Hace unos días OpenAI, empresa fundada por Elon Musk y Sam Altman dedicada al desarrollo de software de IAs para su libre uso por parte de cualquiera, decidía restringir el uso de uno de sus últimos desarrollos, el algoritmo GPT-2 cuyo principal interés era generar artículos y textos completos en base a una sola frase.
Qué conseguía el GPT-2: es mejor verlo en directo. Introduciendo frases como “El Brexit ya le ha costado a la economía británica 80 billones de libras desde el referéndum de la UE” es capaz de generar al menos tres párrafos extra de información perfectamente plausible. Parece ser que detecta, al menos, el estilo de escritura periodístico y los literarios tanto de infantil como de adulto.
Por qué lo han retirado: el argumento oficial por el que sólo difundirán una versión muy capada del GPT-2 es que es un arma tan potente en las manos inadecuadas que podría inundar la web de noticias falsas a partir de una frase original que nos colapsaría por desborde (imagina esto en una nueva campaña electoral estadounidense con bot rusos). Hay quien ha levantado cejas y ha aprovechado para señalar que con esto OpenAI se granjea una sencilla campaña de publicidad vía medios y ayuda a hypear la industria de las AIs, a la que le interesa mucho la financiación.
Los robots que le van a quitar el trabajo a los periodistas: es la discusión de fondo de esta noticia concreta. Hay parte del sector que teme que esto pueda ocurrir, aunque también llevamos escuchando esto desde, al menos, más de una década, y aquí seguimos. Las predicciones son ambiguas: puede que desaparezcan un 7% de los analistas políticos pero un 89% de los escritores técnicos. Si tomamos las estimaciones de la Universidad de Oxford y de La Sociedad Americana de Editores de Noticias, sólo el 10% de los trabajadores del sector están en riesgo por culpa de la automatización.
Los robots periodistas que tenemos hoy: es sabido que desde hace más de un lustro grandes medios (caso de Forbes, ProPublica, Los Angeles Times, Associated Press y Washington Post) tienen contratados departamentos de desarrolladores para hacer mejor el trabajo periodístico. Esto va desde software capaz de llevar las redes sociales de los periódicos (parte del trabajo de los community managers) hasta redactar breves de 300 palabras que sean puramente informativos. Medios como Buzzfeed contaban con herramientas inteligentes de criba, pero no exactamente generadores de textos.
Según Associated Press, el 20% de su plantilla ha dejado de elaborar artículos sencillos, que hacen las aplicaciones, para ponerse con proyectos de mayor calado.
Medios ricos, medios pobres: así se está creando una brecha en el desarrollo de noticias, los medios que se pueden permitir estos desarrollos y los medios para los que es demasiado caro y siguen cargando con este trabajo a humanos. Los experimentos del WaPo están ayudando a evaluar cómo de efectivo en relación al coste son estas AIs. De momento no todos podrían permitírselo, pero en caso de que la tecnología y el desarrollo fuese a más sería un elemento evidentemente disruptivo.
Google translate: es un caso interesante para analizar el fenómeno del desarrollo de software. En un reportaje (escrito por humanos) de The New York Times mostraron cómo el machine learning del departamento de Google Brain ayudó en nueve meses a mejorar la efectividad de esta herramienta más de lo que se había logrado en sus 10 años anteriores de existencia. A día de hoy una persona es incapaz de distinguir entre la traducción de Google de varios de los principales idiomas al inglés (ojo, todavía lo hace fatal entre el bosnio y el euskera) y la de un traductor humano profesional, cuando no hace tanto tiempo veíamos cómo Google translate sabía escribir peor inglés que un chico de secundaria.
Ahora mismo Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft y la firma china Baidu se han implicado al 100% con el objetivo de desarrollar lo mejor posible esta área. Es cuestión de tiempo que alguno de estos seis gigantes nos digan si nos interesa ir estudiando nuestras opciones como microbiólogos o curas.
