Hu Yong: AI puede generar todo, entonces, ¿todavía necesitamos creadores humanos?

**Autor: Hu Yong, **Profesor, Escuela de Periodismo y Comunicación, Universidad de Pekín

Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI

El uso principal de ChatGPT es el diálogo abierto, pero la gente encontró rápidamente formas creativas de usarlo, como:

• Respuesta Stack Overflow (plataforma de preguntas y respuestas del programador) preguntas

• en lugar de google

• Generar recetas de cocina.

• Resolver tareas de programación complejas

• Genera información sobre herramientas de imágenes para Dall-e/Stable Diffusion

• Cree aplicaciones y sitios web desde cero

Parece que ChatGPT es muy creativo, sin embargo, el punto es que ChatGPT no está específicamente optimizado para estos usos, ni tiene en cuenta su generalidad. Aun así, los resultados en algunas tareas específicas han sido bastante notables, dando a muchos una idea de lo que podría estar en el horizonte. Dicho esto, si bien estos casos de uso no convertirán a ChatGPT en una inteligencia artificial general, podrían ser útiles en dominios o aplicaciones específicos muy rápidamente.

No hay duda de que una nueva generación de herramientas de inteligencia artificial está conquistando el mundo, herramientas que pueden ayudarlo a escribir mejor, codificar más rápido y generar imágenes únicas a escala. El advenimiento de herramientas de IA tan poderosas plantea la pregunta: ¿Qué significa ser un creador en la era de las ideas de IA?

** Me inclino a pensar que si un software como ChatGPT cumple con su gran promesa, puede redefinir la cognición y la creatividad humanas. **

Retos de la inteligencia artificial generativa para la creatividad

**La creatividad de la IA, que también puede denominarse creatividad computacional, es un campo de investigación multidisciplinario destinado a diseñar programas capaces de generar creatividad a nivel humano. **

Este campo no es nuevo. Ya en el siglo XIX, los científicos debatieron si la creatividad artificial era posible. Ada Lovelace planteó quizás la objeción más famosa a la inteligencia artificial: si las computadoras solo pueden hacer aquello para lo que están programadas, ¿cómo puede definirse su comportamiento como creativo? En su opinión, el aprendizaje independiente es una característica esencial de la creatividad.

Pero los avances recientes en el aprendizaje automático no supervisado plantean la pregunta: ¿la creatividad que muestra algún software de IA sigue siendo el resultado de simplemente seguir las instrucciones de ingenieros humanos? Si Ada es testigo de lo que la IA ya es capaz de crear, puede ser difícil no dudar de sus pensamientos originales. A medida que los modelos de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en inglés) se hicieron más grandes, comenzaron a ofrecer resultados a nivel humano y luego sobrehumanos.

Esto ha dado lugar a dos escuelas de pensamiento sobre la creatividad de la IA. **La primera escuela ve la inteligencia artificial como una forma de mejorar la creatividad humana: un socio creativo para los humanos que inspira ideas, genera ideas y supera los bloqueos creativos. El segundo grupo sueña con una inteligencia artificial que pueda imitar la creatividad humana y convertirse en un pensador creativo independiente, capaz de fabricarse completamente a sí mismo y generar un trabajo creativo novedoso. **

Algunos argumentan que dado que los chatbots solo aprenden asociaciones estadísticas entre palabras en su conjunto de entrenamiento, en lugar de comprender su significado, los LLM (modelos de lenguaje grande) solo pueden recordar y sintetizar lo que las personas ya han hecho, y no pueden exhibir algunos de los aspectos humanos del proceso científico, como el pensamiento creativo y conceptual. ¿Pero no será así para siempre? ¿Serán capaces las futuras herramientas de inteligencia artificial de captar aspectos de los procesos científicos que parecen estar fuera de nuestro alcance hoy en día?

En un artículo seminal de 1991, los investigadores escribieron que una "asociación inteligente" entre humanos y tecnología inteligente podría trascender las capacidades intelectuales de los humanos solos. Estas asociaciones inteligentes pueden acelerar la innovación a niveles antes inimaginables. La pregunta es, ¿dónde está la línea entre la mejora creativa y la producción creativa? ¿Hasta dónde puede y debe llegar la IA en lo que respecta a la creatividad? Si la IA puede producir creaciones de alta calidad, ¿hay necesidad de creadores humanos?

