Plantilla entrevista

Seguí leyendo

BIOGRAFÍA

Algunos dicen que la aparición del chat GPT marcó un hito, ¿estás de acuerdo?

¿Creés que todos vamos a tener que aprender sobre inteligencia artificial?

¿Qué creés que sucederá en el futuro con la ciencia de datos?

¿Podrías contarnos alguna aplicación de ciencia de datos en la que hayas trabajado?

¿Qué es la ciencia de datos?

Entrevista a ANTONIO VAZQUEZ BRUST

Usuarios de pago

Sesión media

Minutos de uso

Descargas

150K

$2.36

1 min

10 M

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed diam nonummy nibh euismod tincidunt ut laoreet dolore magna aliquam erat volutpat. Ut wisi enim ad minim veniam, quis nostrud exerci tation

Volver

Seguí leyendo

Entrevista a ANTONIO VAZQUEZ BRUST

¿Qué pasa con el tema de la inteligencia artificial y el trabajo?

Desde lo filosófico, se plantea si es posible crear una inteligencia que piense diferente a nosotros, ¿qué otros planteos hay?

¿Creés que se logrará desarrollar una inteligencia artificial general?

¿Hasta ahora se desarrollaron sistemas de IA que pueden crear pero no razonar?

¿El chat GPT “piensa”?

Usuarios de pago

150K

Volver

Entrevista a ANTONIO VAZQUEZ BRUST

¿Qué estrategias te parece que se pueden usar para abordar estos temas con los niños y adolescentes?

¿Hay una relación entre el uso de los datos y la gratuidad de plataformas como Google?

El manejo de los datos ¿les da mucho poder a ciertas empresas?

Se suele decir que la big data es el petróleo de futuro, ¿qué riesgos y oportunidades encierra?

¿Qué relación hay entre la big data y la inteligencia artificial?

¿Podrías contarnos alguna aplicación de ciencia de datos en la que hayas trabajado?

Un trabajo que me gustó fue desarrollar un sistema de machine learning o de inteligencia artificial al que se le mostraron muchos ejemplos de imágenes satelitales en las que se había demarcado la presencia de grandes basurales para que aprendiera a reconocer las texturas, colores, los patrones asociados en general a un basural a cielo abierto. Luego, una vez que tuvimos este sistema al que se le muestran imágenes y sabe dibujar los contornos de basurales, lo usamos para recorrer grandes extensiones de territorio y fue encontrando un montón de basurales, muchos que incluso los gobiernos locales no tenían claro que existían porque no estaban en los registros oficiales. Por ejemplo, trabajamos con la Subsecretaría de Ambiente de la Ciudad de Mendoza para encontrar basurales de pequeña escala, microbasurales, en el piedemonte mendocino, que es un área de enorme valor ambiental.

Hay una relación entre el uso de los datos y la gratuidad de plataformas como Google?

Google es gratis para los usuarios porque nosotros no somos los clientes. Nosotros somos el producto. Google es una empresa esencialmente de publicidad y de marketing. ¿Qué vende Google? Acceso a gente que va a mirar publicidad: nosotros. Google siempre cobró, pero le cobró a sus clientes, que son empresas que quieren anunciar. Nosotros somos el producto, pero el producto a veces ―si se rebela― puede generar una especie de cambio. Por eso es clave la divulgación y la comunicación. Es fundamental que todo el mundo, y los jóvenes especialmente, entiendan cómo funcionan las cosas para dirigirlas, moderarlas o cambiarlas.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es la disciplina que se especializa en combinar estadística con programación. En sí misma no tiene ningún objetivo particular, es una disciplina bastante técnica. Es un saber hacer que genera valor cuando se lo combina, por ejemplo, con la ciencia o con sistemas de marketing y publicidad.También, de forma aún incipiente, se usa para la gestión del territorio, para gobernar . Hay toda una serie de técnicas que tienen que ver con la estadística y la probabilística que sirven para, a partir de los datos, entender o poder responder ciertas preguntas. Muy relacionado con la ciencia de datos está lo que se llama el machine learning, que se ha intentado traducir como “aprendizaje por máquina”. Son sistemas que, en base a ejemplos, datos o registros, aprenden a detectar patrones. Un ejemplo típico es predecir cuando un cliente está a punto de dejar la empresa. Se crea un modelo que, en base a lo que ocurrió en el pasado (llamó equis veces al soporte técnico, dio de baja algún servicio asociado, etc.), enciende una alarma que dice: “este cliente se parece a otros que luego dejaron la empresa”.

