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Tres noches en vela
Creo que el coste de llegar a conocer la inteligencia artificial, conocerla de verdad, son al menos tres noches en vela. Al cabo de unas horas utilizando sistemas de IA generativos, llegará un momento en el que te percates de que los grandes modelos de lenguaje (conocidos por sus siglas en inglés, LLM), es decir, la nueva forma de IA que alimenta servicios como ChatGPT, no actúan como esperas de un ordenador. Se comportan más como una persona. Caes en la cuenta de que estás interactuando con algo nuevo, algo desconocido, y que las cosas están a punto de cambiar. Trasnochas, emocionado y nervioso a partes iguales, preguntándote: «¿Cómo afectará a mi trabajo? ¿Qué tipo de empleos tendrán mis hijos? ¿Esta cosa piensa?». Vuelves al ordenador en plena noche y haces peticiones aparentemente imposibles solo para comprobar si la IA las satisfará. Te das cuenta de que el mundo ha cambiado de manera fundamental y que nadie puede decirte realmente cómo será el futuro.
Aunque no soy científico computacional, como académico especializado en innovación, llevo mucho tiempo trabajando en las aplicaciones de la IA, en especial en relación con el aprendizaje. A lo largo de los años, la IA ha prometido mucho más de lo que ha cumplido. Durante décadas, la investigación en torno a la IA siempre ha parecido estar a punto de conseguir un enorme adelanto, pero la mayoría de los usos prácticos, desde coches que conducen solos hasta clases particulares personalizadas, siempre han avanzado de un modo tremendamente lento. Durante este tiempo no he dejado de experimentar con herramientas de IA, entre ellas, los modelos GPT de OpenAI, de descubrir formas de incorporarlas a mi trabajo y de pedir a mis alumnos que utilicen la IA en clase. Así que mis noches en vela llegaron pronto, justo después del lanzamiento de ChatGPT, en noviembre de 2022.
Al cabo de un par de horas tenía claro que se había producido un cambio enorme entre las iteraciones previas de GPT y esta nueva. Cuatro días después de que se lanzara la IA decidí probar esta nueva herramienta con mi clase de desarrollo empresarial. Casi nadie había oído hablar de ella. Monté un espectáculo delante de mis alumnos demostrando que la IA puede ayudar a generar ideas, escribir planes de negocio, convertir esos planes de negocio en problemas (aunque de eso no haya mucha demanda) y, en general, desempeñar el papel de cofundadora de una empresa. Al acabar la clase, uno de mis alumnos, Kirill Naumov, había creado una demo básica para su proyecto empresarial —un marco digital de imágenes móviles inspirado en Harry Potter que reaccionaba a las personas que pasaban cerca—, utilizando una biblioteca de códigos que no había usado nunca, en menos de la mitad del tiempo que le habría llevado normalmente. Al final del día siguiente ya tenía a cazatalentos de capital de riesgo contactando con él.
A los dos días de presentar la IA a mis alumnos, varios me dijeron que utilizaban ChatGPT para que les explicase conceptos enrevesados «como si tuvieran diez años». Dejaron de levantar tanto la mano: ¿por qué exponerse en clase cuando podían preguntar a la IA luego? Y todos los trabajos escritos presentaban de pronto una gramática perfecta (aunque las referencias a menudo estaban mal y el párrafo final tendía a empezar con «En conclusión», señal reveladora de la forma de redactar de ChatGPT al principio, y que ya han arreglado desde entonces). Pero los alumnos no solo estaban emocionados, estaban nerviosos. Querían conocer el futuro.
Algunos me preguntaron qué significaba para las carreras que habían escogido («¿Tiene sentido prepararse para ser radiólogo si la IA puede hacer gran parte del trabajo?», «¿El de redactor publicitario seguirá siendo un buen trabajo dentro de cinco años?»). Otros me preguntaban cuándo se detendría este desarrollo tecnológico, o si se detendría. Alguien incluso me preguntó si la inteligencia artificial general (conocida como AGI, por sus siglas en inglés), la máquina hipotética que sería más inteligente que un humano, podría llegar antes de que él se graduara.
Por aquel entonces yo no tenía ninguna respuesta (aunque ahora tengo algunas más), pero me di cuenta de que no era inmune a estos cambios. De modo que decidí hacer algo práctico y poner la IA a prueba. Gran parte de mi trabajo de los últimos cinco años ha consistido en construir simulaciones para enseñar técnicas de negocios. Crear estas experiencias digitales elaboradas ha requerido una inversión colosal por parte de mi universidad, y el esfuerzo de una docena de personas con mucho talento. Tras miles de horas, los juegos eran geniales: utilizando miles de líneas de código, podíamos crear simulaciones de aprendizaje complejas que ayudaban a enseñar técnicas como la negociación. Pero decidí teclear algo en ChatGPT:
Serás mi profesor de negociación. Simularás una situación detallada en la que tengo que entablar una negociación. Tú desempeñarás el papel de una de las partes; yo, el de la otra. Me pedirás una respuesta a cada paso de la situación hipotética y esperarás hasta que la recibas. Tras obtener mi respuesta, me darás detalles de lo que la otra parte hace y dice. Calificarás mi respuesta y me darás consejos sobre cómo utilizar mejor la ciencia de la negociación. Me ofrecerás una situación más difícil si lo hago bien, y una más fácil si fracaso.
