Hacía tiempo que un servicio o aplicación no “ganaba internet” como lo ha hecho ChatGPT los últimos días. Durante años hemos probado traductores, generadores de imágenes, otros productores de texto y hasta transcriptores de conversaciones y entrevistas, pero no ha sido hasta ahora que OpenAI ha dado con la clave para que las IAs generativas conectasen y se viralizasen a gran escala: darles el formato de una conversación

Eso y ofrecerlo gratis, algo que no durará mucho si atendemos a las palabras del CEO de OpenAI apuntando a que los costes de ChatGPT son desorbitados. Mientras, pasamos los días jugando, nos asombramos unos a otros con las proezas que esta IA es capaz de conseguir, buscamos fisuras en el modelo y su salvaguardia para no entrar en polémicas, sexo o temas violentos, compartimos los ejemplos que no creíamos que fuera capaz de alcanzar una máquina

Nathan Baschez 📧 @nbashaw

ChatGPT probably cost $1–3 million to run (in its first five days of existence) We know they have >1m signups, and it costs them 1–9 cents per chat. Question is, how many chats per signup on avg? Wild guess: 10–30. Most signups likely have 0 or 1, but some have hundreds.

Sam Altman @sama

@elonmusk average is probably single-digits cents per chat; trying to figure out more precisely and also how we can optimize it

Como Javier Lacort apuntaba en Twitter, el nivel de ChatGPT es tan asombroso que no puede ser acogido con cinismo. He anotado las cuatro ideas que tenía perfiladas para esta columna y le he pedido que las desarrolle, con un resultado sorprendentemente digno. Trabajos escolares, código de programación, respuestas a preguntas difíciles o con truco, conversaciones con alusiones a lo comentado hace minutos, cambios de idioma, borradores de contrato… he perdido la cuenta de momentos “wow” estos días en redes, blogs y listas de correo

Llega además ChatGPT a un sector tecnológico en horas bajas, con más noticias de despidos y recortes que de inversión y lanzamientos. Y justo después de la última crisis que ha dejado tocados a la web3 y al mundo crypto. Es por ello que las miradas tecno optimistas se han vuelto hacia la inteligencia artificial. Los techies por fin tenemos en nuestras manos una “tecnología dura”, fruto de años de investigación, con potencial de impacto real en la sociedad y en nuestras vidas. Hay quienes llevamos tiempo apuntando a que si hay una candidata clara a gran plataforma tecnológica que dominará tras la crisis, esa es la IA

Como ha sucedido siempre, nos hemos venido arriba y ya hay quien está apuntando a que esto “lo cambia todo”, a que la inteligencia artificial general está a la vuelta de la esquina y que OpenAI se va a comer a Google, la web entera y sustituirá a los humanos decenas de empleos. A los tecnólogos no se nos puede dejar sólos, eso está claro. Necesitaríamos alguien que nos recordara que la API de GPT-3 está disponible desde 2020. Eso significa que desde entonces cualquiera puede intentar montar sus aplicaciones y servicios sobre el modelo de lenguaje que tan flipados nos está dejando estos días (aunque es justo reconocer que ChatGPT es una versión algo mejorada).

El caso es que apenas he dado con un puñado de proyectos que se están abriendo paso aplicando el enorme potencial que le reconozco a GPT-3. Jasper utiliza la API de OpenAI para crear contenido de marketing y anuncios para redes sociales y es quizás la estrella emergente si atendemos a los 1500 millones de su valoración, un modelo que también sigue Copy.ai. Hay otros proyectos interesantes, como el editor Lex que usa GPT-3 para ayudarnos con la parálisis del folio en blanco o dos de mis favoritas, Ai Dungeon, que genera juegos de aventuras basados en texto y Replika, la app de “amiga / amigo virtual”. Estas, y por las limitaciones de OpenAI, cambiaron de modelo de lenguaje para poder tener escenas de cierta violencia una y sentimentales/sexuales la otra. No he dado con más proyectos de cierto éxito basados en GPT-3, demasiado poco en más de dos años para una tecnología tan revolucionaria

Quizás la explicación a esta dificultad por poner en producción servicios de valor la podamos encontrar en la decisión de Stack Overflow, el foro de preguntas y respuestas de programación más utilizado por los profesionales. Sus responsables han prohibido utilizar código generado con ChatGPT para responder a las preguntas. El motivo aducido es que lo producido por la IA de OpenAI tiende a tener muchos errores y temen una avalancha de contenido que estropee la experiencia del sitio.

