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Desde el lanzamiento de ChatGPT hace casi cuatro años, el enfoque en la inteligencia artificial ha estado centrado en su capacidad de comunicación. Se ha evaluado su habilidad para redactar textos de manera similar a un humano, su tendencia a ser complaciente o, por el contrario, asertiva y sabia, y su destreza para generar párrafos coherentes en cuestión de segundos. La interacción conversacional ha sido el foco del espectáculo que ha rodeado a la IA.
Sin embargo, la próxima gran apuesta de gigantes tecnológicos como Google y OpenAI se centra en una IA que no se dedica a hablar. Estos nuevos sistemas, conocidos como modelos de decisión, no producen texto. En su lugar, responden a preguntas cerradas, como "¿este correo es urgente?", "¿a qué departamento lo envío?" o "¿qué herramienta debería usar ahora?", proporcionando una opción junto con un número que indica su nivel de confianza en la respuesta. Este proceso se lleva a cabo en aproximadamente 150 milisegundos y a un costo muy bajo.
Los modelos de decisión fueron desarrollados por la startup TypeSafe en septiembre, y su modelo, llamado Jev, tuvo tanto éxito que la empresa alcanzó una valoración de 7.500 millones de dólares solo tres semanas después de su lanzamiento. OpenAI presentó su propia versión poco después, y en octubre, Microsoft y Amazon se unieron a la tendencia. Esta semana, Google también lanzó su modelo.
La carrera hacia este nuevo enfoque por parte de los gigantes tecnológicos sugiere que hay un cambio significativo en la industria. Este cambio se debe, en gran parte, a la necesidad de controlar los costos asociados con el uso de la inteligencia artificial. Hemos pasado de un gasto desmedido en IA a una evaluación más rigurosa de los gastos, donde cada vez más decisiones son tomadas por programas autónomos que deben realizar elecciones en cada etapa del proceso.
Un ejemplo de esta eficiencia es el uso de modelos de decisión por parte de Amazon, que ha logrado reducir el costo de su clasificación interna de tickets en más de un 40%. Además, los tokens de salida en estos modelos son gratuitos, ya que no generan salida de texto. Hasta ahora, los beneficios son claros: mayor rapidez, menor costo y mayor fiabilidad en las respuestas.
Sin embargo, en este proceso estamos sacrificando algo importante: el chatbot, a pesar de sus defectos como la tendencia a extenderse en sus respuestas, ofrecía una forma de explicarse. Podíamos seguir el razonamiento detrás de sus conclusiones y detectar errores en su lógica. En cambio, un modelo de decisión simplemente proporciona un número. Por ejemplo, puede dar como resultado un 0,16, un 0,82 o un 0,55. Estos números, cada vez más, influirán en decisiones que nos afectan directamente. Determinarán, por ejemplo, si nuestra solicitud es considerada prioritaria o si se coloca al final de la lista. También podrán decidir si un pago parece sospechoso, lo que podría llevar al bloqueo de nuestra tarjeta en un momento inoportuno. O incluso si nuestra consulta es digna de una respuesta elaborada o si se nos responde de manera más simple.
Todo este proceso se desarrollará en sistemas que no podemos controlar, a una velocidad que no nos permitirá hacer preguntas. El reconocido psicólogo Daniel Kahneman se refería a este tipo de pensamiento rápido como "sistema 1", que actúa sin detenerse a razonar. Aunque generalmente funciona de manera efectiva, el problema radica en que, cuando comete un error, no tiene la capacidad de reconocerlo. La empresa TypeSafe eligió este nombre para su tecnología, lo que deja claro su enfoque. Llevamos ya cuatro años interactuando con chatbots. Quizás la fase en la que ofrecían respuestas extensas fue solo parte de su proceso de aprendizaje. Lo preocupante es que, al madurar, puedan optar por permanecer en silencio.
Fuente original: Xataka.
