ChatGPT y herramientas similares han causado mucho furor en los últimos meses. Pueden ser de enorme ayuda, sobre todo en la creación de contenidos. Al mismo tiempo, debes ser consciente de las limitaciones de estas herramientas y saber cómo conseguir resultados especialmente buenos.

En este artículo explico por qué la nueva generación de ofertas de IA es mucho mejor. Es el comienzo de una serie sobre el tema. El tema de la inteligencia artificial lleva décadas pasando por fases de exuberancia y abatimiento.

Las predicciones de Elon Musk sobre los vehículos autónomos son bien conocidas aquí: el campo avanzó rápidamente durante un tiempo. Los taxis y autobuses controlados por ordenador parecían al alcance de la mano. Sin embargo, la curva de mejoras pronto se aplanó y ahora las previsiones en este campo se han vuelto mucho más prudentes. En este sentido, me he acostumbrado a un sano escepticismo cuando se trata de temas tan exagerados. 

Eso, sin embargo, voló rápidamente por la ventana con ChatGPT. Cuando pude probarlo por primera vez, me quedé tan sorprendido como emocionado: este "chatbot" por fin funcionaba como sus muchos predecesores sólo habían prometido. Era casi asombroso.

ChatGPT responde a las preguntas de una forma asombrosamente humana. Y parece conocer una respuesta para cada pregunta, o varias. Ajusta dinámicamente el tipo, la longitud y la complejidad de la respuesta en función de mis aportaciones. Entiende el contexto de la conversación y puede recurrir a cuestiones y hechos que ya se han planteado antes. Procesa entradas largas y complejas con poco retraso. Y también entiende y responde en alemán.

Generador de texto asombrosamente potente

Rápidamente quedó claro que ChatGPT no es sólo un potente asistente de IA, sino también un generador de texto de IA.

Mis intentos anteriores con herramientas de este tipo siempre habían sido grandes decepciones. Los productos nunca estuvieron a la altura de las promesas de marketing. Quizá servían para estimular ideas. Se podían extraer fragmentos de algunos de ellos. Pero los textos rara vez eran útiles en su conjunto.

Ahora es diferente con ChatGPT y sus variantes y competidores: Utilizados correctamente, pueden proporcionar no sólo ideas, sino también un concepto global y al menos un buen primer borrador.

Como alguien que pasa gran parte de su vida escribiendo y editando, odio decir esto: lo que ChatGPT ofrece está a menudo a la altura de lo que he visto de escritores humanos. A veces es incluso mejor.

Sin embargo, las limitaciones y peculiaridades de estas nuevas herramientas de IA también se ponen de manifiesto tras pruebas intensivas. Más información a continuación.

¿Cómo ha sido posible este progreso?

Pero, ¿cómo fue posible, en primer lugar, este repentino salto de calidad? Suelen mencionarse tres puntos:

1. Datos de entrenamiento: Los modelos de IA actuales aprenden a partir de contenidos existentes (texto, imágenes, audio, código, etc.). La cantidad de datos ya disponibles digitalmente ha aumentado rápidamente, lo que ayuda enormemente al entrenamiento.
2. Potencia de cálculo: Los ordenadores y componentes especializados han acelerado enormemente los procesos de entrenamiento y permiten modelos más grandes y complejos.
3. algoritmos: Por último, pero no por ello menos importante, se han producido importantes avances bajo el capó. El método "Transformer ", por ejemplo, se considera una de las principales razones por las que la IA puede comprender y generar textos mucho mejor hoy que hace unos años.

También es impresionante observar el número de "parámetros" de los modelos lingüísticos en los últimos años. Más parámetros permiten al modelo codificar más conocimientos y manejar tareas más complejas:

• 2019, GPT-2: 1.500 millones de parámetros
• 2020, GPT-3: 175.000 millones de parámetros
• 2022, PaLM: 540 mil millones de parámetros
• 2022, GPT-4: alrededor de 1 billón de parámetros
• 2022. Claude: unos 10 billones de parámetros

Estas cifras son fascinantes, pero los modelos más complejos no siempre son automáticamente superiores o la mejor opción. Una tendencia actual es entrenar modelos más específicos para determinadas tareas y ajustarlos en consecuencia. Por tanto, es de esperar que, además de las herramientas generales, haya cada vez más ofertas diseñadas para un fin claramente definido. 

