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La explosión de ideas y proyectos tras aparecer ChatGPT. Parte 2

A la hora de escribir la segunda parte del “cómo nos hemos flipado y emprendemos en inteligencia artificial tras ChatGPT” he tenido que parar de sumar ideas, proyectos y comentarios sobre lo que nos viene: se producen a mucho mayor ritmo del que uno consigue para estar al día y escribir

Le da a uno por pensar que quizás sería buena idea tener un formato recurrente y centrado en la IA. Una vez convencido de que es la tecnología de la década, lo que toca es sumergirse en ella, discutirla y crear alrededor. Se vienen cositas

Crear y afinar obras de ficción

“Cuando era un joven escritor de ficción, soñaba con una tecnología que me dijera cómo llevar a mis personajes del punto A al punto B. ¿Podría ser ChatGPT?” Jay Caspian Kangen New Yorker se pone manos a la obra y le plantea a la IA que “reescriba su novela”. Le pregunta cómo orientar la trama, definir personajes o escribir directamente fragmentos. Los resultados no son buenos, ChatGPT resulta plano y anodino, además de tener una deficiencia fundamental para trabajar en una novela: su “ventana contextual” – la cantidad de información a partir de la cuál plantea el texto que genera – es muy corta. Ahora mismo trabaja con unos 4000 tokens (3000 palabras más o menos), por lo que todo lo demás necesario para una tarea similar (pienso en que debe aprender el estilo del novelista) de momento es secundario

Es por esto que el género con el que se está jugando más a la hora de probar esta tecnología es el relato corto y, sobre todo, los cuentos para niños . Tenemos el caso de Javier López que ha hecho muchas pruebas y ha publicado un libro, muchos hilos de usuarios que han probado a generar algo (por lo general de escaso interés, ejemplo) y quienes se animan a comercializar cuentos con ilustraciones generadas por IA (y son bastante criticados no sólo por el concepto sino por el resultado final)

De momento parece bastante probable que el uso de IA en ficción se encuentre sobre todo en “afinar”, modificar ligeramente u optimizar las obras. Véase este ejemplo que compartía Esther Miguel y que nos devuelve a un tema que hemos comentado por aquí: la obra audiovisual modificándose a lo largo del tiempo atendiendo a las necesidades comerciales y al clima político y social

Es probable que el uso de la IA para la ficción quede ofuscado, oculto a nuestros ojos. No será tanto “he creado esta obra con una inteligencia artificial” como “analizo y modifico canciones para funcionar bien en Tiktok”

No puedo dejar de compartir este proyecto: Arvind Sanjeev modifica una máquina de escribir Brother para que utilice IA para chatear con una persona que escribe en el teclado. El “fantasma en la máquina” es, claro, GPT-3, que se articula a través de una Raspberry, que a su vez se relaciona con la máquina a través de Arduino

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I took apart my old typewriter and powered it using @OpenAI GPT-3. Meet: Ghostwriter, an #AI creative writing companion that lets you co-write stories on paper with #ArtificialIntelligence 👻 + 🤖.

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En lo que es realmente bueno ChatGPT, en ayudar a idear y en resumir

Carlos Prego recoge en Xataka varios ejemplos de algo en lo que ChatGPT es realmente bueno, anotar y resumir. Otro ejemplo, han creado un interfaz para explorar el podcast de Lex Fridman (cuyos capítulos son especialmente largos y densos). Generan las transcripciones con Whisper y resúmenes con GPT-3, en múltiples escalas temporales. Permite una nueva forma de consumir este tipo de contenidos

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Esta extracción de la semántica del contenido y la posibilidad de articular un buscador a partir de ella y no de sólo “palabras clave” creo que va a ser una de las primeras aplicaciones a escala de GPT-3. Otro ejemplo

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✨ Introducing AnyPod.ai A semantic search engine for your YouTube/Podcast cont. Search for a phrase/idea/question & get the exact timestamp & videos where this is mentioned. Lightning fast. @theallinpod @myfirstmilpod @heydannymiranda producthunt.com/posts/anypod-ai
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Otro aspecto en lo que ChatGPT es valioso desde el minuto uno es en la generación de ideas a partir de una petición. Echaría un ojo a este texto de Ethan Molick, a cómo lo utiliza Pablo Arnaud, a otro ejemplo en lo que ofrece preguntas para una entrevista…

El valor se mueve de la ejecución a la idea

Desde la irrupción de las IAs generativas de imágenes llevamos discutiendo si con Midjourney y Stable Diffusion eres tú el creador o sólo un cliente ocioso. O, dicho de otra forma, si se pierde el valor de la técnica y el conocimiento de la disciplina creativa y sus códigos porque con las IAs lo importante estará en la ideación puesto que ellas harán todo lo demás

Sabemos que de momento esto no es así, pero creo que es interesante plantearlo llevado al desarrollo y creación de aplicaciones y servicios, toda vez que en la generación de código también estamos asistiendo a un debate sobre hasta donde llegará el papel de Copilot o de Alphacode… o del propio GPT-3. Empezaría leyendo a Javi Santana o asomándome a los cientos de ejemplos que se comparten en Twitter (a mi me gusta mucho sobre todo el punto de encontrar errores y saber explicarlos)

