Los modelos generativos de IA, como ChatGPT, supuestamente algún día reemplazarán a la mayoría de los humanos en la redacción de textos. Mientras tanto, sin embargo, los humanos pasan una gran cantidad de tiempo escribiendo sobre la IA generativa. Todos los días llegan anuncios que se jactan de cómo las nuevas empresas a, b y c están aplicando la tecnología a la industria x, y y z. inversión de riesgo global puede haber caído un 35 por ciento a $ 415 mil millones el año pasado, pero el dinero sigue fluyendo hacia las nuevas empresas de IA generativas y calientes.
Durante años, los investigadores de aprendizaje automático han estado escribiendo algoritmos cada vez más impresionantes, devorando grandes cantidades de datos y potencia informática masiva, permitiéndoles hacer cosas cada vez más impresionantes: ganar partidas de ajedrez y Go contra los jugadores humanos más fuertes, traducir entre idiomas en tiempo real y modelado de estructuras de proteínas, por ejemplo. Pero 2022 marcó un año decisivo para la IA generativa, ya que la empresa de investigación OpenAI, con sede en San Francisco, y otras, abrieron la tecnología para los usuarios comunes.
Cualquier persona con conexión a Internet ahora puede experimentar la aparente magia al pedirle a Dall-E que genere una imagen de un astronauta. montando un caballo on the moon o ChatGPT para escribir una historia sobre las escapadas lunares de un astronauta a caballo.
Todo esto es (principalmente) diversión buena e inofensiva. La IA generativa ya está estimulando a millones de redactores, ilustradores, desarrolladores de videojuegos y personas que pierden el tiempo. Pero la pregunta más importante es: ¿puede impulsar la productividad en la economía en general? Durante años, los tecnólogos han comparado los efectos transformadores de la IA con los de los microchips, la electricidad y el fuego. Sin embargo, los economistas todavía luchan por detectar cualquier cambio en los datos de productividad.
El uso de la IA generativa, afirman sus evangelistas, ahora transformará un deporte minoritario en un juego de participación masiva. Mira Murati, directora de tecnología de OpenAI, incluso ha comparado la difusión de la IA con una forma de globalización digital: brinda a todos acceso a nuevas posibilidades económicas, aumentando la diversidad de oportunidades y elevando la prosperidad. Otros han argumentado que los aumentos exponenciales en el poder de cómputo en las últimas décadas, como lo describe la Ley de Moore, están pasando del hardware al software. La creación de software está emergiendo de la era artesanal a la industrial.
La IA también se puede entrenar para predecir las siguientes líneas de código de computadora. Microsoft, que está invirtiendo $ 10 mil millones en OpenAI, dice que incorporará IA generativa en su software, computación en la nube y servicios de búsqueda, empoderando a sus clientes comerciales. Copilot, lanzado en 2021 por la plataforma de software de código abierto GitHub de Microsoft y OpenAI, ya permite a los desarrolladores completar automáticamente el código en varios lenguajes de programación.
Dadas las críticas de algunos usuarios, puede ser una señal de lo que vendrá. Por ejemplo, el científico informático Andrej Karpathy, que anteriormente trabajó en Tesla y OpenAI, tuiteó que Copilot había “acelerado drásticamente” su flujo de trabajo al escribir el 80 por ciento de su código con un 80 por ciento de precisión. Su función, dijo, ahora era generar y editar código generado por computadora más que escribirlo él mismo.
Esta incipiente revolución del software sustenta la tesis de inversión de Radical Ventures, un fondo de capital de riesgo con sede en Toronto. El software se está desarrollando de ser un producto estático codificado que se envía periódicamente a uno que funciona con algoritmos de aprendizaje de IA y evoluciona constantemente casi en tiempo real, me dice Jordan Jacobs, cofundador de Radical. “Cada pieza de software será reemplazada por software de IA durante la próxima década. Eso tendrá un enorme impacto económico”.
Dos signos de interrogación se ciernen sobre este optimismo. Primero, aún no está claro si el software en constante evolución acelerará la obsolescencia tecnológica, lo que requerirá que las empresas instalen nuevo hardware y vuelvan a capacitar a los empleados, lo que algunos investigadores culpan por la baja productividad después de un avance tecnológico, o si la reducirá significativamente. En otras palabras, ¿la IA generativa mejorará o suavizará la adopción humana de la tecnología? En segundo lugar, ¿la IA generativa creará una nueva forma perniciosa de “deuda técnica” que requerirá que los programadores humanos modifiquen el software para eliminar errores escritos por máquinas?
Como ha escrito un lector de FT, la naturaleza altamente imperfecta de la IA generativa corre el riesgo de poner el mundo de la información patas arriba. Hoy en día, asumimos que la mayoría del contenido digital es preciso y utilizamos verificadores de hechos para identificar y remediar el material falso. En el mundo de la IA post-generativa, debemos asumir que todo el contenido es potencialmente defectuoso y emplear buscadores de la verdad para verificar las fuentes higiénicas. Espero el primer correo electrónico de una empresa nueva que argumente que la búsqueda de la verdad es un nuevo y fantástico caso de uso para la IA generativa.