Los modelos que se entrenan adicionalmente con datos individuales también son apasionantes en este contexto: Por ejemplo, las empresas pueden introducir todos sus documentos en un sistema de este tipo para obtener respuestas de forma dinámica.

Otra medida interesante que últimamente ha cobrado más protagonismo es la longitud del contexto. Cuanto mayor sea este valor, más contenido de una conversación podrá incluir la herramienta. Por tanto, más contexto ayuda a la IA a mantener conversaciones más largas, pero también a procesar entradas más grandes. 

Dependiendo del caso de uso, esto puede suponer una diferencia significativa cuando una oferta como Anthropics Claude, por ejemplo, procesa y analiza libros enteros en cuestión de segundos.

La longitud del contexto se mide en "fichas", donde una ficha equivale aproximadamente a una palabra. Algunos ejemplos:

• GPT-2: 1.024 fichas
• GPT-3: 2.048 fichas (en una nueva versión hasta 16.000 fichas)
• PaLM: 65.536 fichas
• GPT-4: hasta 32.000 fichas
• Claude: probablemente unas 100.000 fichas

Un contexto más largo requiere, en consecuencia, más potencia de cálculo y espacio de almacenamiento. Por tanto, es un reto técnico aumentar aún más estos valores.

Tres opciones para utilizar estas herramientas

Quienes deseen utilizar este tipo de herramientas tienen actualmente tres opciones principales:

1. En la nube. ChatGPT, Claude, pero también los generadores de imágenes como MidJourney o Stable Diffusion pueden utilizarse como software como servicio. Esto significa que los datos propios se procesan en los servidores de los proveedores. Dependiendo del tipo de información, esto puede ser bastante problemático. Al mismo tiempo, como usuario tienes que estar satisfecho con la interfaz y las opciones de la oferta. Empresas como OpenAI, Microsoft, Google o Anthropic tienen servidores especializados y especialmente potentes para ello. 
2. A través de una API. OpenAI, en particular, ofrece activamente sus interfaces. No todos los modelos de IA están disponibles inmediatamente para todo el mundo. Sin embargo, pueden utilizarse para implementar aplicaciones propias o de terceros. En este caso, el procesamiento de los datos sigue teniendo lugar en los servidores de las empresas de IA. Sin embargo, en este caso se puede personalizar dónde y cómo se puede utilizar la oferta.
3. En tu propio ordenador o servidor. No sólo los ordenadores especializados se han vuelto más potentes, sino también los ordenadores portátiles, las tabletas e incluso los teléfonos inteligentes de uso común. Con dispositivos modernos y adecuadamente equipados, puede bastar para utilizar herramientas como los asistentes de IA directamente en el propio ordenador. No son tan potentes como las aplicaciones de gama alta en la nube. Pero eso no siempre es necesario. En cambio, los propios datos del usuario permanecen en el ordenador. Además, el software y el modelo se pueden elegir según las necesidades de cada uno. Un ejemplo es LM Studio para Windows y Mac, con el que puedes utilizar modelos lingüísticos como la familia Llama de Meta en tu propio PC.

Además, actualmente hay otra tendencia que creo que se impondrá aún más: Asistentes de IA que se integran en otras ofertas. Algunos ejemplos son "Copilot" en Microsoft 365, "Firefly" de Adobe, Bing Chat o la "Search Generative Experience" (SGE) experimental de Google, apoyada en IA.

Límites de las herramientas de IA

En otros artículos de esta serie, te mostraré con más detalle cómo utilizo personalmente esos servicios para investigar temas, generar ideas y conceptos, y crear textos e imágenes. 

A pesar de todo el entusiasmo por las oportunidades y posibilidades que posibilitan estos nuevos pequeños ayudantes: tienen límites que debes conocer, y hay críticas justificadas.

Un servicio como ChatGPT, por ejemplo, ha aprendido a dar una respuesta lingüísticamente correcta y sensata. Ese es el objetivo. En cambio, la validez de los hechos y cifras mencionados no lo es. Pueden ser ciertos o ficticios. Así que no debes aceptar las afirmaciones sin comprobarlas.

