IA y el futuro del trabajo creativo digital.

Qué significan ChatGPT, DALL-E y otras herramientas de inteligencia artificial para artistas y trabajadores del conocimiento.

Desde la energía de vapor y la electricidad hasta las computadoras e Internet, los avances tecnológicos siempre han perturbado los mercados laborales, eliminando algunos trabajos y creando otros. La inteligencia artificial sigue siendo un nombre inapropiado: los sistemas informáticos más inteligentes aún no saben nada, pero la tecnología ha llegado a un punto de inflexión en el que está a punto de afectar nuevas clases de trabajos: artistas y trabajadores del conocimiento.

Específicamente, la aparición de grandes modelos de lenguaje (sistemas de inteligencia artificial que se entrenan en grandes cantidades de texto) significa que las computadoras ahora pueden producir un lenguaje escrito que suena humano y convertir frases descriptivas en imágenes realistas. The Conversation pidió a cinco investigadores de inteligencia artificial que discutieran cómo es probable que los grandes modelos de lenguaje afecten a los artistas y trabajadores del conocimiento. Y, como señalaron nuestros expertos, la tecnología está lejos de ser perfecta, lo que plantea una serie de problemas, desde información errónea hasta plagio, que afectan a los trabajadores humanos.

Para avanzar a cada respuesta, aquí hay una lista de cada una:

Creatividad para todos, pero ¿pérdida de habilidades?
Posibles inexactitudes, sesgos y plagio
Con los humanos superados, los trabajos de nicho y ‘hechos a mano’ permanecerán
Los viejos trabajos desaparecerán, surgirán nuevos trabajos
Los avances tecnológicos conducen a nuevas habilidades

Creatividad para todos, pero ¿pérdida de habilidades?
Lynne Parker, Vicecanciller Asociada, Universidad de Tennessee

Los grandes modelos lingüísticos están haciendo que la creatividad y el trabajo del conocimiento sean accesibles para todos. Todos los que tengan una conexión a Internet ahora pueden usar herramientas como ChatGPT o DALL-E 2 para expresarse y dar sentido a grandes cantidades de información, por ejemplo, produciendo resúmenes de texto.

Especialmente notable es la profundidad de la experiencia similar a la humana que muestran los modelos de lenguaje grande. En solo minutos, los novatos pueden crear ilustraciones para sus presentaciones comerciales, generar propuestas de marketing, obtener ideas para superar el bloqueo del escritor o generar un nuevo código de computadora para realizar funciones específicas, todo con un nivel de calidad típicamente atribuido a expertos humanos.

Estas nuevas herramientas de IA no pueden leer la mente, por supuesto. Se necesita un nuevo tipo de creatividad humana, aunque más simple, en forma de indicaciones de texto para obtener los resultados que busca el usuario humano. A través de indicaciones iterativas, un ejemplo de colaboración humano-IA, el sistema de IA genera rondas sucesivas de resultados hasta que el ser humano que escribe las indicaciones está satisfecho con los resultados. Por ejemplo, el ganador (humano) de la reciente competencia de la Feria Estatal de Colorado en la categoría de artista digital, que usó una herramienta impulsada por IA, demostró creatividad, pero no del tipo que requiere pinceles y buen ojo para el color y la textura.

Si bien abrir el mundo de la creatividad y el trabajo del conocimiento a todos tiene beneficios significativos, estas nuevas herramientas de IA también tienen desventajas. En primer lugar, podrían acelerar la pérdida de importantes habilidades humanas que seguirán siendo importantes en los próximos años, especialmente la escritura. Los institutos educativos deben elaborar y hacer cumplir políticas sobre los usos permitidos de los modelos lingüísticos extensos para garantizar un juego limpio y resultados de aprendizaje deseables.

En segundo lugar, estas herramientas de IA plantean preguntas sobre la protección de la propiedad intelectual. Si bien los creadores humanos se inspiran regularmente en los artefactos existentes en el mundo, incluida la arquitectura y los escritos, la música y las pinturas de otros, existen preguntas sin respuesta sobre el uso adecuado y justo por parte de modelos de lenguaje extenso de ejemplos de capacitación con derechos de autor o de código abierto. Las demandas en curso ahora están debatiendo este tema, que puede tener implicaciones para el futuro diseño y uso de modelos de lenguaje grande.

A medida que la sociedad navega por las implicaciones de estas nuevas herramientas de IA, el público parece estar listo para aceptarlas. El chatbot ChatGPT se volvió viral rápidamente, al igual que el generador de imágenes Dall-E mini y otros. Esto sugiere un enorme potencial sin explotar para la creatividad y la importancia de hacer que el trabajo creativo y el conocimiento sean accesibles para todos.

Posibles inexactitudes, sesgos y plagio
Daniel Acuña, Profesor Asociado de Ciencias de la Computación, Universidad de Colorado Boulder

Soy un usuario regular de GitHub Copilot, una herramienta para ayudar a las personas a escribir código de computadora, y pasé incontables horas jugando con ChatGPT y herramientas similares para texto generado por IA. En mi experiencia, estas herramientas son buenas para explorar ideas en las que no había pensado antes.

