Si no has estado viviendo en una cueva desde diciembre de 2022, sabrás que la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse y que su influencia va a suponer un antes y un después como lo supusieron la llegada de los ordenadores personales, la irrupción del motor de combustión interna, o la máquina de vapor antes de éstos.
Todas estas invenciones trajeron consigo cambios radicales en determinados campos y lo mismo va a pasar con la inteligencia artificial:
- Los modelos de difusión han puesto a temblar a cualquiera que se dedicase al arte digital o al diseño gráfico.
- Las redes neuronales pueden automatizar prácticamente cualquier tarea que suponga un patrón recurrente.
- Pero son los LLM (Enormes Modelos del Lenguaje, la tecnología detrás de ChatGPT), los que le han puesto el cascabel al gato con su enorme facilidad para crear textos cada vez más indistinguibles de lo que podría hacer un ser humano.
Como ocurrió con las tecnologías anteriormente nombradas, aquellos que las incorporen a su modus operandi y no quieran una confrontación para mantener el status quo, podrán optimizar su modelo de trabajo y sacar partido de ellas para que su trabajo sea mucho más eficiente. Por el contrario, si queremos que las cosas se mantengan como hasta ahora, nos veremos irrevocablemente abocados al fracaso.
Los modelos de difusión consiguen coger un puñado inconexo de píxeles:
E ir transformándolo poco a poco en imágenes para las que han sido entrenados, como puedes ver en este gif animado.
Las redes neuronales han facilitado la aparición de herramientas como DeepL una herramienta de traducción que le sacó los colores a otras teóricamente más potentes como Google Translation Toolkit (que ya era mejor que el Google Translator de toda la vida).
Y, la joya de la corona, los enormes modelos del lenguaje, son todavía enormemente minusvalorados por el gran público porque no saben cómo funcionan, sus limitaciones y cómo circunvalarlas para sacarles el mejor partido.
Un usuario experto de modelos como GPT sabe que de lo primero que tenemos que dotarlos es de un rol (¿cómo queremos que actúen?), después de un contexto (los LLM están entrenados con millones de parámetros pero estos no tienen por qué ser los más pertinentes para la tarea que tú quieres encomendarles) y, ya por último, un comando del que deberá salir un producto final o un borrador que iremos refinando hasta que adquiera la calidad de lo que estemos buscando.
En el ámbito de la educación no hay contexto más pertinente que desgranar todos los elementos de la LOMLOE y cuáles son las relaciones que guardan entre ellos. Esto nos permitirá que las respuestas que nos dé nuestro modelo de referencia (sea GPT, Bard o Claude) sean lo más precisas posible.
Desde ScoolTIC nos hemos puesto a trabajar David Soler y yo, Herme Ferrando, para diseñar las instrucciones más refinadas para que ChatGPT sea una ayuda de verdad y no un enemigo que le haga los deberes a nuestros alumnos.
Y esto es sólo la punta del iceberg. ¿Te lo vas a perder?
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¡Ven y diviértete!
Herme Ferrando
Docente apasionado en las tecnologías aplicadas a la Educación. Flipped Classroom, Gamificación y, la recién aterrizada Inteligencia Artificial.
Formador de formadores a nivel nacional y europeo. ¿Aprendemos algo juntos?
