Estaba conduciendo a casa desde Palo Alto a San Francisco, un viaje que había hecho docenas y docenas de veces antes. Solo que esta vez, me enfrenté a un problema: un teléfono sin energía; un viaje sin GPS. Perdí mi salida y me perdí irremediablemente en las calles a menos de una milla de mi casa. Qué vergüenza: afirmo amar esta ciudad y, sin embargo, en ese momento sentí que apenas la conocía. Privado repentinamente de mi tecnología, no pude encontrar mi camino, porque nunca había necesitado aprenderlo.
No estoy argumentando en contra del uso de GPS. Pero lo menciono para demostrar que la tecnología eficiente puede ser un impedimento para el aprendizaje. Solo a través del esfuerzo y la repetición, sin atajos, podemos retener verdaderamente el conocimiento útil.
Mucho se ha escrito sobre GPT-3, uno de los sistemas de inteligencia artificial más avanzados del mundo. Puede hacer cosas que se habrían considerado ciencia ficción hace solo unos años, como generar artículos que suenen realistas o traducir entre idiomas que nunca antes había visto. Lo hace aprendiendo de una gran cantidad de texto y luego haciendo predicciones basadas en esos datos.
(También escribió ese último párrafo, usando solo el mensaje «mucho se ha escrito sobre GPT-3». Me gustaría pensar que nunca me rebajaría a usar ese cliché de escritura, «como ciencia ficción»).
La práctica hace la perfección. La repetición significa recordar, lo que significa aprender y dominar
Este tipo de texto generado por IA está creando olas en la academia. Es un punto de inflexión a partir del cual debemos tener cuidado en cómo procedemos. Un artículo reciente de Vice detalló cómo una comunidad de estudiantes estaba usando GPT-3 (y otros programas de texto de IA similares) para hacer el trabajo duro de escribir ensayos, completar el contexto y ahorrar tiempo. Debido a que el texto generado por IA era «único», permitió a los estudiantes evadir el software de detección antiplagio. “Solo uso la IA para manejar las cosas que no quiero hacer o que encuentro sin sentido”, dijo un estudiante.
¿El estudiante está haciendo trampa? Podría argumentar convincentemente en cualquier dirección. Tal vez sea más sencillo preguntar si el estudiante se está engañando a sí mismo, a lo que la respuesta seguramente es sí. Esas cosas que los estudiantes no quieren hacer son las que sustentan la retención. Escribir, repensar, retener, una y otra vez.
La práctica hace la perfección. Todos hemos oído hablar de la «regla de las 10.000 horas», la cantidad de práctica intensiva que supuestamente se necesita para dominar algo, pero tenemos muchas formas de demostrar lo mismo: repetición significa recordar. Recordar significa aprender y dominar.
Hermann Ebbinghaus, un psicólogo que estudió los beneficios de la repetición, ilustró esto con su «curva de olvido», que demuestra cómo el conocimiento se escapa con el tiempo si no se recuerda conscientemente, y el «aprendizaje espaciado», la repetición en intervalos regulares. Su trabajo ha influido en la forma en que aprendemos durante más de un siglo. Es la diferencia entre convertirse en un experto y simplemente pasar una prueba. ¿Un estudiante merece una calificación de «A» si el algoritmo hace el trabajo preliminar? Él o ella no se vuelve más consciente del tema de lo que yo era de mi dirección a casa.
Además, los expertos en las capacidades de la IA actual advierten contra ella en un sentido más contundente. Nathan Baschez, creador de Lex.Page, un sistema de procesamiento de textos que se puede usar para invocar GPT-3 para aumentar el volumen de sus oraciones, me dijo que debe usarse con mucha precaución en entornos de «alto riesgo» como el periodismo o la academia.
“GPT-3 puede simplemente inventar hechos que no son ciertos y decir otras cosas que no tienen sentido”, dijo. Pero solo mejorará. Siempre está aprendiendo. ¿Estamos?
Dave Lee es corresponsal del FT en San Francisco. Seguir @FTMag en Twitter para enterarte primero de nuestras últimas historias
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