ChatGPT me escribió en respuesta: Claro, ¡estaré encantado de ayudarte a practicar negociaciones con un ejercicio de simulación! Empecemos con una situación sencilla. Tú serás un vendedor que intenta vender cien bolígrafos a un cliente. Los bolígrafos suelen costar un dólar, pero el cliente está intentando negociar el precio a la baja. El cliente empieza ofreciendo comprar los bolígrafos por 0,50 dólares. ¿Cómo respondes?
Y procedió a guiarme a través de una simulación entera que, si bien no era perfecta, llegó al 80 % de lo que nuestro equipo había tardado meses en hacer. ¡Basándose en una petición de apenas un párrafo! Empezaron mis noches en vela.
Y, para serte sincero, no han acabado. Cada semana parece que la IA obra un nuevo milagro, o un nuevo avance preocupante. No tardé en verme discutiendo con un chatbot que me acusaba de poco ético cuando le pedía que me ayudase a escribir código informático. Descubrí que podía crear bonitas imágenes ofreciendo las palabras acertadas a la máquina. Podía programar en Python, un lenguaje que no había aprendido nunca. Descubrí que una máquina podía hacer gran parte de mi trabajo… y quizá mucho del de otras personas. Descubrí algo extraordinariamente cercano a una cointeligencia, capaz de interactuar con los humanos sin ser humana o, ciertamente, sensible. Creo que pronto todos pasaremos nuestras tres noches en vela.
Y, privado de sueño como estoy ahora, sigo volviendo a las preguntas de mis alumnos: ¿qué significa esta tecnología para el futuro del trabajo y la educación? Las cosas están ocurriendo tan rápido que cuesta estar seguro, pero empezamos a atisbar un esbozo.
La IA es lo que quienes estudiamos tecnología llamamos una tecnología de propósito general (casualmente, también se abrevia como GPT). Estos avances son tecnologías que se producen una vez en cada generación, como la máquina de vapor o internet, que afectan a todos los sectores de la economía y todos los aspectos de la vida. Y, en algunos sentidos, la IA generativa podría ser incluso más importante.
Las tecnologías de propósito general suelen ser de adopción lenta, pues requieren que muchas otras tecnologías funcionen bien. Internet es un gran ejemplo. Pese a que nació como ARPANET a finales de la década de 1960, tardó casi tres décadas en alcanzar el uso generalizado, en los años noventa, con la invención del navegador, el desarrollo de ordenadores asequibles y la creciente infraestructura que permitió sostener la internet de alta velocidad. Pasaron otros cincuenta años antes de que los smartphones posibilitaran el desarrollo de las redes sociales. Y muchas empresas ni siquiera han aceptado por completo internet: convertir en «digital» un negocio sigue siendo un tema candente en la escuela de negocios, en especial cuando muchos bancos todavía utilizan ordenadores centrales.
Otras tecnologías de propósito general tardaron también muchas décadas desde su invención en resultar útiles. Piensa en los ordenadores, otra tecnología transformadora. Los primeros ordenadores mejoraron rápidamente siguiendo la ley de Moore, según la cual la capacidad de estos dispositivos se duplicaría cada dos años. Pero los ordenadores aún tardaron décadas en empezar a aparecer en negocios y escuelas porque, incluso al rápido ritmo de aumento de su capacidad, partían de un inicio muy primitivo. Sin embargo, los grandes modelos de lenguaje han demostrado ser increíblemente capaces pocos años después de su invención. Los consumidores también los han adoptado muy rápido: ChatGPT alcanzó los cien millones de usuarios más deprisa que cualquier otro producto en la historia, impulsado por varios factores: era de acceso gratuito, se puso a disposición de los consumidores individuales y resultaba increíblemente útil.
Además, los modelos están mejorando. Su tamaño se incrementa en un orden de magnitud al año, o incluso más, de modo que su capacidad también está mejorando. Aunque ese proceso es probable que se ralentice, se está produciendo a un ritmo que eclipsa cualquier otra tecnología importante, y los LLM son solo una de un conjunto de tecnologías de aprendizaje automático potenciales que impulsan la nueva ola de IA. Incluso aunque se detuviera el desarrollo de la IA mientras acabo esta frase, seguiría transformando nuestra vida.
