El lanzamiento de ChatGPT será recordado como uno de los principales hitos en la popularización de la inteligencia artificial (IA). Este resultó en una suerte de toma de conciencia colectiva en dos sentidos: la IA nos toca de cerca y es accesible a todos.   
     
La discusión pública sobre la IA y sus implicancias, como el tipo de información que usa, obtiene y brinda, sus usos y aplicaciones, sus consecuencias, y, naturalmente, su regulación, se ha acelerado, al mismo tiempo que se ha ampliado, involucrando a un mayor número de participantes. Desde el Co_Lab, el Laboratorio de Aceleración de PNUD Argentina, como muchos de ustedes, nos sumamos a esta conversación y queremos compartir lo que estamos aprendiendo para comprender mejor los desafíos y las oportunidades de la IA para el desarrollo de los argentinos.     

Está entre nosotros

Puede que no sepamos mucho de mecánica del automotor, pero entendemos lo que es un auto (y algunos sabemos conducir). Del mismo modo, tampoco aspiramos a tener un conocimiento de lo que pasa en la “caja negra” de la IA, es decir, cómo ejecuta nuestras instrucciones para hacer lo que le pedimos, pero sí, al menos, queremos entender qué es. Así aprendimos que la IA es un campo que combina ciencia computacional con información para simular la inteligencia humana. Los sistemas de IA son capaces de imitar operaciones cognitivas, como reconocer objetos y voces, generar textos e imágenes, o hacer recomendaciones, sin que sea necesario darles instrucciones precisas cada vez que lo hacen. Esto es posible porque funciona con modelos que emulan el modo en el que las personas pensamos y adquirimos conocimiento, en este sentido, se dice que los sistemas de IA “aprenden”.

La IA ya estaba en nuestra vida: al usar el traductor o el asistente de voz de Google, cuando aún no sabías que te estabas por separar, y Spotify ya te recomendaba la playlist Alone again, cuando TikTok te sugiere cosas parecidas a las que venías viendo, o cuando, “de la nada”, aparecen en tu IG hoteles en Río de Janeiro luego de charlar por WhatsApp con una amiga sobre unas posibles vacaciones en Brasil.

Tener en mente estos conceptos básicos nos permite saber que, en ChatGPT, “GPT” significa Generative Pre-trained Transformer. ¿Qué genera? Ayudada por el aprendizaje profundo, esta herramienta produce textos. Para hacerlo, fue entrenada con mucha, pero mucha, información para buscar patrones, hacer predicciones poder identificar relaciones en secuencias de datos, como palabras en una oración, pero también aprender del contexto. Como afirma Conway (2023) “en esencia, es un software que puede generar texto aprendiendo cómo se forma mediante el estudio de grandes cantidades de datos para luego unirlos en función de las indicaciones (prompts) que recibe y utilizar su conocimiento para generar texto coherente”. La arquitectura de ChatGPT se basa en una red neuronal de transformadores (transformer neural network), que es una técnica clave en el campo del aprendizaje profundo. 
 

Los ingredientes de tu receta: La cantidad y calidad de la información, y sus consecuencias

La calidad y los resultados de las herramientas y aplicaciones de IA dependen de muchas cosas. Para empezar, como una buena receta de cocina, depende de los ingredientes con los que trabaja. La IA da respuestas sobre resultados probables en función de la información que maneja. Si la información indica que, en el pasado, ha sido más probable que varones obtuvieran Premios Nobel o se dedicaran a la ciencia, al consultarle a la IA, sus predicciones irán en esa dirección. Por ello, se dice que la cantidad, la calidad y el tipo de información condicionan, en el sentido de sesgar, sus resultados.  
 

Si, sobre la base de una información sesgada, los algoritmos, a su vez, reproducen estos patrones, la IA va a reforzar las asimetrías en detrimento de ciertos grupos. Esto ha sucedido cuando las herramientas de reconocimiento facial llevan a la policía a detener a más personas de color sin antecedentes penales que caucásicas, como mostró el documental Coded Bias. La elección y el diseño adecuados de los algoritmos son fundamentales para el desarrollo y el éxito de los sistemas de inteligencia artificial, y, en particular, para limitar estos sesgos. 
 

Todos pueden cocinar y aprender a usar IA

Sin duda, todo lo que pasa con la IA puede ser abrumador y hacernos sentir impotentes frente a tanta información e incertidumbre. Todos somos usuarios pasivos de la IA, la oportunidad está en convertirnos en usuarios activos, en poner estas herramientas a nuestro servicio.

Perder el miedo y animarse a tener un rol activo en el uso de los entornos digitales que emplean herramientas de IA es el consejo que daba el tecnólogo Marcelo Rinesi en 2019. Cuando somos usuarios pasivos de la IA, por ejemplo, al usar redes sociales, los contenidos que los algoritmos nos muestran pueden exacerbar emociones negativas, como la indignación y el enojo, porque estas emociones generan un mayor nivel de involucramiento y participación. La alternativa que propone Rinesi es pasar de ese rol pasivo a un rol activo. Es decir, podemos aprovechar algunas de las miles de herramientas de IA disponibles y ponerlas a nuestro servicio tanto en nuestra vida laboral como personal.

La IA podría favorecernos no solo de manera individual, hoy en día, gobiernos y organizaciones tienen la oportunidad de usar muchas de estas herramientas que podrían redundar en mayores niveles de productividad y mejores servicios para los ciudadanos a un costo más que accesible. Esto es lo que Rinesi sugiere en un podcast. También explica que desarrollar herramientas de IA es sumamente costoso y que, en consecuencia, habrá asimetrías significativas entre los privados que pueden reunir las inversiones necesarias para los desarrollos o los países que pueden financiarlos estratégicamente, frente a los que no tengan esa posibilidad. Sin embargo, en la actualidad, todavía hay muchas herramientas de IA que se pueden usar. Según este experto, las barreras para empezar a usarlas son psicológicas y culturales porque, además de no ser costosas, su uso es accesible, incluso si se necesita el apoyo de personal experto para adaptarlas. 
  
En diferentes países, se están elaborando normativas específicas sobre IA y también se está enfocando la atención en los desafíos específicos para nuestra región. En el caso de Argentina, en 2019, se publicó una estrategia nacional de inteligencia artificial y más recientemente una orientación sobre su uso en la gestión pública.

En suma… 

En suma, la IA ha generado una revolución en nuestra sociedad y ha despertado la curiosidad y la necesidad de comprender sus implicancias. A medida que nos adentramos en este mundo, es esencial estar informados y ser conscientes de los desafíos y las oportunidades que presenta, y el PNUD en Argentina quiere ser parte en esta conversación. Las consecuencias no esperadas del uso de la IA pueden ser graves, como los resultados sesgados y la reproducción de asimetrías o estereotipos, de ahí la necesidad de que los gobiernos y otras organizaciones se involucren en la regulación y la prevención de estos fenómenos. Más allá de los peligros mencionados, y si bien la IA puede tener importantes limitaciones y generar preocupación, también ofrece grandes posibilidades para mejorar nuestra vida y potenciar el desarrollo de nuestras comunidades. La clave está en perder el miedo y asumir un rol activo en la adopción y el uso responsable de las herramientas de IA.