2 años de ChatGPT: 4 lecciones sobre la IA y sobre nosotros mismos

En un artículo para Forbes, Cornelia C. Walther reflexiona sobre el impacto de ChatGPT en sus dos primeros años y las lecciones que la inteligencia artificial (IA) ha revelado sobre la humanidad. Desde su lanzamiento en noviembre de 2022 por OpenAI, ChatGPT ha transformado múltiples aspectos de la vida cotidiana, desde la redacción de correos electrónicos hasta la generación de contenido creativo. Sin embargo, su adopción masiva también ha puesto de manifiesto las fortalezas y debilidades tanto de la inteligencia artificial como de la natural.

A medida que más plataformas emergen en el campo de los modelos de lenguaje, como Claude de Anthropic, Llama de Meta, Bard de Google y ERNIE de Baidu, la competencia ha impulsado mejoras constantes en capacidades y accesibilidad. No obstante, persiste una notable brecha digital: cerca de 2.6 mil millones de personas en el mundo aún no tienen acceso a internet, lo que las excluye del uso de herramientas como ChatGPT y sus competidores. Este fenómeno destaca la necesidad urgente de una infraestructura inclusiva que permita cerrar esta división tecnológica.

1. La IA como reflejo de atajos cognitivos La facilidad de uso de ChatGPT ha puesto de relieve cómo las personas dependen de atajos cognitivos, es decir, sesgos conductuales que simplifican la toma de decisiones. Un ejemplo claro es el sesgo de disponibilidad, donde la información reciente o accesible se percibe como más relevante. Muchos usuarios aceptan las respuestas de ChatGPT tal como se presentan, por ser inmediatas y pulidas, sin cuestionar la necesidad de verificación.

Este comportamiento también se relaciona con el sesgo de automatización, en el que las personas confían en sistemas percibidos como objetivos. Sin embargo, las respuestas de ChatGPT están influenciadas por los datos con los que fue entrenado, los cuales a menudo contienen sesgos ocultos. Así, estas herramientas no son más neutrales que las suposiciones integradas en sus algoritmos y las perspectivas de quienes las diseñan, implementan y utilizan.

Lección aprendida: La IA exige un compromiso crítico. La facilidad de acceso no debe reducir la necesidad de escrutinio y validación.

2. El atractivo del sesgo del presente Empresas que utilizan ChatGPT para escalar el servicio al cliente o aumentar la productividad tienden a ignorar debates esenciales sobre riesgos a largo plazo, como la pérdida de empleos o la erosión del juicio humano debido a la disminución de la agencia. Estas omisiones éticas no suelen surgir de la mala intención, sino porque las recompensas inmediatas superan los riesgos futuros.

Lección aprendida: Las salvaguardas éticas deben ser tan inmediatas como los beneficios que proporciona la IA. Las decisiones proactivas hoy pueden prevenir esfuerzos reactivos de control de daños en el futuro.

3. El sesgo del statu quo revelado ChatGPT ha demostrado que la IA puede complementar la inteligencia humana, potenciando tanto la eficiencia como la creatividad. Educadores co-crean currículos con la herramienta, escritores perfeccionan ideas, artistas exploran nuevos formatos y profesionales optimizan flujos de trabajo. Aunque esto ha sido beneficioso en muchas áreas, la resistencia a adoptar estas innovaciones también revela el sesgo del statu quo: la tendencia a aferrarse a patrones familiares incluso cuando existen mejores alternativas.

Por ejemplo, algunos educadores rechazan la integración de la IA por temor a que socave métodos tradicionales de enseñanza, mientras que otros dependen excesivamente de ella, desplazando tareas que requieren juicio humano. Lograr un equilibrio entre la inteligencia natural (IN) y la inteligencia artificial (IA) implica superar este sesgo y reimaginar lo que puede ser "mejor", en lugar de seguir el camino de menor resistencia.

Lección aprendida: El progreso no se trata de reemplazar lo antiguo ni de aceptar ciegamente su alternativa. Consiste en repensar lo que es posible cuando ambas se combinan.

