Julio Gonzalo, catedrático de la UNED experto en IA: "El reino de las obras de arte, de momento, está vedado para las máquinas"

«¿Podrá ser una inteligencia artificial quien escriba la gran novela del siglo XXI?» fue el sugerente título de la conferencia que este investigador impartió en la UNED de Zamora para analizar el avance de los modelos de lenguaje en una tecnología que evoluciona de manera exponencial en el mundo.

Su última participación en la UNED de Zamora se ha centrado en los modelos de lenguaje. ¿La IA ya es capaz de realizar un texto creativo o se conforma con redactar una versión coherente?

Estamos viendo ya resultados en los que los lectores prefieren lo que escribe la IA a lo creado por un humano. En la UNED hemos realizado dos experimentos en este sentido, que han dado resultados muy reveladores. En el primer caso, nos centramos en trabajar con una especie de robopithecus, es decir, un cerebro artificial pequeñísimo comparado con ChatGPT. Lo entrenamos para que, a partir de títulos, generara historias cortas, como si fueran la sinopsis de películas imaginarias. Realizamos una evaluación con muchos lectores, a gran escala, y resultó que el aprendiz había superado al maestro, porque a los lectores les gustaban más las historias de la máquina. Les parecía que estaban mejor escritas, que eran más interesantes y les apetecía más ver la supuesta película. Es cierto que en creatividad había un empate técnico, pero en todos los demás aspectos, ganaba la máquina.

¿Y cuál fue el siguiente paso en este estudio?

Si habíamos conseguido un resultado tan extraño y potente con un robopithecus, debíamos hacer un duelo clásico entre la inteligencia artificial y lo más parecido a alguien como Shakespeare, de la misma manera que se probó en su día en el ajedrez con Garri Kaspárov. Patricio Pron, Premio Alfaguara de Novela, considerado uno de los veinte mejores escritores en castellano de su generación, aceptó el reto. Además, quienes iban a evaluar los textos no serían simples lectores, sino críticos y académicos, es decir, expertos en literatura.

No hay color cuando se enfrenta a un escritor de prestigio y se evalúa el trabajo por académicos

¿Era un detalle importante?

Era una diferencia fundamental, porque sucede en cualquier ámbito artístico. Las películas que son auténticos taquillazos no suelen coincidir con los gustos de los críticos. A criterio del público, Melendi puede ser mejor que Mozart, por ejemplo. Por eso queríamos cambiar esa variable.

Humano imbatible en creatividad

¿Y cuál fue el resultado?

Nos encontramos que Patricio Pron, un escritor de creatividad literaria completamente garantizada, le pegó una paliza a ChatGPT4 espectacular. Mientras que en el experimento anterior nuestro robopithecus sacaba una diferencia del 18% respecto a los humanos, Pron llegaba a sacar un 400% en algunos aspectos de calidad con respecto a la máquina. Es decir, cuando la enfrentas a un escritor profesional de prestigio y, además, evalúas con académicos y críticos, no hay color.

¿Y cuál es su conclusión?

Las máquinas no son capaces de llegar a la creatividad de una obra de arte. Sí que pueden generar entretenimiento, es decir, no veo ningún problema en que escriban un "bestseller" o la próxima película de la saga "Fast and furious", porque aprenden a generar siempre lo que va a resultar de mayor agrado a la mayor cantidad de gente posible. Pero de ahí a la creatividad que se le presupone a una obra de arte, hay un trecho muy grande y no creo que todavía puedan dar ese salto. Mientras sea con la tecnología actual de los modelos de lenguaje, de predecir siempre lo que suena mejor, no creo que se pueda llegar a lograr una máquina que tenga auténtica creatividad literaria.

LA IA, cada vez más vista como aliada

¿Ya se ha superado el creer que la IA es una amenaza y se ve más como una herramienta útil?