Se dice que la big data es el petróleo de futuro, ¿qué riesgos y oportunidades encierra?

Big data es un nombre muy genérico, no muy específico, pero por big data entendemos aplicaciones tecnológicas que necesitan o que aprovechan enormes recursos de información. Un ejemplo son los volúmenes enormes de información que se escriben en una plataforma de internet en un día. Imagínense todos los posts de Facebook o todos los correos escritos en Gmail. Las empresas que son dueñas de estas plataformas sí explotan esta data con medios automatizados. Por ejemplo, para detectar tendencias de lo que la gente está consumiendo u opinando. El marketing es un gran cliente de estas tecnologías. Por eso, cuando estamos en internet aparecen anuncios que han sido elegidos en base a estas tecnologías automatizadas de la forma más personalizada posible. Entonces, la big data son volúmenes de información digital enormes que empezaron a ocurrir con internet, cuando empezó a haber tanta gente conectada a sistemas digitales, escribiendo, sacando fotos, filmándose, haciendo videos...Otra característica de la big data es su variedad, se define no solo por el volumen. Y esto requiere técnicas novedosas para aprovechar y leer esa información.

¿El chat GPT “piensa”?

El chat GPT no tiene conciencia de ningún tipo. No es que piensa, quiere, hace. Ni siquiera podríamos decir que se equivoca o no se equivoca. Solo genera texto en base a un sistema que trata de producir una cadena de palabras que, estadísticamente, son las más probables en respuesta a un ejemplo o a una frase. Es muy complicado decirlo así. Pero lo que quiero decir es que no razona nada, no piensa nada, no une conceptos. Es como el tataranieto del texto predictivo del celular. Genera texto de forma predictiva y cada palabra que generó, la siguiente la predice en base a todo lo que vino antes. Lo emergente, la magia de esto, es que, muchas veces, los resultados son inquietantemente precisos o útiles, o incluso parecen estar imbuidos de una presencia o de un raciocinio. Pero la verdad es que son como un truco de magia, un truco de magia útil, porque sacar un conejo de la galera sirve para entretener, pero estas tecnologías a mucha gente le están ahorrando tiempo.

¿Algunos dicen que la aparición del chat GPT marcó un hito, ¿estás de acuerdo?

Sí, puede ser. Como producto, es uno de los que más rápidamente fueron adoptados en la historia de la humanidad. Porque uno ve cuánto tiempo tardó la radio en llegar a un millón de usuarios: 25 años. La TV, 17 años. El chat GTP, 6 meses. Creo que el lanzamiento del chat GPT es un hito, pero diría que lo mismo se puede decir del primer día que se envió un correo electrónico, o del primer día que alguien abrió una hoja de cálculo con un Excel y se dijo: “Wow, la contabilidad cambió para siempre”. Todo esto es cierto. Pero una vez que lo incorporamos a lo cotidiano, se le va la magia. Yo creo que lentamente los modelos de lenguajes van a ir pasando a lo cotidiano.

¿Qué estrategias te parece que se pueden usar para abordar estos temas con los niños y adolescentes?

Debe haber un montón de estrategias. Yo encontré dos que generan interés del otro lado. Una es desmitificar. O sea, lograr transmitir estos temas que a veces se ven tan opacos, tan complejos, tan foráneos. Explicar en palabras accesibles, usar cosas que los lectores conocen o con las que se pueden sentir identificados. Por ejemplo, hablar de que cuando navegás en internet y cliqueás en diferentes modelos de zapatillas que te gustan, esos elementos son guardados por la empresa de venta online y luego los usa para entrenar sistemas, que, por ejemplo, pueden predecir qué zapatillas le van a gustar a una persona que tiene tu edad y que vive donde vos vivís. La otra estrategia que a mí me funcionó es mostrar cómo la persona que lee es parte de lo que se está estudiando, porque lo que vos haces en internet está seguramente en alguno de estos grandes repositorios de Big Data. Y seguramente cosas que vos hiciste ―tus fotos, tus videos, tus textos― han sido usados para realizar algo como chat GPT, que ahora vos estás usando. Hay una parte de vos en eso.

• Lorem ipsum dolor sit amet.
• Consectetur adipiscing elit.
• Sed do eiusmod tempor incididunt ut.
• Labore et dolore magna aliqua.

Lorem ipsum dolor sit

Lorem ipsum dolor

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod.

