"¡Cómo hemos cambiado! Segundo aniversario de ChatGPT
Creators: name: García-Peñalvo, Francisco José
Publisher: name: Grupo GRIAL
Year: 2024
Subjects: Inteligencia Artificial Generativa
Educación Superior
LLM
ChatGPT
Ética

description: La conferencia invitada “¡Cómo hemos cambiado! Segundo aniversario de ChatGPT” se impartió el 8 de noviembre de 2024 en el marco del VI Congreso Internacional de Innovación Docente e Investigación en Educación Superior – CIDICO 2024, celebrado en Sevilla (España) del 5 al 9 de noviembre de 2024.

La conferencia aborda la evolución de la inteligencia artificial generativa, especialmente tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. En este tiempo, los avances en IA generativa han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y han planteado importantes interrogantes éticos y sociales. Este desarrollo, que inicialmente parecía una novedad tecnológica, ha llegado a transformar la investigación, la educación y la sociedad en general.

Un cambio exponencial

Uno de los puntos clave es el concepto de cambio exponencial en la tecnología, según el cual el progreso en el siglo XXI podría equivaler a decenas de miles de años de avance en términos históricos. Esto es parte de la Ley de Rendimientos Acelerados de Ray Kurzweil, que sugiere que, a medida que la tecnología avanza, cada salto en innovación es más rápido y profundo. Así, en lugar de cambios progresivos y lineales, vivimos transformaciones rápidas y disruptivas que afectan todas las áreas de la vida. Los ciudadanos de hoy pueden experimentar múltiples “shocks del futuro”, una situación en la que el mundo cambia tan rápido que es difícil adaptarse a la velocidad de los avances tecnológicos.

Impacto en la sociedad y la reacción ante la IA generativa

La reacción de la sociedad ha sido diversa, y se exploran diferentes perspectivas en torno a esta disrupción. Desde voces escépticas que consideran que la IA podría comprometer principios éticos, hasta figuras como Bill Gates que ven en la IA un potencial transformador que puede ayudar a reducir las desigualdades si se usa de manera responsable.

Existen, además, reacciones extremas. Algunas personas e instituciones proponen detener el desarrollo de IA más allá de ciertos límites, y consideran que se necesita una pausa para evaluar el impacto potencial y los riesgos de esta tecnología. Hay quienes ven estos cambios como una amenaza existencial que se debe regular a nivel global, equiparándolos a peligros como pandemias o conflictos nucleares. Estas preocupaciones han llevado a la creación de iniciativas y llamadas globales para poner atención en los impactos de la IA generativa y su potencial para cambiar profundamente la sociedad.

El papel de la IA en la educación

En el ámbito educativo, la inteligencia artificial generativa ha desencadenado un debate acerca de su potencial como herramienta de aprendizaje y la necesidad de regular su uso. La IA en educación representa tanto oportunidades como desafíos. La capacidad de los LLM (Large Language Models, o modelos de lenguaje extensos) para producir contenido como resúmenes, asistencia en la escritura y resolución de problemas plantea beneficios para estudiantes y docentes, pero también trae riesgos asociados, como la posible dependencia tecnológica o el uso deshonesto.

Se destaca que los educadores deben estar preparados para incorporar la IA en sus prácticas, comprendiendo cómo guiar a los estudiantes en el uso ético de estas herramientas. Esta tecnología puede apoyar la creatividad, el pensamiento crítico y el aprendizaje personalizado, pero también es crucial que los usuarios comprendan los límites de la IA y sean capaces de cuestionar y evaluar los resultados que produce.

Los conceptos técnicos detrás de los LLM

Los LLM, como los modelos de OpenAI, son estructuras complejas basadas en redes neuronales que aprenden de enormes cantidades de datos para predecir y generar respuestas coherentes. Dos conceptos centrales en los LLM son los “parámetros” y la “ventana de contexto”. Los parámetros son las conexiones internas del modelo, ajustadas durante el entrenamiento para afinar su comprensión del lenguaje. La ventana de contexto, en cambio, determina cuánto texto previo puede “recordar” el modelo a la vez para construir una respuesta, y cuanto más amplia sea esta ventana, más contexto puede comprender el modelo en una sola consulta.

Los costos de entrenamiento y la sostenibilidad

El entrenamiento de estos modelos es un proceso costoso, tanto en términos económicos como energéticos. Entrenar modelos como GPT-3 costó unos 4,6 millones de dólares, y el costo de GPT-4 fue significativamente mayor, con una inversión estimada en más de 100 millones de dólares. Estos costos incluyen consumo energético, hardware especializado y el trabajo de expertos en IA. La demanda de recursos ha llevado a cuestionar la sostenibilidad a largo plazo de estos modelos y a buscar soluciones que reduzcan el impacto ambiental de su entrenamiento y uso.

Ventanas de contexto y multimodalidad

Con cada generación, los LLM han aumentado su capacidad para manejar ventanas de contexto más amplias. Mientras que GPT-3.5 podía trabajar con 4096 tokens, GPT-4 Turbo incrementó esta capacidad a 128.000 tokens, permitiendo al modelo analizar textos extensos sin perder contexto. Otra área de avance es la multimodalidad, que permite a los modelos procesar y generar diferentes tipos de contenido (texto, imagen, sonido), haciendo más versátil su aplicación en tareas que combinan distintos formatos.

Evolución de los modelos de negocio en la IA

La IA generativa ha impulsado nuevos modelos de negocio, desde aplicaciones gratuitas hasta opciones de suscripción. Inicialmente, ChatGPT se lanzó de manera gratuita, pero rápidamente se introdujeron versiones de pago que ofrecen características avanzadas. Las aplicaciones de IA generativa se han movido hacia modelos freemium o premium, donde los usuarios pueden acceder a funciones básicas sin costo y pagar por servicios adicionales. Esta tendencia refleja el valor creciente que los consumidores están dispuestos a asignar a las herramientas de IA en su vida diaria y profesional.

Desafíos éticos y el dilema de Prometeo

La popularización de la IA ha planteado un “dilema de Prometeo”: si bien estas herramientas tienen un gran potencial para mejorar la vida humana, también presentan riesgos inherentes debido a su naturaleza como “cajas negras”. El uso generalizado de la IA puede dar lugar a errores, sesgos y a la creación de contenido problemático. Este dilema plantea preguntas sobre el balance entre creatividad y error, y sobre cómo controlar y gestionar la IA para minimizar sus impactos negativos.

Preparación para el futuro

En conclusión, la conferencia subraya la necesidad de preparación y adaptación en todos los niveles de la sociedad. La tecnología no es neutral y su desarrollo debe ir acompañado de una comprensión crítica y ética. La IA, especialmente en el ámbito educativo, requiere un enfoque equilibrado que valore tanto sus beneficios como sus limitaciones. La capacidad de crear contenido y facilitar el aprendizaje está transformando la educación, y es esencial que tanto profesores como estudiantes desarrollen competencias para utilizar estas herramientas de manera ética y productiva.

La IA generativa es una poderosa herramienta de cambio, y los próximos años serán decisivos para definir cómo se integra en nuestras vidas y cómo enfrentamos los retos que plantea. La presentación concluye haciendo un llamado a la colaboración interdisciplinar y a la creación de marcos que garanticen un uso seguro, inclusivo y ético de esta tecnología.