiene. La tecnología por sí misma presenta un valor relativo; es su aplicación la que define realmente su aporte. Que lo que ya hubiera fuera capaz de ofrecer los mismos casos de uso no sirve de nada si no se adoptaba. Hay numerosos ejemplos de tecnologías ‘mejores’ que no han triunfado debido a la ausencia de implementación y adopción (Para los que les guste la polémica, dejo un par de ejemplos, siempre subjetivos; VHS vs Beta o WhatsApp vs. Telegram). La gran interacción de cualquier espectro personal o profesional está haciendo que todos esos casos de uso afloren. Da igual que antes fueran posibles. Es ahora cuando están siendo explorados.

Y van a ser explorados de forma exhaustiva. A lo largo de la historia de la humanidad la curiosidad siempre se ha impuesto al miedo, y dudo que en este caso vaya a ser diferente. Tal vez se ralentice la adopción mediante legislación a nivel gubernamental (ya hay precedentes), pero ése es todo el margen al que podremos aspirar. Los nuevos casos de uso ya están siendo explorados, tanto a nivel personal como profesional. Y la velocidad con que la oferta de interacción está creciendo sólo va a acelerar el proceso. Si eso supondrá el cambio social que predicen los más entusiastas, bueno, ahí soy algo más comedido. Considero que sí habrá cambio, pero que la sociedad lo absorberá, como ha hecho con todas las mejoras productivas. No hace falta irse muy atrás en el tiempo para disponer de ejemplos reales; desde la aparición del smartphone, por ejemplo, la capacidad productiva ha aumentado exponencialmente, y sin embargo el sistema de la semana laboral de 40 horas se mantiene sin visos de cambiar. Si eso está bien o no, es una discusión diferente.

Este escrito se trata de un artículo de opinión, y por lo tanto su contenido es subjetivo. A nivel profesional entre otras cosas trabajo con las soluciones de IA como Machine Learning y estoy por lo tanto lo suficientemente próximo al cambiante estado del arte como para considerar que este artículo podría ser interesante; si no te ha aportado nada, o incluso te ha ofendido, mis disculpas, no era esa mi intención.

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