Desde lo filosófico, se plantea si es posible crear una inteligencia que piense diferente a nosotros, ¿qué otros planteos hay?

Ahí se abre la pregunta acerca de qué significa inteligencia y si tenemos que definirla como lo que nosotros entendemos que es inteligencia humana. Está la discusión de cómo sería una inteligencia distinta a la humana y si podríamos reconocerla. También está lo que se denomina “teoría de la singularidad” que plantea que, una vez que los sistemas digitales sean suficientemente poderosos, van a evolucionar por su cuenta, van a auto-reproducirse . Incluso hay quienes dicen que no faltan tantos años para que llegue la singularidad, que sería la fecha en la que se cree un sistema digital que tenga la capacidad de auto-programarse, auto-mejorarse. Entonces surgiría una nueva conciencia en el mundo que es a los humanos lo que los humanos son a las hormigas. O sea, ya no podríamos entender lo que hemos creado. Esto ya es muy apocalíptico…

¿Qué pasa con el tema de la inteligencia artificial y el trabajo?

Es difícil saber qué va a pasar... Hay un estudio científico en el que se les preguntó a varios expertos cuánto tiempo creen que falta para que los sistemas automáticos reemplacen todas las profesiones humanas. Y las respuestas dieron un promedio de 40 años. Si se cumple el pronóstico, en 2060 no habría ocupación humana que no pueda ser automatizada. No necesariamente hecha mejor, pero sí de forma más barata o más eficiente. Yo creo que esto es una oportunidad para concentrarnos en las habilidades que son más difíciles de automatizar y que le dan valor a la automatización: la empatía, la creatividad, la flexibilidad, todo lo que nos hace menos sistemáticos. Un ejemplo para mí es el mundo del ajedrez. Kaspárov, el gran campeón, quedó fascinado cuando le ganó una computadora, investigó y organizó una liga de ajedrez con computadoras en un formato que llamó Centauro, que es una computadora y un humano jugando en equipo. Existen torneos con humanos, computadoras autónomas y centauros. Y siempre ganan los centauros. El cerebro humano raro, esponjoso, húmedo y biológico combinado con el silicio de la computadora es mejor que la computadora sola.

Fue docente de analítica urbana en la Universidad Torcuato di Tella, en la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales (FLACSO) y en la Universidad de Buenos Aires, Es autor de los libros de divulgación ¿Querés saber qué es la Big Data? y ¿Querés saber qué es la Inteligencia Artificial?

Antonio Vazquez Brust es Científico de Datos Urbanista. Colabora con ONGs, gobiernos y organismos internacionales ayudando a entender y gestionar las ciudades. Su área de interés es el análisis computacional sobre grandes volúmenes de datos, aplicado a extraer conocimiento que resulte en mejores políticas públicas.

¿Hasta ahora se desarrollaron sistemas de IA que pueden crear pero no razonar?

Depende como uno defina crear, se dice que las nubes crean figuras caprichosas, sí, es un uso casi poético de crear. Lo que hay que recordar es que no lo estamos diciendo en el sentido estricto. No existe lo que se llama inteligencia artificial general, general en el sentido de que pueda hacer cualquier tarea, incluso la que jamás vio, como hace un ser humano. Uno puede agarrar a un chico que nació en Botsuana, llevarlo al medio de la nieve y decirle: “hacè una pila con la nieve” y, a pesar de que nunca en su vida ha visto nieve, la hace. Nuestros esquemas de inteligencia artificial por ahora son muy buenos en hacernos sus trucos de magia, pero no le podés pedir al chat GPT, por ejemplo, que construya una pared. Los sistemas de inteligencia artificial general no existen, al menos ahora..

¿Creés que se logrará desarrollar una inteligencia artificial general?

Hasta hace unos años la discusión acerca de si se lograría una inteligencia artificial en sentido estricto ― una entidad que razona, tiene opiniones y actúa sobre el mundo entendiendo cómo funciona― estaba en el plano filosófico. Pero ahora, con estos modelos de lenguaje que generan resultados inquietantes, la discusión ya no es tan filosófica , sino más práctica: ¿cuándo vamos a lograr una inteligencia artificial en sentido general? Yo sigo teniendo mis dudas, pero hay mucha gente, muy inteligente, que está convencida de que es posible.

El manejo de los datos ¿les da mucho poder a ciertas empresas?

