Poderosas razones por las que ¡¡NO!! deberías usar IAs como ChatGPT, Claude o Gemini para crear contenidos y código

No se habla de otra cosa últimamente, todo es IA, ChatGPT, Claude o Gemini y todo tipo de inteligencias artificiales, conversacionales o de generación de contenidos, es una tendencia, incluso preocupación, que tiene a todos entretenidos, y como siempre a unos cuantos ganando dinero con ello, como con todo lo nuevo.

Apocalipsis IA

Seguro que ya has visto cryptobros, expertos en motivación, líderes todólogos, y todo tipo de personajes pescatendencias habituales, vendiendo cursos, consejos, newsletters y de todo sobre inteligencia artificial y cómo utilizarlas para hacerte rico rápidamente, haciéndoles ricos a ellos por el camino, por supuesto.

Es posible que incluso hayas leído a tu mentor o influencer habitual comentar las maravillas de ChatGPT a la hora de crear textos para tu web o incluso programar un plugin que consiga que tu tienda online de venta de gamusinos por fin tenga beneficios.

¿Hay algo de cierto?, ¿de verdad las IAs pueden sustituir a los humanos en tareas en las que hasta ahora se nos consideraba insustituibles?, ¿puede una IA crear contenidos para humanos mejor que un humano?, ¿es capaz una IA de crear código inteligente que satisfaga una necesidad humana? ¿Es ChatGPT la versión 0.1 de SkyNet?

¿Realmente puede una IA sustituir a un humano creando contenidos o código?

Por supuesto. Aunque la inteligencia artificial como ChatGPT puede ser increíblemente potente y útil, hay varias razones por las que puede no ser recomendable para sustituir por completo a los humanos en tareas como escribir contenidos o código. He aquí algunos puntos clave a tener en cuenta:

• Falta de creatividad: Los modelos de IA como ChatGPT se entrenan con datos y patrones existentes, lo que significa que pueden tener dificultades para generar contenido verdaderamente original y creativo. Pueden ser excelentes a la hora de imitar estilos de escritura humanos, pero pueden quedarse cortos cuando se trata de producir ideas innovadoras o pensar con originalidad.
• Comprensión contextual limitada: Los modelos de IA pueden tener dificultades para comprender el contexto más amplio y los matices de un tema determinado. Se basan en patrones de datos y pueden producir información inexacta o engañosa sin darse cuenta. Los humanos, en cambio, pueden aportar a su trabajo experiencias personales, comprensión cultural y capacidad de pensamiento crítico.
• Consideraciones éticas: Los modelos de IA no poseen razonamiento moral ni conciencia. Están programados para optimizar determinados objetivos, pero carecen de la capacidad de emitir juicios éticos o comprender las consecuencias de sus acciones. Esto puede ser problemático cuando se trata de temas delicados o controvertidos que requieren una toma de decisiones ética.
• Falta de empatía e inteligencia emocional: La IA carece de la capacidad de empatizar o comprender las emociones. Cuando se trata de tareas como la atención al cliente o la creación de contenidos que requieren comprensión emocional, los humanos están mejor equipados para proporcionar respuestas personalizadas y empáticas.
• Dificultad para manejar la ambigüedad: Los modelos de IA destacan en espacios de problemas bien definidos con reglas y patrones claros. Sin embargo, tienen dificultades cuando se enfrentan a información ambigua o incompleta. Los humanos pueden sortear la incertidumbre, rellenar lagunas de conocimiento y utilizar su intuición para llegar a soluciones.
• Conocimientos limitados: Aunque los modelos de IA pueden entrenarse con grandes cantidades de datos, pueden carecer de conocimientos o experiencia profundos en un ámbito específico. Los expertos humanos suelen poseer conocimientos especializados y perspectivas que van más allá de lo que puede ofrecer un modelo de IA.
• Posibles sesgos: Los modelos de IA aprenden de los datos, y si los datos de entrenamiento están sesgados, pueden conducir a resultados sesgados. Esto puede perpetuar y amplificar los prejuicios sociales existentes, lo que es una preocupación importante cuando se trata de generar contenidos que reflejen perspectivas diversas y eviten la discriminación.
• Confianza y rendición de cuentas: Los seres humanos pueden ser considerados responsables de su trabajo, y existen marcos legales y éticos establecidos para tratar los errores humanos o la mala conducta. Con la IA, la responsabilidad y la obligación de rendir cuentas por el contenido o el código generado pueden resultar ambiguas, lo que plantea problemas a la hora de garantizar la precisión, la calidad y la fiabilidad.

