El mundo lleva explorando las posibilidades de la inteligencia artificial (IA) desde la década de 1950, periodo de tiempo en el que el matemático Alan Turing sentó las bases de esta disciplina con su artículo ‘Computing Machinery and Intelligence’.

Sin embargo, en siete décadas de desarrollo, la sensación generalizada de que la IA está avanzando a pasos agigantados nunca había estado tan presente. Uno de los responsables de esta realidad ha sido el chatbot conversacional de OpenAI, ChatGPT.

El corazón de esta poderosa herramienta es GPT-3.5, uno de los modelos de lenguaje autorregresivo más avanzados que existen. Y sus capacidades están a la vista: mantiene conversaciones en lenguaje natural, entendiendo el contexto, y genera textos de todo tipo.

Si GPT-3.5 nos ha sorprendido, haciéndonos sentir aquella sensación de cuando usamos internet por primera vez, GPT-4, la siguiente evolución de este lenguaje, promete dar un salto dramático en sus capacidades. Y esta evolución está en camino.

¿Qué es GPT-4?

GPT-4 es el presunto nombre del próximo modelo de lenguaje preentrenado de OpenAI, una compañía de investigación de inteligencia artificial que anteriormente ha presentado versiones anteriores del modelo. GPT (2018), GPT-2 (2019), GPT-3 (2020) y GPT-3.5 (2022).

Las capacidades de GPT-4 estarán directamente relacionadas al lenguaje. Se espera que sea capaz de realizar con asombrosa precisión tareas como generación de texto, resúmenes, traducción automática, respuestas a preguntas complejas y mucho más.

El salto más notable de la próxima versión de GPT llegará de la mano de su capacidad para responder como si fuera un humano. Sus respuestas e interacciones serán más precisas y coherentes, por lo que sumará puntos a la hora de enfrentarse al test de Turing.

¿Cómo funcionará GPT-4?

GPT-4, al igual que los modelos anteriores, por sí mismo es un lenguaje con potencial para ser explotando en diferentes sistemas. GPT-3, por ejemplo, ha sido implementado en aplicaciones comerciales como los procesadores de texto Jasper Ai y Canva Docs.

GPT-3.5, la versión más avanzada hasta el momento, nos ha sorprendido con ChatGPT. GPT-4, podría ir más allá de los asistentes de redacción, la traducción automática y chatbots, llegando a asistentes de voz e incluso buscadores (Microsoft Bing es candidato).

A nivel interno, GPT-4 será entrenado con datasets con grandes cantidades de datos que le servirán para aprender y generar lenguaje similar al que manejamos los humanos. Detrás del modelo se encuentra una técnica de procesamiento conocida como “Transformer”.

El objetivo de esta arquitectura, presentada por Google en 2017, es innovar en la implementación de capas que permiten adaptar el modelo para que sea eficaz y eficiente en diferentes tareas. OpenAI, en sus modelos GPT, la ha utilizado para implementar varias capas.

La arquitectura Transformer, a través de sus capas, convierte cada palabra en un valor numérico que permite al modelo procesar el texto de manera matemática, se encarga de procesarlo a través de una red neuronal y “presta atención” para comprenderlo.

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Con GPT-3.5 tengo la misma sensación de cuando usé Internet por primera vez siendo niño

Pero no solo se trata de capas. En los modelos GPT también intervienen una gran cantidad de parámetros. Estos se conforman durante el proceso de aprendizaje automático y, en teoría, están directamente relacionados con el rendimiento y la precisión del modelo.

¿En qué se diferencia de GPT-3?

De acuerdo a la documentación de OpenAI, GPT-3 tiene 12 capas y 175.000 millones de parámetros. La principal diferencia entre el último modelo de OpenAI y su evolución, según recoge Wired, estará en los parámetros. GPT-4 tendrá 100 billones de parámetros, casi 600 veces más que sus predecesor.

Cabe señalar que OpenAI se ha mantenido en silencio hasta el momento. No obstante, también señalan que la evolución del modelo no necesariamente podría conseguirse aumentando la cantidad de parámetros. Una gran limitación sería que la capacidad de cálculo necesaria crecer en este aspecto cuesta millones de dólares por hora.

¿Cuándo se lanzará GPT-4?

OpenAI puso en marcha silenciosamente GPT-3.5 en noviembre de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT. No hay una hoja de ruta oficial sobre la llegada de GPT-4, o como OpenAI decida llamar la evolución del modelo, pero TechCrunch señala que podría llegar en algún momento de 2023.

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La noticia GPT-4: cuándo se lanzará la IA más avanzada de OpenAI, cómo funcionará y todas las novedades fue publicada originalmente en Xataka por Javier Marquez .

La Inteligencia Artificial tiene numerosas aplicaciones, desde la ciencia hasta las artes, pasando por recomendaciones audiovisuales en plataformas como YouTube o Netflix. Su potencial es tal, que es capaz de mantener conversaciones e incluso de producir textos escritos en base a pautas previas, algo que está siendo utilizado actualmente por algunos universitarios australianos para realizar sus tareas de clase.