Efectivamente. En este segundo experimento también queríamos probar a la máquina como ente inteligente y creador. Pero la verdad es que también puede ser ayudante, un asistente para la creación. Dentro de este trabajo, medimos un aspecto muy interesante. Propusimos a máquina y autor que dieran treinta títulos y luego escribieran historias para sus títulos y para los del adversario. Y nos encontramos con algo fascinante: cuando ChatGPT escribía con títulos sugeridos por Patricio, se percibía por los expertos como mucho más creativo. La máquina imaginaba mejores historias, mejor contadas y con un estilo literario diferente. Así que, efectivamente, como herramienta creo que sí puede ayudar. De hecho, muchos profesionales ya la utilizan, aunque sea únicamente en el modo más básico, como un asistente para su creatividad. Pero las obras de arte seguirán siendo, de momento, responsabilidad exclusiva de los artistas.

Aprende a generar siempre lo que va a resultar de mayor agrado a más gente

¿Tardaremos en ver a una IA con vocación de artista?

El arte es comunicación entre personas, transmite emociones y reflexiones que son parte de nuestra condición humana. Una IA intentando comunicar emociones que no tiene es una situación, ya de partida, extraña. El reino de las obras de arte, de momento, está vedado para las máquinas.

Un crecimiento en alza

¿El crecimiento de la inteligencia artificial se puede decir que es exponencial, sobre todo en el último año?

Está claro que hay un antes y un después desde el primer ChatGPT hasta ahora en cuanto a inteligencia artificial generativa, que es de la que más se habla. Pero la inteligencia artificial se lleva desarrollando decenas de años y, en principio, no había mucho de generativo, era más bien IA discriminativa, o sea, la que realiza análisis de datos y predicciones.

¿Qué diferencia hay con la generativa?

Esta última es la que crea textos, códigos, imágenes, vídeos, música, voces… Es IA creadora, la que usa la gente de manera consciente porque, aunque no nos demos cuenta, la otra la estamos utilizando constantemente. Se encuentra en los sistemas de recomendación de las redes sociales o en nuestras búsquedas de Google, por ejemplo, es la que decide lo que nos aparece en la pantalla y modifica nuestras vidas sin que nos enteremos. Pero la que reconocemos es la generativa, porque todos charlamos con ella y la usamos para mil cosas diferentes.

Con nosotros desde hace solo tres años

¿Desde cuándo está tan presente en nuestras vidas?

A efectos de su adopción masiva por parte de la sociedad, arrancó el 30 de noviembre de 2022, cuando Open IA lanzó ChatGPT para que cualquiera pudiera entrar. Fue casi como una aparición extraterrestre. Desde entonces, han pasado muchas cosas. El desarrollo más evidente está en los multimodales, referido a aprender varios formatos de representación al mismo tiempo. Es decir, la IA generativa de ChatGPT arrancó siendo simplemente una interacción de texto entre el usuario y ChatGPT y, ahora mismo, se puede interactuar de muchas más maneras, como por voz o imagen. De hecho, recomiendo a los lectores que se instalen en el móvil Google AI Studio y se vayan a la nevera y empiecen a charlar con la IA, enseñándole los alimentos que tienen y preguntando qué se pueden hacer de cena. Es espectacular. Esa variante multimodal hace que ahora mismo la IA sea capaz, al mismo tiempo, de representar texto, imagen, audio y vídeo y crear cualquier cosa que se nos pueda ocurrir. Ese es el cambio más radical.

¿Qué más avances se han logrado?

El hecho de que podamos utilizarla con el teléfono móvil en tiempo real, dialogar con ella sin que tengamos que sentarnos a esperar cada vez que le pedimos algo, mientras se piensa la respuesta, significa que se ha vuelto muchísimo más eficiente. De hecho, los últimos cálculos hablaban de que cada año el coste de procesamiento por palabra está bajando en un factor de 900, es decir, es 900 veces más barato utilizar la IA generativa ahora que hace doce meses.

¿Se está comprobando ya que ganan también en inteligencia?

Hace año y medio estaban debutando los modelos razonadores, los que, en lugar de contestarte en un primer impulso, sin "pensar", de una manera intuitiva, tienen una especie de monólogo interno, imitando de alguna manera nuestro razonamiento, porque las máquinas aún no tienen esa capacidad de inferencia. En este tiempo, se ha visto un cambio bastante apreciable en su capacidad de dar información veraz y aparentar razonamiento. Aun así, siguen sin ser capaces de hacer nada que implique un procedimiento establecido en el que se hagan inferencias. Por ejemplo, si le pides que hagan multiplicaciones, con números pequeños las hacen muy bien, porque han visto millones y aciertan, pero solo por intuición. Pero si te vas a número grandes, fallan estrepitosamente, así que, en ese sentido, no se ha avanzado tanto.