Como resumen, podríamos decir que, aunque la IA puede ser una poderosa herramienta para aumentar las capacidades humanas, un enfoque equilibrado que combine la experiencia humana con la asistencia de la IA suele dar los mejores resultados en tareas complejas como la creación de contenidos y la programación.

Dicho de manera más simple aún, utiliza las IAs como una herramienta más de automatización, búsqueda, optimización de tiempo o lo que quieras, pero no las inteligencias artificiales actuales, por los motivos vistos antes, no son todo lo fiables, ni siquiera recomendables, como para sustituir la calidad, la diferencia, la responsabilidad, del trabajo realizado por un humano, aunque traten de imitarlo, a veces de manera sorprendente, pero solo en apariencia.

¿Y qué pasa con el código?

Todo lo anterior se puede aplicar al hecho de la «generación» de contenidos por parte de una IA pero en el caso del código hay otros matices importantes, y me refiero a las licencias de software, y los derechos y responsabilidades legales que incluyen.

Por un lado, si creas una aplicación utilizando software acogido a la licencia GPL, sí, podrás compartirlo, reutilizarlo, incluso cobrar por ello, pero ¿y la atribución?

Parte del potencial de las licencias de código abierto, como la GPL, es el hecho de que aunque sean de libre distribución contribuyen a la difusión de la obra original, siempre y cuando se incluya la licencia GPL y la atribución de los códigos utilizados, que fueron previamente creados por otros.

Por otra parte, si hablamos de programación no acogida a licencias de código abierto podrías meterte en graves problemas legales si utilizas las «soluciones» ofrecidas por AIs como ChatGPT.

Así que, en lo que se refiere a la generación de código, los problemas son los mismos que con cualquier otro contenido, pero sumado el asunto de las licencias de software.

El cuñado digital

Hay un inconveniente de importancia de las IAs, que conviene vigilar, y es la falta de transparencia, la ausencia de atribución, y sus inevitables perjudiciales consecuencias para los humanos que SÍ crean información y código original.

La falta de atribución de fuentes y de transparencia en la información recopilada y mostrada por ChatGPT y otras IAs puede tener graves e importantes implicaciones para la diversidad de pensamiento y la atribución de autores originales. Por ejemplo:

• Falta de transparencia: Cuando una IA genera respuestas o contenidos sin proporcionar las fuentes de información, resulta difícil para el usuario verificar la exactitud y credibilidad de la información presentada. Esto puede llevar a una posible propagación de información errónea o a la amplificación de perspectivas sesgadas sin una visibilidad clara de sus orígenes.
• Atribución de los autores originales: Sin una atribución adecuada de la fuente, resulta difícil dar crédito a los autores o creadores originales de ideas o información específicas. Esto puede socavar los principios de propiedad intelectual y reconocimiento de las contribuciones individuales, que son importantes para fomentar una cultura de innovación y creatividad.
• Limitar la diversidad de perspectivas: Al no revelar las fuentes, las IAs pueden limitar la diversidad de perspectivas e ideas a las que están expuestos los usuarios. Puede perpetuar los prejuicios existentes en los datos de formación, así como amplificar las narrativas o puntos de vista dominantes. Esto puede dificultar la exploración de puntos de vista alternativos y obstaculizar el avance de un pensamiento diverso.
• Supresión del pensamiento crítico: Cuando a los usuarios no se les proporcionan las fuentes de información, pueden confiar únicamente en las respuestas generadas por las IAs sin realizar un análisis crítico o una investigación independiente. Esto puede conducir a un consumo pasivo y sin contrastar de la información y reducir las oportunidades de que los usuarios desarrollen sus propias habilidades de pensamiento crítico..

Recuerda que detrás de cada IA hay un ordenador que, únicamente, está recopilando datos y aplicando algoritmos de comunicación para mostrártelos de un modo comprensible, del mismo modo que cuando creas una página con WordPress estás generando HTML, pero de manera inconsciente, gracias a una interfaz visual en lenguaje humano, pero por detrás, en su esencia, todo siguen siendo ceros y unos.

Es responsabilidad de todos desmitificar el papel de las IAs actuales, que son AIs débiles, sin capacidad de razonamiento ni empatía, ni intención alguna, son meras representaciones human friendly de una inmensa base de datos de información, creada por humanos que llevan años compartiendo en Internet su conocimiento y opiniones.

Las IAs como ChatGPT, Claude o Gemini no dejan de ser una especie de cuñado digital que es capaz de responder a casi cualquier pregunta de cualquier tema, simplemente porque lee mucho, pero que en realidad no es capaz de profundizar, y ni mucho menos analizar, recapacitar, debatir, y sobre todo aprender algo de esa información, sesgada de base por su propio método de recopilación de los datos.

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