Además, la IA puede ser empleada en materia de seguridad. En este sentido, el Ministerio del Interior está trabajando en un programa de reconocimiento facial que, si bien parece que facilitará el trabajo policial, genera muchas dudas entre los expertos.

Mecanismo del ABIS. La Policía Nacional y la Guardia Civil tienen previsto utilizar este año el sistema de reconocimiento facial denominado ABIS (siglas en inglés de Sistema Automático de Identificación Biométrica), desarrollado por la compañía francesa Thales. Este sistema, es capaz de establecer un patrón para una fotografía y seleccionar todas aquellas imágenes similares que se encuentran almacenadas en una base de datos: los agentes le proporcionan una foto de un individuo y el sistema, tras detectar un patrón en los rasgos faciales de esa persona, les facilita las fotografías guardadas en la base de datos y que siguen dicho patrón.

Comparación de fotografías. El programa emplea técnicas de visión computacional capaces de detectar y extraer el rostro de un individuo que se halla en la fotografía. Posteriormente, el algoritmo del sistema, denominado Cogent (convincente en inglés), se encarga de elaborar el patrón de los rasgos faciales para ofrecer las imágenes de la base de datos que siguen ese mismo modelo.

No se utilizarán bases de datos civiles. El Ministerio del Interior explica, según El País, que la base de datos con la que trabajará ABIS tendrá alrededor de cinco millones de fotografías de detenidos y sospechosos ya fichados por las fuerzas de seguridad, a las que se sumarán las imágenes de las personas arrestadas, una vez se comience a emplear el sistema de reconocimiento facial. Por otro lado, la Policía Nacional reconoce que no se utilizarán imágenes pertenecientes a bases de datos civiles, como aquellas empleadas en los documentos de identidad.

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Esta herramienta de reconocimiento facial la puede utilizar cualquiera y asusta de lo bien que funciona

Ya se usa en Pekín y Moscú. El sistema de reconocimiento facial, que permite aumentar la capacidad de vigilancia de las fuerzas de seguridad, ya se utiliza en otros países. China es uno de los casos más conocidos: las calles de las principales ciudades del gigante asiático están repletas de cámaras capaces de identificar automáticamente los rostros de los ciudadanos.

En Rusia también se emplea un sistema similar: Moscú cuenta con alrededor de 105.000 cámaras de reconocimiento facial, distribuidas por toda la ciudad.

Presencia en calles británicas y estadounidenses. Por otro lado, es sabido que esta tecnología también ha llegado a países occidentales. En Reino Unido, por ejemplo, las cámaras de reconocimiento facial están distribuidas en el espacio público, con el objetivo, según la Policía Metropolitana, de “prevenir y detectar el crimen”. En EE.UU, su uso también está muy extendido: el departamento de policía de Nueva York aporta, de hecho, una explicación de su funcionamiento en su página web.

Fallos en materia de privacidad. Sin embargo, este sistema ha recibido críticas en estos dos últimos países, desde diferentes ámbitos universitarios y sociales. En Reino Unido, un informe realizado por el Centro Minderoo para la Tecnología y la Democracia, perteneciente a la Universidad de Cambridge, concluyó que el sistema Live Facial Recognition (Reconocimiento Facial en Directo) debía retirarse de cualquier espacio público por no cumplir “los estándares mínimos éticos y legales” en materia de privacidad y discriminación social.

Mecanismo racista. En Estados Unidos, este sistema también ha sido criticado por su potencial racismo. El NIST (Instituto Nacional de Patrones y Tecnología en castellano) publicó un estudio en diciembre de 2019 que indicaba cómo los algoritmos utilizados por los programas de reconocimiento facial fallaban más en personas “no blancas” (non-white en inglés), como asiáticas y afroamericanas, que en personas blancas.

Detenciones irregulares. Es decir, el algoritmo encontraba erróneamente, de forma estructural, imágenes similares a las de ciudadanos afroamericanos en la base de datos de los individuos detenidos. En este sentido, en enero de 2020 se produjo la primera detención irregular de un ciudadano norteamericano tras un fallo por parte del programa de reconocimiento facial del departamento de policía de Detroit.

La UE, a dos bandas. En Europa, la UE, que parecía estar en contra de estos sistemas de reconocimiento facial, se encuentra preparando una base de datos con millones de rostros de ciudadanos europeos. Sin embargo, este sistema, que no es infalible, abre la puerta a la vigilancia masiva de la ciudadanía y genera dudas en relación a la custodia de los datos.

Cómo y con quién se comparte esa información o qué posibilidades hay de dejar de estar registrado en la base de datos son algunas de las incógnitas. De momento, y lo único cierto, es que este año la Policía Nacional y la Guardia Civil utilizarán el programa ABIS para realizar su labor.

Imagen: Jürgen Jester / Unsplash

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La noticia La Policía Nacional tiene listo su sistema de reconocimiento facial. Hay motivos para ser escéptico fue publicada originalmente en Xataka por Javier Fernández .

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