¿La inteligencia artificial puede reemplazar a la creatividad?

Hasta hace poco, todos habríamos respondido que no, que las máquinas podían recopilar, procesar y analizar datos de manera más rápida y eficiente que cualquier persona, pero que la creatividad humana era el límite, la inspiración no podía reemplazarse… Hasta ahora.

 Qué es la inteligencia artificial generativa

El año 2022 marcó un antes y un después en materia de inteligencia artificial generativa. Fue el año en el que esta I.A. revolucionó todo lo que conocíamos hasta el momento. Todavía estamos procesando las eventuales consecuencias y efectos que esta tecnología tendrá en nuestras vidas.

La inteligencia artificial generativa es aquella que puede generar contenido nuevo. Pongamos un ejemplo: si queremos predecir el precio de una acción en la bolsa, entrenamos una inteligencia artificial basada en machine learning con los precios históricos de esa acción. La I.A. procesará y analizará esos datos y luego, mediante la aplicación de un algoritmo, predecirá el precio futuro de la acción. Si por ejemplo queremos segmentar a nuestros clientes para elaborar campañas de marketing más efectivas, entrenaremos una inteligencia artificial también basada en machine learning con un modelo de clasificación o clustering, dependiendo de la calidad de los datos que tengamos. La I.A. aprenderá de esos datos, identificará patrones y segmentará a los clientes en base a esos patrones. En todos estos casos, la I.A. “aprende” de los datos de entrenamiento y genera un resultado, un pronóstico o predicción.

La inteligencia artificial generativa también es entrenada con datos y arroja un resultado o predicción sólo que, en estos casos, el proceso es más complejo. Los sistemas de I.A. Generativa ya no predicen el precio de una acción, los segmentos de clientes, si un empleado abandonará o no nuestra compañía o si hubo fraude con una tarjeta de crédito. Estas I.A. crean texto e imágenes, como un artículo, una columna de opinión, el resumen de un libro, ilustraciones, código de programación y hasta música.

Según Harvard Business Review, esto es posible porque los sistemas de I.A. Generativa utilizan “modelos complejos de aprendizaje automático para predecir la siguiente palabra en función de secuencias de palabras anteriores, o la siguiente imagen en función de palabras que describen imágenes anteriores.”

Algunos de los proyectos de Inteligencia Artificial Generativa son BERT y LaMDA de Google; OPT-175B y BlenderBot de Facebook; ChatGPT- 3 para texto, DALL-E2 para imágenes y Whisper para voz de OpenAI; Midjourney; Stable Diffusion de Stability AI, entre otros. En una publicación de Harvard Business Review, se explica que entrenar un sistema de I.A. Generativa “requiere cantidades masivas de datos y potencia informática. GPT-3, por ejemplo, se entrenó inicialmente con 45 terabytes de datos y emplea 175 mil millones de parámetros o coeficientes para hacer sus predicciones; una sola sesión de entrenamiento para GPT-3 cuesta U$D12 millones.”

El lanzamiento de estos sistemas de I.A. Generativa generó asombro y debate en todo el mundo. Si bien, pueden crear oportunidades y nuevos nichos de trabajo, por otro lado, podrían reemplazar muchas de las tareas que realizan los trabajadores de la industria del conocimiento y, quizá, hasta la propia creatividad humana.

Sobre la inteligencia artificial y la creatividad

Actualmente existen cuestionamientos de artistas y autores contra las empresas que desarrollan y explotan estas inteligencias artificiales, con el argumento de que, al entrenarlas con millones de imágenes y copias de obras tanto de dominio público como con copyright, se violan sus derechos de autor.

Pero acaso, el proceso que usa un artista para conseguir inspiración o creatividad, ¿dista mucho del proceso que se usa para entrenar una inteligencia artificial generativa?

Responder esta pregunta no es tarea sencilla. En particular, porque todavía no sabemos con precisión qué es y cómo funciona la creatividad. ¿Qué es la genialidad o la inspiración creativa? ¿Qué tipo de procesos mentales llevaron a Beethoven a crear la Quinta Sinfonía o a Picasso a pintar el Guernica? Nadie lo sabe con certeza.

Walter Isaacson en su libro “Los innovadores”, relata la historia de distintos innovadores tecnológicos, desde Ada Lovelace hasta Bill Gates y Steve Jobs e, interesantemente, pone el énfasis en que la innovación no es algo que nace de la nada, de manera sui generis, sino que es el fruto del trabajo colaborativo y la combinación de distintas ideas entre colegas y generaciones.

