Alguien le preguntó a Michael Faraday, ‘¿para qué sirve la electricidad?’ Y él contestó: ‘¿Para qué sirve un bebé recién nacido?’ Siento que ahora estamos en ese momento cuando Faraday hizo sus famosas demostraciones en la Royal Institution para el público en general… Tal vez estos grandes chatbots son algo así». Demis Hassabis, Deepmind.
“Está mal, pero no esta tan mal”, diría el popular conductor Guido Kaczka, sobre estas interacciones iniciáticas con el bot.
Como en toda película de villanos, si esquematizamos mucho las cosas siempre nos quedaremos con malos, malos y buenos, buenos. Solo que cada vez resulta mas difícil cual es cual.
En la IA este dualismo se traduce en exaltados visionarios que apuestan a trascender nuestra endeble funda de carbón, convirtiéndonos en mas que humanos -con Raymond Kurzweil y el advenimiento de la singularidad a la cabeza- y tozudos refractarios, que imaginan una próxima guerra entre especies, en la que los humanos seremos sometidos -como tanta ciencia-ficción desde Matrix hasta Trascendence poetizan- en esta carrera por la dominación planetaria y eventualmente galáctica.
@mkirschenbaum How long before an LLM (like a Tesla) kills someone?
“I am not a human being; I am a human becoming”. “I live on Earth at present, and I don’t know what I am. I know that I am not a category. I am not a thing—a noun. I seem to be a verb, an evolutionary process—an integral function of the universe” (Buckminster Fuller. I seem to ve a verb)
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1 Ser Early Adopters e poi muori
En el seminario que dictamos con Julio Alonso en febrero 2022 en la Maestría en Tecnología Educativa en el Postgrado de la UBA a cargo de Mariana Maggio habíamos coqueteado con las sorpresas (y amenazas) que encarnaba el GPT. Ni nos imagínabamos lo que seguiría.
DALL-E 2 se lanzó en abril de 2022. En mayo, Google anunció (pero no lanzó) dos modelos propios de text-to-pict-converters , Imagen y Parti. Luego vino Midjourney, un modelo de text-to-pict-converters creado para artistas. Y agosto trajo Stable Diffusion, un modelo de código abierto que la startup Stability AI lanzó al público de forma gratuita. Y luego, en octubre, tuvimos la segunda ronda: una serie de modelos de text-to-video converters de Google, Meta y otros. En lugar de solo generar imágenes fijas, pueden crear videoclips cortos, animaciones e imágenes en 3D.
“We wanted flying cars, but we got 140 characters.” (Peter Thiel)
Hace mucho que repetimos como mantra: ¿cómo puede ser que sepamos tanto acerca de tantas cosas, pero que las decisiones colectivas de gobernanza que tomamos -o que se toman por nosotros- (sobretodo en Occidente) sean cada vez peores? Si tuvimos que inventar una cátedra como Artificial Intelligence and Democracy en la School of Transnational Governance, para que un talento como @HelgaNowotny se haga preguntas como Can democracy survive #AI?… algo está muy podrido en Dinamarca (en el mundo).
Pero estamos hartos de diagnósticos y a esta altura sabemos que todos tienen razón, los que dicen que vivimos en el peor de los mundos posibles, los que insisten en que vivimos en el mejor de los mundos posibles, y los que se solazan con anchas avenidas del medio, que casi nadie transita.
“We’re living in an age . . . of really slow and boring technological change compared to what our ancestors managed to generate (Martin Wolf ‘On the Technological Slowdown‘(2009)’
Tenemos una larga historia de decepciones con nuestras descripciones del mundo (de los hechos, los valores, los comportamientos, las expectativas) porque creemos que debemos binaria o ternariamente elegir siempre una opción en detrimento de las otras dos o tres. Cuando en realidad de lo que se trata es de aceptar -y operar- en el mundo de contradicciones en el que nos ha tocado vivir y que seguirá complejizándose crecientemente.
De la prospectiva tecnológica a la social y vuelta
Una cosa es la prospectiva tecnológica (que puede mas o menos validarse como ocurre cada fin de año o década como en Top 10 tech trends that will shape the coming decade, according to McKinsey) y algo muy diferente son las tendencias sociales, políticas y económicas que, ya sea se mueven por olas mucho mas lentas (décadas sino siglos), o pueden ser interrumpidas de manera brutal por un hecho no tanto inesperado (Cisne negro) como deliberadamente desplazado del centro de atención (crisis económicas, pandemia, guerras) por ausencia de visión de largo plazo de capacidad de lectura de entramados (entanglements).
1 La máquina imaginaria (pero bien real) de Turing
Si bien la inteligencia artificial ha oscilado durante décadas entre éxitos furibundos y frustraciones no menos llamativas, los innumerables logros alcanzados en la última década (podemos poner como divisoria la compra de Deep Mind por parte de Google en 2014 y todos los subproductos de la IA posteriores) ignoran cuestiones clave acerca del comportamiento humano, y de su simulación por parte de las máquinas.
Hace décadas que venimos fascinados con la comunicación zoosemiótica. Revisando los extensos anaqueles de papel que conforman nuestros itinerarios meméticos entre 1970 y 2010 (antes de que los ebooks empezaran a competirle al punto de contar ya con un 50% con títulos mucho mas recientes que los de la gigantesca biblioteca), encontramos decenas de volúmenes sintonizado en las preocupaciones que este cuatrimestre desflecaremos en Escenarios de Futuro en @udesa dedicado a las semiosis aumentadas.
Como me comentó hace mucho el perdido amigo Luis Alberto Quevedo dar una clase (programa, formación, diseño curricular) no es sino una pretexto para el aprendizaje pero tanto o igual del docente como de los alumnos. Y si bien la organización de los estudios universitarios por cátedra (son pocas las facultades de humanidades organizadas por departamentos y menos las materias ofertadas mediante el sistema de créditos) conspira en contra de esta expansión, apertura y diversificación de los programas universitarios, nuestra propia experiencia a lo largo de muchas décadas demuestra que no solo es posible, sino inexcusablemente indispensable este aggiornamiento conceptual permanente.
Nos faltan estudios longitudinales para ver cómo evolucionan los programas en relación a los temas de estudio, sobretodo cuando éstos (es del caso de comunicación, tecnología y sociedad, innovación, nuevas prácticas, evolución social y tecnológica) están en un estado de ebullición permanente -como por suerte fue nuestro caso.
Acerca del enfoque helicoidal de un entrenamiento en diseño de emergentes
1. Como quedó claro en este entrenamiento en servicio en la primer reunión abordamos las palabras claves #1aexponencial y #1bbrecha el formato de modo no lineal porque ninguno de los objetivos que el mismo persigue son lineales. Ni la exponencialidad, ni las brechas (grietas), ni la complejidad, ni el largo plazo, ni el diseño institucional ni el emocional pueden ser entendidos, analizados, intervenidos o rearticulados en forma lineal.
