La inteligencia artificial merece tu atención más allá de los ‘deepfakes’

La inteligencia artificial nos ha dejado tres noticias contradictorias estos días. Primero, el terrible episodio de ‘deepfakes’ en Almendralejo, que evidencia sus peligros. Segundo, un hallazgo científico publicado en Nature, que evidencia sus virt...

La inteligencia artificial nos ha dejado tres noticias contradictorias estos días. Primero, el terrible episodio de ‘deepfakes’ en Almendralejo, que evidencia sus peligros. Segundo, un hallazgo científico publicado en Nature, que evidencia sus virtudes. Y tercero, el anuncio de DALL·E 3, la actualización de una IA de referencia en generación de imágenes, que mejora mucho a su antecesora y que evidencia la velocidad con que avanza una tecnología poderosa y extraña.

Su lado dañino es evidente estos días: un grupo de jóvenes usó unas apps descontroladas para generar y difundir falsos desnudos de una veintena de adolescentes. Es un suceso distópico que merece la atención que recibe: habrá gente que ha aprendido esta semana que es delito hacer algo así. Es también la prueba de que los peores deepfakes son los de corto alcance. Un audio falso de Pedro Sánchez o de Rosalía no es tan dañino, porque será contrarrestado muy deprisa por los implicados, por instituciones y por medios de comunicación con audiencias masivas. Pero, ¿qué capacidad tiene una persona corriente de combatir una mentira? Pocos rumores son peores que los de un instituto.

Dicho esto, hoy empujo una idea menos popular: creo que en los medios generalistas la conversación sobre la inteligencia artificial sigue dominada por sus aristas problemáticas, hasta el punto de eclipsar sus virtudes y más cosas.

Esta misma semana mis compañeros de la sección de Tecnología contaban una buena noticia protagonizada por un algoritmo: investigadores de Google DeepMind han entrenado una IA para catalogar 71 millones de mutaciones que provocan enfermedades genéticas. De golpe, han multiplicado por 18 el número de variantes conocidas y las han clasificado según sean benignas o fuente de enfermedad.

Como es habitual con los sistemas de aprendizaje profundo, asomarse a su desarrollo despierta asombro: “Mediante el entrenamiento, [la IA] ve millones de secuencias de proteínas y aprende cómo es una secuencia de proteínas normal. Y cuando se nos da una con una mutación, puede decirnos si es mala o no”, intenta explicar el investigador de Deep Mind Jung Chen. El experto ofrece un símil: “Es muy similar al lenguaje humano. Si sustituimos una palabra de una frase, una persona que esté familiarizada con el idioma puede ver inmediatamente si esta sustitución de palabras cambiará el significado de la oración o no”. Es decir, que su IA ha entendido nuestro genoma como se entiende un idioma, algo imposible para nosotros.

Por qué prestar atención

Conste que no quiero abrir el debate de si ganarán los usos virtuosos o nocivos de la inteligencia artificial. Es una conversación que repetimos con cualquier tecnología. Y que es legítima. Es indudable que los móviles han traído problemas (yo querría usarlo menos), pero también ventajas (imagina una hora sin batería en la cola del dentista). Con la inteligencia artificial no tengo todavía una postura firme. Tampoco niego que mi prejuicio es ser optimista y desconfiar de las afirmaciones rotundas. Por ejemplo, cuando la abogada Paloma Llaneza dice que la “IA no debería estar accesible para unos adolescentes criados por YouPorn”, mi impulso es discrepar: no creo que se críen con porno, ni que haya que prohibirles cualquier IA. Quizás estoy equivocado.

Sí querría convenceros de una cosa: creo que la inteligencia artificial merece atención antes que un juicio. Porque los avances de la última década son importantes, inquietantes al tiempo que prometedores, y sin duda interesantes.

Pongo dos ejemplos muy recientes. El primero son las imágenes imposibles que están creando nuevos artistas que usan IA generativa. Me refiero a estos paisajes en espiral, fotografías con logos embebidos en un juego de luces o textos ocultos que aparecen cuando te alejas. ¿Por qué me interesan? Porque son producciones originales que sería difícil crear con antiguas herramientas.

