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Mª teresa ballestar / jorge sainz

Tan listos como la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial es muy lista, pero para según qué cosas. Es decir, como los humanos

En estas últimas semanas ha pasado desapercibido en España el lanzamiento por parte de Meta (Facebook, Instagram…) y Microsoft de LlaMA 2, la última generación de Inteligencia Artificial (IA) generativa, aquella capaz de producir contenidos sintéticos nuevos y originales como texto, imágenes, audio y datos a partir de identificar pautas y estructuras en los datos existentes para así generar información a partir de peticiones de los usuarios. LlaMA 2 se suma a ChatGPT44 de OpenAI y a Bard de Google en capturar la atención, y la imaginación, de la ciudadanía en cuanto sus aplicaciones, entre ellas, como no, las educativas.

Hay muchas preguntas que se abren en este momento. La primera es cuánta inteligencia hay en la inteligencia artificial. La segunda es qué utilidad puede tener en el ámbito educativo y la tercera, cómo no, los peligros y necesidades de regulación que originan estos sistemas.

Antes, una precisión técnica. Aunque puedan parecer iguales, las tres plataformas son bastante distintas y tienen objetivos distintos; Bard es un chatbot generador-procesador de lenguaje natural que puede responder a preguntas humanas, mientras que ChatGPT es un chatbot conversacional que puede utilizarse para diversas tareas vinculadas al procesamiento del lenguaje natural, como la respuesta a preguntas, la conversación y la generación de texto. Meta, por su parte, se centró en un producto para desarrolladores de IA interesados en un potente modelo de lenguaje de gran tamaño. En su uso también son diferentes. Mientras LlaMA es más bien una plataforma que sirve para construir a partir de ella (encima, para ser exactos) distintas utilidades que emplean inteligencia artificial, las otras dos tienen un interfaz de usuario que permite la interacción directa con el sistema. En nuestra opinión Bard escribe mejores respuestas que ChatGPT y también es superior a la hora de realizar tareas de procesamiento.

Pero ¿son hoy estas plataformas capaces de pensar como un humano? La respuesta a día de hoy es «depende». La revista Nature publica esta semana un provocativo artículo en el que hacía referencia cómo estas plataformas (en concreto, ChatGpt 4) serán capaces de pasar con solvencia el denominado test de Turing. Alan Turing fue un matemático inglés, conocido a nivel popular por haber sido científico que rompió durante la Segunda Guerra mundial el código encriptación nazi «Enigma» que en 1950 propuso un test para distinguir si una inteligencia programada era igual o superior a la humana. Dicho test, que se referencia discurso del método de Descartes, según la prestigiosa revista es incapaz de distinguir las respuestas lógicas de la máquina y de un humano. El artículo muestra resultados que muestran cómo, por ejemplo, en el equivalente a las pruebas de acceso a la Universidad, la inteligencia artificial resuelve con suma eficiencia la tarea, por encima de la mayoría de los humanos. Es decir, la inteligencia artificial generativa responde mejor a las preguntas que la mayoría de los estudiantes. Sin embargo, en algunas preguntas lógicas abstractas, los humanos siguen siendo superiores. Dicho de otra forma, la inteligencia artificial es muy lista, pero para según qué cosas. Es decir, es como los humanos.

En una economía tecnológica en rápida evolución, el marco educativo está cambiando, y, por ejemplo, estudiantes y trabajadores ya están utilizando las microcredenciales para diferenciarse en el mercado laboral, mantener actualizadas sus competencias y seguir trabajando mientras avanzan en su formación. La Inteligencia Artificial crea un cambio de reglas del juego. Por ejemplo, y como nosotros mismos hemos demostrado, puede servir para crear un aprendizaje personalizado, a través de un seguimiento del progreso de los estudiantes e identificar las áreas en las que necesitan apoyo adicional. Esta información puede utilizarse para crear planes de aprendizaje personalizados que se adapten a las necesidades individuales de cada alumno.

Otro aspecto que los docentes apreciamos mucho es su uso para calificar trabajos, exámenes y otras tareas, liberando tiempo de los profesores para que podamos dedicar más esfuerzo a la enseñanza para que, gracias también a la IA, proporcionen a los estudiantes comentarios en tiempo real sobre su trabajo que los ayude a identificar y corregir errores a medida que aprenden, lo que puede conducir a un aprendizaje más rápido y profundo. A lo anterior se pueden añadir tutores virtuales potenciados por IA que proporcionen apoyo personalizado a los estudiantes 24 horas al día, siete días a la semana, incluso con contenidos inteligentes adaptados y adaptativos a las necesidades individuales de cada estudiante, especialmente a aquellos con discapacidad o con problemas de comprensión lectora o la escritura.

El resultado debería ser una educación más accesible para los estudiantes en áreas remotas o con discapacidades, una reducción de los costes por la automatización de tareas que actualmente realizan los profesores y el personal administrativo, lo que puede liberar recursos y reducir costes y mejorar su eficacia.

No todo es color rosa. La inteligencia artificial puede tener problemas. También esta semana, Times Higher Education recogía el caso de una estudiante suspendida al considerar Turnitin, el famoso buscador de plagio alimentado por IA, que su trabajo fin de carrera había sido realizado mayoritariamente por ChatGPT. Después de un calvario de varios meses y la participación de algunos de los más influyentes expertos en procesamiento natural del lenguaje, la estudiante ha sido exonerada cualquier comportamiento académico irregular.

Este es uno de sus los problemas (y también el opuesto), pero hay muchos otros, ya que los algoritmos de inteligencia artificial pueden tener sesgos, haciendo que algunos alumnos estudiantes sean perjudicados/beneficiados de forma injusta. También se pueden producir violaciones de privacidad al emplear datos que no deberían de estar disponibles a la hora de tener en cuenta su comportamiento académico. Por último, los sistemas de IA pueden ser caros de desarrollar e implantar.

A pesar de estos retos, los beneficios potenciales de la IA en la educación son significativos. Lo que suceda a partir de ahora dependerá del uso que se quiera hacer y de cómo se va a regular este tipo de producción de plataformas para garantizar la equidad y el respeto de los derechos de los estudiantes y de profesores.