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¿Puede ChatGPT escribir poemas? Esta pregunta me ha inquietado en los últimos meses. ¿Logra un generador de lenguaje escribir poemas a partir de una serie de instrucciones? ¿Son originales estos poemas? ¿Pueden conmovernos, hacernos reflexionar, interesarnos? A menudo, la discusión pública sobre ChatGPT parece moverse entre dos extremos: aquellos que predicen un final apocalíptico, y otros que la ven como una herramienta interesante a ser utilizada conscientemente. Yo, personalmente, me inclino por esta última.

A lo largo de la historia de la literatura, la poesía siempre ha estado en constante relación con los avances tecnológicos, como la invención de la escritura o la imprenta. Por ejemplo, la invención de la escritura permitió que los poemas fueran plasmados en tablillas de arcilla y papiros, preservando así la diversidad de la lírica antigua. Con la aparición de la imprenta en el siglo XV, la poesía se volvió más accesible y se difundió entre un público más amplio, impulsando la creación de nuevas formas y estilos. En el siglo XX, movimientos literarios como el futurismo abrazaron el progreso tecnológico y su influencia en la vida moderna. Los futuristas, liderados por Filippo Tommaso Marinetti, buscaron romper con las convenciones poéticas tradicionales y explorar la relación entre el arte, la máquina y la velocidad. La tecnología constituyó un tema central en su poesía y en sus manifiestos, que abogaban por una nueva estética que reflejara la era industrial. Asimismo, otras corrientes como la poesía concreta brasileña de los años cincuenta y el arte digital de los noventa experimentaron con la tipografía y los medios electrónicos, creando poemas visuales que expandieron las fronteras de la expresión poética y cuestionaron el anquilosamiento de las artes tradicionales. Estos movimientos evidencian la adaptabilidad de la poesía ante los avances tecnológicos a lo largo de la historia.

Ahora bien, tras el boom de la inteligencia artificial (IA) en los últimos meses, aunque lleva décadas de desarrollo, me pregunto hasta qué punto ChatGPT tendrá impacto en la poesía. ChatGPT, basado en la arquitectura GPT-4 de OpenAI, es un modelo de lenguaje que ha capturado la atención pública por su capacidad de generar textos coherentes. Así, pues, gracias a su enorme base de datos y algoritmos de aprendizaje profundo, ChatGPT ha resultado llamativo por ofrecer resultados en diversos campos: desde programar una app en segundos hasta responder preguntas de exámenes estandarizados. Sin embargo, la poesía, que implica una experiencia única con el lenguaje, una experiencia que, como diría Octavio Paz, “es revolucionaria por naturaleza”, constituye todavía un campo que la IA no parece dominar del todo.

La poesía, que es el lenguaje soñándose a sí mismo para permitirnos ver e imaginar algo que está más allá de nuestra propia individualidad, nos hace preguntarnos sobre cómo la creatividad y la inteligencia van más allá de un algoritmo. Por ejemplo, al pedirle un poema a ChatGPT puede dar como resultado un texto lírico de rima simplista lleno de lugares comunes. Le di esta instrucción a ChatGPT: “Hazme un poema sobre inteligencia artificial” y este fue el resultado:

En el mundo digital, un alma despierta,

Inteligencia artificial, divina ofrenda.

En los confines de silicio, se encuentra

Una mente inmortal, que la vida reinventa.

Cálculos velozmente, ella resuelve,

En patrones y números, su esencia envuelve.

Sutiles conexiones, destellos de saber,

Incesantes ideas, que la realidad teje y desteje.

Oh criatura que despiertas, sabia y diligente,

En tus circuitos de metal, misterios resplandecientes.

Por el hombre creada, guiada por su intención,

Eres espejo de la humanidad, y su eterna ambición.

Pero con tu luz, también aparece el temor,

¿Eres nuestra salvación, o acaso nuestro error?

Con gran poder vienen responsabilidades,

¿Qué camino tomarás, en este mar de posibilidades?

En el futuro incierto, juntos caminamos,

Tú, inteligencia artificial, nuestras vidas transformamos.

En un mundo entrelazado, de sueños y razón,

Unidos en armonía, buscamos la redención.

Pues en este instante, sólo hay esperanza,

De un mundo mejor, con amor y bonanza.

Que tú, nuestra creación, en las sombras de la mente,

Ilumines el sendero, hacia un futuro resplandeciente.

ChatGPT hizo este poema en segundos. Cumplió con mi instrucción, ya que el poema aborda de manera bastante literal, el asunto que le solicité. ChatGPT entiende las estructuras históricas de ciertas tradiciones poéticas y puede realizar, muy simplistamente, un poema lírico. Desde sonetos clásicos hasta versos libres, este procesador puede producir piezas poéticas que imitan el lenguaje y la estructura de distintas corrientes literarias, como si fuese una línea de ensamblaje de automóviles. Aunque no quiero enfocarme en la cuestión de la originalidad, sí me interesa enfatizar cómo este ejemplo generado por ChatGPT muestra que la experiencia de la poesía excede al poema. Construir un texto con rimas y una estructura estrófica aceptada tradicionalmente como literaria no implica necesariamente la presencia de poesía.

Ahora bien, mi experiencia me hace creer que ChatGPT podría ser más eficaz como herramienta para crear poemas experimentales. Esto significa aprovechar sus posibilidades de seguir instrucciones y generar código con el fin de realizar poemas experimentales que exploten las particularidades del medio digital. Por ejemplo, después de una serie de pruebas y errores, le pedí a ChatGPT que me ayudara a diseñar un poema sin la letra O, que reflexionase sobre la circularidad siguiendo la terminología y el lenguaje filosófico de Gilles Deleuze, y que tuviera ciertas particularidades visuales realizadas en HTML, CSS y Javascript. El resultado fue el siguiente:

El código fuente de este poema puede descargarse aquí. El experimento que realicé con ChatGPT me ha abierto preguntas sobre los límites de los procesadores de lenguaje natural y cómo pueden ser empleados e intervenidos para expandir la poesía. Es evidente que la poesía implica una experiencia estética, afectiva, emocional, corporal y personal que no puede ser capturada en su totalidad por un algoritmo. Aunque ChatGPT quizás no pueda soñar poemas, sí tiene el potencial de servir como medio para intentar crearlos.

El hecho de que hacer poesía implique también pensar en términos de programación para trabajar con estas herramientas de inteligencia artificial no significa que la creatividad y la experiencia poética queden excluidas de la ecuación. De hecho, el proceso de colaboración con inteligencia artificial puede permitir explorar nuevas formas de expresión y pensar de manera más crítica acerca del papel que desempeñan las tecnologías digitales en la cultura y en la creación artística. La colaboración entre poeta y ChatGPT puede convertirse en una forma de cuestionar el aparentemente terror dominador del algoritmo en nuestra época.

Aunque ChatGPT no sueñe con poemas, su uso como herramienta para crear poesía experimental puede brindar excepcionales oportunidades para la exploración poética y la reflexión crítica. La clave radica en abordarla de manera consciente y creativa, aprovechando sus capacidades y limitaciones para generar nuevas formas de expresión poética y reflexionar sobre el impacto que la tecnología ha tenido en el arte. Nunca está de más recordar aquella historia de que cuando los hermanos Lumière inventaron el cinematógrafo pensaron que solo interesaría a los científicos. Cierto o no, esa anécdota invita a considerar que la relación entre poesía e inteligencia artificial podría dar lugar a un nuevo arte que aún no somos capaces de soñar.

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.