La nueva inteligencia: humana + artificial

Un director de orquesta no necesita saber tocar todos los instrumentos ni recordar, una por una, las notas que cada músico debe ejecutar para que una sinfonía alcance la exquisitez y la precisión de una obra maestra.

No, su inteligencia musical descansa en su talento; pero también en algo más mundano: muchos años de estudio, práctica y entrenamiento.

Largos años de conservatorio dedicados a despertar esa capacidad del cerebro, bien conocida por la neurociencia, de moldearse hasta alojar un contexto que, en el caso de los músicos, deja de ser teoría y, junto al talento, se vuelve ritmo, armonía, pausa y movimiento.

Un director que, por el contrario, obviara esa inteligencia de contexto e intentara memorizar cada nota estaría persiguiendo, básicamente, algo parecido a lo que hoy hace la inteligencia artificial generativa: procesar cantidades obscenas de información durante su entrenamiento, extraer patrones y utilizarlos después para construir una respuesta.

Probablemente aquel director fracasaría en el intento.

Lo curioso es que estos dos procesos similares reciben nombres muy distintos según el sujeto: mientras que el director habría memorizado, la IA habría hecho algo más rimbombante: habría sido entrenada.

Pero entrenada no significa otra cosa que estar lista para apoyarse en patrones aprendidos durante el entrenamiento, ordenar, resumir y recombinar información a gran velocidad, y responder con un texto hábilmente construido.

Si retiramos un poco el brillo añadido por el marketing, podemos ver con más claridad el mecanismo detrás de una IA: disponer y reorganizar información existente para generar textos, imágenes, código o explicaciones y, en general, ejecutar con notable eficiencia una tarea solicitada.

Una capacidad bastante diferente de pensar y, sin embargo, notable por su enorme utilidad práctica.

Yo sé que el debate sobre si la IA generativa piensa o no se considera abierto. Pero me parece un debate inútil, que vive más en el departamento de marketing que en el de ingeniería, porque cuando se deja fuera cualquier interés comercial, la siguiente pregunta técnica tiene una sola e inequívoca respuesta:

¿No hay una distancia enorme entre multiplicar matrices con una eficiencia casi obscena y sostener una idea con criterio?

Una de las señales más claras de esta brecha es que existe otra categoría de inteligencia artificial, menos comentada, que apunta justamente a cerrar esa distancia: la llamada inteligencia artificial general.

Una tecnología muy diferente de la IA generativa actual, cuyo objetivo es, esta vez sí, emular capacidades propias de la mente humana. No como eslogan de marketing, sino como finalidad tecnológica.

Su acrónimo es AGI, por sus siglas en inglés: Artificial General Intelligence. Se trata de una tecnología aún en desarrollo, tanto que ni siquiera sabemos bien qué tan lejos estamos de alcanzar ese objetivo.

Cierro aquí, al menos por ahora, el tema de la AGI. A partir de este punto, cuando hable de IA me estaré refiriendo a la forma que hoy tenemos disponible: la IA generativa.

Suele ocurrir que el surgimiento de una nueva tecnología abarata aquellas que antes realizaban la misma tarea.

Con la IA, una capacidad muy propia del ser humano está perdiendo valor: memorizar información y responder preguntas con rapidez.

Esta pregunta cobra ahora bastante sentido: ¿a quién le interesa aprenderse las capitales de todos los países del mundo si basta con sacar el celular y preguntárselo a ChatGPT?

En contraste, el valor de la capa superior aumenta porque sigue siendo necesaria para que la IA despliegue todo su potencial.

Porque las limitaciones de la IA para establecer verdaderas relaciones de contexto, sumadas a su molesta tendencia a alucinar en silencio, hacen necesario que alguien juzgue la pertinencia de sus respuestas, utilizando su propio criterio.

Esta necesidad forma parte de un problema que tiene nombre propio en la industria: AI alignment, o alineamiento de IA, el trabajo de acercar el comportamiento de la máquina a las intenciones y criterios humanos.

Aterricemos esto.

Pensemos en un ingeniero de software. Nunca fue tan fácil escribir código como hoy. Pero, paradójicamente, escribir buen código sigue siendo igual de difícil que antes.

Una IA puede escribir mil líneas de código en segundos, algo que a un humano podría llevarle días. Pero el criterio se evapora justo cuando asumimos que ese código es un trabajo terminado, listo para llevar a producción.

El buen ingeniero habrá de leer con detenimiento esas mil líneas y entender a la perfección lo que hacen; una tarea que, aunque seguramente no le tome el mismo tiempo que habría requerido escribirlas, sí puede ocuparle una mañana entera de trabajo serio.

Pero ahí está justamente el puente: lo que un mal ingeniero puede dar por resuelto en segundos con un simple copiar y pegar, y a uno bueno podría llevarle días trabajando solo, un humano y una IA pueden hacerlo juntos en una fracción del tiempo.

Aquí llega el momento de una precisión importante. Mi intención de reducir el humo alrededor de la IA generativa no implica considerarla una tecnología inútil. Al contrario: cuando combinamos su enorme capacidad de cómputo con criterio, conocimiento y experiencia, estamos ante un verdadero parteaguas tecnológico.

Por ello es que considero la inteligencia humana y la IA como dos pilares de un puente que antes no existía.

El poder de un puente es fácil de ver: conecta dos orillas separadas y permite un nuevo flujo en ambas direcciones.

Nuestra inteligencia y la IA, trabajando juntas, pueden potenciar enormemente nuestra capacidad para resolver tareas complejas y semicomplejas, precisamente porque podemos delegar la capa más burda, más mecánica, liberando recursos para trabajar con más calma y precisión esa capa superior, tan humana, tan nuestra.

Puede ser útil entender la IA como un talentoso músico sinfónico que no puede tocar la obra completa por sí solo y requiere de un director que coordine su destreza con la de otros músicos para que, entre todos, hagan sonar la majestuosidad de una pieza como la Novena Sinfonía de Beethoven.

Ese director de orquesta no es otro que la mente humana.

Por eso, la pregunta no es si debemos usar IA o rechazarla. Tampoco si es buena o mala. Para mí, esas discusiones ni siquiera existen.

Yo pienso que, por el contrario, la pregunta pertinente es cómo formar una mente capaz de usarla sin entregarle la dirección de la orquesta.

La tarea, entonces, es aprender a amalgamar inteligencia humana e IA con criterio. Mi tarea, tu tarea; no la del ingeniero que la programa, y mucho menos la del marketero que nos hace desearla.

La próxima semana entraremos justo ahí, no desde la promesa abstracta ni desde el humo que se vende en internet, porque espero que, tras el trabajo hecho, ese escollo haya quedado atrás.

Lo haremos desde dos aplicaciones donde, a mi modo de ver, ese puente se vuelve tangible: una que todavía no voy a nombrar, porque antes necesito hacer un trabajo para no crear disonancia; y la otra, un simple juego, porque jugando hemos logrado entender mejor la mente que siendo demasiado serios.

En ambos casos, la IA no aparece como una varita mágica capaz de reemplazar la inteligencia humana, sino como una herramienta para potenciarla.

De eso tratará lo que sigue en esta serie: de construir una mente capaz de aprovechar la velocidad de la máquina sin entregarle el criterio.