Inspirado en hechos reales.
Tras el lanzamiento de ChatGPT, diversos profesionales independientes, estudiantes, docentes e incluso empresas han adoptado la inteligencia artificial para la generación de contenido. Estas herramientas de IA son empleadas tanto para la creación cotidiana de material como para consultas de referencia. Este fenómeno ha elevado la popularidad de ChatGPT, contribuyendo en última instancia al incremento del contenido generado por IA en la web.
No obstante, hay quienes siguen prefiriendo el contenido redactado por seres humanos en primer lugar por el prestigio académico, la autoría y derechos de copyright, y por la originalidad intrínseca que existe más allá de la estructura y el contenido en una obra, en lugar del que proviene de una IA. En muchos casos, esto ha impulsado la necesidad de emplear herramientas capaces de identificar el contenido generado por IA.
El enfrentamiento entre IAs es una realidad actual. Plataformas como ZEROGPT (www.zerogpt.com) permiten identificar de manera probabilística el uso de IA en textos, mientras que otras, como las herramientas de hugginface (https://huggingface.co/spaces/umm-maybe/AI-image-detector), lo hacen en imágenes, y otras tantas en sonido, video, libros, tracks musicales y otros contenidos.
Es relevante destacar que estas herramientas operan de forma probabilística, determinando el grado en que una imagen, voz o texto es “humano” o es “artificial”.
Esto da origen a un nuevo tipo de software, algoritmos y procesos orientados a contrarrestar el plagio, la generación de contenido insustancial y la consecuente contaminación o depreciación del conocimiento que aportan los contenidos.
Un extremo irónico parte del supuesto que si permitiéramos que una IA construyera una nueva Wikipedia que fuera poco supervisada por humanos, el conocimiento resultante terminaría siendo ambiguo, falso o inutilizable. Similar a cuando copiamos y pegamos los textos propuestos por una IA sin realizar un análisis, prelectura y correcciones a lo que el texto en sí dice, y mucho más sin realizar interpretaciones del resultado, sin agregar aportes adecuados, tomando como “aceptable” lo que se generó…, corremos el mismo grave error de transcribir un texto sin tener en cuenta su contexto introduciendo errores y defectos, que pueden significar conceptos contradictorios a lo que se quiso decir.
Recuerdo una anécdota de un famoso restaurante en Argentina que necesitaba traducir su carta de español a inglés para hacerla bilingüe para sus clientes, cuando el uso de Google translate estaba en sus inicios, un diseñador de la carta, simplemente copió y pegó la traducción de “ensalada tibia con mariscos” resultando ser “tibia salad with seeafood” cuando la traducción debía ser “seafood warm salad” . Claro “tibia” es un hueso que se escribe igual “tibia” en inglés por lo que para un Google translate primitivo “tibia salad with seeafood” era una buena traducción. Las habilidades de lenguaje del diseñador y lo primitivo del traductor nada aportaron a que los comensales entendieran más allá de la foto que tipo de ensalada fueran iban a comer. Con el tiempo las herramientas de traducción evolucionaron aprendiendo del contexto semántico de las oraciones y hoy en día la traduccion sería “warm seafood salad” aunque todavia dista de su versión cultural; “Italian seafood salad”.
En un futuro próximo, es probable que veamos surgir movimientos en contra del contenido generado por IA, lo cual fortalecerá los conceptos planteados en esta problemática. Este fenómeno ya es perceptible en la programación generada por IA que aunque a menudo aporta ideas valiosas, el riesgo de incorporar y pegar código tal como es sugerido por una IA, aun cuando funcione, si es que funciona, tiene aparejado errores, bugs o problemas intrínsicos que, resultarán “más costosos” que los producidos por humanos.
El bloque de texto de arriba fue escrito de corrido y corregido por IA, en el proceso he tenido que releer y corregir prácticamente todos los párrafos y reeditar la redacción, no obstante, me ha permitido seguir con el artículo y estoy conforme con él. La IA ha ayudado, ha hecho entretenido la escritura y ha “complementado”, llegó para quedarse.
Las emociones y recuerdos que disparan la creatividad en la escritura así como la idea, no pudo ser generada por la IA, y si algún día ésta evolucionara al punto de encontrar un algoritmo que creara contenido espontáneo creo que se paracería a algo incoherente y aleatorio, como una wikipedia hecha de ensaladas de tibia y peroné.
Aún, no se puede hacer, con algoritmos de repetición, incrementales, o generativos, IAs capaces de sentir emociones y recuerdos que crean palabras.
