Dos a?os de ChatGPT: del deslumbramiento total a la ca¨ªda en el ¡®valle de la decepci¨®n¡¯

¡°Es una innovaci¨®n tremenda, yo tambi¨¦n flip¨¦¡±. ¡°Suena mucho m¨¢s natural que la mayor¨ªa de programas similares¡±. ¡°Ha aprendido de forma intuitiva a mantener conversaciones sobre casi cualquier tema¡±. Estas son algunas de las primeras opiniones de expertos en inteligencia artificial (IA) sobre ChatGPT publicadas en este peri¨®dico. La herramienta tard¨® pocos d¨ªas en deslumbrar tanto a profesionales como a legos en la materia, que compart¨ªan en redes sociales fragmentos de sus conversaciones con el bot. De repente, cualquiera con conexi¨®n a internet pod¨ªa chatear con una m¨¢quina que ofrec¨ªa respuestas coherentes y bien escritas, aunque no siempre ciertas. Para muchos, la sensaci¨®n era la de estar hablando con alguien, no con algo. Este s¨¢bado se cumplen dos a?os del lanzamiento de ChatGPT, que supuso la presentaci¨®n en sociedad de la IA generativa, la que produce contenidos supuestamente originales a partir de instrucciones humanas.

?Qu¨¦ momento atraviesa esta tecnolog¨ªa? La fascinaci¨®n inicial dio paso a una guerra empresarial para liderar el despliegue de este tipo de herramientas. Microsoft se apresur¨® a cerrar un acuerdo de colaboraci¨®n con OpenAI, desarrolladora de ChatGPT y Dall-E, y Google no tard¨® ni dos meses en anunciar el lanzamiento de sus propios modelos en abierto. Hoy se habla ya de lo que la consultora Gartner denomina el valle de la decepci¨®n: la euforia inicial gener¨® expectativas tan altas que, al no ser satisfechas de forma inmediata, han hecho que decaiga el inter¨¦s. Es una fase del ciclo natural de los hypes tecnol¨®gicos, y lo habitual es que, dentro de un tiempo (menos de dos a?os, para Gartner), la curva de las expectativas vuelva a subir, aunque de forma m¨¢s moderada que la primera vez.

¡°Dos a?os despu¨¦s, los cerebros artificiales siguen siendo supercu?ados estoc¨¢sticos: hablan con mucha autoridad, parecen saber de todo, pero lo que dicen no es fruto de un conocimiento real, sino de su capacidad, adquirida intuitivamente, para aparentar sabidur¨ªa¡±, resume Julio Gonzalo, catedr¨¢tico de Lenguajes y Sistemas inform¨¢ticos de la UNED y vicerrector adjunto de investigaci¨®n. El propio Andrej Karpathy, uno de los creadores del modelo GPT (y que abandon¨® OpenAI en febrero), dijo hace unas semanas que ve¨ªa s¨ªntomas de agotamiento en la IA generativa: como las primeras versiones de ChatGPT ya se entrenaron con casi todos los textos disponibles en internet, las nuevas versiones no podr¨¢n recurrir a muchos m¨¢s datos de los que ya revisaron sus predecesoras. Eso har¨¢ que los modelos no puedan mejorar demasiado. ¡°Para que haya un gran salto har¨¢ falta una innovaci¨®n en la arquitectura algor¨ªtmica, como lo fue el desarrollo en 2017 de los transformer [un tipo de redes neuronales clave en el desarrollo de los grandes modelos de lenguaje]¡±, apunta ?lvaro Barbero, director de Inteligencia artificial en el Instituto de Ingenier¨ªa del Conocimiento.

En el frente empresarial tambi¨¦n hay inquietud. Los inversores no han visto todav¨ªa la forma de hacer rentable la IA generativa. OpenAI ha captado en octubre 10.000 millones de d¨®lares ¡°para operar con flexibilidad¡±, que se suman a los 13.000 comprometidos por Microsoft en 2023, pero esa suma puede no ser suficiente. El modelo GPT-5, anunciado inicialmente para finales de 2023, sigue sin llegar, y los analistas empiezan a pensar que no ser¨¢ tan revolucionario como lo vendi¨® el director general de la compa?¨ªa, Sam Altman.

De acuerdo con las propias proyecciones de OpenAI, la empresa no dar¨¢ beneficios hasta 2029, y, mientras tanto, est¨¢ gastando unos 500 millones de d¨®lares al mes. Seg¨²n c¨¢lculos del medio especializado The Information, que estima en 7.000 millones la factura del entrenamiento de sus modelos para 2024, OpenAI podr¨ªa quedarse sin dinero el verano que viene. ¡°Dentro de 12 meses, la burbuja de la IA habr¨¢ estallado¡±, dijo el experto en IA Gary Marcus el pasado mes de julio. ¡°Las cifras no cuadran, el enfoque actual se ha estancado, no se ha desarrollado una aplicaci¨®n definitiva, las alucinaciones [cuando el sistema se inventa cosas] siguen ah¨ª, persisten los errores tontos, nadie tiene una ventaja insuperable sobre los dem¨¢s y la gente se est¨¢ dando cuenta de todo lo anterior¡±.

