Digerir 2022 – O’Reilly

Aunque no suscribo la idea de que la historia o la tecnología se mueven en incrementos espasmódicos de un año, sigue siendo valioso hacer un balance al comienzo de un nuevo año, mirar lo que sucedió el año pasado y decidir qué fue importante y qué fue ‘t.

Comenzamos el año con mucha gente hablando de un «invierno de IA». Una búsqueda rápida en Google muestra que la ansiedad por el fin de la financiación de la IA ha continuado durante el año. La financiación va y viene, por supuesto, y con la posibilidad de una recesión impulsada por los medios, siempre existe la posibilidad de un colapso de la financiación. Dejando de lado la financiación, 2022 ha sido un año fantástico para la IA. GPT-3 no era nuevo, por supuesto, pero ChatGPT hizo que GPT-3 se pudiera usar de maneras que la gente no había imaginado. ¿Cómo usaremos ChatGPT y sus descendientes? No creo que hayan puesto fin a la búsqueda. Cuando busco, (generalmente) estoy más interesado en la fuente que en una «respuesta». Pero tengo una pregunta. Mucho se ha dicho sobre la capacidad de ChatGPT para «alucinar» hechos. Me pregunto si ese tipo de alucinación podría ser el preludio de la «creatividad artificial». Trataré de tener algo más que decir al respecto el próximo año.

Digerir 2022 – OReilly

Aprende más rápido. Excavar más hondo. Ver más lejos.

GitHub CoPilot tampoco era nuevo en 2022, pero en el último año hemos oído hablar de más y más programadores que usan ChatGPT para escribir código de producción. No se trata solo de personas que “patean los neumáticos”; El código generado por IA inevitablemente será parte del futuro. Las preguntas importantes son: ¿a quién ayudará y cómo? En este momento, parece que CoPilot será menos probable que ayude a los principiantes y más probable que sea un multiplicador de fuerza para los programadores experimentados, lo que les permitirá concentrarse más en lo que están tratando de hacer que en recordar detalles sobre la sintaxis y las bibliotecas. A largo plazo, podría provocar un cambio completo en lo que significa «programación de computadoras».

DALL-E 2, Stable Diffusion y Midjourney hicieron posible que personas sin habilidades artísticas generaran imágenes basadas en descripciones verbales, con resultados que a menudo son fantásticos. Google y Facebook no han lanzado nada al público, pero han demostrado aplicaciones similares. Todas estas herramientas plantean preguntas importantes sobre la propiedad intelectual y los derechos de autor. Ya están inspirando nuevas empresas emergentes con nuevas aplicaciones, y esas empresas inevitablemente atraerán inversiones.

Esas herramientas no están exentas de problemas, y si realmente queremos evitar otro AI Winter, haríamos bien en pensar cuáles son esos problemas. La propiedad intelectual es un problema: GitHub ya está siendo demandado porque la salida de CoPilot puede reproducir el código en el que se entrenó, sin tener en cuenta la licencia inicial del código. Los programas de generación de arte inevitablemente enfrentarán desafíos similares: ¿qué sucede cuando le dices a un sistema de IA que produzca un dibujo «al estilo» de algún artista? ¿Qué sucede cuando le pides a la IA que cree un avatar para una mujer y crea algo muy sexualizado? La capacidad de ChatGPT para producir una salida de texto plausible es espectacular, pero su capacidad para discriminar los hechos de los que no lo son es limitada. ¿Veremos una Web inundada de “noticias falsas” y spam? Podría decirse que ya lo tenemos, pero herramientas como ChatGPT pueden generar contenido a una escala que aún no podemos imaginar.

En esencia, ChatGPT es realmente un truco de interfaz de usuario: una interfaz de chat integrada en una versión actualizada del modelo de lenguaje GPT-3. «Hackeo de la interfaz de usuario» suena peyorativo, pero no lo digo en serio. Ahora necesitamos comenzar a crear nuevas aplicaciones en torno a estos modelos. El diseño de la interfaz de usuario es importante, y el diseño de la interfaz de usuario para aplicaciones de IA es un tema que no se ha explorado adecuadamente. ¿Qué podemos construir con grandes modelos de lenguaje y arte generativo? ¿Cómo interactuarán estos modelos con sus usuarios humanos? Explorar esas preguntas generará mucha creatividad.

Después de ChatGPT, quizás la mayor sorpresa de 2022 fue el ascenso de Mastodon. Mastodon no es nuevo, por supuesto; He estado mirando desde afuera por algún tiempo. Nunca pensé que había alcanzado la masa crítica, o que era capaz de alcanzar la masa crítica. Se demostró que estaba equivocado cuando las payasadas de Elon Musk llevaron a miles de usuarios de Twitter a Mastodon (incluyéndome a mí). Mastodon es una red federada de comunidades que son (en su mayoría) agradables, amigables y pobladas por personas inteligentes. La afluencia repentina de usuarios de Twitter demostró que Mastodon podía escalar. Hubo algunos dolores de crecimiento, pero no tanto como hubiera esperado. No he visto una sola «ballena fallida».

El crecimiento de Mastodon demostró que el modelo federado funcionó. Es importante pensar en esto. Mastodon es un servicio descentralizado basado en el protocolo ActivityPub. Nadie lo posee; nadie lo controla, aunque los individuos controlan servidores específicos. Y no hay una cadena de bloques o un token a la vista. El año pasado, nos trataron con una dieta constante de ruido sobre Web3, la mayoría de los cuales insiste en que el próximo paso en la interacción en línea debe construirse sobre una cadena de bloques, que todo debe ser propiedad, todo debe pagarse y que los cobradores de rentas (también conocidos como «mineros») estarán dispuestos a tomar su parte en cada transacción. No iré tan lejos como para afirmar que Mastodon es Web3; pero sí creo que la próxima generación de la Web, independientemente de cómo evolucione, se parecerá mucho más a Mastodon que a OpenSea, y que estará basada en protocolos como ActivityPub.

Lo que nos lleva a blockchains y crypto. No voy a involucrarme en Schadenfreude aquí, pero durante mucho tiempo me he preguntado qué se puede construir con blockchains. En un momento, pensé que la gestión de la cadena de suministro sería el símbolo de Enterprise Blockchain. Desafortunadamente, IBM y Maersk tienen abandonado su proyecto TradeLens. ¿NFT? Siempre he sido escéptico sobre la conexión entre las NFT y el mundo del arte. Los NFT se parecían mucho a comprar una pintura y enmarcar el recibo. Existían únicamente para demostrar que se podía gastar criptomonedas a gran escala, y las personas que gastaron sus monedas de esa manera obtuvieron lo que se merecían. Pero no estoy dispuesto a decir que no hay valor aquí. Las NFT pueden ayudarnos a resolver el problema de la identidad en línea, un problema que aún no hemos resuelto en la Web (aunque no estoy convencido de que los defensores de las NFT hayan entendido realmente cuán compleja es la identidad). ¿Hay otras aplicaciones? Varias empresas, incluidas Starbucks y Universal Studios, están utilizando NFT para construir programas de fidelización de clientes y experiencias en parques temáticos. En este punto, las NFT todavía parecen una tecnología en busca de un problema para resolver, pero sospecho que el problema apropiado no existe.

Había más en 2022, por supuesto. ¿Veremos un Metaverso, o fue solo el intento de Facebook de cambiar la narrativa sobre sus acciones? ¿Seguirá Europa a la cabeza en la regulación del sector tecnológico y seguirán otras naciones? ¿Nuestra vida diaria mejorará con una avalancha de dispositivos inteligentes interoperables? En 2023, ya veremos.



Fuente del artículo

Deja un comentario