Por Jorge Fábrega
Cuando amanece el 2024, un eco de la revolución que trajo la imprenta resuena en el ámbito de la inteligencia artificial. El punto de inicio es un artículo publicado en arXiv el 2017 bajo el nombre “All You Need Is Attention”. En ese trabajo se propuso una nueva arquitectura de redes neuronales que resolvía problemas insolubles para las versiones previas: los Transformers, y con ello se dio paso a la creación de los GPTs (Generalized Pre-trained Transformers).
Para tener una métrica de lo acelerado de este proceso, me sumergí en las profundidades de arXiv para rescatar todos los artículos publicados que en su abstract mencionarán GPT o ChatGPT desde el 2017 a la fecha y el patrón es claro. Como lo muestra la figura 1, una ola creciente de publicaciones sobre GPTs marcan la tendencia. La línea ascendente del gráfico 1 es testigo del vértigo con que la IA se entrelaza con la lingüística, la ciencia cognitiva y hasta el arte, tejiendo una red que promete capturar futuras innovaciones en su malla expansiva.
Lo que ha venido después de aquel artículo del 2017 ha sido una marea transformadora cuya disminución en intensidad aún parece lejana. Se trata de un cambio tan radical como el que desencadenó Gutenberg siglos atrás con la imprenta porque ya no hablamos de simples avances; estos modelos de Inteligencia Artificial (IA) otorgan a los no iniciados las llaves del reino digital como antes el libro entregó las letras a quien quisiera aprenderlas.
La IA generativa es más que una herramienta; es un motor que conduce hacia una nueva era de interfaces intuitivas y soluciones personalizadas. Sus ramificaciones se extienden hacia el horizonte, prometiendo avances en áreas tan disímiles como la creación musical y la detección temprana de enfermedades, y apuntando a un futuro donde la interacción con las máquinas será indistinguible de la comunicación humana.
En el gráfico 2, destaco las 20 categorías en arXiv donde más se ha publicado sobre GPTs y ChatGPTs. Como puede verse, la presencia prominente de categorías como “Computation and Language” y “Artificial Intelligence” muestra un énfasis en la comprensión y generación del lenguaje humano por parte de las máquinas. Por otro lado, áreas como “Computer Vision and Pattern Recognition” y “Machine Learning” resaltan el progreso en el reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. Recorrer el listado y constatar la diversidad de áreas que contiene es evidencia de que este oleaje recién comienza y será extenso.
A la sombra de esta gigantesca ola se perfilan retos éticos y dilemas sociales nuevos. El rastro de datos personales, las facilidad tecnológica para manipular la opinión pública mediante desinformación, y la reconfiguración del trabajo exigirán un nuevo orden, para el cual no poseemos un marco ético de referencia medianamente consensuado aún.
Como la imprenta en su tiempo, la IA generativa tiene un potencial de aumentar en varios órdenes de magnitud la complejidad de las redes que nos interconectan y para estar sobre aquella ola ya partimos atrasados.
Mientras el 2024 se despliega ante nosotros, debemos navegar en esta corriente con perspicacia sin retraso. Los gráficos 1 y 2 no solo muestran lo que ya ha sido; son cartas de navegación hacia lo que será. Con la IA generativa en la proa, nos dirigimos hacia un futuro tan prometedor como incierto, con la responsabilidad de dirigir este navío tecnológico hacia aguas que reflejen nuestros valores más preciados.