La revoluci¨®n de la IA

Consideraciones financieras al margen, no cabe duda de que la herramienta que se lanz¨® el 30 de noviembre de 2022 fue deslumbrante. ¡°Desde mi punto de vista, la aparici¨®n de ChatGPT fue algo absolutamente revolucionario¡±, asegura Carlos G¨®mez Rodr¨ªguez, catedr¨¢tico de Computaci¨®n e Inteligencia Artificial de la Universidad de La Coru?a y experto en procesamiento del lenguaje natural, la rama de la IA que busca comprender y generar textos. ¡°Por primera vez, un mismo sistema pod¨ªa hacer de todo sin un entrenamiento espec¨ªfico. Antes pod¨ªas crear un traductor espa?ol-ingl¨¦s, pero dise?¨¢ndolo espec¨ªficamente para ello. Result¨® que al desarrollar estos sistemas m¨¢s grandes, el modelo fue capaz de hacer muchas cosas. Eso lo ha cambiado todo en mi campo de investigaci¨®n¡±.

¡°La IA generativa ha aportado aplicaciones interesantes, como resumir, escribir cartas en otros idiomas o extraer informaci¨®n de documentos, pero tambi¨¦n aplicaciones erradas, como usarlos para extraer informaci¨®n, cuando lo que hacen es predecir, no buscar, o hacer deducciones, cuando no razonan¡±, explica Ricardo Baeza-Yates, director de investigaci¨®n del Instituto de IA Experiencial de la Northeastern University (Boston) y catedr¨¢tico de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona. La IA generativa, de la mano de los generadores de im¨¢genes o v¨ªdeos, est¨¢ contribuyendo a diluir la frontera entre la realidad y el embuste con los llamados deepfakes y ha dado alas a formas m¨¢s sofisticadas y baratas de ciberataques.

Tan solo tres meses despu¨¦s del lanzamiento de ChatGPT, OpenAI present¨® el modelo GPT-4, un salto cualitativo respecto a la primera versi¨®n de la herramienta. Pero en los casi dos a?os transcurridos desde entonces no ha habido m¨¢s avances significativos. ¡°Parece que con GPT-4 se lleg¨® a los l¨ªmites de lo que es capaz una IA solo emulando nuestra intuici¨®n. Tambi¨¦n se ha constatado que la capacidad de pensamiento racional no ha aparecido por arte de magia solo haciendo cerebros m¨¢s grandes¡±, ilustra Gonzalo.

D¨®nde estamos y qu¨¦ queda por ver

Lo ¨²ltimo en IA generativa son los sistemas multimodales, capaces de combinar varios soportes (texto, imagen y audio). Por ejemplo, le puedes ense?ar al ¨²ltimo ChatGPT o Gemini una foto de la nevera para que te diga qu¨¦ puedes preparar para cenar. Pero construye esos resultados por intuici¨®n, no razonando. ¡°Lo siguiente ser¨¢ investigar si los grandes modelos de lenguaje pueden ser agentes. Es decir, que funcionen por s¨ª mismos e interaccionen entre ellos en nuestro nombre. Podr¨ªan reservarnos unos billetes de avi¨®n y un hotel de acuerdo con las indicaciones que les demos¡±, describe G¨®mez Rodr¨ªguez.

¡°Creo que los modelos de IA generativa est¨¢n llegando a su l¨ªmite y se necesitar¨¢ agregar otros elementos, como conocimiento verdadero (Perplexity y otros ya citan las fuentes que usan), l¨®gica deductiva (IA cl¨¢sica) y, a largo plazo, sentido com¨²n, el menos com¨²n de los sentidos. Solo entonces podremos empezar a hablar de raciocinio verdadero¡±, sostiene Baeza-Yates.

Eso es lo que promet¨ªa Altman para el a?o que viene. Se refiere a ello como IA general, la que iguale o supere a las capacidades humanas. Parece claro que algo as¨ª tardar¨¢ en llegar, y que, en l¨ªnea con lo que dice Baeza-Yates, har¨¢ falta algo m¨¢s que IA generativa para alcanzar esa meta. ¡°Los grandes modelos multimodales ser¨¢n una parte fundamental de la soluci¨®n global para desarrollar una IA general, pero no creo que sean suficientes por s¨ª solos: necesitaremos un pu?ado de otros grandes avances¡±, dijo la semana pasada Demis Hassabis, responsable de investigaci¨®n en IA de Google y Premio Nobel de Qu¨ªmica, en un encuentro con periodistas en el que particip¨® EL PA?S.

¡°La IA generativa no solo no nos acerca a las grandes preguntas cient¨ªficas de la IA, como si puede haber inteligencia en algo que no sea org¨¢nico, sino que nos desv¨ªa de ellas. Estos sistemas son incapaces de razonar, habr¨ªa que recurrir a la IA simb¨®lica [la basada en la l¨®gica matem¨¢tica]¡±, reflexiona Ram¨®n L¨®pez de M¨¢ntaras, fundador del Instituto de Investigaci¨®n de Inteligencia Artificial del CSIC y uno de los pioneros en Espa?a de la disciplina, que cultiva desde hace m¨¢s de 40 a?os. Alphafold, la herramienta desarrollada por el equipo de Hassabis para predecir la estructura de 200 millones de prote¨ªnas que le ha valido el Nobel, integra 32 t¨¦cnicas distintas de IA, siendo la generativa solo una de ellas. ¡°Creo que el futuro ir¨¢ por ese tipo de sistemas h¨ªbridos¡±, dice L¨®pez de M¨¢ntaras.