Kai-Fu Lee, CEO de Sinovation, ex presidente de Google China y autor de “Superpotencias de la IA”, libro en el que predijo que China se convertirá en líder mundial en IA, tiene una explicación básica que puede resultar crucial: no es la capacidad de programación o los enormes centros de procesamiento de datos, sino la educación de los usuarios. Sobre todo, a la hora de plantear preguntas a la IA generativa. Cualquiera que haya usado este tipo de aplicaciones lo sabe; requiere aprendizaje y práctica por las personas que la usan. Al cabo, se trata de convencer, o estimular, a la máquina.
Desde siempre, saber plantear buenas preguntas ha sido básico para el avance de la ciencia. Ahora, ante la IA, también. De hecho, a través de las preguntas, preguntas con lenguaje natural, a través de “prompts” o instrucciones como DAN (“Do-Anything-Now”, hace cualquier cosa), se puede cambiar la forma en la que responde la IA Generativa y forzarla a responder a cuestiones sin restricciones, sin necesidad de cambiar su código. Algunos expertos consideran que, incluso así, se puede cambiar sus códigos: las IAs generativas aprenden y mejoran con las preguntas, respuestas y repreguntas de los usuarios. Con las conversaciones, en suma.
Además de que en China se limita este tipo de interacciones verbales, la menor difusión de la IA Generativa puede deberse a la más débil publicidad o impacto mediático de esta tecnología, parte de la razón de la explosión de su uso por los usuarios en EEUU y Europa. También a los temores de las autoridades chinas a que esta tecnología lleve a saltarse la censura. En general, aprender a hacer preguntas requiere mayores dosis de libertad, no de democracia.
En el campo de los grandes modelos de lenguaje, EEUU ocupa actualmente una posición de monopolio. No obstante, atrás ha quedado también la idea de que China no sabía innovar o carecía de creatividad. China va adelante en avances prácticos, como los pagos desde el celular, sin tarjeta de crédito, el dinero digital, o los videos cortos (Tik Tok es una empresa china), y empezaron a utilizar “influencers” para anunciar ropas y marcas. Grandes plataformas estadounidenses se han tenido que adaptar; de hecho, personal chino experimentado en compras en directo está formando a estadounidenses para vender en la TikTok Shop.
Si la implantación de la IA Generativa ha ido muy rápida entre usuarios americanos, va bastante más lenta en China. Más que las restricciones impuestas por EEUU a las exportaciones de alta tecnología hacia China, las razones pueden ser culturales y políticas. En la carrera de la IA cuentan asimismo las prioridades económicas, tecnológicas y geopolíticas. Pero hay otros aspectos de los que se habla menos. Los grandes modelos de lenguaje, base de esta IA generativa, operan dividiendo las palabras en sílabas, y buscando cuál es la silaba siguiente más adecuada para la respuesta, en base a sus enormes bases de datos. El chino mandarín opera sobre ideogramas. De hecho, una de las grandes batallas históricas de China fue diseñar máquinas de escribir sin renunciar a su modelo, sin caer en una alfabetización que consideraban denigrante como los japoneses o los coreanos. Fueron años de enormes esfuerzos con diversos sistemas de gigantescos mapas de ideogramas que seleccionaban los operadores (u operadoras, pues las mujeres eran mejores). Estos esfuerzos terminaron con la eclosión de la digitalización, que resolvió el problema. Ante la IA generativa, los modelos chinos han logrado utilizar los propios caracteres o ideogramas, que tienen problemas de polisemia (su sentido cambia según el contexto), o descomponerlos en sus “radicales”, signos que los forman o se repiten, y así generar IA desde textos chinos.
Así, algunos grandes modelos de lenguaje chinos son entrenados únicamente en chino, por ejemplo, para IAs centradas en ámbitos específicos como la literatura o cuestiones jurídicas. Otros con poco texto en inglés o con un entrenamiento multilingüe. Pero los textos en inglés son dominantes en los grandes modelos de lenguaje del mundo. Con ellos se “entrena” en primer lugar a las IAs Generativas. Desde luego en EEUU, pero también en China donde entre un 50% y un 80% de los primeros textos que nutren a sus IAs generativas son en inglés.
Cabe plantear si con estos textos se introducen los valores, los sesgos de las culturas en los que han sido escritos, ya sean “papers” académicos, prensa u otras fuentes, sin olvidar el enorme campo de la codificación. Con ello se introducen los prejuicios de cada cultura, pues el lenguaje refleja valores culturales. ¿Está la cultura estadounidense impregnando la cultura confuciana china a través de este desarrollo de la IA generativa? ¿Puede pasar al revés con con la IA que contenga Tik Tok? (De hecho, el gobierno norteamericano quiere prohibir Tik Tok). ¿Se puede llegar a un “choque de civilizaciones”, como predijo Huntington, ahora en la IA generativa? Los Chat GPTs no lo tienen aún claro, pero admiten la posibilidad. Tema importante cuando la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje pueden resultar más persuasivos hacia las personas que otros seres humanos.
Por todo esto, una de las cuestiones más importantes ante estas IAs es saber preguntar. Eso se aprende. Algunos en Occidente pensaron que la llegada de internet iba a liberalizar a China. Era no conocer el sistema. El régimen ha universalizado la red en su sociedad, pero la ha convertido en un instrumento, junto a otros, de mayor control, de tecnovigilancia. Puede pasar también con esta IA generativa, como con internet. No solo en China. También en Occidente.
Pregunten, pregunten. Pero las preguntas también se vigilan. Y se usan.