chatbot

«Ayer decidí preguntarle al chatbot de inteligencia artificial hasta qué niveles llevará los tipos, tanto el Banco Central Europeo como para la Reserva Federal, en una semana clave», contaba a finales de enero Gonzalo de Cadenas-Santiago, director ejecutivo de Mapfre Economics, en un artículo en el blog de MAPFRE AM.

¿Cuál fue la respuesta? Según el directivo, la IA le dijo: “No puedo predecir el futuro con certeza. La política de tasas de interés de un banco central está determinada por una variedad de factores económicos y financieros…Es recomendable seguir de cerca las declaraciones y decisiones de la institución”. Y lo mismo aplica para la Fed.

Así, en este artículo de opinión, el directivo asevera: intentando entender cómo funciona la naturaleza del modelo que subyace al ultra-chat-bot antes mencionado, se me ha ocurrido que, dado que este tipo de modelos, conocidos como large language models, fundamentalmente crean textos que son distribuciones condicionadas de secuencias de palabras que reflejan conceptos recogidos en los infinitos mapas de significado (“maps of meaning” à la Piaget) que existen en la red, la respuesta que dan serán también las más plausibles. O lo que es lo mismo: lo esperable, nada improbable, ortogonal a la idea principal o relacionado a niveles que no sean la pura superficie semántica que une pregunta y respuesta.

Por tanto, subraya «una vez que comprobé que mi empleo y el de resto de los de mi gremio, y por qué no del resto de los humanos, no corre peligro, al menos por el momento, me atrevo a predecir lo que va a ocurrir con la política monetaria a este y al otro lado del Atlántico».

Prueba de Turing

La prueba de Turing sobre ChatGTP se usa para saber, detalla Gonzalo de Cadenas-Santiago, si un texto lo ha creado el amigo de OpenAI o similar, es ver si existe un ápice de creatividad y pensamiento ortogonal.

«Si no lo hubiese, habla usted ciertamente con un robot. Esta prueba les hará darse cuenta cómo, poco a poco, si esta tecnología se extiende en uso de una manera no concertada, efectivamente sustituirá a algunos de los que escribimos y llenará los textos de la red de estructuras semánticas esperables, con ideas que cada vez (si no siempre) serán las anticipadas y poco a poco les dejará de sorprender lo que lean».

No obstante, concluye: «quizá por prudencia tampoco sea la labor de la IA responder a cuestiones como las planteadas sobre política monetaria«.