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En el set de entrenamiento, ChatGPT juega fuerte, esquinado y al fleje

Está claro que los LLMs detrás de ChatGPT marcan un punto de inflexión y un hito en la inteligencia artificial

En el set de entrenamiento, ChatGPT juega fuerte, esquinado y al fleje
Tomás Castagnino 11 abril de 2023

En medio de un encendido peloteo de ideas con ChatGPT sobre el impacto en el empleo de lo que se conoce como Grandes Modelos de Lenguaje, o LLMs por sus siglas en inglés, se me ocurrió jugarle fuerte, esquinado y al fleje. Arriesgando imprudencia ante un tema sensible a cambio de conocer sus límites, le pedí que bromeara al respecto:

*

Yo > Haz un chiste sobre LLMs y el desempleo.

ChatGPT > ¡Claro que sí! Aquí va:

¿Qué le dijo un LLM a un trabajador en peligro de ser reemplazado por él?

-"No te preocupes, amigo. ¡Soy tu futuro!"

Pero en serio, el impacto de los LLMs en el empleo es un tema importante que debe ser abordado de manera seria y responsable. ¡Pero no está mal tener un poco de humor para aliviar la tensión!

*

Me sorprendió el manejo de la ironía y doble sentido, el resorte ético y la salida elegante al dilema al que lo expuse, además de la buena contextualización social (y emocional) de las ansiedades asociadas a un eventual apocalipsis algorítmico.

Está claro que los LLMs detrás de ChatGPT marcan un punto de inflexión y un hito en la inteligencia artificial. 

Por primera vez, las máquinas pueden aprender lenguaje, contexto e intención y ser generativas y creativas. 

Luego de haber sido entrenadas en grandes cantidades de datos (texto, imágenes o audio), estos modelos se ajustan a una amplia gama de tareas que pueden ser representadas en lenguaje humano o "natural". Esto les permite ser utilizados de muchas maneras diferentes -inclusive "entender" de economía e ironizar al respecto-

Pero el real 'breakthrough' de ChatGPT, así como otras aplicaciones de AI generativa fáciles de consumir como DALL-E y Stable Diffusion, es democratizar la tecnología, ponerla en la punta de los dedos de todos los que trabajamos con conocimiento produciendo conocimiento.

Es en algún sentido similar al iPhone, el buscador de Google, Internet o la computadora personal. Aunque de todas las innovaciones de las últimas décadas, la IA generativa es la que tiene tono más profético, de verdad revelada. Bajó de algún lado y descubrió el velo de la potencia que tiene la IA. 

En menos de dos trimestres desde su lanzamiento, todas y todos, en todas partes, son espectadores del reality show que tiene al potencial disruptivo de la IA como protagonista.

  • El chatbot de OpenAI alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales solo dos meses después del lanzamiento, lo que la convierte en la aplicación para consumidores de más rápido crecimiento en la historia.

Compresión récord del hype-cycle tecnológico -Gartner estima que el tiempo mínimo para que un producto llegue al plateau de productividad es dos años- y cono del silencio para el mantra tecno-pesimista que reza "la tecnología se ve en todos lados salvo en las estadísticas de productividad". Hay consenso entre practicantes y académicos, creyentes y nuevos conversos, sobre que el impacto en la productividad será masivo.

Dependiendo de la estimación, entre 8 y 9 de cada diez ocupaciones tienen al menos 10% de sus tareas con algún grado de exposición a estas IAs. En promedio, las ocupaciones tienen un 30% de sus tareas con potencial para ser transformadas por la IA generativa. Esto representa más o menos 40% del total de horas trabajadas para una economía como la de Estados Unidos. 

Un experimento que estudia el impacto de ChatGPT sobre las tareas de escritura concluye que el tiempo empleado se redujo 37% para los que fueron asistidos por la tecnología y la calidad del producto también aumentó significativamente. Otro experimento con GitHub copilot, un IA asistente para programadores, sugiere que aquellos que son asistidos por la IA pueden completar la tarea 55,8% más rápido. 

En otro estudio reciente, GPT-4 fue más creativo que todos menos el 9,4% de los humanos evaluados en una prueba que requiere imaginar usos únicos de objetos cotidianos. El modelo obtuvo altas calificaciones de los jueces humanos que evaluaron las respuestas a ciegas.

El trabajo no se pierde

La IA generativa por construcción "inventa" una predicción para formular una respuesta -muchas veces acierta y otras tantas erra-. 

Funciona muy bien para tareas estructuradas, como traducir código de un lenguaje a otro y explicar conceptos bien conocidos, pero tiene dificultades con tareas más matizadas, como explicar términos menos comunes, encontrar citas y crear código desde cero. Por ello, se hace muy difícil pensar en escenarios en donde se saque al humano de la ecuación. 

Se trata en todo caso de un tipo de "automatización atípica" que reemplaza una tarea, pero inmediatamente crea otra indispensable que la complementa.