El caso es que todavía es pronto para dar por cerrada la “era de los hackers” y abrazar la idea de que con IA se trata de tener la idea y la ejecución se nos dará. Este ejemplo de Guillermo ilustra bien el estado del arte: dentro de un contexto de alguien que sabe y controla una solución tecnológica es fácil ser muy productivo con ChatGPT para resolver una tarea

Y algo que anotaría, es probable que la nueva generación de IAs el mundo “No Code” tenga un impulso extra. Para montar algo básico echaría un ojo por aquí

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Rubén Alonso 🤓 @rubenalonsoes
En @make_hq han sacado un módulo para conectar con OpenIA. He probado a crearme mi propio bot en Telegram donde usar el GPT3 (ojo, no ChatGPT) y en 5 minutos lo tenía montado. 👌
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La inteligencia artificial acabó con el ensayo universitario, los deberes y el inglés de secundaria

En The Atlantic se han puesto un poco tremendos con ChatGPT y la educación. Stephen Marche apunta a que “El ensayo universitario está muerto”, Daniel Herman a que estamos ante “el final del inglés de secundaria”. Del primero

El procesamiento del lenguaje natural plantea a las humanidades académicas toda una serie de problemas sin precedentes. Están en juego cuestiones prácticas: los departamentos de Humanidades juzgan a sus estudiantes de licenciatura sobre la base de sus ensayos. Los doctorados se conceden en función de la composición de las tesis. ¿Qué ocurrirá cuando ambos procesos puedan automatizarse de forma significativa? Según mi experiencia como antiguo profesor de Shakespeare, creo que el mundo académico tardará diez años en enfrentarse a esta nueva realidad: dos años para que los estudiantes descubran la tecnología, tres años más para que los profesores reconozcan que los estudiantes la utilizan y cinco años para que los administradores universitarios decidan qué hacer al respecto, si es que hacen algo. Los profesores ya son unas de las personas más sobrecargadas de trabajo y peor pagadas del mundo. Ya están lidiando con unas humanidades en crisis. Y ahora esto. Lo siento por ellos.

Dos años, dice

Hay quienes intentan ver aplicaciones que no pasan por “la IA nos hace los deberes”. Lluís Codina escribe sobre “Cómo utilizar ChatGPT en el aula con perspectiva ética y pensamiento crítico: una proposición para docentes y educadores”. Hay otros como Eduardo que empiezan optimistas, “Si los alumnos van a usar ChatGPT para hacer las prácticas yo lo voy a utilizar para poner los exámenes”, pero acaban… “Pero que hija de la gran fruta. Aquí una práctica de este año, te la resuelve con comentarios y todo…”

Y tenemos a Damián que muestra como puede ser un buen acompañante en el aprendizaje de idiomas

El caso es que el estado del arte de la IA todavía no es el de un estudiante universitario, al menos en la mayoría de casos. Es lo que apuntan el profesor Hanson o este vídeo de Joanna Stern para el WSJ (que de hecho la pone a prueba en un instituto)

IA para el mal, desinformación, phishing…

Claro que los que están diseñando soluciones basadas en IA para “el mal” no lo están contando en Twitter, pero podemos anticiparlo

En temas de ciberseguridad echaría un ojo a este estudio que refleja que el nivel de entrada para un atacante potencial es más bajo que nunca. OpenAI intenta limitar su uso con fines maliciosos, pero sigue siendo fácil saltarse sus salvaguardas. Está sobre la mesa el optimizar textos para el engaño, poder hacerlo con conversaciones y, en el futuro, similar ser alguien conocido para el atacado

Aquí mantienen un listado de “casos de uso donde falla ChatGPT y su salida no es correcta.” Es el dilema que hemos planteado de entrada por aquí, si no eres rigurosa siempre ¿eres fiable alguna vez para ponerte en producción?. El problema estaría por tanto en utilizar GPT-3 o cualquiera similar en tareas delicadas a pesar de su tasa de errores.

Con respecto a la información, una lectura pesimista. Gary Marcus en “el momento Jurassic Park de la IA” señala que los sistemas de IA son intrínsecamente poco fiables y suelen cometer errores de razonamiento y que pueden automatizarse fácilmente para generar desinformación “a una escala sin precedentes”.

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Más usos y lecturas generales sobre la aplicación de IA

Generador de “prompts” para IAs generativas de imágenes.

Contenido para SEO. Relacionado, “se viene un mundo de millones de contenidos diarios generados por inteligencias artificiales

Asistente dentro de aplicaciones como Notion

“Esto es lo que vi en un hackatón de IA”. Dan Shipper

¿Desde cuándo los tsunamis se han detenido un momento para elegir a sus víctimas? Las primeras idea de Delia Rodríguez meren mucho una lectura y varias “pensadas”

Entrevista a Kevin Scott sobre lo que viene en IA en el blog de Microsoft. Apunta a lo que hemos venido comentando por aquí: el escenario probable a corto plazo no es el de “sustitución” sino el de “acompañante que mejora la productividad”

“Convertiéndome en un chatbot: mi vida como respaldo humano de una IA inmobiliaria” Muy interesante este giro de Laura Preston en The Guardian

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