IA: ¿Adiós documentalistas?

 Desde hace algún tiempo se viene advirtiendo que muchas tareas realizadas por seres humanos serán traspasadas a la inteligencia artificial. "La automatización va a ocurrir cada vez más en trabajos de carácter intelectual, no como hasta ahora, que solo afectaba a quienes trabajaban en cadenas de producción", dice Jordi Torres, experto en IA y supercomputación de la Universidad Politécnica de Cataluña (Rada, Agencia Sinc). Entre los profesionales afectados se encuentran, seguramente, los documentalistas.

Sería una consecuencia de las aplicaciones de la IA generativa, En efecto, ésta permite obtener información sin necesidad de recurrir a bases de datos estructuradas como las que desarrollan los especialistas de la clasificación. La IA generativa recurre al aprendizaje automático (deep learning) a partir de la acumulación de información "en bruto", es decir en su formato original, y a mecanismos de análisis para encontrar patrones y luego extraer la información que se adecue al patrón detectado en la consulta. En muchas exposiciones sobre la IA generativa se dice que "crea" contenido nuevo. Pero es llevar quizás lejos el concepto de creación: el resultado podrá ser un texto (o una imagen) formalmente nuevo, pero el contenido será obviamente una acumulación de datos existentes aunque en una nueva presentación y eventualmente estableciendo relaciones novedosas, que son su principal aporte (y riesgos de error).

También se dice, algunas veces, que opera así "de un modo semejante al cerebro". Esto es equivocado. Cuando ingresa información al cerebro humano y es conservada, ingresa en dos tipos de memorias: la episódica, que recoge la información en su desarrollo temporal (histórico), y la semántica, que se constituye a partir del análisis conceptual (categorización) de la información. El sistema nervioso tiene un subsistema que es una suerte de documentalista, que clasifica la información cuando ingresa y la memoria semántica resultante es el principal ingrediente dispuesto para facilitar la recuperación de información (y la base de la inteligencia), evitando de este modo la necesidad de revisar el contenido completo de la memoria episódica.

Los métodos de IA generativa prescinden de esta división. No hay procesamiento en el momento de la entrada de información (salvo la transformación digital en las neuronas artificiales): el proceso semántico se realiza sobre la totalidad del material acumulado, buscando "patrones" a través de un proceso estadístico. Es mucho menos eficiente que el cerebro humano ya que cada consulta implica revisar la totalidad del material acumulado, mientras el cerebro - que procesó la entrada - dispone de una suerte de base de datos de referencias que permite apuntar inmediatamente a lo requerido.

Un centro de documentación podría, de este modo, hoy, limitarse a acumular la información (ya existen aplicaciones de bases de datos que la admiten en cualquier formato) y aplicar luego algoritmos de IA generativa.

Indirectamente, según una noticia que leímos hace unos días, ingresan en esta vía el grupo de periódicos Prisa Media y Le Monde al firmar un acuerdo de colaboración con OpenAI, para dar acceso a las noticias por ChatGPT: "En colaboración con Le Monde y Prisa Media, nuestro objetivo es permitir que los usuarios de ChatGPT de todo el mundo conecten con las noticias de una forma más interactiva y que tengan una visión más completa de la actualidad", dicen en OpenAI (Genbeta, 14/03/24).

Según el director ejecutivo de Prisa Media, Carlos Nuñez, se trata de "Aprovechar las capacidades de ChatGPT nos permite presentar nuestro periodismo en profundidad y de calidad de maneras novedosas. Este es un paso definitivo hacia el futuro de las noticias, donde la tecnología y la experiencia humana se fusionan para enriquecer la experiencia del lector." (El País, 13/03/24)

No hablan, por cierto, de sus sistema de documentación. Pero disponen, sin dudas, de toda su producción en un archivo general y bastaría con instalar un "motor" de IA generativa (los hay de "código abierto") para reemplazar el oficio de documentalista.

Pero quizás no deba suprimirse este digno oficio, sino transformarlo. El problema de hoy es poder formular las preguntas adecuadas para obtener el resultado deseado. Se habla de una nueva profesión: el ‘prompt engineer’ o ingeniero de instrucciones. ¿No sería, justamente, la función propia de un documentalista? No requiere ser ingeniero en informática pero sí tener conocimientos de "LLM", los "modelos de lenguaje a gran escala" utilizados para crear las aplicaciones de IA generativa para, así, poder hacer preguntas más eficientes. ¡He aquí un tema del que han de preocuparse las escuelas o departamentos de documentación de las universidades!

Además, muchas empresas están abandonando la nube para conservar sus archivos en sus propios servidores. Podrían, de este modo, también sacarles ventaja con un motor de IA propio. Pero, para ello, necesitan computadores más poderosos. Felizmente, ya hay procesadores centrales de más de miles de núcleos y Nvidia acaba de anunciar para el próximo año Blackwell RTX50, la arquitectura de GPU de próxima generación, diseñada para empresas, que vendrá con 208 mil millones de transistores y permite conectar 576 GPU en una sola flota. Las GPU son, originalmente, unidades de procesamiento gráfico pero son las preferidas para los procesos de IA. Se unen a CPU (unidades centrales de proceso) que son las que controlan la actividad del computador (entradas y salidas de datos y entrada de comandos). Nvidia ofrece actualmente un servidor "más reducido", con 72 GPU B200 y 36 CPU Grace. La velocidad de interconexión es de 10 TB por segundo (Digital Trends, 19/3/24). Las B200 son anteriores a la anunciada RTX50 pero ya son capaces de manejar billones de parámetros y alcanzar los 20 petaFLOPS de rendimiento (Infobaes, 19/03/24). Llevan la informática y especialmente la IA a un nuevo auge aún difícil de vislumbrar.