El segundo ejemplo es el ya mencionado DALL·E 3, la IA de generación de imágenes a partir de texto que acaba de presentar OpenAI, la compañía de ChatGPT. Hace dos años, el primer DALL·E me dejó perplejo —no entendía como podía funcionar— y me convenció de que venía algo grande. Apenas dos años después, sus resultados son mejores, y aunque entiendo un poco su funcionamiento, sigo asombrado.

Supón que estás usando DALL·E 3 y le pides que, por favor, dibuje lo siguiente: «Una ilustración de un aguacate sentado en la silla de un terapeuta, diciendo ‘I just feel so empty inside’ [Me siento tan vacío por dentro] con un agujero en su centro. El terapeuta, una cuchara, toma notas». La IA devolverá algo como esto:

Pensadlo un momento. Hemos construido unos algoritmos probabilísticos, gigantescos pero de estructura conocida, que son capaces de aprender o entrenarse (configurarse por sí solos, en un proceso automático de prueba y error, inaccesible a sus creadores), hasta tener capacidades elevadas, como entender nuestro lenguaje y generar unos píxeles que representarán fielmente aquello que les pedimos (!).

En los próximos años tendremos que combatir el mal uso de estas tecnologías, pero también reflexionar sobre cómo sacarles partido. En el video promocional de OpenAI proponen uno. Un padre ficticio habla con ChatGPT y DALL·E: «Mi hija de cinco años no para de hablar del ‘Erizo girasoles’. ¿Qué aspecto tiene?». Y en respuesta, la IA pinta unos erizos monos. «Mi hija dice que se llama Larry, ¿puedo ver más imágenes suyas?». Y la IA devuelve cuatro dibujos de Larry jugando con pájaros. «¿Puedes hacerme unas pegatinas de Larry?» Y aparecen. «¿Y podemos transformar esto en un cuento?» Y ChatGPT lo escribe. Es fácil sentir que los cuentos tradicionales serán mejores, y quizá lo sean, pero me gustará ver a mi hija invocar el cuento que imagina.

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1. 🎾 ¿El deportista más dominador? ESPN hizo una votación para elegir a los deportistas «más dominantes del siglo XXI» y escogió a Nadal en Roland Garros, por delante de Usain Bolt y Michael Phelps en los Juegos Olímpicos. Aquí ofrecían algunos datos elocuentes: el tenista español ha ganado 14 títulos, con 112 victorias y solo 3 derrotas en todo ese tiempo. Nadal ganó su primer título con 19 años y el último con 36.

2. 💰 ¿Qué hereda la gente muy, muy rica? El trabajo. Al menos eso es lo que sugieren estos datos de Canadá. El porcentaje de gente que ha trabajado alguna vez en el mismo lugar que sus padres ronda el 40%. Y esa cifra es similar para personas de rentas bajas, rentas medias o medias-altas. Pero entre la gente con más ingresos ese porcentaje se dispara: ¡El 70% de los hijos de padres del 1% con salarios más altos han trabajado alguna vez en la misma empresa que ellos!

3. 📈 Revisar estadísticas es normal. Esta semana, el INE elevó el PIB desde 2021 en 1,3 puntos sobre el nivel estimado hasta ahora. Estas cifras cambian un poco el relato sobre la recuperación tras la pandemia. Con estas estadísticas, eso sucedió a finales de 2022 en lugar de en el primer trimestre de 2023, de manera que España ya no es el único país que no había recobrado el PIB prepandemia en 2022. Si bien su crecimiento todavía está lejos del de muchos países europeos.

Esta revisión generó cierta polémica, por eso me resultó muy útil el texto de Manuel Hidalgo hace 10 días, donde anticipaba la revisión y mandaba un mensaje de tranquilidad: “Las revisiones responden a procedimientos técnicos realizados dentro de un marco metodológico establecido por organismos internacionales [.] Es necesario enfatizarlo, incluso con vehemencia, debido a las críticas recientes dirigidas al organismo estadístico por cambios metodológicos que son comunes”.

Además, añado un dato que encontré en Financial Times: no solo estas revisiones son habituales en todos los países, además resulta que las del INE en España se distinguen por haber sido de las más precisas del mundo desarrollado.

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