El costo no se trata solo del rendimiento. Mark y otros en su campo conectaron a las personas a monitores de presión arterial y monitores de frecuencia cardíaca y midieron las sustancias químicas en la sangre. El cambio constante nos estresa e irrita. No necesitaba exactamente experimentos para probar esto, estoy viviendo esto, y probablemente tú también, pero fue deprimente escuchar esto confirmado.
Lo que me lleva a la inteligencia artificial. Estoy hablando de los sistemas que estamos viendo en este momento: grandes modelos de lenguaje como GPT-4 de OpenAI y Bard de Google. Lo que hacen estos sistemas, en su mayor parte, es resumir la información que se les presenta y crear contenido que se parezca a ella. Reconozco que la frase puede sonar un poco desdeñosa, pero no debería: también es una gran parte de lo que hacemos los seres humanos.
Ya se nos dice que la IA está haciendo codificadores Y Servicio al Cliente representantes y escritores más productivo. Al menos un gerente general planea agregar Uso de ChatGPT en las revisiones de desempeño de los empleados. Pero soy escéptico de esta exageración temprana. Mide los beneficios potenciales de la IA sin considerar sus costos probables: el mismo error que cometimos con Internet.
Me temo que vamos en la dirección equivocada en al menos tres formas.
La primera es que estos sistemas harán más para distraer y entretener que para enfocar. Los modelos de lenguaje extenso en estos días tienden a alucinar la información: pídales que respondan una pregunta compleja y recibirá una respuesta académica convincente en la que a menudo se inventan hechos y citas clave. Sospecho que esto retrasará su uso generalizado en industrias importantes mucho más de lo que se admite, de la misma manera que los automóviles sin conductor han sido difíciles de implementar porque deben ser perfectamente confiables en lugar de lo suficientemente buenos.
Entonces, una pregunta que debe hacerse sobre los modelos de lenguaje grande es ¿dónde no importa la confiabilidad? Estas son las áreas donde la adopción será más rápida. Un ejemplo de los medios es revelador, creo. CNET, el sitio web de tecnología, ha comenzado silenciosamente a usar estas plantillas para escribir artículos, con humanos editando las piezas. Pero el proceso fracasó. Se encontró que cuarenta y uno de los 77 artículos generados por IA contenían errores que los editores pasaron por alto, y CNET, avergonzado, pausó el programa. BuzzFeed, que recientemente cerró su división de noticias, está correr adelante con el uso de IA para generar cuestionarios y guías de viaje. Muchos resultados han verano de mala calidad, pero en realidad no importa. Un cuestionario de BuzzFeed no tiene que ser confiable.
La IA será ideal para crear contenido donde la confiabilidad no sea un problema. Los videojuegos personalizados, los espectáculos infantiles, las mezclas musicales y las imágenes personalizadas se verán deslumbrantes. Y están llegando nuevos reinos de placer y distracción: creo que estamos mucho más cerca ya que los amigos, los amantes y los compañeros de IA se están convirtiendo en una parte generalizada de nuestra vida social de lo que la sociedad está preparada. Pero donde la confiabilidad es importante, por ejemplo, un modelo de lenguaje grande dedicado a responder preguntas médicas o resumir las interacciones médico-paciente, la implementación será más difícil porque los costos de monitoreo serán inmensos. El problema es que estas son las áreas que más importan para el crecimiento económico.
Marcela Martin, presidenta de BuzzFeed, resumió muy bien mi siguiente preocupación cuando dijo a los inversores: «En lugar de generar 10 ideas en un minuto, la IA puede generar cientos de ideas en un segundo». Quería decir que era algo bueno, pero ¿lo es? Imagínese eso multiplicándose en toda la economía. Alguien en algún lugar tendrá que procesar toda esta información. ¿Qué hará esto con la productividad?
