Han pasado más de 20 años desde que Clayton Christensen nos iluminó sobre los riesgos de “dormirse en los laureles” mientras los titulares perseveraban hasta….dormirse en los laureles. Y entonces.
Algo interesante del fenómeno descrito por Clayton es la recurrencia argumentativa inherente a la naturaleza del desarrollo científico, que parece ajena a la autoaceptación por necesidades humanas: Maslow está presente y derriba gigantes.
ChatGPT (Transformador preentrenado generativo de chat) es un chat “generativo” preentrenado a partir de un método llamado “Transformador”. Veamos.
Un chat se refiere a una interfaz entre la(s) computadora(s) y el usuario interesado en obtener un nuevo producto a partir de ciertas especificaciones o simples preguntas o preguntas. El nuevo producto puede ser un texto, una respuesta o una explicación, pero también puede ser una imagen o una ilustración.
Las respuestas generadas son el resultado de la implementación del método “Transformer” del cual se derivan los algoritmos que luego son programados en la(s) computadora(s) con las que el usuario se comunica, generalmente -y por ahora- por medio de texto o referencia a otros objetos digitalizados.
El “Transformador” está compuesto por elementos de aprendizaje (profundo) que consume los miles de millones de datos correlacionados (y disponibles en internet) sobre los elementos más significativos proporcionados por el usuario en sus consultas o requerimientos. Si el usuario le pide a ChatGPT que escriba un poema sobre la luz, ChatGPT buscará y resaltará en su respuesta elementos que hayan sido efectivos en consultas anteriores o con ejemplos coincidentes sobre sustantivos o adjetivos que permitan una delicadeza en la respuesta.
Otras herramientas generan nuevas imágenes en base a requerimientos específicos: “dibújame un elefante bailando en una película de Buñuel” es algo que se le puede pedir DALL-E.
La discusión reciente en torno al éxito publicitario de estas herramientas se centra en el verdadero valor (o amenazas) que pueden generar en la sociedad y, en particular, en el ámbito académico y eventualmente jurídico.
Las herramientas utilizadas existen desde hace muchos años y ciertamente han evolucionado. El impulso que ahora estamos viviendo radica principalmente en la gran cantidad de información que estos sistemas pueden ingerir y procesar (aprender) para dar resultados que sorprenden a muchos. Es cierto que estas herramientas no habían ofrecido los mecanismos para que cualquier persona con un teléfono inteligente pudiera realizar experimentos y sorprenderse, por lo tanto, los consumidores decidirán y ponderarán el éxito o el fracaso de los productos que tenemos entre manos.
Una de las cuestiones relevantes parece ser si estos sistemas son inteligentes o no, pero ese debate está muy alejado del mundo de las aplicaciones y su uso. Ciertamente, no es aconsejable asumir, por ahora, que ninguna plataforma es ineludible o que sus consejos son perfectos: nos dará respuestas coincidentes con su base de datos e información, pero difícilmente generará algo más que humanamente concluyente con la misma base de datos. datos. Aceptar estas herramientas como la solución absoluta para comprender la inteligencia parece aún muy prematuro.
Las siguientes fases de estos sistemas implican la personalización y superespecialización, el uso de herramientas y métodos matemáticos más avanzados y potentes cuya incorporación puede implementarse mucho más rápido que en la forma tradicional, la generación de diagnósticos quizás más precisos respaldados por más información.
Desde finales de 2022 y ni hablar de principios de este año, hemos sido testigos de despidos masivos precisamente en las empresas que lideran casi directamente estas tecnologías apoyadas en inversiones multimillonarias. Gran parte del personal que ha sido liquidado -lo sé- tiene la experiencia y las habilidades para incursionar en el desarrollo de este tipo de nuevas empresas y productos. Y es muy posible que estos nuevos titulares vuelvan a demostrar la validez de las teorías de Clayton Christensen.
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