Me impresionó la capacidad de los modelos para traducir mis instrucciones en texto o código coherente. Son útiles para descubrir nuevas formas de mejorar el flujo de mis ideas, o crear soluciones con paquetes de software que no sabía que existían. Una vez que veo lo que generan estas herramientas, puedo evaluar su calidad y editar mucho. En general, creo que elevan el nivel de lo que se considera creativo.

Pero tengo varias reservas.

Un conjunto de problemas son sus imprecisiones, pequeñas y grandes. Con Copilot y ChatGPT, busco constantemente si las ideas son demasiado superficiales, por ejemplo, texto sin mucha sustancia o código ineficiente, o resultados que simplemente son incorrectos, como analogías o conclusiones incorrectas, o código que no se ejecuta. Si los usuarios no critican lo que producen estas herramientas, las herramientas son potencialmente dañinas.

Recientemente, Meta cerró su modelo de lenguaje grande Galactica para texto científico porque inventaba “hechos” pero sonaba muy seguro. La preocupación era que podría contaminar Internet con falsedades que suenan seguras.

Otro problema son los sesgos. Los modelos de lenguaje pueden aprender de los sesgos de los datos y replicarlos. Estos sesgos son difíciles de ver en la generación de texto, pero muy claros en los modelos de generación de imágenes. Los investigadores de OpenAI, creadores de ChatGPT, han sido relativamente cuidadosos acerca de a qué responderá el modelo, pero los usuarios suelen encontrar formas de sortear estas barreras.

Otro problema es el plagio. Investigaciones recientes han demostrado que las herramientas de generación de imágenes a menudo plagian el trabajo de otros. ¿Ocurre lo mismo con ChatGPT? Yo creo que no lo sabemos. La herramienta podría estar parafraseando sus datos de entrenamiento, una forma avanzada de plagio. El trabajo en mi laboratorio muestra que las herramientas de detección de plagio de texto están muy atrasadas cuando se trata de detectar paráfrasis.

Estas herramientas están en pañales, dado su potencial. Por ahora, creo que hay soluciones a sus limitaciones actuales. Por ejemplo, las herramientas podrían verificar el texto generado con las bases de conocimiento, usar métodos actualizados para detectar y eliminar sesgos de modelos de lenguaje grandes y ejecutar resultados a través de herramientas de detección de plagio más sofisticadas.

Con los humanos superados, los trabajos de nicho y ‘hechos a mano’ permanecerán
Kentaro Toyama, Profesor de Información Comunitaria, Universidad de Michigan

A los seres humanos nos encanta creer en nuestra especialidad, pero la ciencia y la tecnología han demostrado repetidamente que esta convicción es incorrecta. La gente alguna vez pensó que los humanos eran los únicos animales que usaban herramientas, para formar equipos o para propagar la cultura, pero la ciencia ha demostrado que otros animales hacen cada una de estas cosas.

Mientras tanto, la tecnología ha anulado, una por una, las afirmaciones de que las tareas cognitivas requieren un cerebro humano. La primera máquina de sumar se inventó en 1623. El año pasado, una obra generada por computadora ganó un concurso de arte. Creo que la singularidad, el momento en que las computadoras se encuentran y superan a la inteligencia humana, está en el horizonte.

¿Cómo se valorarán la inteligencia y la creatividad humanas cuando las máquinas se vuelvan más inteligentes y creativas que las personas más brillantes? Probablemente habrá un continuo. En algunos dominios, las personas aún valoran que los humanos hagan cosas, incluso si una computadora puede hacerlo mejor. Ha pasado un cuarto de siglo desde que Deep Blue de IBM venció al campeón mundial Garry Kasparov, pero el ajedrez humano, con todo su dramatismo, no ha desaparecido.

En otros dominios, la habilidad humana parecerá costosa y extraña. Tome la ilustración, por ejemplo. En su mayor parte, a los lectores no les importa si el gráfico que acompaña al artículo de una revista fue dibujado por una persona o por una computadora; solo quieren que sea relevante, nuevo y tal vez entretenido. Si una computadora puede dibujar bien, ¿a los lectores les importa si la línea de crédito dice Mary Chen o System X? Los ilustradores lo harían, pero es posible que los lectores ni siquiera lo noten.

Y, por supuesto, esta pregunta no es blanca o negra. Muchos campos serán híbridos, donde algunos Homo sapiens encontrarán un nicho afortunado, pero la mayor parte del trabajo lo realizan las computadoras. Piense en la fabricación: gran parte de ella hoy en día la realizan 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 en IA harán que desaparezcan más trabajos, que las personas de clase creativa con habilidades solo humanas se volverán más ricas pero menos en número, y que aquellos que poseen tecnología creativa se convertirán en los nuevos mega. -rico. Si hay un resquicio de esperanza, podría ser que cuando aún más personas no tengan un medio de vida decente, la gente podría reunir la voluntad política para contener la desigualdad desbocada.

