Este 2022 ha resultado ser una absoluta locura en lo que a novedades sobre inteligencia artificial se refiere. Y la ‘traca final’ podría haber llegado ahora, de la mano (de nuevo) de OpenAI, los autores de GPT-3, de Whisper y de DALL-E 2. Pero en este caso innovando en el campo de los chatbots, el software que hace un par de décadas representara para muchos el máximo ejemplo de aplicación de la IA.
Y es que OpenAI acaba de presentar ChatGPT, una IA conversacional basada en un modelo avanzado de su modelo de comprensión/generación de textos GPT-3. En ese caso, la nueva IA está especialmente entrenadas para proporcionar respuestas detalladas, y para hacerlo en un lenguaje lo más ‘natural’ posible.
Por supuesto, nos seguiremos encontrando con respuestas ‘enlatadas’ y previsibles… en muchos casos, porque sus creadores han condicionado a la IA para que no entre en temas polémicos (sexo, raza, religión, armas, etc.), o porque sencillamente carece de fuentes de información suficientes. Pero, cuando ése no es el caso, ChatGPT nos puede dejar ‘a cuadros’ con su naturalidad y/o creatividad.
Dentro de nada no vamos a necesitar que Joaquín nos cuente chistes, porque ChatGPT parece estar empezando a cogerle el truco al tono de andaluz ‘exagerado’: lo mismo te explica el Teorema de Bolzano en sevillano (aquí debajo) que te cuenta qué es Tesla en inglés gibraltareño.
Pero, más allá del aspecto estilístico, por mucho que pueda sorprendernos (y nos sorprende), lo verdaderamente revolucionario es que posiblemente la IA acaba de empezar a cavar la tumba de Google. Y de StackOverFlow. Y de los tutoriales de YouTube.
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“¿Oye, qué es ‘Google’?” “Ni idea, pregúntaselo a ChatGPT”
ChatGPT es el primer paso hacia el J.A.R.V.I.S. de las películas de Iron Man: una IA la que podemos pedirle una explicación y/o análisis sobre multitud de temas sobre los que haya datos públicamente disponibles. Y que, en lugar de elegir meramente “la mejor respuesta” disponible en una web preexistente, como hace Google, puede, por el contrario, elaborar su propia respuesta… y que resulte mucho más completa y comprensible.
Veamos aquí un ejemplo de Google vs. ChatGPT acerca de cómo representar una ecuación diferencial en LaTeX:
O pedirle que nos explique cómo implementar una determinada función en lenguaje Solidity. O cómo escribir “un algoritmo de ordenación realmente ineficiente en lenguaje Brainfuck“. Como dice el autor de la pregunta, “no vale la pena publicar los resultados que da Google; sencillamente no hay ninguno bueno porque nunca nadie ha hecho esta pregunta”. Pero, a pesar de todo, ChatGPT ha sabido responderla.
Más aún, ChatGPT es capaz de hacerte sugerencias para mejorar la implementación de un determinado código que le proporcionemos… o bien de explicar dónde se encuentra una vulnerabilidad del mismo y cómo podríamos aprovecharla.
Si eres más de diseño gráfico que de programación, y ya tienes algo de experiencia con IA, también puedes usar ChatGPT para que te sugiera ‘prompts’ (instrucciones) magníficos y detallados para generar imágenes usando MidJourney o Stable Diffusion:
Pero si eres más de literatura y filosofía que de programación o diseño gráfico, no te creas que ChatGPT te va a resultar menos útil. Para nada: tiene mucho que contarnos sobre Borges o Baudrillard. Ya hay profesores de universidad vaticinando “la muerte del ensayo universitario” tras ver que esta IA proporciona en sólo 10 segundos un texto que podría ajustarse al enunciado de los trabajos que mandan hacer a sus propios alumnos. Y aprobar con nota.
Aunque también es cierto que las matemáticas no se le dan igual de bien. “No preguntes cosas que pueda regurgitar a partir del dataset [con que fue entrenado], lánzale alguna bola curva: hasta ahora, mis pruebas con cálculo báico y aritmética son deficientes”
Sin embargo, recordemos que ChatGPT se encuentra ahora mismo en un periodo de prueba en el que se espera, precisamente, ‘cazar’ esa clase de defectos. De hecho, OpenAI anima a los usuarios a interactuar con la IA para advertirle de que su respuesta es incorrecta y poder, así, corregirla, incorporando nuestra corrección al entrenamiento del modelo final.
