Por Melissa Heikkila en MIT Technology Review

Todo el mundo al parecer está hablando de Inteligencia Artificial. Pero si te sientes abrumado o inseguro acerca de qué diablos está hablando la gente, no te preocupes. Te tengo unos consejos

Le pedí a algunos de los mejores periodistas de IA en el negocio que compartieran sus mejores consejos sobre cómo hablar sobre IA con confianza. Mis colegas y yo pasamos nuestros días obsesionados con la tecnología, escuchando a la gente de IA y luego traduciendo lo que dicen a un lenguaje claro y comprensible con un contexto importante. Diría que sabemos un par de cosas sobre lo que estamos hablando.

Aquí hay siete cosas a las que debe prestar atención cuando se habla de IA. 

1. No te preocupes por sonar tonto

“La industria de la tecnología no es muy buena para explicarse a sí misma con claridad, a pesar de que insiste en que los grandes modelos de lenguaje cambiarán el mundo. Si tiene dificultades, no está solo”, dice Nitasha Tiku, reportera de cultura tecnológica del Washington Post. No ayuda que las conversaciones sobre IA estén llenas de jerga, agrega. “Alucinación” es una forma elegante de decir que un sistema de IA  inventa cosas . Y los «ingenieros rápidos» son solo personas que saben  cómo hablar con la IA  para obtener lo que quieren.

Tiku recomienda ver  los explicadores de YouTube sobre conceptos y modelos de IA . “Omita a los influencers de IA para los anfitriones más moderados, como Computerphile”, dice ella. “IBM Technology es excelente si busca algo corto y simple. No hay un canal dirigido a observadores casuales, pero puede ayudar a desmitificar el proceso”. 

Y como quiera que hables de IA, algunas personas se quejarán. “A veces parece que el mundo de la IA se ha dividido en fandoms con todos hablando entre sí, aferrándose a definiciones y creencias favoritas”, dice Will Douglas Heaven, editor senior de IA de MIT Technology Review. “Averigüe qué significa la IA para usted y manténgalo”.

2. Sea específico acerca de qué tipo de IA está hablando

«‘IA'» a menudo se trata como una cosa en el discurso público, pero la IA es realmente una colección de cien cosas diferentes «, dice Karen Hao, reportera de tecnología y sociedad de China del Wall Street Journal (¡y creadora de El algoritmo  ! ) .

Hao dice que es útil distinguir de qué función de IA se está hablando para poder tener una conversación más matizada: ¿se trata de procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguaje, o visión por computadora? ¿O diferentes aplicaciones, como chatbots o detección de cáncer? Si no está seguro,  aquí hay algunas buenas definiciones  de varias aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial. 

Hablar de «IA» como algo singular oscurece la realidad de la tecnología, dice Billy Perrigo, reportero de Time. 

“Hay diferentes modelos que pueden hacer cosas diferentes, que responderán de manera diferente a las mismas indicaciones y que cada uno tiene sus propios sesgos también”, dice. 

3. Mantenlo real

“Las dos preguntas más importantes para los nuevos productos y herramientas de IA son simplemente: ¿Qué hace y cómo lo hace?” dice James Vincent, editor senior de The Verge. 

Hay una tendencia en la comunidad de IA en este momento a hablar sobre los riesgos a largo plazo y el potencial de la IA. Es fácil distraerse con escenarios hipotéticos e imaginar lo que la tecnología podría hacer en el futuro, pero las discusiones sobre la IA generalmente se sirven mejor siendo pragmáticos y centrándose en lo real, no en los supuestos, agrega Vincent. 

El sector tecnológico también tiene una tendencia a exagerar las capacidades de sus productos. “Sé escéptico; sé cínico”, dice Douglas Heaven.

Esto es especialmente importante cuando se habla de AGI, o inteligencia general artificial, que generalmente se usa para referirse a software que es tan inteligente como una persona. (Lo que sea que eso signifique en sí mismo).

“Si algo suena como mala ciencia ficción, tal vez lo sea”, agrega. 

4. Ajusta tus expectativas

Los modelos de lenguaje que impulsan los chatbots de IA como ChatGPT a menudo «alucinan» o inventan cosas. Esto puede ser molesto y sorprendente para las personas, pero es una parte inherente de su funcionamiento, dice Madhumita Murgia, editora de inteligencia artificial del Financial Times. 

Es importante recordar que los modelos de lenguaje no son motores de búsqueda construidos para encontrar y dar las respuestas «correctas», y no tienen un conocimiento infinito. Son sistemas predictivos que van generando las palabras más probables, dada tu pregunta y todo lo que han aprendido, añade Murgia. 

“Esto no significa que no puedan escribir nada original… pero siempre debemos esperar que sean inexactos y fabriquen hechos. Si hacemos eso, los errores importan menos porque nuestro uso y sus aplicaciones se pueden ajustar en consecuencia”, dice. 

5. No antropomorfizar

Los chatbots de IA han capturado la imaginación del público porque generan texto que parece algo que podría haber escrito un ser humano, y dan a los usuarios la ilusión de que están interactuando con algo más que un programa de computadora. Pero los programas son, de hecho, todo lo que son.

Es muy importante no antropomorfizar la tecnología ni atribuirle características humanas, dice Chloe Xiang, reportera de Motherboard. “No le des un pronombre [de género], [o] digas que puede sentir, pensar, creer, etcétera”.

Hacer esto ayuda  a alimentar la idea errónea  de que los sistemas de IA son más capaces y sensibles de lo que son. 

Descubrí que es muy fácil equivocarse con esto, porque nuestro lenguaje no se ha puesto al día con las formas de describir lo que están haciendo los sistemas de IA. En caso de duda, sustituyo «AI» por «programa de computadora». ¡De repente te sientes realmente tonto diciendo que un programa de computadora le dijo a alguien que se  divorciara de su esposa ! 

6. Todo se trata de poder

Si bien los escenarios de exageración y pesadilla pueden dominar los titulares de las noticias, cuando se habla de IA es crucial pensar en el papel del poder, dice Khari Johnson, redactora sénior de Wired.

“El poder es clave para las materias primas para hacer IA, como computación y datos; clave para cuestionar el uso ético de la IA; y clave para comprender quién puede permitirse obtener un título avanzado en ciencias de la computación y quién está en la sala durante el proceso de diseño del modelo de IA”, dice Johnson. 

Hao está de acuerdo. Ella dice que también es útil tener en cuenta que el desarrollo de la IA es muy político e involucra enormes cantidades de dinero y muchas facciones de investigadores con intereses contrapuestos: «A veces, la conversación sobre la IA es menos sobre la tecnología y más sobre las personas».

7. Por el amor de Dios, nada de robots

No imagine ni describa la IA como un robot aterrador o una máquina que todo lo sabe. “Recuerde que la IA es básicamente programación de computadoras por parte de humanos, que combina grandes conjuntos de datos con mucho poder de cómputo y algoritmos inteligentes”, dice Sharon Goldman, escritora sénior de VentureBeat.