Cómo los grandes modelos de lenguaje están cambiando el trabajo y por qué no deberías preocuparte

Un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Pennsylvania y OpenAI sugiere que si eres contador, traductor o escritor, tus perspectivas laborales son sombrías. Al analizar qué trabajos podrían hacerse al menos un 50% más rápido con transformers generativos pre-entrenados, los autores del informe sugieren que el 20% de la fuerza laboral estadounidense está en riesgo de volverse obsoleta debido a modelos de lenguaje grandes como ChatGPT. Es una perspectiva aterradora. Pero también es probablemente incorrecta.

¿Muerte del desarrollador?

En ciertos aspectos, el desarrollo de software debería ser muy susceptible a los GPTs. Para que cualquier LLM y GPT pueda producir buenos resultados, necesita datos de entrenamiento; cuanto mejores sean esos datos, mejor será la salida.

En el caso del software, los datos de entrenamiento son vastos y fácilmente accesibles. No es de sorprender que productos como Copilot de GitHub hayan dejado impresionados a algunos desarrolladores con la rapidez con la que pueden mejorar su productividad. Para otros, estos resultados han llevado a declaraciones apocalípticas sobre la muerte del desarrollador de software.

Las reacciones mixtas son comprensibles. Por ejemplo, la capacidad de Copilot para escribir código para el desarrollador puede verse como un reemplazo para este o como una mejora. Los desarrolladores que sigo pertenecen al segundo grupo. Algunos de ellos han encontrado que Copilot es bastante adictivo y útil.

“Me he acostumbrado a que Copilot infiera de manera sorprendente lo que estoy tratando de hacer después de escribir las primeras palabras”, escribió el desarrollador Manuel Odendahl.

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“Puedes hacer que el LLM redacte algo de código que esté 80% completo/correcto y luego ajustar el último 20% a mano”, sugirió Steve Yegge, desarrollador de Sourcegraph.

Este impulso significativo en el rendimiento se aplica a aquellos desarrolladores que descubren cómo hacer que los LLMs funcionen para ellos, en lugar de ser reemplazados por ellos.

Y va más allá de eso. Para Simon Willison, fundador del proyecto de código abierto Datasette, los GPTs le permiten ser mucho más ambicioso en lo que codifica porque cambian la forma en que él codifica.

“ChatGPT (y GitHub Copilot) me ahorran una enorme cantidad de tiempo en ‘resolver cosas’. Desde escribir un bucle for en Bash hasta recordar cómo hacer una solicitud de CORS de dominio cruzado en JavaScript; ya no necesito buscar información al respecto, solo tengo que sugerirlo y obtener la respuesta correcta el 80% de las veces”, señaló Willison.

En otras palabras, una tecnología que podría reemplazar a los desarrolladores no lo ha hecho, ni lo hará, al menos no para aquellos desarrolladores que aprenden cómo hacer que los LLMs funcionen para ellos, en lugar de reemplazarlos.

Esto nos lleva a uno de los argumentos centrales del informe: “La mayoría de los empleos están expuestos de alguna manera a LLMs, con niveles de exposición variables en diferentes tipos de trabajo”.

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Además, “Los roles que dependen en gran medida de habilidades científicas y de pensamiento crítico muestran una correlación negativa con la exposición, mientras que las habilidades de programación y escritura están asociadas positivamente con la exposición a LLM”.

Esto puede sugerir qué tan poco entienden los autores del informe sobre la programación y la escritura; ambas implican una gran dosis de pensamiento crítico.

Mala poesía sangrienta

En el informe, entre la lista de ocupaciones más expuestas a ser reemplazadas por GPTs/LLMs, hay algunas que resultan desconcertantes. Por ejemplo, los especialistas en relaciones públicas. Si el trabajo de una persona de relaciones públicas se reduce a escribir comunicados de prensa, estaría de acuerdo con esta evaluación. La mayoría de los comunicados de prensa suenan como si los hubiera escrito una computadora, y no precisamente una computadora avanzada. Pero eso no es lo que hacen los buenos profesionales de relaciones públicas. Ellos construyen relaciones con periodistas. Tratan de comprender las narrativas cambiantes de la industria y cómo incluir los productos o servicios de su empresa en ellas. En resumen, piensan en el contenido y su lugar en un contexto más amplio, en lugar de simplemente sacar comunicados de prensa sin sentido.

Por ejemplo, los autores del informe concluyen que los poetas, letristas y escritores creativos están entre los grupos más expuestos a ser derrotados por los LLMs. No importa que los datos de entrenamiento para los LLMs sean contenido generado por humanos (en este caso, poemas, letras y prosa). Eso significa que la máquina siempre depende de una persona para darle la apariencia de inteligencia.

Yendo aún más lejos, aunque es impresionante en apariencia pedirle a ChatGPT que escriba una charla, un cuento corto o un poema, en mi experiencia los resultados suenan un poco artificiales, como si algo estuviera fuera de lugar o incluso derivado. No tengo dudas de que ChatGPT podría crear copias de marketing de contenidos en mi nombre porque, enfrentémoslo, la mayoría de la publicidad de contenidos es un tanto derivativa y aburrida. Está diseñada para comunicarse con máquinas (¿SEO, alguien?) y, por lo tanto, no busca ofrecer una gran escritura.

Incluso la gran escritura es un tanto derivativa. "Al este del Edén" de Steinbeck, por ejemplo, es una reinterpretación de la historia bíblica de Caín y Abel. Pero cualquiera que piense que ChatGPT podría crear esa obra maestra de escritura creativa está demasiado ilusionado con la inteligencia artificial. La gran escritura surge del genio humano, articulando temas comunes de formas excepcionales. El día en que vea que eso proviene de una sugerencia en ChatGPT será el día en que todo termine para la raza humana, pero ¿adivina qué? Ese día no llegará.

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No ahora. No pronto. No nunca. Las máquinas, como se vio en los ejemplos de desarrollo previos, son buenas para incorporar información creada por humanos y mimetizarla para generar un resultado aceptable para los humanos. Pero nunca estarán pensando en la experiencia humana, que da origen a una gran literatura, del mismo modo que no podrán comprender y responder a los problemas empresariales que los grandes desarrolladores solucionan con código.

En lugar de eso, tenemos una feliz unión entre personas y máquinas. La felicidad que esta unión brinde a diferentes industrias y las personas involucradas depende de lo bien que utilicen los GPTs para eliminar las tareas repetitivas o codificar, de modo que puedan enfocarse en el lado innovador y humano de sus trabajos.

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