El discurso de apertura de Google I/O 2023 de la semana pasada logró hacer sonar nuevas alarmas sobre inteligencia artificial en la comunidad editorial que no estoy convencido de que estuvieran justificadas.
Hemos visto varias advertencias sobre los peligros y las oportunidades de la IA en los meses transcurridos desde el lanzamiento de ChatGPT. Algunos editores están invirtiendo en equipos dedicados a la IA, mientras que otros murmuran con tono sombrío sobre emprender acciones legales contra los desarrolladores de IA por plagio.
Sin embargo, la actualización de Cathy Edwards, vicepresidenta de ingeniería de Google, sobre cómo Bard daría forma a los resultados de búsqueda en el futuro cercano claramente tocó una fibra sensible, y un colaborador de Forbes lo comparó con una bomba nuclear arrojada sobre los editores digitales .
Vi el segmento de Edwards y, espero no parecer indiferente, estoy mucho menos preocupado. Te recomiendo que te tomes un tiempo para ver el segmento antes de continuar. Anda, no es tan largo y te esperaré, lo prometo.
La capacidad de Bard para responder consultas generales "leyendo" artículos en tiempo real ha alimentado el temor de que los usuarios de Google ya no tengan motivos para acceder a los artículos originales. La comparación se hace con Wikipedia y sus fuentes: mucha gente usa Wikipedia, pero solo una fracción hace clic en las fuentes.
No me convence esa comparación por varias razones. Permítanme usar la presentación de Edwards para ilustrar mi punto.
¿Preguntas y ninguna respuesta?
Al mirar la pregunta y la respuesta posterior, un par de cosas me llamaron la atención desde el principio.
Hay una pregunta con dos factores influyentes: ¿Qué parque es mejor para una familia con a) niños menores de tres años y b) un perro? Bard no solo no responde a la pregunta, sino que tampoco responde a uno de los factores influyentes.
La consulta de búsqueda busca una recomendación, pero la IA no ofrece ninguna. En cambio, intenta abordar los factores influyentes. Sin embargo, al no disponer de información sobre actividades para niños menores de tres años, Bard tergiversa su respuesta revisando actividades infantiles genéricas. La IA puede proporcionar información básica sobre la accesibilidad para perros.
¿En qué medida esta instantánea respondió a la búsqueda original? Diría que muy poco. Ha comenzado el proceso de establecer filtros. Por ejemplo, si la familia adora a su perro y busca un paseo, entonces Bryce Canyon es la opción. Pero si adoran a su perro y quieren acampar, entonces irán a Arches.
La instantánea de Bard dista mucho de ser una respuesta definitiva y sirve como punto de partida para la investigación. Esto significa que, al usar Bard, los usuarios podrán encontrar más rápidamente los artículos que realmente contienen el contenido que desean leer, en lugar de pasarlos por alto.
Bard sintetiza sus respuestas basándose en la información de los artículos que lee, pero no tiene la capacidad de extrapolarla. Y cuando la IA sí la tenga, ¿cuántos lectores confiarán intrínsecamente en las recomendaciones de una máquina sobre destinos vacacionales o gastronómicos? Al fin y al cabo, se necesita un cuerpo para comprender el mundo .
Podríamos hablar extensamente sobre el valor de la audiencia y métricas como la profundidad de desplazamiento, pero no estoy seguro de que sea necesario. Estas instantáneas generadas por IA no son suficientes para reemplazar una reseña personal de alta calidad de los parques naturales, y esto se extiende a otros aspectos del mundo editorial. Las experiencias personales prevalecerán sobre las máquinas de datos. Después de todo, ¿cuántas familias se reúnen en Wikipedia por la noche en lugar de ver el último reality show?
Entonces, ¿qué significa todo esto para los editores? Evolucionar o morir, diría yo. Satisfacer las necesidades de la audiencia creando contenido de alta calidad que la IA simplemente no tiene el marco de referencia para producir.