La IA no puede reemplazar la creatividad humana

Tan sorprendente como es, **Creo que es poco probable que la IA reemplace por completo la creatividad humana. En primer lugar, la creatividad es un rasgo exclusivamente humano profundamente arraigado en nuestra biología y psicología. **Es el resultado de procesos cognitivos complejos y desconocidos, como el reconocimiento de patrones, la asociación y la síntesis, que las máquinas no pueden replicar fácilmente. Si bien la IA ciertamente puede ser creativa de alguna manera, es poco probable que coincida completamente con la profundidad y amplitud de la creatividad humana.

**En segundo lugar, en el corazón de la creatividad se encuentra la capacidad de expresar emociones y experiencias de manera única y personal. **Los algoritmos de IA no pueden comprender verdaderamente las experiencias y emociones humanas que alimentan la creatividad. Un escritor de inteligencia artificial podrá reunir suficiente experiencia humana para contar una historia convincente, pero hay algo inherentemente humano en la experiencia del creador del lector al saber que el autor experimentó el dolor y el placer que describen de una manera que una máquina escritora no puede. El toque personal que los creadores humanos aportan a su trabajo agrega un nivel de autenticidad que los algoritmos de IA simplemente no pueden igualar.

Muchos investigadores de inteligencia artificial están debatiendo si crear máquinas con emociones. Las emociones están ausentes en los modelos típicos de IA, y algunos investigadores dicen que programarlas en máquinas podría darles una mente propia. La emoción, sin embargo, resume la experiencia humana porque les permite recordar esas experiencias. "Ninguna computadora puede ser creativa a menos que pueda simular todos los matices de la emoción humana", escribe el científico informático de Yale, David Gelernter.

** Nuevamente, la creatividad a menudo implica capturar las sensibilidades humanas, como el contexto, la perspectiva y los matices culturales. **Si bien los algoritmos de IA se pueden entrenar para reconocer patrones y generar contenido basado en datos, no pueden comprender las sensibilidades humanas de la misma manera que lo hacen los humanos. Esto también dificulta que AI se ocupe de temas sobre los que la sociedad no tiene un consenso general, como las cuestiones políticas y religiosas. Si intenta generar texto sobre estos temas, puede terminar con texto sesgado, inexacto u obsoleto.

**La cuarta razón importante por la que la inteligencia artificial no puede reemplazar la creatividad humana es la falta de imaginación e intuición. **La creatividad requiere la capacidad de pensar más allá de las cosas existentes e imaginar nuevas posibilidades, de las que carecen los algoritmos de IA. No pueden llegar a conceptos verdaderamente únicos y originales. Solo porque AI no es realmente el creador, una de las grandes desventajas del contenido que genera es que no es completamente original. Los generadores de contenido simplemente recopilan información que ya existe dentro de ciertos parámetros. Por lo tanto, aunque el contenido pasará controles de plagio, no incluirá investigaciones, ideas o datos originales. En la práctica, esto significa que no tiene la capacidad de compartir ideas o crear contenido reflexivo.

**Finalmente, la imprevisibilidad de la creatividad es otro factor que la diferencia de la IA. **La creatividad puede ser impredecible y espontánea, involucrando destellos repentinos de inspiración, experimentación y eventos fortuitos. Sin embargo, los algoritmos de IA están limitados por los programas y los datos con los que están entrenados, y carecen de la capacidad de reaccionar en tiempo real a la nueva información, por lo que les resulta imposible replicar por completo la imprevisibilidad de la creatividad humana.

Con todo, la IA generativa no puede reemplazar la inteligencia y el conocimiento humanos. Para ser verdaderamente original, la IA generativa debe ser guiada y nutrida por creadores humanos con experiencia en el dominio y experiencia previa. Al proporcionar las sugerencias correctas, los creadores humanos pueden ayudar a que la IA generativa alcance su máximo potencial, produciendo resultados impresionantes. Entonces, si bien la IA generativa es una herramienta muy poderosa, sigue siendo solo una herramienta que se basa en la creatividad, la pericia y la experiencia humanas para ser verdaderamente efectiva.

