Por: Gabriela Pinzón Plaza
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La inteligencia artificial generativa (IA gen), aunque es una tecnología que ya lleva varios años con nosotros, en los últimos tiempos ha resultado una amenaza para unos y un asombroso descubrimiento para otros. Interesados en este debate, en Armónico proponemos algunas reflexiones al respecto, para profundizar en uno de sus aspectos más comentados: ¿la IA generativa es una herramienta que puede potenciar la creatividad humana o es un sustituto eficaz de esta?
¿La inteligencia artificial puede reemplazarnos?
A finales del 2022, y durante todo el 2023, con la difusión en el mercado de desarrollos tecnológicos de la inteligencia artificial -basados en machine learning- para producir textos o imágenes como ChatGPT o DALL-E; se generó una gran controversia sobre los alcances de esta tecnología y hasta que punto sustituiría muchos oficios humanos relacionados con la creatividad como el diseño, la escritura, las artes o el cine. La preocupación surge de la constatación de que con esta tecnología se podían producir textos, audios e imágenes nuevos y poco genéricos que difícilmente se adjudicarían a una máquina y que incluso podría representar de manera muy realista situaciones o discursos de personas particulares como si hubieran sido dichas o hechas por ellas.
Una de las preguntas que surgen de no poder diferenciar entre una creación humana y una de una máquina es ¿de qué depende la creatividad? Desde la IA se podría decir que es la capacidad de manejar grandes volúmenes de información para crear algo nuevo. En nuestro caso, ¿realmente tenemos la capacidad de crear cosas nuevas que no se basen en el conocimiento de creaciones anteriores? cuando ya “no hay nada nuevo bajo el sol”, o la creación en nuestro caso es dotar de nuevas apariencias lo ya conocido, en lo que se refiere al arte.
¿Cómo funciona la IA Generativa?
La IA generativa es un paso que lleva más allá a los modelos grandes de lenguaje, que funcionan a partir de una información que les da para producir algo. Son modelos estadísticos de predicción que reconocen en una serie de información un patrón, y con ese patrón predicen lo que sigue. En la IA generativa la manera de predecir es continuar el patrón de información con más información; no es un manejo de la información existente sino que producen nueva información prediciéndola de acuerdo a como estaba planteada la que ya manejan.
De esta manera, los sistemas de IA de modelos grandes de lenguaje generan más texto, y los de imagen transforman la instrucción en imágenes o video. Con base en la gran cantidad de información disponible en la Red generan una respuesta según cálculos de probabilidad de que es lo que tendría más sentido dado lo que tú le escribiste. Para potenciarlos, estos modelos se entrenan usando una técnica que se llama reforcing learning, o aprendizaje a punta de refuerzo; en el que el modelo genera varias respuestas a la misma instrucción y un humano le señala cuál es la mejor, hasta que la máquina cada vez se vuelve más precisa en elegir y ofrecer las opciones más precisas y el mejor contenido a partir de este refuerzo positivo y negativo que le dan los humanos y repetido muchas veces.
La IA, una herramienta
Los seres humanos no tenemos la capacidad de manejar y procesar la inmensa cantidad de información acumulada como si lo hace la IA. Eso que hace una máquina, los humanos solo lo hemos hecho de manera colectiva y a través de muchas generaciones. No obstante,
tenemos la capacidad de elegir, y de aplicar en diferentes contextos lo aprendido en uno particular.
Además, la IA requiere de recibir instrucciones correctas, no solo una, sino muchas veces para lograr su potencial, para, con esas grandes cantidades de información, seleccionar la más pertinente y relacionar datos cuya conexión no habríamos visto o identificado. De esta manera, la IA generativa propone otras maneras de relacionarse con la información. Esto no lo hace solo la máquina, se necesita de personas que programen, que den pautas, que sepan hacer la preguntas y los enunciados correctos.
La manera en qué se utilice la IA es lo que contribuirá y potenciará la labor humana o, por el contrario, producirá resultados mediocres. Kian Gohar (Harvard, 2024), CEO de la firma de desarrollo de liderazgo GeoLab, dice que los erróneos conceptos comunes sobre la IA generativa, la resolución de problemas y el proceso creativo están haciendo que los trabajadores y sus gerentes utilicen las herramientas de manera incorrecta, a veces dejándolos peor que si no se hubieran apoyado IA. Argumenta que el potencial de la IA de generación en la resolución de problemas es real pero hay que tener en cuenta varios aspectos; como no depender absolutamente de lo que el modelo propone, partir de una lluvia de ideas individual del equipo humano para contrastar con lo que ofrece la IA. También señala que no se debe quedar con lo que esta ofrece a la primera, sino proponerle nuevas preguntas para que vaya afinando y mejorando sus propuestas. Es decir, entrenar a la IA para mejorar los resultados.
¿Qué nos diferencia de la máquina?
¿Qué nos hace humanos?, ¿qué no puede hacer la máquina que nosotros sí? La preocupación de cómo un mercado reemplaza a los humanos con los desarrollos tecnológicos es real y lo ha sido en la historia de la humanidad. Y esto ha sido negativo y positivo. Ha posibilitado que los humanos dediquemos nuestros esfuerzos y nuestros tiempos a algo más que las labores que requieren de la fuerza física. Ahora podemos arar la tierra mucho más rápido y no todos tenemos que hacerlo. Esto permitió que nos dedicáramos a pensar, y desarrollamos nuestra mente racional para usar el cerebro en cosas que pensábamos las máquinas no podían hacer. Por ejemplo, escribir libros, hacer matemáticas, aprender filosofía, ingeniería, pintar, actuar.
Ahora, descubrimos que hemos logrado con nuestras mentes que las máquinas puedan hacer eso. Eso no nos hace obsoletos, ahora usamos el computador para hacer más rápido lo que hacíamos con un lápiz. Si lo hacemos correctamente nos vamos a dar cuenta que los humanos no solo somos un cerebro y una mente racional. La pregunta real es: ¿qué es lo que yo puedo hacer que la máquina no puede?: la inteligencia emocional, el sentido común, el pensamiento grupal, la empatía, la espiritualidad, la consciencia. No somos una máquina de pensar y hacer silogismos, o sacar conclusiones, tenemos la capacidad de hacerlo, pero no nos constituye. Podemos enfocarnos en eso y dejar que las máquinas hagan las tareas de la mente racional; mientas nosotros nos dedicamos a lo emocional y a lo espiritual.
Fuentes consultadas
Eapen, T., Finkenstadt, D., Folk, J. Venkataswamy, L. (2023). “How Generative AI Can Augment Human Creativity. Use it to promote divergent thinking”. Harvad Business Review. https://hbr.org/2023/07/how-generative-ai-can-augment-human-creativity?autocomplete=true
Harvad Business Review. (2024). “Don’t Let Gen AI Limit Your Team’s Creativity”. https://hbr.org/2024/03/dont-let-gen-ai-limit-your-teams-creativity
Marr, B. (Marzo, 2023). “The Intersection Of AI And Human Creativity: Can Machines Really Be Creative?” https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/03/27/the-intersection-of-ai-and-human-creativity-can-machines-really-be-creative/?sh=90e72a03dbc4
