Siri, Google Search, el marketing online y los deberes de tu hijo nunca volverán a ser lo mismo. Luego está el problema de la desinformación. Tras el lanzamiento de ChatGPT, que ha sido utilizado por más de un millón de personas, muchos expertos creen que estos nuevos bots conversacionales están destinados a reinventar o incluso remplazar los motores de búsqueda de internet como Google y Bing.
Pueden ofrecer información en oraciones concretas, en lugar de largas listas de enlaces azules. Explican conceptos en maneras que las personas puedan comprender. Pueden brindar datos reales y al mismo tiempo generar planes de negocios, temas de trabajos académicos y otras ideas nuevas desde cero.
“Ahora tenemos una computadora que puede responder cualquier pregunta de una manera que tiene sentido para un ser humano”, afirmó Aaron Levie, director ejecutivo de Box, una compañía de Silicon Valley, y uno de los muchos ejecutivos que están explorando las formas en que estos bots conversacionales cambiarán el entorno tecnológico. “Puede extrapolar y tomar ideas de diferentes contextos y fusionarlas”.
Los nuevos bots conversacionales hacen esto con lo que pareciera ser una confianza total. Pero no siempre dicen la verdad. A veces incluso se equivocan en aritmética simple. Mezclan la realidad con la ficción. Y a medida que continúen mejorando, las personas podrían utilizarlos para generar y difundir mentiras. Google creó hace poco un sistema específicamente para la conversación llamado LaMDA (sigla en inglés de “modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo”). Esta primavera, un ingeniero de Google aseguró que el sistema tenía la capacidad de sentir. No era así, pero eso cautivó la imaginación del público.
Una red neuronal aprende habilidades mediante el análisis de datos. Al identificar patrones en miles de fotos de gatos, por ejemplo, puede aprender a reconocer a un gato. Hace cinco años, los investigadores de Google y de laboratorios como OpenAI comenzaron a diseñar redes neuronales que analizaban enormes cantidades de texto digital, incluidos libros, artículos de Wikipedia, noticias y registros de chats en línea. Los científicos las llaman “large language models” (“grandes modelos de lenguaje”). Al identificar miles de millones de patrones distintos en la forma en que las personas conectan palabras, números y símbolos, estos sistemas aprendieron a generar texto por sí mismos.