Por último, pese a la importancia de las tecnologías de propósito general anteriores, es posible que su repercusión en el trabajo y la educación sea menor que la de la IA. Mientras que las revoluciones tecnológicas previas a menudo tenían como objetivo un trabajo más mecánico y repetitivo, la IA trabaja, en muchos sentidos, como una cointeligencia. Aumenta, o potencialmente sustituye, el pensamiento humano con unos resultados impresionantes. Algunos de los primeros estudios sobre los efectos de la IA han concluido que puede mejorar de un 20 % a un 80 % la productividad de una amplia gama de tipos de trabajo, desde la programación hasta el marketing. En contraste, cuando la máquina de vapor, la tecnología de propósito general más fundamental, que originó la Revolución industrial, se introdujo en las fábricas, mejoró la productividad de un 18 % a un 22 %. Y, a pesar de haberlo estudiado durante décadas, los economistas han tenido dificultades para demostrar el impacto real en la productividad a largo plazo de los ordenadores e internet durante los últimos veinte años.
Además, las tecnologías de propósito general no se limitan al trabajo; afectan a todos los aspectos de nuestra vida. Cambian cómo enseñamos, cómo nos entretenemos, cómo interactuamos con otras personas e incluso nuestra identidad. En las instituciones educativas se oyen protestas sobre el futuro de la escritura basándose en la primera generación de IA, y es posible que los tutores de IA acaben cambiando de manera radical cómo enseñamos a los alumnos. El entretenimiento impulsado por la IA permite que las historias se personalicen y está provocando una auténtica conmoción en Hollywood. Y la desinformación generada por la IA ya recorre las redes sociales de formas que cuesta detectar y afrontar. Las cosas están a punto de ponerse muy raras; de hecho, si sabes dónde mirar, ya se están poniendo raras.
Y todo esto pasa por alto la cuestión más importante: el extraño en la habitación. Hemos creado algo que ha convencido a mucha gente de que es, de algún modo, el atisbo de una forma nueva de inteligencia. Una IA que, a menos de un mes de su invención, se ha salido tanto en el test de Turing (¿puede un ordenador engañar a un humano de manera que crea que es humano?) como en el de Lovelace (¿puede un ordenador engañar a un humano en tareas creativas?). Una IA que borda nuestros exámenes más difíciles, desde la prueba de acceso a la abogacía hasta las de neurocirugía. Una IA que toca techo en nuestros mejores indicadores de creatividad humana y nuestras mejores pruebas de sensibilidad. Más raro aún: no está del todo claro por qué la IA puede hacer todas estas cosas, pese a que el sistema lo construimos nosotros y comprendemos cómo funciona técnicamente.
Nadie sabe realmente adónde lleva todo esto; yo tampoco. Aun así, a pesar de que no tengo respuestas definitivas, creo que puedo resultar útil como guía. He descubierto que soy una voz influyente en las implicaciones de la IA, en especial a través de mi newsletter, “One Useful Thing” [Una cosa útil], pese a que no soy científico computacional. En efecto, creo que una de las ventajas con que cuento para comprender la IA es que, como profesor de la escuela de negocios Wharton de la Universidad de Pennsylvania, llevo mucho tiempo estudiando y escribiendo acerca de cómo se usan las tecnologías. Como resultado, mis coautores y yo hemos publicado algunas de las primeras investigaciones sobre IA en el mundo de la educación y el de los negocios, y hemos experimentado con usos prácticos de la IA de maneras que las empresas de IA han citado como ejemplos. Hablo con frecuencia con organizaciones, empresas y agencias gubernamentales, además de con muchos expertos en IA, para comprender el mundo que estamos creando.
También intento mantenerme al día con el aluvión de investigaciones en este campo, gran parte de ellas en forma de documentos de trabajo científicos que aún no han pasado por el largo proceso de evaluación por pares, pero que aun así ofrecen datos valiosos sobre este fenómeno (a lo largo del libro citaré muchos de estos primeros trabajos para ayudar a completar la imagen de adónde nos dirigimos, pero es importante darse cuenta de que el campo está evolucionando rápidamente). Basándome en todas estas conversaciones y trabajos, puedo asegurarte que no hay nadie que tenga una visión completa de lo que significa la IA, y ni siquiera la gente que crea y utiliza estos sistemas comprende todas sus implicaciones.
Así pues, quiero intentar mostrarte la IA como algo nuevo en el mundo, una cointeligencia, con toda la ambigüedad que el término implica. Hemos inventado tecnologías, desde el hacha hasta el helicóptero, que incrementan nuestras capacidades físicas; y otras, como las hojas de cálculo, que automatizan tareas complejas; pero nunca hemos construido una tecnología de aplicación general que pueda incrementar nuestra inteligencia. Los humanos tenemos acceso ahora a una herramienta capaz de emular cómo pensamos y escribimos, y actuar como una cointeligencia para mejorar (o sustituir) nuestro trabajo. Pero muchas de las empresas que desarrollan la IA están yendo más allá, con la esperanza de crear una máquina sensible, una forma realmente nueva de cointeligencia que coexistiría con nosotros en la Tierra.
* Se publica con autorización de Penguin Random House Grupo Editorial.