¿Socio, ayudante o jefe? Le pedimos a ChatGPT que diseñara un robot y esto sucedió

Investigadores europeos trabajan en el diseño de un robot recolector de tomates.

Mientras suenan las alarmas acerca de que la inteligencia artificial (IA) nos empuja hacia la extinción, bien se podría imaginar el proceso de una IA que diseña un robot como algo parecido al proceso de Frankenstein que crea Terminator, ¡o incluso al revés!

Pero ¿qué pasa si, en algún momento en el futuro, distópico o no, necesitamos colaborar con las máquinas para resolver problemas? ¿Cómo funcionaría esa colaboración? ¿Quién sería mandón y quién sería sumiso?

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Después de haber ingerido muchos episodios de la serie distópica de Netflix Dark Mirror, junto con una guarnición de "2001: A Space Odyssey" de Arthur C. Clarke, apostaría toda la granja a que la máquina es mandona.

Sin embargo, un experimento real de este tipo realizado por investigadores europeos arrojó algunos resultados distintivos que podrían tener un impacto importante en la colaboración entre máquinas y humanos.

El profesor asistente Cosimo Della Santina y el estudiante de doctorado Francesco Stella, ambos de TU Delft, y Josie Hughes de la universidad técnica suiza EPFL, llevaron a cabo un experimento para diseñar un robot en asociación con ChatGPT que resolvió un importante problema social.

"Queríamos que ChatGPT diseñara no sólo un robot, sino uno que fuera realmente útil", dijo Della Santina en un artículo publicado en Nature Machine Intelligence.

Y así comenzó una serie de sesiones de preguntas y respuestas entre los investigadores y el robot para tratar de descubrir qué podrían diseñar los dos grupos juntos.

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Los modelos de lenguajes grandes (LLM) como ChatGPT son bestias absolutas cuando se trata de su capacidad para procesar grandes cantidades de texto y datos, y pueden generar respuestas coherentes a una velocidad vertiginosa.

El hecho de que ChatGPT pueda hacer esto con información técnicamente compleja lo hace aún más impresionante, y una verdadera ayuda para cualquiera que busque un asistente de investigación súper potente.

Cuando los investigadores europeos pidieron a ChatGPT que identificara algunos de los desafíos que enfrenta la sociedad humana, la IA señaló la cuestión de asegurar un suministro estable de alimentos en el futuro.

Siguió una conversación de ida y vuelta entre los investigadores y el robot, hasta que ChatGPT eligió los tomates como un cultivo que los robots podrían cultivar y cosechar y, al hacerlo, tener un impacto positivo significativo en la sociedad.

ChatGPT presentó sugerencias útiles sobre cómo diseñar la pinza para que pueda manipular objetos delicados como tomates.

Esta es un área en la que el socio de IA pudo agregar valor real, al hacer sugerencias en áreas, como la agricultura, donde sus contrapartes humanas no tenían experiencia real. De lo contrario, elegir un cultivo que tuviera el mayor valor económico para la automatización habría requerido una investigación que llevaría mucho tiempo a los científicos.

"Aunque Chat-GPT es un modelo de lenguaje y su generación de código está basada en texto, proporcionó importantes conocimientos e intuición para el diseño físico, y mostró un gran potencial como caja de resonancia para estimular la creatividad humana", dijo Hughes de EPFL.

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Luego, los humanos eran responsables de seleccionar las direcciones más interesantes y adecuadas para perseguir sus objetivos, según las opciones proporcionadas por ChatGPT.

Descubrir una manera de cosechar tomates es donde realmente brilló ChatGPT. Los tomates y frutas igualmente delicadas (sí, el tomate es una fruta, no una verdura) plantean el mayor desafío a la hora de cosechar.

La pinza diseñada por IA en acción.

Cuando se le preguntó cómo los humanos podían cosechar tomates sin dañarlos, el robot no decepcionó y generó algunas soluciones originales y útiles.

Al darse cuenta de que cualquier pieza que entrara en contacto con los tomates tendría que ser suave y flexible, ChatGPT sugirió silicona o caucho como opciones de materiales. ChatGPT también señaló el software CAD, los moldes y las impresoras 3D como formas de construir estas manos suaves, y sugirió una forma de garra o de pala como opciones de diseño.

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El resultado fue impresionante. Esta colaboración entre IA y humanos diseñó y construyó con éxito un robot funcional que fue capaz de recoger tomates con destreza, lo cual no es tarea fácil, considerando la facilidad con la que se magullan.

Esta colaboración única también introdujo muchas cuestiones complejas que serán cada vez más destacadas en una asociación de diseño hombre-máquina.

Una asociación con ChatGPT ofrece un enfoque verdaderamente interdisciplinario para la resolución de problemas. Sin embargo, dependiendo de cómo esté estructurada la asociación, se podrían obtener resultados diferentes, cada uno con implicaciones sustanciales.

Por ejemplo, los LLM podrían proporcionar todos los detalles necesarios para un diseño de robot particular, mientras que el humano simplemente actúa como implementador. En este enfoque, la IA se convierte en inventora y permite al profano no especializado participar en el diseño robótico.

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Esta relación es similar a la experiencia que tuvieron los investigadores con el robot recolector de tomates. Si bien quedaron atónitos por el éxito de la colaboración, notaron que la máquina estaba haciendo gran parte del trabajo creativo. "Descubrimos que nuestro papel como ingenieros cambió hacia la realización de tareas más técnicas", dijo Stella.

También vale la pena considerar que en esta falta de control por parte de los humanos es donde acechan los peligros. "En nuestro estudio, Chat-GPT identificó los tomates como el cultivo 'de mayor valor' para una cosechadora robótica", dijo Hughes del EPLF.

"Sin embargo, esto puede estar sesgado hacia cultivos que están más cubiertos en la literatura, en contraposición a aquellos donde realmente existe una necesidad real. Cuando las decisiones se toman fuera del alcance del conocimiento del ingeniero, esto puede conducir a importantes problemas éticos, de ingeniería y de ingeniería. o errores de hecho."

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Y esta preocupación, en pocas palabras, es uno de los graves peligros de utilizar LLM. Sus respuestas aparentemente milagrosas a las preguntas sólo son posibles porque se les ha proporcionado un cierto tipo de contenido y luego se les ha pedido que regurgiten partes de él, muy parecido al estilo clásico de educación en el que muchas sociedades todavía confían hoy.

Las respuestas esencialmente reflejarán el sesgo, tanto bueno como malo, de las personas que han diseñado el sistema y los datos que se le han proporcionado. Este sesgo significa que la marginación histórica de segmentos de la sociedad, como las mujeres y las personas de color, a menudo se replica en los LLM.

Y luego está el molesto problema de las alucinaciones en LLM como ChatGPT, donde la IA simplemente inventa cosas cuando se enfrenta a preguntas para las que no tiene respuestas fáciles.

También existe el problema cada vez más espinoso del uso de información patentada sin permiso, como han comenzado a exponer varias demandas presentadas contra Open AI.

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Sin embargo, un enfoque imparcial, en el que los LLM desempeñan un papel más de apoyo, puede ser enriquecedor y productivo, permitiendo forjar conexiones interdisciplinarias vitales que no podrían haberse fomentado sin el robot.

Dicho esto, tendrá que interactuar con las IA de la misma manera que lo hace con sus hijos: verificar asiduamente toda la información relacionada con la tarea y el tiempo frente a la pantalla, y especialmente cuando parezca simplista.