ChatGPT de OpenAI es uno de esos Grandes Modelos de Lenguaje (GML) que utilizan redes neurales entrenadas sobre enormes conjuntos de data para generar texto con una inmensa semblanza al texto producido por humanos.
Especial de Laszlo Beke
Entendiendo el contexto y a través del análisis de patrones, ellos pueden producir respuestas relevantes, coherentes y creativas a las preguntas que se les hacen. La sociedad pudiera estar en los albores de un momento transformador, similar a lo que representó la introducción de Internet y del teléfono inteligente. ChatGPT ya nos está proveyendo un atisbo o destello de lo que podría ser posible en un futuro cercano, donde los Asistentes de Inteligencia Artificial (IA) liberan a los educadores de las tareas mundanas y tediosas, permitiéndoles dedicarle más tiempo a los estudiantes. Pudiera ser el comienzo de una nueva era de aprendizaje individualizado, empoderando a los estudiantes a alcanzar su potencial y fomentando una experiencia educativa más equitativa y más efectiva.
La tecnología para la educación frecuentemente ha fallado en su promesa. Se espera que GPT-4 y otras formas de Inteligencia Artificial logren cambiar esa narrativa. Durante la pasada década, tanto educadores como administradores de la educación frecuentemente se han emocionado con nobles y excelsas promesas de la tecnología para revolucionar la educación, para eventualmente experimentar desilusión cuando no se alcanzaron las expectativas. Por ello, es lógico que vean la emoción asociada a Inteligencia Artificial (IA) con una buena dosis de cautela: ¿Será está otra moda pasajera y sobrevalorada o es que acaso estamos en la antesala de un avance genuino?
El poder de Inteligencia Artificial
Se pudieran resumir las razones por cuales esta generación de herramientas de IA pudiera tener éxito, donde otras tecnologías han fallado, en los siguientes puntos:
Capacidades más inteligentes – Estos sistemas de IA son capaces de aprobar muchas de las pruebas estándar existentes, desde las correspondientes a bachillerato hasta los niveles profesionales abarcando matemáticas, ciencias, codificación, historia, leyes y literatura. La velocidad de mejora de estos sistemas es asombrosa. Cómo ejemplo, GPT-4 hizo un progreso significativo en solo cuatro meses en las pruebas de leyes, evolucionando de no poder pasar la prueba hasta alcanzar resultados en el percentil 90 y más.
Máquinas de razonamiento – Modelos de IA como GPT-4, Bing Chat de Microsoft y Bard de Google han avanzado para convertirse en algo más que un repositorio de conocimientos. Están desarrollando máquinas sofisticadas, con características similares al razonamiento, que pueden contextualizar, inferir y deducir en un forma sorprendentemente similar al pensamiento humano. Mientras las máquinas de búsqueda tradicionales funcionaban como bibliotecarios guiando a los usuarios a través de los recursos relevantes, esta nueva generación de herramientas de IA actúan como Asistentes de Investigación de segundo nivel. Se les puede asignar a tareas como: (a) conducir una crítica literaria, (b) analizar data o texto, (c) sintetizar hallazgos y (d) generar contenido, historias y planes de estudio a la medida.
Lenguaje Natural – El modelo tiene la habilidad de interpretar y responder a comandos en lenguaje natural, eliminando la necesidad de navegar a través de menús confusos o de crear formulas complicadas. Estos sistemas explican los conceptos en maneras fáciles de entender, utilizando metáforas y analogías a las cuales las personas pueden relacionarse. Cuando una respuesta es demasiado confusa, se le puede pedir que replantee o parafrasee la respuesta e incluso que provea ejemplos.
Escala sin precedentes – Las capacidades de los Grandes Modelos de Lenguaje no solo están escalando rápidamente, sino que se están integrando a miles de otros productos, servicios y empresas emergentes.
Roles de educación con Inteligencia Artificial
Estas capacidades están apareciendo en los salones de clase, a través de la experimentación temprana, proveyendo así un sentido tentador y seductor de lo que pudiera ser posible:
Asistentes de Tutoría – Los sistemas, a través de su capacidad de entender y generar texto cuasi-humano, facilitan el proveer tutoría individualizada a los estudiantes. Pueden ofrecer explicaciones, guía y retroalimentación en tiempo real adaptadas a las necesidades e intereses únicos de cada educando. Cómo referencia, Khan Academy y DuoLingo tienen pilotos de Tutores Potenciados por GPT-4 que han sido entrenados en sus propios conjuntos de datos.
Profesores auxiliares – Los profesores dedican horas a tediosas labores administrativas, desde la planificación de lecciones hasta la búsqueda de recursos instruccionales. Cón este tipo de máquinas, IA puede ayudar a automatizar muchas de estas tareas – incluyendo la generación rápida de ideas para los planes de las lecciones, para el desarrollo de hojas de cálculo, para preparar quizzes y para traducir contenido a los diferentes idiomas.
Asistente para Estudiantes – Los sistemas de retroalimentación de IA tienen la capacidad de ofrecer críticas constructivas sobre los escritos de los educandos, incluyendo retroalimentación alineada con diferentes sistemas de evaluación, lo cual ayuda a los educandos a elevar la calidad de su trabajo, así cómo a ajustar y refinar sus habilidades de escritura. También proveen asistencia inmediata, cuando el estudiante se encuentra bloqueado en un concepto o en un proyecto.
La escala de crecimiento y la rápida adopción que están ocurriendo en la IA generativa es una experiencia sin precedentes e implica que estos beneficios no son posibilidades distantes, sino al contrario son realidades al alcance de estudiantes y educadores en el mundo entero. Aprovechando el poder de IA es posible crear un futuro donde la enseñanza y el aprendizaje no son solamente más efectivas e igualitarias, sino además profundamente personalizadas. Permitiendo así que educandos empoderados puedan alcanzar su potencial total y donde los profesores están liberados para focalizarse en la enseñanza y en el desarrollo de conexiones significativas con sus estudiantes.
Asimismo es importante reconocer que tiene sus limitaciones. A los modelos todavía les cuesta resolver ciertos cálculos matemáticos y ocasionalmente ofrecen información imprecisa, por cuánto sus fuentes son muy extensas y contienen errores, como todo lo humano. Deberían ser utilizados como un copiloto de soporte, enriqueciendo la experiencia educativa total. Sus limitaciones actuales seguramente se irán superando en el futuro.
Se hace referencia a Four ways AI will transform personalized learning. También aparece en mi Portal https://tinyurl.com/2t4hzss7. La imagen es cortesía de DALL-E.