Referencias

Genbeta, 14/03/2024: Interactuar con noticias en ChatGPT será posible: El País y Le Monde serán los primeros, y podrá entrenarse con sus datos

El País, 13/03/2024: OpenAI anuncia un acuerdo con Prisa Media y ‘Le Monde’

La Vanguardia, 26/04/2023: Cómo hacer las preguntas correctas a la IA: el arte  del ingeniero de prompts

Rada, A.G. (2024): Tenemos que pensar en cómo controlar la IA porque es muy potente y lo va a cambiar todo, Agencia Sinc, 18/3/2024.

¿Llegará a la prensa la IA "conversacional"?

 "The emergence of generative AI and large language models represents a paradigm shift in how enterprises engage with customers and manage internal workflows" dice Laurel Ruma en la revista de tecnología del MIT. Los clientes de las empresas detestan que sus chatbots envíen a las páginas de preguntas frecuentes (FAQ) y, en las empresas, los empleados quieren que los dirijan a las mejores bases de conocimiento sin búsquedas eternas. 

"In the ever-evolving landscape of customer experiences, AI has become a beacon guiding businesses toward seamless interactions." La pregunta, ahora, en nuestro campo, es ¿La IA, con la oferta de los chatbots, guiará también a las empresas de medios hacia interacciones fluidas, hacia "conversaciones" más efectivas y más habituales que las escasas conversaciones que ya defiende, por ejemplo, Eduardo Arriagada, profesor de la Pontificia Universidad Católica de Chile, desde hace años y especialmente en su libro "Hiperconectados"?

Por cierto, la capacidad de los chatbots de IA generativa aún falla en crear respuestas realmente personalizadas, pero "tienen el potencial de ofrecer respuestas legibles por humanos y sensibles al contexto" según Elizabeth Tobey, directora de marketing, digital e inteligencia artificial de NICE (citada por Ruma). La prensa, por lo tanto, debería estar especialmente atenta y tener en cuenta este avance, no solo para apoyar a sus periodistas en la producción de sus artículos (o realizar investigaciones y resúmenes automáticos), sino para entrar en un nuevo tipo de relación con sus lectores. ¡Pensar en un diálogo, más ajustado a los intereses de cada uno de sus suscriptores! ¿No se haría de este modo más atractiva?

Referencia

Ruma, L. (2024): Conversational AI revolutionizes the customer experience landscape, MIT Technology Review, Feb 26, 2024

El conocimiento, la IA, la mente y sus límites respectivos

 En 1930, Kurt Gōdel, considerado "el más grande lógico desde Aristóteles" (Bollore y Bonnassies, p.327), dio a conocer el llamado "teorema de la incompletitud", que sacudió y transformó profundamente la lógica y la matemática. Simplificando, establece que todo sistema lógico incluye verdades que no puede demostrar (para ello, se ha de pasar a un sistema superior). Aunque inicialmente se refiere a sistemas lógicos y matemáticos, se puede ampliar a todo sistema de explicaciones coherente ("un sistema no puede ser a la vez coherente y completo"). Esto es de la mayor importancia para la reflexión sobre el conocimiento y las "máquinas" (fisiológicas o mecánicas) que operan con información, como explicó Roger Penrose:

"En dos libros que provocaron escándalo entre los defensores de una concepción materialista de la mente humana, Penrose pretende demostrar que el teorema de Gödel basta para afirmar que la mente es superior a toda máquina. [...]  Según él, la posibilidad para la mente humana de acceder directamente a ese «mundo de las matemáticas» le otorga un poder superior al de los ordenadores, los cuales, por definición, no pueden tener acceso a él." (Bollore y Bonnassies, p.317)

Gōdel mismo se había adelantado con esta misma conclusión:

"«Mi teorema de incompletitud implica que o bien la mente no es mecánica [no es la producción de una máquina como el cerebro], o bien la mente humana no puede entender su propio mecanismo». Por consiguiente:

  • o bien el espíritu humano es una realidad independiente del mundo material

• o bien los objetos matemáticos tienen una realidad fuera de ese mismo mundo material.

Para Gödel, estas dos proposiciones eran absolutamente verdaderas." (Bollore y Bonnassies, p.318-319)

Así, no se ve posibilidad alguna de que la inteligencia artificial llegue a emular o sustituir la mente humana. Del mismo teorema de Gödel se puede deducir el hecho de que el espíritu humano escapa a la realidad material:

"En neurología, ese teorema afirmaría que, a pesar de su ingente cantidad, no hay en las neuronas del cerebro humano una capacidad de almacenamiento suficiente como para producir todas las operaciones realizadas por una mente." (Bollore y Bonnassies, p.320)

Referencias

Bollore, M.Y. y Bonnassies, O (2023): Dios, la ciencia, las pruebas, Madrid, Ed.Funambulista. Primer capítulo disponible en la web Funambulista

Penrose, R. (2012): Las sombras e la mente, Madrid, Crítica.