ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en Inteligencia Artificial (IA) que ya circula de manera globalizada. Este cambio invita a conocer de qué se trata esa tecnología y pensar su rol e implicancias en el ámbito educativo.
Diego Evin* profundiza en su artículo de la revista Riberas sobre el campo de acción de la IA en las escuelas y universidades. Se trata de la irrupción de un nuevo actor que se popularizó y fue una herramienta rápidamente adoptada por los y las estudiantes.
En ese sentido, dio lugar a preguntas como cuál es el uso que le dan, qué resistencias provoca, y por qué estos nuevos contextos educativos abren desafíos frente al proceso enseñanza-aprendizaje y construcción de conocimiento.
En primer lugar, la tecnología que está por detrás de ChatGPT se conoce como Grandes Modelos de Lenguaje (o LLM por su acrónimo en inglés). En los LLMs las respuestas dependen principalmente de los datos con los que se haya alimentado al modelo. Si bien no hay información muy detallada al respecto, ChatGPT está entrenado con enormes cantidades de datos libres como la Wikipedia, base de datos de trabajos científicos, compilaciones de libros, de páginas web en general, así como datos propios y privados.
Sin embargo, en las cantidades masivas de datos con las que se entrena existen múltiples sesgos que es muy difícil filtrar y muchas veces se trasuntan en el texto generado. Ejemplos como estos se dieron en varios casos de textos racistas, sexistas u ofensivos que se hicieron públicos principalmente en las primeras etapas en que el sistema se hizo público.
Desde que se hizo pública esta herramienta resonaron en el ámbito educativo diversas reacciones. Se pueden encontrar varios estudios que toman las implicancias de esta tecnología. En su artículo, Devin detalla amenazas, riesgos, ventajas y recomendaciones.
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*Diego A. Evin es Bioingeniero, por la Universidad Nacional de Entre Ríos, Doctor en Ciencias de la Computación de la UBA. Realizó su formación de posgrado en el Laboratorio de Investigaciones Sensoriales (INIGEM CONICET-UBA). Es investigador asistente de CONICET en CINTRA CONICET-UTN FRC, y profesor adjunto de la materia Inteligencia Artificial en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Entre Ríos.