La empresa estadounidense OpenAI
ha presentado recientemente GPT-4, una nueva versión del motor de inteligencia artificial (IA) conversacional tras el
popular ChatGPT. Según sus propios desarrolladores, GPT-4 posee un conocimiento general ampliado y mayores habilidades para la resolución de problemas que su anterior versión (GPT-3.5).
Una de las novedades de la nueva versión es que acepta consultas con imágenes, además de texto. La empresa asegura que, en comparación con su versión precedente, GPT-4 tiene un 82% menos de probabilidades de responder a solicitudes de contenido no permitidas, y un 40% más de generar respuestas objetivas. Aun así, en sus respuestas sigue habiendo hechos falsos y errores de razonamiento.
Un
artículo en Nature recoge las opiniones de algunos investigadores en relación con el nuevo motor de IA. Uno de ellos es Andrew White, un ingeniero químico de la Universidad de Rochester (EUA), que participó en la evaluación de GPT-4 poniendo a prueba el modelo.
Una de las novedades de GPT-4 es que acepta consultas con imágenes
Según el citado artículo, White no pareció impresionado al principio, pero cuando como parte de su evaluación dio acceso a GPT-4 a artículos científicos emergieron nuevas capacidades. Por ello, el ingeniero estadounidense considera que el modelo y sus futuros desarrollos tienen potencial para representar un cambio en la ciencia, al nivel casi de lo que significó la irrupción de internet.
Otras opiniones recogidas en la noticia de Nature se muestran escépticas porque la tecnología tras GPT-4 no esté en abierto. Es el caso de Sasha Luccioni, investigadora en HuggingFace, una cooperativa de IA de código abierto, según la cual sigue habiendo un problema por los datos falsos que generan estos modelos. Además, al no tener acceso a los datos de entrenamiento no es posible mejorarlos, por lo que la experta considera que no se puede hacer ciencia con este tipo de modelos de IA.
Referencia
Sanderson K. GPT-4 is here: what scientists think [published online ahead of print, 2023 Mar 16].
Nature. 2023;10.1038/d41586-023-00816-5.
doi:10.1038/d41586-023-00816-5
OAD-ES-AMG-0001