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Y es que hay contextos en los que si no eres riguroso siempre, no eres fiable nunca. ChatGPT responde con convencimiento y nos ofrece un discurso aparentemente con sentido, pero al igual que nos impresionamos de un nivel que impresiona en sus mejores momentos, encontramos errores infantiles, fallos garrafales y empecinamiento incomprensible. Si uno le pregunta por países cuyo nombre empiece y acabe por la misma letra, la respuesta es disparatada. Aunque si le corriges, reconoce el error, “aprende” y en la siguiente pregunta ha mejorado. Lo mejor y lo peor en la misma conversación

¿En qué casos de uso admitiremos este alto nivel de incertidumbre, la falta de consistencia y en cuáles no? El “mercado” nos está dando alguna pista, para contenidos marketinianos de bajo nivel y probar ideas para anuncios en internet o para chatear y compartirlo, está claro que sí. Pero parece improbable que pongamos a GPT-3 como nuestra atención al cliente, productor de código que vayamos a utilizar o que estemos preparados para un internet lleno de contenidos generados por IAs.

La gran pregunta, sospecho, es si esta dificultad para el paso a producción es algo inherente a esta generación de modelos de lenguaje auspiciados por la aparición del Transformer o, como otras veces en inteligencia artificial, es cuestión de tamaño. En la visión más pesimista de los críticos estamos ante una producción de cháchara sin sentido porque estas máquinas probabilísticas sólo saben manejar símbolos sin conocimiento alguno sobre el mundo.

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Los más creyentes se sitúan en el otro extremo, si la consciencia es un fenómeno emergente que generó la evolución tras agrandarse los cerebros y aumentar el número de neuronas, no sería descartable que se llegase a la IAG (inteligencia artificial general) por la vía de modelos del tipo de ChatGPT de mayor tamaño. GPT-4 está a la vuelta de la esquina y se espera que tenga 500 veces más parámetros que GPT-3. Si ahora estamos con la boca abierta, no estamos preparados para el siguiente nivel

Nuestra capacidad de predecir los efectos de una tecnología transformadora es muy limitada. El caso es que por aquí ya hemos discutido que una IA nos parezca consciente sin serlo basta cambiar nuestra visión del asunto por completo. A mejores versiones del modelo más plausible es que le podamos dar las riendas en ciertas situaciones. Lo que parece más probable de momento es que vamos hacia una creatividad asistida por inteligencia artificial. Dibujando, escribiendo o programando tendremos atajos, sugerencias de nuevas ideas o indicaciones de por donde deberíamos seguir. Una suerte de “autocompletar para todo” que aumente la productividad pero que, de momento y como mucho, nos aligere en las tareas de más bajo nivel en el proceso creativo. Cada vez más valor en la ideación y menos en la técnica para implementar esa idea o solución

Explota la inteligencia artificial y con su eclosión no descartaría una situación paradójica. Si usamos ChatGPT de inmediato notamos que es robótica y fría, lo políticamente correcto elevado a la enésima potencia. También que no está diseñada para darnos la verdad sino una respuesta aparentemente convincente. En un mundo sobresaturado de contenidos generados por IA, lo original, auténtico o respaldado por una marca reputada puede que acabe siendo lo más valorado.

Imágenes: Antonio Ortiz con Stable Diffusion

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El dilema de la IA a lo ChatGPT: si no eres…