Debemos tomar ventaja consciente frente al reto de evaluar y pensar crítica y éticamente en torno a la revolución de la inteligencia artificial en educación. Primera tarea, comprender de qué se trata…
ChatGPT, el enunciado punta de este iceberg de información, es el nombre de una aplicación, que a su vez es la interfaz de un desarrollo presentado por una empresa (OpenAI), que el 23 de enero recibió formalmente la bendición económica de uno de los magnates de la información y la informática en esta nueva era: MSFT.
La punta de este iceberg surge de la combinación de dos elementos:
- Una mega-biblioteca de registros conversacionales recopilados en librerías de texto con etiquetas (y) marcas semánticas sobre lo que dicen, contienen y cómo están formadas sintácticamente, en varias lenguas.
- Una estructura matemática desarrollada para leer esas etiquetas, construir esquemas de cómo funcionan, interpretarlas y establecer patrones para no solo reproducirlas sino «capturar» nuevas interacciones-estructuras que se acoplen y hagan parte de la estructura inicial, eso es lo que para este punto llamamos algoritmos de inteligencia artificial.
El resultado de estos elementos, sobre un lenguaje de programación (Python, para tareas de procesamiento de lenguaje natural) y varios marcos de desarrollo como spaCy, NLTK y PyTorch (este último para construir y entrenar redes neuronales), han dado lugar a lo que encontramos como un modelo de generación de lenguaje pre-entrenado, que es lo que significa GPT, en la cabeza de este tema de conversación, de este chat.
Este sistema de conversación digital, preentrenado, ha sido pensado para generar contenidos, traducir sistemas lingüísticos, apoyar en procesos de finanzas y mercadeo y tambien para ser utilizado en tareas de cuidado médico y educación.
Al afirmar que es un sistema preentrenado, comprendiendo su base digital y reconociendo que sus algoritmos presentan y al tiempo recogen lo que es ejercicio de interacción, tenemos que agregar dos detalles: la megabiblioteca es básicamente una enorme base de datos (un corpus) que tiene una fecha de actualización y según la versión un número finito de registros (comparación); y dos: al tener en sus registros la capacidad de comparar y generar lenguajes, no podemos afirmar realmente que comprende ni que produce en sentido pragmático-semiótico-semántico, más que en función de lo que ya contiene en esa base de datos y se le entrena según los algoritmos de su sistema (Python+PyTorch…).
Hacer consciencia de esto último da motivos para comprender que esta ola, esta tecnología, no es ni reemplaza a un motor de búsqueda, así como no es ni reemplaza a un sistema en contexto o con intención comunicativa. Es, medidas distancias, una interfaz que siendo un espejo, nos refleja en un caleidoscopio de lo que somos nosotros mismos capaces de producir y programar. Nunca más claro afirmar que lo que sucede es culpa del sistema, pero más lo es gracias a quien lo programa, que somos nosotros mismos provisionando de enunciados y mecánicas de conversación a un algoritmo que se «ensambla» para nuestro propio asombro.
Para continuar con esta revisión, avanzaremos en la relación de la lingüística con este iceberg, y nos sumergiremos en tres temas fundamentales: pensamiento crítico, ética y evaluación.
¿Cuál considera debe ser el lugar del docente «experto» en letras, frente a esta «tendencia»?