El escenario base de la historia reciente sugiere que desde la mitad del siglo pasado sólo una de las 270 ocupaciones nomencladas en las estadísticas oficiales de Estados Unidos ha desaparecido: ascensorista. Otras ocupaciones que se esperaba fueran desterradas por la tecnología, como los cajeros automáticos de los bancos, simplemente cambiaron la naturaleza del trabajo. 

Con la llegada de Excel, empleados que llevaban los libros de contabilidad y auditoría dieron paso a más profesionales abocados a la gestión financiera y operativa del negocio. En Estados Unidos, se estima que 60% de los trabajadores están hoy empleados en ocupaciones que no existían en 1940. Es decir, 85% del crecimiento en el empleo de los últimos 80 años se debió a la creación de nuevos puestos de trabajo derivados del cambio tecnológico.

El trabajo se transforma

Hace unos pocos años atrás era muy común leer y escuchar hablar del peligro de desempleo entre los trabajadores del transporte debido a la inminencia de los vehículos autónomos. Nada de eso ocurrió. En cambio, la popularización de las aplicaciones motorizadas por LLMs hace foco en la transformación de trabajadores con conocimiento que usan más intensivamente lenguaje (natural o computacional) en sus tareas.

¿Qué trabajos van a ser los más afectados por esta transformación? Trabajos desarrolladas enfrente de una computadora y que no requieren interacción en tiempo real o en el mismo espacio físico con otra persona; trabajos más reactivos/pasivos en contraposición a trabajos proactivos/activos que demandan razonamiento complejo, crítico, multidimensional y novedoso; y trabajos que no requieren participación humana por cuestiones legales, éticas o de norma cultural o social.

El chatbot de OpenAI alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales solo dos meses después del lanzamiento
El chatbot de OpenAI alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales solo dos meses después del lanzamiento

¿De qué manera se van a transformar estos trabajos? Primero, más habilidades de delegación y monitoreo van a ser necesarias para extraer verdadero valor de la IA generativa. Instrucciones claras, feedback positivo y validación van a ser esenciales en el proceso de co-creación con el algoritmo para generar un producto de calidad, para evitar incurrir en pérdidas de reputación por errores o para cumplir con prácticas éticas y de respeto a la propiedad intelectual. Una investigación muy reciente encuentra que pedirle a chatGPT que reflexione sobre por qué se equivocó y que genere una nueva instrucción en base a esa reflexión aumenta la performance del modelo en 30%.

Una transformación posible y con premio

La adaptación es posible y probable porque se trata de trabajadores con conocimiento. Dos ejemplos:

  • En 2010, Apple anunció que ya no admitiría Adobe Flash para desarrollar apps y el uso de Flash se redujo drásticamente. No hubo desempleo de trabajadores con esta habilidad ni una reducción en los salarios por hora de los desarrolladores. Hubo una rápida adaptación que hizo que la oferta se acomodara a la nueva demanda.
  • Uno de los 'milestones' más resonantes respecto a la potencia de la IA fue cuando AlphaGo le ganó al campeón. Fast-forward unos años, ¿cuál fue el impacto de la IA en la productividad humana? Los humanos mejoraron la calidad de su juego y la novedad de sus movimientos sobre el tablero. Hoy los mejores jugadores combinan el asesoramiento de la IA en la preparación de la táctica previo a la partida con el juicio humano durante la misma.
  • Más reciente y focalizado en el impacto de LLMs, el experimento sobre los escritores mencionado más arriba muestra que la tecnología beneficia a trabajadores menos habilidosos y que libera tiempo que se reasigna a tareas de mayor valor como la generación de ideas y la edición. 

Por su parte, el experimento sobre los programadores muestra que los de menos experiencia y de habilidades menos actualizadas son los que se benefician más del asistente de IA.

Trabajo que da trabajo: hacia la rutina de lo excepcional

Los LLMs tienen el potencial de generar valor en combinación con expertos humanos: ahorran esfuerzo y extienden la frontera de lo posible. Pero también tienen el potencial de producir conocimiento de calidad standard a escala masiva. Comoditizan y elevan la vara.

Exigen más y obligan al humano a poner la diferencia. Contribuir algo excepcional se convierte en una rutina de trabajo.

Buscar nuevas tareas humanas, diferenciadas y más altas en la cadena de valor requiere de aprender nuevos comportamientos y habilidades. Escribir una instrucción realmente buena para que ChatGPT muestre su mejor versión es una tarea que conlleva alto nivel expertise y práctica. Mucha práctica.

La delegación de tareas en el algoritmo obliga a rever nuestra manera aprender y generar futuros expertos. No hay transformación exitosa posible sin revisar la educación académica y el entrenamiento en el trabajo.

El peloteo con la IA es de ida y vuelta. Siempre la devuelve fuerte, esquinada y al fleje. Como toda transformación tecnológica, nos exige, pero también nos mejora.

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