No puedo evitar poner los ojos en blanco ante algunas tomas recientes sobre el impacto de ChatGPT.
Se está creando una avalancha de contenido sobre el tema, con tantos puntos de venta y comentaristas que se apresuran a cubrir el tema. Sí, también soy culpable de visitar este abrevadero más de una vez .
He vuelto al tema ya que la cobertura general parece estar perdiendo el punto de la IA generativa. O es un dispositivo del fin del mundo o es un truco peligroso.
O bien leerá acerca de cómo la tecnología robará su trabajo , producirá datos objetivamente inexactos o cómo se puede usar para 'trucos de productividad '. Sí, esas son citas de estremecimiento porque, francamente, si necesita un chatbot para ayudarlo a redactar un correo electrónico, entonces tiene problemas más grandes de los que preocuparse.
El simple uso de la herramienta debería revelar que, si bien es una maravilla de la tecnología, tiene limitaciones claras. Es regurgitación sin capacidad de análisis. Entonces, cuando leí el examen de Futuirism de un artículo creado por IA sobre niveles bajos de testosterona en hombres en Men's Journal que contenía "muchas inexactitudes y falsedades", estaba más interesado en los flujos de trabajo editoriales que en los errores.
¿Cómo construyó Men's Journal sus avisos de IA? ¿El editor que revisó la copia era un experto en el tema? ¿Se usó un editor o se entregó a un corrector de pruebas? No tengo las respuestas, pero tengo sospechas.
El hecho es que ni siquiera estamos cerca de poder confiar en una máquina para que produzca un trabajo completo. He estado editando en el espacio profesional desde que gané una semana de experiencia laboral en 2005 y puedo decirles esto: no confío en los humanos (incluido yo mismo) para armar un primer borrador libre de errores. pensamientos.
Hay mucho que aprender sobre esta tecnología. Incluso las indicaciones de IA son algo así como un campo emergente.
Como alguien que creció amando los videojuegos (y que aún lo hace a pesar de la falta de tiempo libre necesario para disfrutarlos), estoy familiarizado con el concepto de "juego emergente". Aquí es donde los desarrolladores de juegos construyen un mundo con reglas claras y los jugadores encuentran formas nuevas e inesperadas de interactuar con dicho mundo. Un ejemplo de ello son las ratas de combustible en Elite Dangerous .
Creo que hay un paralelismo entre el juego emergente y el punto en el que nos encontramos con la IA generativa. Se necesitará una gran cantidad de prueba y error para comprender cómo aprovechar al máximo herramientas como ChatGPT, experimentación que llevará un tiempo precioso.
Si ha pasado un poco de tiempo con ChatGPT, entonces comprenderá cómo funcionan las indicaciones. Sin embargo, es posible que no haya visto a dónde va, y si ese es el caso, mire este video de YouTube . Este canal se sumerge en las complejidades de cómo construir una serie de indicaciones autorreferenciales que van mucho más allá de unas pocas líneas.
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De particular interés para mí, sin embargo, es la conversación en la sección de comentarios donde se señaló que ChatGPT tiene un límite de memoria de 4000 tokens (alrededor de 3000 palabras), según OpenAI.
Hay una comunidad creciente de usuarios que trabajan juntos para encontrar las formas más productivas de usar la herramienta. Todos debemos tratar de mantenernos al día con los usuarios avanzados lo mejor que podamos. Liam Mannix argumentó este caso en el Sydney Morning Herald, y señaló que aquellos que aprenden a aprovechar la tecnología podrían convertirse efectivamente en "oráculos de IA" . esta entrevista con Satya Nadella de mediados de enero destaca el potencial de ChatGPT para multiplicar la productividad humana. Nadella señaló que algunos de los mejores desarrolladores de IA ya están usando IA para hacerse cargo de muchas de sus tareas repetitivas, lo que les permite concentrarse en tareas más productivas.