Una batalla entre Estados Unidos y China

¿Quién está ahora al mando de la IA a nivel mundial?

Ha habido un golpe de mano por parte de China. En IA generativa, Estados Unidos ha desarrollado una especie de síndrome de Proyecto Manhattan, es una cuestión de Estado ser los primeros, como ocurrió con la bomba atómica. Los equipos con los que entrenan las máquinas, los GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) se exportan capados a China, para que no tengan las herramientas estadounidenses en las mismas condiciones. Así que, los chinos, con un hardware peor y más lento, no han tenido más remedio que ponerse a pensar y, en vez de hacerlo todo más grande, que es la táctica de Estados Unidos, con sus enormes cerebros artificiales, han optado por la eficiencia, logrando unos modelos DeepSeek, con resultados equivalentes a los modelos frontera, los más avanzados. Y lo han conseguido con un sistema mucho más eficiente, más barato de entrenar y que obtiene unos resultados muy similares. Los chinos se están poniendo con esto a la cabeza y, además, en el caso de DeepSeek, han publicado cómo lo han hecho, sin guardarse ningún secreto industrial, con lo cual, el resto del mundo puede reproducir y utilizar ese conocimiento. También están ganando la carrera de los modelos de pesos abiertos.

¿En qué sentido?

Dejan que se lleven gratis a sus empresas una copia de un cerebro artificial que ellos han entrenado y mimado, no como ocurre con ChatGPT, y compañías con suficiente tamaño pueden tener sus cerebros artificiales locales, cogidos de DeepSeek, para entrenarlos con sus propios datos, sin tener problemas de privacidad o confidencialidad.

China ha optado por la eficiencia, logrando resultados equivalentes a modelos frontera

¿Y cómo avanza la batalla por lograr una IA que sea más inteligente que los humanos?

Ahí, tanto China como Estados Unidos están al mismo nivel. Pero en conseguir hacer cosas útiles para las empresas, hace año y medio, quien lideraba el mercado era Meta, la empresa de Facebook. Tenían los modelos Llama, que se distribuían de forma abierta y casi todos los modelos de las empresas eran de Meta. Pero eso ha cambiado y, ahora mismo, se están utilizando más modelos de empresas chinas como QWEn o DeepSeek. Y eso, a nivel geopolítico, es muy relevante.

El dinero no lo es todo

¿Se nota un aumento de inversión de los países en IA?

Personalmente, creo que se ha llegado a unos niveles completamente disparatados. OpenAI, que es la que tiene un 70% del mercado de los chats, es decir, de la gente que paga una suscripción por utilizar el modelo, en los últimos cálculos se hablaba de un trillón de dólares de préstamo que, además, nadie se explica cómo se va a devolver. Es decir, nadie sabe explicar cuándo este negocio de la IA generativa va a conseguir generar beneficios para poder devolver toda la inversión realizada. En la actualidad, la inversión en IA no se corresponde para nada con el retorno. Es cierto que es una tecnología que revoluciona nuestras vidas y la usamos para millones de cosas, con un potencial comercial muy grande, pero no creo que justifique estos niveles de inversión. Hay preocupación por que la burbuja de la IA se termine pinchando.

Por tanto, ¿el dinero no es la única respuesta a lograr desarrollar una IA general?

Se vio este verano con ChatGPT5. Todo el mundo se esperaba que fuera la IA general y, cuando lo sacaron, fue un chasco. Incluso tuvieron que dar marcha atrás hacia el modelo 4, al que mucha gente se había enganchado psicológicamente. Habían perdido a su confidente, a su amigo y consejero sentimental. De repente, se lo cambian por otro que promete ser más listo, pero también era más frío. Está claro que solo metiendo más dinero no se llega a la IA general, hay que pensar, inventar nuevas formas de que las máquinas aprendan y reaccionen para alcanzar esta meta.

Suscríbete para seguir leyendo