A lo largo de los años, muchos de nosotros nos hemos acostumbrado a dejar que las computadoras piensen por nosotros. “Eso es lo que cube la computadora” es un estribillo que se usa en muchas malas interacciones de servicio al cliente. “Eso es lo que dicen los datos” es una variación: “los datos” no dicen mucho si no se sabe cómo se recopilaron y cómo se realizó el análisis de los datos. “Eso es lo que cube el GPS”; bueno, el GPS suele ser correcto, pero he visto sistemas GPS que me dicen que vaya por el camino equivocado en una calle de sentido único. Y escuché (de un amigo que repara botes) acerca de propietarios de botes que encallaron porque eso es lo que les dijo su GPS que hicieran.
En muchos sentidos, hemos llegado a pensar en las computadoras y los sistemas informáticos como oráculos. Esa es una tentación aún mayor ahora que tenemos IA generativa: haz una pregunta y obtendrás una respuesta. Quizás sea una buena respuesta. Quizás sea una alucinación. ¿Quién sabe? Ya sea que obtenga hechos o alucinaciones, la respuesta de la IA será sin duda segura y autorizada. Es muy bueno en eso.
Aprende más rápido. Profundiza más. Ver más lejos.
Es hora de que dejemos de escuchar oráculos, humanos o no, y empecemos a pensar por nosotros mismos. No soy un escéptico de la IA; La IA generativa es excelente para ayudar a generar concepts, resumir, encontrar nueva información y mucho más. Me preocupa lo que sucede cuando los humanos relegan el pensamiento a otra cosa, sea o no una máquina. Si utilizas IA generativa para ayudarte a pensar, mucho mejor; pero si simplemente repites lo que te dijo la IA, probablemente estés perdiendo tu capacidad de pensar de forma independiente. Al igual que tus músculos, tu cerebro se degrada cuando no se utiliza. Hemos escuchado que “las personas no perderán sus trabajos a causa de la IA, pero las personas que no la usan perderán sus trabajos a manos de las que sí lo hacen”. Es justo, pero hay un punto más profundo. Las personas que simplemente repiten lo que les cube la IA generativa, sin comprender la respuesta, sin pensar en la respuesta y hacerla suya, no están haciendo nada que la IA no pueda hacer. Son reemplazables. Perderán sus trabajos ante alguien que pueda aportar conocimientos que vayan más allá de lo que puede hacer una IA.
Es fácil sucumbir al pensamiento de “la IA es más inteligente que yo”, “esto es AGI”. Tal vez lo sea, pero sigo pensando que la IA es mejor para mostrarnos lo que no es la inteligencia. La inteligencia no es la capacidad de ganar juegos de Go, incluso si derrotas a los campeones. (De hecho, los humanos han descubierto vulnerabilidades en AlphaGo lo que permite a los principiantes derrotarlo.) No es la capacidad de crear nuevas obras de arte: siempre necesitamos arte nuevo, pero no necesitamos más Van Goghs, Mondrians o incluso imágenes generadas por computadora. Rutkowski. (Lo que significa la IA para el modelo de negocios de Rutkowski es una cuestión authorized interesante, pero Van Gogh ciertamente no siente ninguna presión). Fue necesario que Rutkowski decidiera lo que significaba crear su obra de arte, tal como lo hizo Van Gogh y Mondrian. La capacidad de la IA para imitarla es técnicamente interesante, pero en realidad no cube nada sobre la creatividad. La capacidad de la IA para crear nuevos tipos de obras de arte bajo la dirección de un artista humano es una dirección interesante para explorar, pero seamos claros: eso es iniciativa y creatividad humanas.
Los humanos son mucho mejores que la IA a la hora de comprender contextos muy amplios: contextos que eclipsan un millón de tokens, contextos que incluyen información que no tenemos forma de describir digitalmente. Los humanos son mejores que la IA a la hora de crear nuevas direcciones, sintetizar nuevos tipos de información y construir algo nuevo. Más que cualquier otra cosa, la máxima de Ezra Pound “Hazlo nuevo” es el tema de la cultura de los siglos XX y XXI. Una cosa es pedirle a la IA concepts para startups, pero no creo que la IA hubiera creado alguna vez la Net o, en realidad, las redes sociales (que en realidad comenzaron con los grupos de noticias de USENET). La IA tendría problemas para crear algo nuevo porque no puede querer nada, ni nuevo ni viejo. Para tomar prestadas las supuestas palabras de Henry Ford, sería fantástico diseñar caballos más rápidos, si se lo pidieran. Quizás un bioingeniero podría pedirle a una IA que decodifique el ADN del caballo y proponga algunas mejoras. Pero no creo que una IA pueda diseñar un automóvil sin haber visto uno primero o sin que un humano diga “Pon una máquina de vapor en un triciclo..”
Hay otra pieza importante en este problema. En DEFCON 2024, Moxie Marlinspike argumentó que la “magia” del desarrollo de software program se ha perdido porque los nuevos desarrolladores están metidos en “capas de abstracción de cajas negras”. Es difícil ser innovador cuando todo lo que sabes es reaccionar. O primavera. U otro marco masivo y sobredimensionado. La creatividad viene de abajo hacia arriba, comenzando con lo básico: la máquina y la pink subyacentes. Ya nadie aprende ensamblador, y tal vez eso sea algo bueno, pero ¿limita eso la creatividad? No porque haya una secuencia extremadamente inteligente de lenguaje ensamblador que desbloqueará un nuevo conjunto de capacidades, sino porque no desbloquearás un nuevo conjunto de capacidades cuando estés atrapado en un conjunto de abstracciones. De manera related, he visto argumentos de que nadie necesita aprender algoritmos. Después de todo, ¿quién necesitará alguna vez implementar type()? El problema es que type() Es un gran ejercicio para la resolución de problemas, especialmente si te obligas a ir más allá de lo easy. bubble type a quicksort, merge typey más allá de. La cuestión no es aprender a clasificar; es aprender a resolver problemas. Vista desde este ángulo, la IA generativa es sólo otra capa de abstracción, otra capa que genera distancia entre el programador, las máquinas que programa y los problemas que resuelve. Las abstracciones son valiosas, pero lo que es más valioso es la capacidad de resolver problemas que no están cubiertos por el conjunto precise de abstracciones.
Lo que me lleva de nuevo al título. La IA es buena, muy buena, en lo que hace. Y hace muchas cosas bien. Pero los humanos no podemos olvidar que nuestra función es pensar. Nuestro papel es querer, sintetizar, proponer nuevas concepts. Depende de nosotros aprender y dominar las tecnologías con las que trabajamos, y no podemos delegar esa fluidez a la IA generativa si queremos generar nuevas concepts. Quizás la IA pueda ayudarnos a hacer realidad esas nuevas concepts, pero no si tomamos atajos.
Necesitamos pensar mejor. Si la IA nos empuja a hacer eso, estaremos en buena forma.
