domingo, 3 de marzo de 2024

Inteligencia artificial desde las aulas

La adquisición de conocimientos sobre IA se ha convertido en una necesidad imperante en el panorama educativo actual...

Mercedes Muñoz Fernández en Exclusivo 14/11/2023
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Inteligencia artifical desde las aulas
Aprender sobre IA nos equipa con las herramientas necesarias para participar de manera activa en una sociedad cada vez más digital (Daniel E.Burgos/Cubahora) ( Daniel Ernesto Burgos Rodríguez / Cubahora)

Por: Daniel E. Burgos y Fabio R. Castillo

Desde el boom tecnológico y mediático que significó el lanzamiento de ChatGPT y otras Inteligencias Artificiales (IA), cada vez son más las personas que lo utilizan día a día. Si bien no siempre de la forma más eficiente o incluso ética. Entonces ¿Cómo paliar este problema? ¿No sería útil que incluyeran el tema en los planes de estudio y se abordara desde las aulas?

Justo nos hacíamos esas preguntas, cuando nos llegó la invitación a la conferencia que impartió el Dr.C. Hamlet López sobre Inteligencia Artificial Generativa al grupo de primer año de Periodismo de la Universidad de La Habana. Un hito, ciertamente; la IA llegaba a las aulas de una carrera donde esta tecnología puede, lo mismo integrarse perfectamente a los procesos productivos, que resultar éticamente nociva para la buena práctica del periodismo.

Por ello, el profe Hamlet, investigador del Instituto Juan Marinello y docente de la disciplina Comunicación Hipermedia de la Facultad de Comunicación, dedicó tres clases a enseñar sobre historia, terminologías, componentes y procesos sociales alrededor de la IA generativa, así como a entrenar a los muchachos en un uso más eficiente de las herramientas con Inteligencia Artificial

De acuerdo con el profesor Hamlet, no existe una definición clara y consensuada de inteligencia artificial. La IA se entiende mejor como un conjunto de técnicas destinadas a aproximar algún aspecto de la cognición humana utilizando máquinas.

La Inteligencia Artificial generativa, por su parte, es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar sistemas capaces de generar contenido nuevo y original de manera autónoma. A diferencia de otros sistemas de IA que se basan en reglas predefinidas o datos de entrenamiento para realizar tareas específicas, los modelos generativos tienen la capacidad de crear información, ya sea en forma de texto, imágenes, música u otros tipos de datos.

Un ejemplo destacado de IA generativa es GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), que pertenece a la familia de modelos de lenguaje de transformers. GPT-3 es capaz de comprender y generar texto —casi siempre— de manera coherente y contextual, incluso en situaciones donde se le proporcionan instrucciones vagas.

Pero el desarrollo de la IA es amplio y se remonta a mediados del siglo pasado. Desde el surgimiento de las primeras computadoras, pasando por la primera victoria de una IA ante un Gran Maestro (humano, por supuesto) en un partido de ajedrez, hasta el mencionado boom tecnológico que vivimos por estos días.

 

 

De todo esto comentó el profesor antes de caer en el tema de la IA y el periodismo. Para abordarlo, resumió en cinco las principales limitaciones de esta tecnología, en función de la labor informativa:

  1. Falta de Razonamiento Profundo: Los modelos de IA, especialmente en tareas complejas que requieren planificación en múltiples pasos, no razonan de manera efectiva.
  2. Posibilidad de "Alucinaciones": Existe la posibilidad de que estos modelos generen información inexacta, llevando a imprecisiones factuales. Además, no suelen proporcionar referencias precisas o enlaces a la fuente original de la información.
  3. Sesgos Sociales: Los sesgos pueden surgir debido a la naturaleza de los datos de entrenamiento utilizados, que a menudo reflejan desigualdades existentes en la sociedad. Pueden contribuir a la propagación de estereotipos y discriminación.
  4. Restricciones de Longitud: Existen limitaciones de longitud en las salidas de los modelos y, generalmente, a mayor longitud, menor coherencia en el texto resultante.
  5. Posibilidad de Memorización: Existe el riesgo de que los modelos memoricen texto durante el entrenamiento, lo que podría generar problemas de derechos de autor.

No se debe perder de vista que, a la hora de ofrecer resultados, las herramientas con IA transmitirán lo que sus desarrolladores estimulen o les interese. De ahí la importancia de crear modelos de inteligencia artificial propios (como país) y no solo utilizar los que vienen de las grandes compañías, obedientes a las políticas dominantes del llamado norte global.


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Mercedes Muñoz Fernández

Sin dormir y aprendiendo. Busco ilusiones tras una pantalla o frente a un aula.


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