Los viejos trabajos desaparecerán, surgirán nuevos trabajos
Mark Finlayson, Profesor Asociado de Informática, Universidad Internacional de Florida

Los grandes modelos de lenguaje son sofisticadas máquinas de finalización de secuencias: dale a uno una secuencia de palabras (“Me gustaría comer un…”) y devolverá probables finalizaciones (“… manzana”). Los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT que han sido entrenados en un número récord de palabras (billones) han sorprendido a muchos, incluidos muchos investigadores de IA, con lo realistas, extensos, flexibles y sensibles al contexto que son sus completaciones.

Como cualquier tecnología nueva y poderosa que automatice una habilidad, en este caso, la generación de texto coherente, aunque algo genérico, afectará a quienes ofrecen esa habilidad en el mercado. Para concebir lo que podría suceder, es útil recordar el impacto de la introducción de los programas de procesamiento de textos a principios de los años ochenta. Ciertos trabajos como el de mecanógrafo desaparecieron casi por completo. Pero, por el lado positivo, cualquier persona con una computadora personal podía generar documentos bien escritos con facilidad, lo que aumentaba ampliamente la productividad.

Además, aparecieron nuevos trabajos y habilidades que antes no se imaginaban, como el elemento de currículum MS Office que se incluye a menudo. Y el mercado para la producción de documentos de alto nivel permaneció, volviéndose mucho más capaz, sofisticado y especializado.

Creo que este mismo patrón casi seguramente se mantendrá para los modelos de lenguaje grandes: ya no será necesario que pidas a otras personas que redacten un texto genérico y coherente. Por otro lado, los grandes modelos lingüísticos permitirán nuevas formas de trabajar y también darán lugar a trabajos nuevos y aún inimaginables.

Para ver esto, considere solo tres aspectos en los que los grandes modelos de lenguaje se quedan cortos. En primer lugar, se puede necesitar un poco de inteligencia (humana) para crear un aviso que obtenga el resultado deseado. Los cambios menores en el indicador pueden dar como resultado un cambio importante en la salida.

En segundo lugar, los modelos de lenguaje extenso pueden generar resultados inapropiados o sin sentido sin previo aviso.

En tercer lugar, hasta donde los investigadores de IA pueden decir, los modelos de lenguaje grande no tienen una comprensión abstracta y general de lo que es verdadero o falso, si es así.

todo está bien o mal, y lo que es sólo sentido común. En particular, no pueden hacer matemáticas relativamente simples. Esto significa que su salida puede ser inesperadamente engañosa, sesgada, lógicamente defectuosa o simplemente falsa.

Estas fallas son oportunidades para los trabajadores creativos y del conocimiento. Para gran parte de la creación de contenido, incluso para el público en general, las personas aún necesitarán el juicio de los trabajadores humanos creativos y del conocimiento para impulsar, guiar, cotejar, curar, editar y, especialmente, aumentar la producción de las máquinas. Muchos tipos de lenguaje especializado y altamente técnico permanecerán fuera del alcance de las máquinas en el futuro previsible. Y habrá nuevos tipos de trabajo, por ejemplo, aquellos que crearán un negocio a partir del ajuste fino de modelos de lenguaje grandes internos para generar ciertos tipos de texto especializados para servir a mercados particulares.

En resumen, aunque los grandes modelos de lenguaje ciertamente presagian una disrupción para los trabajadores creativos y del conocimiento, todavía hay muchas oportunidades valiosas a la vista para aquellos que estén dispuestos a adaptarse e integrar estas nuevas y poderosas herramientas.

Los avances tecnológicos conducen 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 diferente. En las últimas dos décadas, la biología y la medicina han experimentado una transformación debido al rápido avance de la caracterización molecular, como la secuenciación de ADN rápida y económica, y la digitalización de la medicina en forma de aplicaciones, telemedicina y análisis de datos.

Algunos pasos en tecnología se sienten más grandes que otros. Yahoo desplegó curadores humanos para indexar el contenido emergente durante los albores de la World Wide Web. La llegada de algoritmos que usaban información integrada en los patrones de enlaces de la web para priorizar los resultados alteró radicalmente el panorama de la búsqueda, transformando la forma en que las personas recopilan información hoy en día.

El lanzamiento de ChatGPT de OpenAI indica otro salto. ChatGPT envuelve un modelo de lenguaje grande de última generación ajustado para chat en una interfaz muy útil. Pone una década de rápido progreso en inteligencia artificial al alcance de las personas. Esta herramienta puede escribir cartas de presentación aceptables e instruir a los usuarios sobre cómo abordar problemas comunes en los estilos de idioma seleccionados por el usuario.

Así como las habilidades para encontrar información en Internet cambiaron con la llegada de Google, las habilidades necesarias para obtener el mejor resultado de los modelos de lenguaje se centrarán en la creación de indicaciones y plantillas de indicaciones que produzcan los resultados deseados.

Para el ejemplo de carta de presentación, son posibles varias indicaciones. “Escribir una carta de presentación para un trabajo” produciría un resultado más genérico que “Escribir una carta de presentación para un puesto como especialista en entrada de datos”. El usuario podría crear indicaciones aún más específicas pegando partes de la descripción del trabajo, el currículum e instrucciones específicas, por ejemplo, “resaltar la atención a los detalles”.

Al igual que 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 utilizará este momento para promover la equidad o exacerbar las disparidades.

 

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