Históricamente, los grandes registros de datos solían estar en manos de gobiernos. Cerca de 2004 o 2005 pensamos que Google era una revolución social, lo nuevo. La información es para todos. Todo es gratis. Era como muy inocente… Yo, en particular, era súper fan de Google. Me parecía genial. Un comentarista político dijo que Google y otras plataformas tienen un poder que se siente similar al de estados, en el sentido de que pueden influir en elecciones, pueden limitar lo que la gente hace o brindar servicios que se vuelven esenciales para la vida cotidiana . La diferencia es que cuando uno se quiere quejar de lo que hace Google, ¿dónde está la Plaza de Mayo de Google? Igualmente es posible llegar a consensos, por ejemplo, la Unión Europea en un momento logró generar una legislación que aplica a todos los países de la Unión Europea y que hizo que Google, Facebook, Microsoft tuvieran que proteger más la privacidad de los datos o dar a los usuarios un botón fácil de usar que permite cliquear y borrar todos los datos.

¿Qué creés que sucederá en el futuro con la ciencia de datos?

Yo tengo la sensación de que en el futuro ya no se va a considerar a la ciencia de datos como disciplina en sí misma, sino que va a empezar a formar parte de diferentes disciplinas. Hubo en un momento, hace cerca de 10 años, en que surgieron nuevas fuentes de datos, nuevos volúmenes de big data y se empezó a hablar de inteligencia artificial. Entonces si vos te dedicabas a explotación forestal, a logística o a lo que sea, te recomendaban que consultaras con alguien que hacía ciencia de datos. Pero eso se está disolviendo y la ciencia de datos está pasando a ser parte de lo que se hace desde cada disciplina. Yo haría una analogía con el rol del escriba, que era gente que sabía leer y escribir. Si alguien se dedicaba a gobernar o a hacer vasijas, contrataba a un escriba para que escribiera, pero ese rol desapareció porque ahora todo el mundo puede escribir. Entonces creo que esto de la ciencia de datos se va a disolver porque la gente que se encarga de biología va a tener que aprender un poco a programar y manejar datos, la gente que se dedica a la abogacía, lo mismo. Ya no va a ser un rol aparte, sino que va a ser parte de ocupaciones tradicionales, pero su versión futura.

¿Qué relación hay entre la big data y la inteligencia artificial?

La big data tiene una relación muy estrecha con la inteligencia artificial porque sería como el combustible, como el insumo que se utiliza para entrenar modelos de inteligencia artificial. Lo de modelo también es un término que viene de la estadística. Un modelo simplemente es una serie de reglas o ecuaciones matemáticas que, en base a ciertos datos que procesan, entregan alguna clase de conclusión. En el caso del ChatGPT, absorbió un montón de texto y aprendió qué palabras se repiten, qué palabra es más probable que siga a cualquier combinación de palabras previas. ChatGPT se alimentó de toda la Wikipedia, de los más grandes foros de usuarios del mundo, como Reddit. Entró y se nutrió de todos esos textos y seguramente también de muchas publicaciones como la Enciclopedia Británica y por supuesto todo el cuerpo de artículos del New York Times o del Washington Post, que ahora están en juicio contra la empresa porque dicen que los términos de uso y condiciones no permitían una captura sistemática. Ahora los sitios se están cerrando, no permiten que nadie les coseche los textos. Pero bueno, OpenAI, la empresa que está detrás de Chat GPT, ya lo logró.

¿Creés que todos vamos a tener que aprender sobre inteligencia artificial?

Eso es otra cosa que también cambió en los últimos años y es súper interesante. Hace 15 años se decía “programa o serás programado”. Era un eslogan, todo el mundo tenía que aprender a programar. Me acuerdo que Obama, el presidente de Estados Unidos, dijo: “Voy a tomar clases de programación”. Pero hace tres o cuatro años aparece esta nueva tecnología, los grandes modelos de lenguaje, encarnados en el chat GPT, que saben programar. Si vos querés que escriban un programita, lo hacen. Y por otro lado saben interpretar lenguaje natural. Entonces ya no es necesario aprender ciertas reglas bastante complejas y arbitrarias de cómo hablarle a una computadora. Entonces, de nuevo, me parece que se está disolviendo la idea de que todo el mundo tiene que aprender a programar, porque se van a encargar estos sistemas. Y lo interesante para mí, entonces, es: si ya nadie tiene que aprender a programar, ¿quién va a ser el que programe estos sistemas? ¿Va a volver a ser una profesión muy específica, muy pequeña?