4. La fatiga de decisión no abordada La evolución acelerada de ChatGPT, desde la generación de texto hasta capacidades multimodales como procesamiento de voz e imágenes, ha expandido considerablemente su utilidad. Sin embargo, este progreso también aumenta el riesgo de fatiga de decisión, un fenómeno en el que el exceso de opciones reduce la calidad del pensamiento crítico y las decisiones. La cantidad de herramientas y funciones disponibles, que requieren tiempo y esfuerzo cognitivo para dominar, puede convertirse en una carga en lugar de un beneficio.

Profesionales que utilizan ChatGPT junto con otras plataformas, como redes sociales, aplicaciones de productividad y sistemas de gestión de proyectos, a menudo reportan sentirse mentalmente sobrecargados. Esta sobreabundancia, paradójicamente, reduce la capacidad de aprovechar la IA estratégicamente, a pesar de su potencial para simplificar tareas. El paradigma de la elección amplifica este problema: mientras más capacidades ofrece la IA, más difícil resulta identificar el camino más efectivo.

Lección aprendida: Más no siempre es mejor. Diseñar y utilizar la IA de manera intencional, priorizando la simplicidad y la claridad, es esencial para mantener su valor sin abrumar a los usuarios.

Cuatro conclusiones para navegar el futuro con la IA Al avanzar, resulta crucial equilibrar deliberadamente los beneficios de la IA con sus riesgos. Aquí hay cuatro enfoques que pueden ayudar en esta tarea:

• Conciencia: Combatir el sesgo de automatización preguntando "¿por qué?" No se deben aceptar las respuestas de la IA sin un análisis crítico. Es fundamental cuestionar cómo se toman las decisiones y si se han pasado por alto otras alternativas. Esta práctica fomenta la doble alfabetización: la combinación de competencia algorítmica y cognitiva para garantizar que la IA sea una aliada, no una muleta.

• Apreciación: Superar el sesgo del presente con una visión a futuro. Desde el principio, se deben incorporar consideraciones éticas en las estrategias de IA, reconociendo tanto las limitaciones como los beneficios de los algoritmos. Establecer marcos de responsabilidad claros que prioricen resultados a largo plazo, como la inclusión y la transparencia de datos, incluso si parecen menos urgentes que los beneficios inmediatos.

• Aceptación: Desafiar el statu quo reimaginando roles. Es importante aceptar que algunas tradiciones y hábitos han quedado obsoletos. Los modelos híbridos, donde la IA potencia la creatividad y la toma de decisiones humanas sin reemplazarlas, ofrecen un camino viable. Promover experimentos que resalten la complementariedad entre la IA y la inteligencia natural ayuda a romper con la inercia.

• Responsabilidad: Simplificar las elecciones para combatir la fatiga de decisión. La IA debe utilizarse de manera intencional, enfocándose en áreas de alto impacto. Limitar la complejidad innecesaria e integrar la IA solo en flujos de trabajo que se beneficien genuinamente de sus capacidades, preservando el control humano sobre las decisiones estratégicas, es clave. Las decisiones que no se toman, y las oportunidades perdidas, también son elecciones. En un mundo donde el 44% de la humanidad vive con menos de siete dólares al día, aprovechar la IA como una fuerza para el bien social no es un lujo, sino una necesidad.

La IA como espejo El segundo aniversario de ChatGPT no solo invita a celebrar el progreso tecnológico, sino a reflexionar sobre lo que la IA revela acerca de la humanidad. Desde los sesgos que moldean nuestras decisiones hasta las oportunidades que aprovechamos o dejamos pasar, ChatGPT es mucho más que una herramienta: es un espejo.

A medida que la IA se vuelve más sofisticada y amplía su papel en la sociedad, comprender las tendencias conductuales y las limitaciones cognitivas humanas permitirá aprovechar su potencial para el bien. La combinación de la sabiduría de la inteligencia natural con el poder de la inteligencia artificial puede contribuir a enfrentar desafíos globales, mejorar la equidad y construir una sociedad donde todos tengan la oportunidad de alcanzar su máximo potencial.

El futuro de la IA no se trata de lo que las máquinas pueden hacer por las personas, ni de lo que las personas pueden hacer por ellas (o por las empresas que las crean), sino de lo que se puede lograr juntos.