En algunas tareas, estas herramientas también están completamente fuera de su alcance. Por ejemplo, a menudo no pueden tratar bien con números y cálculos.

Los proveedores intentan contrarrestarlo. Por un lado, los asistentes de IA deben ser educados para ser más honestos. Si no saben algo con exactitud, deben dejarlo claro. Por otro lado, OpenAI ha añadido plugins como opción: Esto permite a ChatGPT acceder a herramientas y fuentes de información especializadas para determinados temas y tareas. Bing Chat es otro ejemplo: corrobora las fuentes de sus respuestas con enlaces y deja claro cuándo no ha podido encontrar una información.

Además, el conocimiento de un asistente de IA como ChatGPT o Claude a menudo sólo llega hasta una fecha determinada. Todo lo que ha ocurrido desde entonces es desconocido. El proceso de entrenamiento de una IA de este tipo es tan elaborado y largo que no se puede añadir información nueva sin más. Tienes que ser consciente de ello para algunos temas.

Además, otro problema es que una IA puede difundir y, por tanto, reforzar los prejuicios y la información errónea que haya encontrado en sus datos de entrenamiento. Al fin y al cabo, la IA no entiende lo que está haciendo ahí. Por lo general, tampoco comprueba ni investiga.

Otra cosa que siempre echo de menos con los asistentes de IA en la vida cotidiana: no llegan a conocerme y no aprenden de conversaciones anteriores. Como se ha descrito antes, hay una cierta duración del contexto por chat. Pero, en cualquier caso, el contexto termina con la conversación actual. Si inicio una nueva conversación, el asistente de IA no sabe nada de las interacciones anteriores. Mi esperanza es que estos servicios sean aún más personales en el futuro. SHO.AI promete algo así.

Críticas a las herramientas de IA

Una crítica fundamental a herramientas como ChatGPT para textos o Difusión Estable para imágenes es el material de entrenamiento. Como ya se ha descrito, estos datos son indispensables para el proceso de aprendizaje. Sin embargo, a menudo no se preguntó a los autores si querían poner a disposición sus obras para este fin o no. El hecho de que los generadores de imágenes de IA puedan imitar los estilos de los artistas causó revuelo. ¿Se trata de una infracción automatizada de los derechos de autor? ¿O es comparable a las obras humanas, que también pueden inspirarse e influenciarse por las obras de otros? Son preguntas apasionantes que nos acompañarán durante años. 

El debate sobre esto es a veces acalorado. No es de extrañar: algunos artistas se ven a sí mismos como esquilmadores involuntarios de una IA que, a cambio, podría hacerles superfluos. Y las empresas ganan dinero con un producto que ha tomado su trabajo gratuitamente.

OpenAI ofrece ahora una opción para, al menos, bloquear el contenido del propio sitio web con fines de formación en el futuro.

Esto también plantea la cuestión de si los resultados de dichas herramientas pueden utilizarse en absoluto. He hablado con el abogado Dr. Carsten Ulbricht sobre este tema. Como suele ocurrir, la pregunta no puede responderse con un sí o un no claros.

Por último, pero no por ello menos importante, la cuestión de si las obras gozan de protección de derechos de autor cuando proceden de una IA y a quién se considera autor en este caso está completamente abierta. Según algunos, la vara de medir aquí es cuánto trabajo ha hecho la IA y cuánto el ser humano. 

Conclusión sobre el contenido y la IA

El mundo de la IA ha experimentado un gran auge en los últimos meses. Como espero haber podido demostrar en este post, el entusiasmo no surge completamente de la nada. Los avances son claramente perceptibles. Las herramientas se pueden utilizar para tareas cotidianas y pueden ser de gran ayuda.

Dicho todo esto, no son perfectas, cometen errores, reaccionan de forma inesperada o fracasan completamente en una tarea (e incluso pueden negarlo). Además, existen críticas legítimas sobre cómo funcionan y cómo han adquirido sus habilidades.

Teniendo en cuenta estos puntos, en la siguiente parte de la serie muestro cómo utilizo distintas herramientas de IA para la creatividad y la productividad.