IA china frente a EEUU: cuando cuenta saber preguntar

Kai-Fu Lee, CEO de Sinovation (capital riesgo), expresidente de Google China y autor de Superpotencias de la IA (2018), 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 esenciales enormes centros de procesamiento de datos, sino la educación de los usuarios. Sobre todo, a la hora de plantear preguntas a la IA generativa. “En la era de los grandes modelos, la persona más poderosa no es la que puede escribir el mejor contenido, sino la que puede hacer las mejores preguntas. Emparejar a un hábil preguntador con un asistente [una IA] de primera resulta mucho más potente que el mejor generador de contenidos.” 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.

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Desde siempre, saber plantear buenas preguntas ha sido básico para el avance de la ciencia. Ahora, ante esta IA, también. De hecho, a través de las preguntas, preguntas con lenguaje natural, a través de prompts o instrucciones como DAN (“Do anything now”, Haz Cualquier Cosa Ahora), se puede cambiar la forma en la que responde la IA Generativa y sacarle, forzarle a responder a cuestiones sin restricciones, sin necesidad de cambiar su código. Algunos expertos consideran que incluso así, sin codificar, se puede cambiar sus códigos. Las propias IAs Generativas consultadas lo niegan. Pero estas 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 mucho 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 a los usuarios generales, al menos en algunos asuntos. En general, aprender a hacer preguntas (y recibir respuestas) requiere mayores dosis de libertad (que reclaman muchos investigadores chinos), no de democracia (que no es una demanda significativa).

También tiene que ver con la capacidad de originalidad. Por citar una fuente china, según Zheng Yongnian, de la Universidad China de Hong Kong (Shenzhen) y director del Instituto de Investigación de Asuntos Internacionales de Qianhai, “es probable que el futuro de la originalidad siga liderado por Estados Unidos”. No es porque los chinos sean menos inteligentes. Muchos equipos de diseño de chips avanzados en EEUU, explica, están liderados por chinos. Sino por falta de “reformas institucionales”, queja que se escucha a menudo en conferencias internacionales, como la que citamos aquí, junto a la necesidad de una cultura empresarial que “genere retornos”.

Es lo que intentan las cuatro grandes startups chinas de IA generativa: Zhipu AI, Moonshot AI, MiniMax y 01.ai. Los propios chinos, ante este reto, miran a Europa. ¿Y qué ven? Un ejemplo negativo: un exceso de regulación y de conservadurismo, una falta de originalidad, es lo que ha provocado una falta de desarrollo de la industria en el Viejo Continente. En el campo de los grandes modelos de lenguaje Estados Unidos ocupa actualmente una posición de monopolio.

No obstante, atrás ha quedado también la idea que cuajó hace algunos años en EEUU de que China no sabía innovar o carecía de creatividad. Por ejemplo, China va por delante, en avances prácticos como los pagos desde el móvil, sin tarjeta de crédito, el dinero digital, o los videos cortos, como empezó Tik Tok, una empresa china, y empezaron a utilizar influencers chinas para anunciar prendas y marcas a una increíble velocidad. Grandes plataformas estadounidenses se han tenido que adaptar. De hecho, personal chino experimentado en compras en directo están formando a estadounidenses para vender en la TikTok Shop.

Si la implantación de la IA Generativa (Chat GPT, Gemini, etc.), 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, como se ha señalado antes, pueden ser culturales y políticas. En la carrera de la IA cuentan asimismo las prioridades económicas, tecnológicas y geopolíticas.

«Una de las grandes batallas históricas de China fue diseñar máquinas de escribir, cuando surgieron, sin renunciar a su modelo ni caer en la alfabetización»

Pero hay otros aspectos de los que se habla menos. Los grandes modelos de lenguaje, base de esta IA generativa, entre otras cosas, operan dividiendo las palabras, entre otras técnicas, 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, cuando surgieron, sin renunciar a su modelo, sin caer en una alfabetización que consideraban denigrante como los japoneses o los coreanos. Thomas S. Mullaney lo explicó de forma fascinante en su libro The Chinese Typewriter: A History (2018).

Fueron años de enormes esfuerzos con diversos sistemas de gigantescos mapas de ideogramas que seleccionaban los operadores u operadoras, pues las mujeres eran mejor en estas tareas. 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 generativa desde textos chinos.

¿Textos chinos, realmente? Sí, 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. Solo después, entran los textos chinos.

Cabe plantear si con estos textos, al menos para algunos fines, 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, además de otros. Pues el lenguaje refleja valores culturales.

Es decir: ¿Está la cultura liberal, sobre todo estadounidense, impregnando la cultura digamos que confuciana china a través de este desarrollo de la IA generativa? ¿Puede pasar al revés con, por ejemplo, con la IA que contenga Tik Tok, empresa china que el gobierno americano quiere prohibir en EEUU? ¿Se puede llegar a un clash de culturas à la Huntington, ahora en la IA generativa? Habrá que responder en otra ocasión. Los Chat GPTs y otras marcas probadas no lo tienen aún claro, pero admiten la posibilidad. Tema importante cuando la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje, como señalan Salvi, Ribeiro, Gallotti y West en una investigación, 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 como bien ha explicado Shoshana Zuboffven en La era del capitalismo de la vigilancia, y el propio Edward Snowden en sus memorias, ambos escritos antes de las inmensas posibilidades, positivas y negativas, que aporta esta nueva tecnología. Una que aún tiene que encontrar su modelo de negocio, muy diferente del de Google (Alphabet) o Meta. Pregunten, pregunten. Pero las preguntas también se vigilan. Y se usan.