• La versión GPT-4 es capaz de trabajar con más de 25 mil palabras; OpenAI.

• De 2019 a 2021, la IA ha tenido una inversión de capital de más de 50% cada año; Statista.

• La inversión en aprendizaje automático asciende a más de 45 mil millones de dólares  entre aplicaciones y plataformas relacionadas; Statista.

Existen muchos tipos de chatbots en el mercado, que, en general, se caracterizan por ser un modelo de lenguaje ajustado con técnicas de aprendizaje supervisadas. Básicamente, permite que las computadoras aprendan, sin ayuda humana a través, de otras aplicaciones, plataformas o modelos, como es el caso de  OpenAI, que ‘aprende’ con más de 1 millón de horas de vídeos de YouTube.

Son muchas empresas de nueva creación las que han apostado por el mercado de procesamiento del lenguaje natural, que facilita la interacción entre humanos y máquinas a través de funciones tales como el reconocimiento de voz o la predicción de palabras y textos. El volumen de capital invertido en este caso, según Statista, superaba los 8 mil millones de dólares a mediados de junio de 2019, en solo dos años registró ingresos superiores a los 17 mil millones de dólares en 2021 y básicamente un aumento de poco más del 50 por ciento cada año.

Según los datos de la misma plataforma, los registros de la inversión en aprendizaje automático ascendía a más de 45 mil millones de dólares estadounidenses entre aplicaciones y plataformas relacionadas.

Uno de los modelos más populares del mercado la inteligencia artificial GPT, que ya va en su versión GPT-4 y se caracteriza por una gran complejidad: es capaz de trabajar con más de 25 mil palabras para poder tener conversaciones en un contexto mucho más amplio evitando que se pierda en mitad de una charla. Además, está entrenado para mantener conversaciones en cualquier idioma al tener un algoritmo que analizará todos los textos que se introduzcan. Pero más allá de ser un chat conversacional, como estamos acostumbrados, la gran novedad de GPT-4 radica en las imágenes.

En concreto, esta característica reside en la capacidad de comprender imágenes además de texto. Estas imágenes se van a poder usar para comunicarnos con la IA, para que nos ayude a identificar objetos concretos con muchos más elementos visuales, por ejemplo.

OpenAI ‘aprende’ con vídeos de YouTube

Lo que ha sido recientemente publicado por el New York Times, es que la empresa OpenAI  ha utilizado vídeos de YouTube para entrenar a uno de sus modelos de IA más potentes: el GPT-4.

Esto se dio a conocer a través de un vocero de la compañía de Sam Altman, después de que compartió cómo es que un programa de reconocimiento de voz, el Whisper, resultó fundamental para ayudar a transcribir más de un millón de horas de vídeos de YouTube y así  alimentar a sus modelos de IA. Algunos empleados pusieron sobre la mesa que el movimiento podía ser contrario a las políticas de YouTube, pero parece que OpenAI no se detuvo en su labor.

Asimismo, Greg Brockman, actual presidente de OpenAI, habría formado parte del equipo que transcribió los vídeos de YouTube para entrenar a GPT-4, pero esta no es una práctica poco habitual. Las grandes compañías parecen estar dispuestas a acortar el camino del éxito, aunque por medio tengan que enfrentarse a otras organizaciones y echar mano de sus equipos de abogados.

Lo que esto quiere decir, es que la inteligencia artificial necesita de los datos, de la mayor cantidad sea posible, para poder aprender; pero no sabemos qué es lo que está aprendiendo, el tipo de información, ni tampoco está preocupada del medio ni el método del aprendizaje de las IA.

Otro ejemplo de ‘aprendizaje’ similar al de OpenAI, es el de Google que también utiliza las transcripciones de los vídeos, que deberían ser propiedad de sus creadores, para entrenar a sus propios modelos de inteligencia artificial. Según la compañía de Mountain View habría ampliado el alcance de su servicio, pudiendo acceder a las transcripciones de documentos públicos de Google Docs o a las reseñas de restaurantes en Google Maps, para refinar su aprendizaje.

Es por eso que la empresa de Meta de Mark Zuckerberg, sopesó la adquisición de la editorial Simon & Schuster, con el fin de descartar escudriñar el aprendizaje de internet para alimentar a sus modelos de IA, y evitar la denuncias y juicios del futuro.

Este tipo de ‘aprendizaje’ podría tener muchas repercusiones éticas en el futuro, incluso muchas repercusiones dentro del ‘aprendizaje’ de la propia inteligencia.

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