Fortalezas y debilidades de las herramientas de inteligencia artificial

Si bien reconocemos la naturaleza instrumental de la IA, el problema es que la mayoría de las personas tienen poca alfabetización en IA: una comprensión de cuándo y cómo usar las herramientas de IA de manera efectiva. Lo que necesitamos es un marco común y sencillo para evaluar las fortalezas y debilidades de las herramientas de IA, accesible para todos. Solo entonces el público puede tomar decisiones informadas sobre la incorporación de estas herramientas en nuestra vida diaria.

Para satisfacer esta necesidad, también podríamos utilizar un método antiguo en el campo de la educación: la taxonomía de Bloom. Esta taxonomía fue publicada por primera vez en 1956 por el psicólogo educativo Benjamin Bloom y luego fue revisada en 2001. Es una jerarquía que describe niveles de pensamiento, donde los niveles más altos representan un pensamiento más complejo. Sus seis niveles son:

1. Memoria intelectual: reconocer o recordar hechos, términos, conceptos básicos o respuestas sin comprender su significado.

2. Comprensión: Explicar ideas y conceptos principales y expresar significado explicando, clasificando, resumiendo, infiriendo, comparando y aclarando.

3. Aplicación: Usar el conocimiento para resolver problemas, identificar cómo se conectan las cosas y cómo se aplican en situaciones nuevas.

4. Análisis: Examinar información y dividirla en sus partes componentes, determinar relaciones entre partes, identificar motivos o causas, hacer inferencias y encontrar evidencia para respaldar generalizaciones.

5. Evaluación: Hacer y defender opiniones basadas en un juicio sobre la validez de la información, ideas o calidad del trabajo basado en un conjunto de criterios.

6. Creación: juntar elementos para formar un todo coherente o totalmente funcional. Este es el nivel más alto de la taxonomía de Bloom.

La taxonomía de Bloom no está ligada a una tecnología específica: se aplica ampliamente al dominio cognitivo. Podemos usarlo para evaluar las fortalezas y limitaciones de ChatGPT u otras herramientas de IA que manipulan imágenes, crean audio o hacen volar drones.

En general, ChatGPT funciona bien en tareas de memoria, comprensión y aplicación, pero tiene dificultades con tareas más complejas de análisis, evaluación y creación. Por ejemplo, si usamos la taxonomía de Bloom para observar el futuro profesional de médicos, abogados y consultores, encontraremos que la inteligencia artificial algún día puede remodelar estas profesiones, pero no reemplazarlas por completo. Si bien la IA puede ser buena en tareas de memoria y comprensión, pocas personas le preguntan a un médico por todos los posibles síntomas de su enfermedad, le piden a un abogado que les explique la letra de una ley palabra por palabra o contratan a un consultor para que les explique las cinco fuerzas de Michael Porter.

En esas tareas cognitivas de mayor nivel, recurrimos a expertos. Valoramos el juicio clínico de los médicos al sopesar los beneficios y riesgos de las opciones de tratamiento, la capacidad de los abogados para sintetizar precedentes y montar una defensa vigorosa en nuestro nombre, y la capacidad de los consultores para identificar soluciones listas para usar que nadie más ha pensado. Estas habilidades pertenecen a las tareas de análisis, evaluación y creación, un nivel de cognición que actualmente está fuera del alcance de la tecnología de inteligencia artificial.

Usando la taxonomía de Bloom, podemos ver que la colaboración efectiva entre humanos y IA significará en gran medida delegar tareas cognitivas de nivel inferior para que podamos centrar nuestros esfuerzos en tareas cognitivas más complejas. Entonces, en lugar de insistir en si la IA puede competir con los creadores humanos, pregúntese cómo se podrían usar las capacidades de la IA para ayudar a desarrollar el pensamiento crítico, el juicio y la creatividad humanos.

Por supuesto, la taxonomía de Bloom tiene sus limitaciones. Muchas tareas complejas involucran múltiples niveles de taxonomía, frustrando los intentos de clasificación. Y la taxonomía de Bloom no aborda directamente el sesgo o el odio, un problema importante en las aplicaciones de IA a gran escala.

