Bloomberg Opinión — La inteligencia artificial avanza de una manera difícil de comprender para la mente humana. Durante mucho tiempo no pasa nada y, de repente, pasa algo. La revolución actual de los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés), como ChatGPT, fue el resultado de la llegada de las “redes neuronales transformadoras” en torno a 2017.
¿Qué nos deparará la próxima media década? ¿Podemos basarnos en nuestras impresiones actuales sobre estas herramientas para juzgar su calidad, o nos sorprenderán con su desarrollo? Como alguien que ha pasado muchas horas jugando con estos modelos, creo que mucha gente se va a llevar una sorpresa. Los LLM tendrán implicaciones significativas para nuestras decisiones empresariales, nuestras carteras, nuestras estructuras reguladoras y la simple cuestión de cuánto deberíamos invertir como individuos en aprender a utilizarlos.
Para que quede claro, no soy un sensacionalista de la IA. No creo que vaya a provocar un desempleo masivo, ni mucho menos el escenario de “Skynet se enciende” y la consiguiente destrucción del mundo. Sí creo que supondrá una ventaja competitiva y de aprendizaje duradera para las personas e instituciones capaces de aprovecharla.
Tengo una historia para ustedes, sobre el ajedrez y un proyecto de red neuronal llamado AlphaZero en DeepMind. AlphaZero se puso en marcha a finales de 2017. Casi de inmediato, comenzó a entrenarse jugando cientos de millones de partidas de ajedrez contra sí mismo. Al cabo de unas cuatro horas, era la entidad que mejor jugaba al ajedrez que jamás se había creado. La lección de esta historia: En las condiciones adecuadas, la IA puede mejorar muy, muy rápidamente.
Las LLM no pueden igualar ese ritmo, ya que se enfrentan a sistemas más abiertos y complejos, y además requieren una inversión empresarial continua. Aun así, los más recientes avances han sido impresionantes.
No me entusiasmó el GPT-2, un LLM de 2019. Me intrigó GPT-3 (2020) y estoy muy impresionado por ChatGPT, que a veces se denomina GPT-3.5 y se lanzó a finales del año pasado. GPT-4 está en camino, posiblemente en la primera mitad de este año. En pocos años, estos modelos han pasado de ser curiosidades a formar parte integral de las rutinas de trabajo de muchas personas que conozco. Este semestre enseñaré a mis alumnos a redactar un trabajo utilizando LLM.
ChatGPT, el modelo lanzado a finales del año pasado, recibió una calificación de D en un examen de economía laboral de licenciatura impartido por mi colega Bryan Caplan. Anthropic, un nuevo LLM disponible en versión beta y que se espera que salga a la venta este año, aprobó nuestro examen de posgrado de Derecho y Economía con respuestas claras. (Por si te lo estás preguntando, se utilizó la calificación a ciegas.) Es cierto que los resultados actuales de los LLM no siempre son impresionantes. Pero ten en cuenta estos ejemplos y el de AlphaZero.
No tengo una predicción sobre el ritmo de mejora, pero la mayoría de las analogías de la economía normal no son aplicables. Los coches mejoran modestamente cada año, al igual que la mayoría de las cosas que compro o uso. Los LLM, en cambio, pueden dar saltos.
Aun así, puede que se pregunte: “¿Qué pueden hacer por mí los LLM?”. Tengo dos respuestas inmediatas.
En primer lugar, pueden escribir código de software. Cometen muchos errores, pero a menudo es más fácil editarlos y corregirlos que escribir el código desde cero. También suelen ser más útiles para escribir las partes aburridas del código, liberando a programadores humanos con talento para la experimentación y la innovación.
En segundo lugar, pueden ser tutores. Ya existen, y pronto mejorarán mucho. Pueden dar respuestas muy interesantes a preguntas sobre casi cualquier cosa del mundo humano o natural. No siempre son fiables, pero suelen ser útiles para nuevas ideas e inspiraciones, no para comprobar hechos. Espero que pronto se integren en los servicios de comprobación y búsqueda. Mientras tanto, pueden mejorar la escritura y organizar las notas.
He empezado a dividir a la gente que conozco en tres bandos: los que aún no conocen los LLM; los que se quejan de sus LLM actuales; y los que intuyen el sorprendente futuro que nos espera. Lo intrigante de los LLM es que no siguen unas reglas de desarrollo suaves y continuas. Más bien son como una larva a punto de convertirse en mariposa.
Es humano, si se me permite utilizar esta palabra, estar ansioso por este futuro. Pero también debemos estar preparados para él.
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