Dr. John Atkinson.
Profesor Titular y Director Magister en IA. – Facultad de Ingeniería y Ciencias – Universidad Adolfo Ibáñez
A pesar de que la Inteligencia Artificial (IA) tiene más de 70 años en el mundo, esta ha tomado más relevancia mundial debido al surgimiento reciente de una subcategoría denominada IA generativa (IAG). Esta se enfoca en crear modelos que pueden generar contenido nuevo e inédito. Estos modelos pueden ser entrenados (i.e., “enseñarle” a los modelos computacionales de modo que estos se puedan “ajustar” a los datos históricos) para crear imágenes, música, texto y videos, entre otras cosas. A diferencia de la IA tradicional, que se enfoca en resolver problemas específicos, la IAG se enfoca en la creatividad y la producción de nuevos contenidos.
Uno de los enfoques más populares de IAG es el aprendizaje profundo generativo, utiliza redes neuronales artificiales (RNA) “profundas” para aprender las características subyacentes de un conjunto de datos de entrenamiento como imágenes o textos, para luego generar nuevos ejemplos. En simple, una RNA profunda es un modelo computacional neuro-mimético de muchos niveles y unidades de procesamiento, junto con algunos mecanismos, que le permiten poner atención en información relevante cuando aprende.
La IAG está transformando muchos sectores, y el periodismo no es una excepción. Con la ayuda de modelos de IAG, los periodistas pueden generar contenido completamente nuevo y emocionante en cuestión de segundos. Así, la IAG está revolucionando la forma en que producimos y consumimos contenido para diversas aplicaciones, algunas de las cuales incluyen:
- Arte y entretenimiento: crea arte y entretenimiento, como música/películas generadas por IA, entre otros.
- Diseño y moda: crea diseños de moda, diseños de interiores, patrones de tejido, entre otros.
- Publicidad y marketing: se utiliza para la personalización de anuncios, recomendación de productos, la identificación de segmentos de mercado, entre otros.
- Periodismo: crea contenido automatizado para noticias en lugar de escribir artículos de noticias de forma manual, se puede generar contenido a partir de datos y hechos disponibles en línea.
En general, ya se encuentran disponible variadas herramientas para generación de contenidos tales como MidJourney (creación de imágenes), DeepDream (detección de patrones en imágenes para luego generar nuevas imágenes basadas en esos patrones), MuseNet (generación de música en una variedad de estilos y géneros), entre otros.
Una de las aplicaciones populares de AIG para la generación de contenido textual a partir de requerimientos (consultas o prompts) es un sistema interactivo llamado ChatGPT. Este se basa en modelo de lenguaje grande llamado GPT (Generative Pretrained Transformer) desarrollado por la empresa OpenAI. ChatGPT se entrena utilizando grandes cantidades de datos de texto y utiliza un modelo de aprendizaje automático para producir respuestas a las consultas en tiempo real.
Un modelo de lenguaje grande (LLM) es una clase de modelos de IA que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje natural humano. Este tipo de modelos es capaz de aprender patrones y estructuras lingüísticas a partir de grandes conjuntos de datos de texto (ej. Wikipedia, libros, redes sociales) y luego aplicar ese conocimiento para generar texto coherente y natural.
Los LLMs son «grandes» porque utilizan RNA profundas con millones o incluso miles de millones de parámetros. GPT es uno de tales LLMs que utiliza redes neuronales en el procesamiento del lenguaje natural. Que se entrena en grandes conjuntos de datos para predecir la siguiente palabra o frase en un texto. GPT-3 es una versión muy avanzada de esta arquitectura y es capaz de generar contenido diverso, desde texto hasta música y arte. Por otro lado, GPT-4 es una versión similar pero que permite procesar información multi-modal de entrada (i.e., imágenes, videos, textos).
En términos de los nichos de aplicación, ChatGPT tiene un papel cada vez más importante en el periodismo moderno, por lo que puede ser una herramienta valiosa para los periodistas que buscan generar contenido más rápidamente y de manera más efectiva. Con su capacidad para generar texto coherente y relevante en una variedad de temas, ChatGPT puede ayudar a los periodistas a realizar variadas tareas para el periodismo, entre ellos:
- Generación de resúmenes: generar resúmenes automáticos de noticias y artículos, lo que puede ayudar a los periodistas a ahorrar tiempo y esfuerzo en la creación de contenido.
- Creación de títulos optimizados para motores de búsqueda: generar títulos atractivos y optimizados para motores de búsqueda, lo que puede ayudar a los periodistas a mejorar la visibilidad y el alcance de sus artículos.
- Generación de contenido complementario: generar contenido complementario a una historia principal, como un análisis en profundidad o un artículo de seguimiento.
- Análisis de tendencias: analizar grandes cantidades de datos y generar respuestas precisas y detalladas, lo que puede ayudar a los periodistas a identificar tendencias emergentes y comprender mejor las opiniones de la audiencia sobre un tema en particular.
- Fact-checking: ayudar en la verificación de hechos en tiempo real, lo que puede ser especialmente útil durante la cobertura de eventos en vivo.
Sin embargo, aunque ChatGPT puede ser útil en estas aplicaciones periodísticas, también tiene algunas desventajas que deben ser consideradas, tales como las siguientes:
- Falta de contexto: puede tener dificultades para comprender el contexto y la relevancia de las noticias y eventos actuales, lo que podría llevar a respuestas inexactas o irrelevantes.
- Sesgo de datos: se entrena con grandes cantidades de datos, lo que significa que está expuesto a sesgos culturales y de género que pueden influir en las respuestas generadas.
- Ausencia de perspectiva humana: carece de la capacidad de análisis y razonamiento crítico que solo pueden ser proporcionados por los periodistas humanos.
- Limitaciones en la investigación: no es capaz de realizar investigaciones en profundidad, lo que es esencial en el periodismo para verificar los hechos y confirmar la precisión de la información.
- Falta de humanidad: puede no ser capaz de proporcionar una conexión emocional con los lectores y usuarios, ya que carece de la empatía y la emoción que los periodistas humanos pueden transmitir a través de sus escritos.
- Inexactitudes y errores: puede generar información inexacta o errores si no se le proporciona datos precisos o si no se ajusta su configuración adecuadamente.
- Dependencia de la calidad de los datos: su rendimiento depende en gran medida de la calidad y la cantidad de datos con los que se entrena. Si los datos son limitados o sesgados, es probable que afecten la calidad de las respuestas generadas.
Si bien es cierto ChatGPT puede brindar información valiosa, también sabemos que es importante tener en cuenta las limitaciones en la producción de contenido preciso y contextualizado. Por otro lado, la perspectiva y habilidades humanas sigue. siendo crítica para la práctica del periodismo. Así, en ChatGPT la combinación de la tecnología y el talento humano es la clave para una práctica periodística exitosa.