Pero, aunque no es perfecta, la taxonomía de Bloom es útil. Es lo suficientemente simple como para que todos puedan comprenderlo, lo suficientemente general como para aplicarlo a una amplia gama de herramientas de IA y lo suficientemente estructurado para garantizar que hagamos un conjunto coherente de preguntas exhaustivas sobre esas herramientas.

Así como el auge de las redes sociales y las noticias falsas nos exigen desarrollar una mejor alfabetización mediática, las herramientas como ChatGPT nos exigen desarrollar nuestra alfabetización en IA. La taxonomía de Bloom ofrece una forma de pensar sobre lo que la IA puede y no puede hacer a medida que este tipo de tecnología se integra en más partes de nuestras vidas.

Elijo, luego existo

Curiosamente, la IA generativa parece crear una necesidad urgente de creatividad humana. Es fácil para una IA crear algo novedoso al azar. **Pero es muy difícil pensar en algo nuevo, inesperado y útil al mismo tiempo. **

Sin embargo, la paradoja es que, con la inteligencia artificial generativa en la que confiar, la creatividad humana puede entrar en un punto muerto. En julio de 2019, durante una partida de ajedrez en Francia, Igors Rausis, el gran maestro internacional clasificado en el puesto 53 del mundo, estuvo expuesto al uso de un teléfono móvil durante la partida, lo que se considera hacer trampa según las reglas. Garry Kasparov, el primer campeón mundial de ajedrez en la historia de la humanidad en perder contra una computadora, comentó que aunque usar un teléfono móvil en la vida real no es hacer trampa, se pueden desarrollar déficits cognitivos debido a la dependencia excesiva de las muletas digitales.

Hizo hincapié en que si confiamos solo en las máquinas para que nos digan cómo ser buenos imitadores, nunca podremos dar el siguiente paso y convertirnos en innovadores creativos. Al igual que nuestros cuerpos, nuestros cerebros necesitan ejercicio y se entrenan constantemente mediante la realización de tareas cognitivas exigentes y desafiantes para sobresalir y despertar esa percepción "¡Ajá!".

Desafortunadamente, una vez que deleguemos cierta autonomía cognitiva a las máquinas inteligentes, será extremadamente difícil recuperarla. Es por eso que, mientras los humanos frenan su disfrute de los viajes cognitivos, los algoritmos y las máquinas artificialmente inteligentes avanzan a una velocidad increíble, sirviendo como nuevas fuentes de creatividad. Algunos tienen una visión utópica del futuro de la IA completamente automatizada en el que estamos entrando a un ritmo acelerado, mientras que otros tienen una visión histérica del mismo. **En este caso, cada uno de nosotros tiene una opción: aceptar estos nuevos desafíos o contenerlos. ¿Vamos a ayudar a dar forma al futuro, fijando los términos de nuestra relación con los algoritmos y las máquinas inteligentes, o vamos a dejar que los algoritmos y las máquinas inteligentes nos los impongan? **

En su brillante libro de 1976, Computing Power and Human Reason, Joseph Weizenbaum argumentó que "no importa cuán inteligente pueda ser una máquina, hay ciertos actos de pensamiento que solo pueden ser realizados por un ser humano". En una formulación profunda, escribió que las máquinas pueden decidir, pero no eligen. ¿Por qué una máquina hace lo que hace? Cada decisión mecanizada se puede rastrear paso a paso a través de un algoritmo, hasta que finalmente llega a una conclusión inevitable: "Porque me lo dijiste". Para los humanos, este no es el caso, la explicación fundamental es: "Porque yo elegí".

Hemos argumentado que nuestra tecnología puede hacernos más humanos y liberarnos para ser más creativos, pero ser humano es más que creatividad. Tenemos otras cualidades que las máquinas no pueden igualar. Ellos tienen instrucciones y nosotros tenemos un propósito. Las máquinas no pueden soñar, ni siquiera en modo de reposo. Los humanos podemos, y necesitaremos nuestras máquinas inteligentes, para convertir nuestros mayores sueños en realidad. Como dijo Kasparov, si dejáramos de soñar en grande, si dejáramos de buscar algo más grande, entonces podríamos ser máquinas nosotros mismos.

La creatividad ha sido considerada durante mucho tiempo como uno de los principales pilares del antropocentrismo. Además del lenguaje, los valores, la emoción y la percepción, ¿qué nos haría humanos sino la creatividad?