Siguiendo esta línea de pensamiento, se podría afirmar que para que hoy exista un ChatGPT, Alan Turing tuvo que escribir su famoso artículo titulado “Computing machinery and intelligence” en 1950. Para que existan algoritmos de inteligencia artificial, Ada Lovelace tuvo que escribir sus algoritmos en 1843. Y así sucesivamente. Lo mismo se puede decir en todas las áreas. El segundo o tercer pintor cubista, seguro que estudió a fondo lo que estaba haciendo Picasso. Un escritor contemporáneo de realismo mágico, seguro leyó las obras de García Márquez. Apple no inventó de la nada la computadora personal, ya existían en el mercado y en ese submundo hacker de los ’70.

En esta línea, podemos decir que la creatividad es un proceso complejo en el que relacionamos y combinamos experiencias y conocimientos propios, ajenos y colaborativos, actuales e intergeneracionales y cuyo resultado es lo que llamamos inspiración. Pero para llegar a esa inspiración, uno leyó y estudió antes cientos o miles de novelas, poesías, pinturas, escuchó cientos de canciones y composiciones musicales. La combinación de todo este conocimiento –estos datos– con el trabajo colaborativo y nuestra propia experiencia da por resultado lo que llamamos “creatividad”.

Ahora, ¿qué diferencia hay entre la creatividad humana así entendida y la manera en la que crea una inteligencia artificial generativa? Y, más importante aún, si esta manera de crear de los seres humanos no tiene cuestionamientos, ¿por qué cuestionaríamos la manera en la que crea una I.A. Generativa?

Si tu trabajo puede ser realizado por un robot, ¿es tu trabajo?

Si uno se postula a un trabajo y ese puesto lo obtiene otro ser humano, culturalmente lo aceptamos sin más. Pero ¿qué pasa si esa posición la obtiene un robot con I.A.? El punto no es si una I.A. puede crear una ilustración o una canción en base a millones de obras de otros autores que se usaron como datos de entrenamiento. Lo que realmente está en debate hoy en día es si una I.A. puede crear una ilustración o una canción mejor que la que puede crear un ser humano. Lo que se debate es si las máquinas pueden reemplazar a las personas en determinadas tareas, en especial, en aquellas relacionadas con el conocimiento y la creatividad.

Y la respuesta es simple: el mundo cambió. Y este es el quid de la cuestión. El futuro es hoy. Los robots y la I.A. ya son parte de nuestra realidad. Las máquinas ya no son sólo meras herramientas, ahora son más eficientes que las personas en algunas tareas. Las reglas del juego cambiaron, ¿esto significa que tenemos que prohibirlas o que nos llegó la hora de evolucionar?

Una perspectiva similar vale aplicar a la controversia sobre el uso de estas herramientas como ChatGPT en el ámbito educativo. Desde el lanzamiento de esta aplicación varias universidades y escuelas lo prohibieron.

Pero quizá sea momento de ir más allá y preguntarnos: si una inteligencia artificial puede responder y aprobar exámenes del secundario, de la universidad y hasta exámenes de prueba para acceder a la matrícula de abogado, ¿acaso no será que el sistema educativo quedó obsoleto y es hora de transformarlo?

Negar la realidad no la hace desaparecer. Cuando se está escalando una montaña y hay una avalancha, uno puede negar el hecho y seguir subiendo o intentar ponerse a salvo. La avalancha caerá de todos modos. Lo mismo sucede con la tecnología. Podemos cambiar que el mundo cambió, pero eso no hace desaparecer el hecho de que las reglas de juego cambiaron. Ahora, una vez que superamos la resistencia y el miedo iniciales, podemos cambiar la perspectiva y preguntarnos: ¿cómo aprovechamos estas herramientas para transformamos y evolucionar?

 

El valor agregado en la sociedad tecnológica postmoderna

La ciencia ficción inmortalizó a la inteligencia artificial como una posible amenaza para la humanidad. Hay riesgos que son reales. Personalidades como Elon Musk y Stephen Hawking advirtieron sobre los riesgos de las inteligencias artificiales avanzadas y por eso no es un tema para tomar a la ligera.

La I.A. es una realidad, es el presente, no es una eventualidad, es parte de nuestra vida. Ahora nos toca aprender a convivir con robots y sistemas de I.A. avanzados que podrían reemplazar a los humanos en ciertas tareas. Estas inteligencias artificiales causan revuelo porque agregan valor en forma exponencial. Cambiaron la ecuación para siempre. Podemos negarlo o podemos adaptarnos y utilizar estas herramientas para potenciarnos, evolucionar y generar mayor valor agregado.

Porque, al fin y al cabo, la cuestión central sigue siendo siempre la misma: cómo podemos potenciar nuestras virtudes y mejorar nuestras debilidades para aportar nuestro valor en nuestras vidas y a nuestro entorno, sea la familia, el trabajo, o la comunidad, etc. Cuando tomamos acción masiva para desarrollar nuestras virtudes y ponerlas al servicio para aportar nuestro valor, nuestra vida se llena de sentido y creamos un impacto positivo en el mundo. Y esto, por suerte, todavía depende de nosotros.