Fotografía de David González Martin

La soledad del escenario en una sala para 400 asistentes, un ordenador conectado a internet y la magia aparente de una presencia disruptiva: la inteligencia artificial (IA).¹

“ChatGPT ¿qué eres?”

Soy ChatGPT, un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Estoy diseñado para procesar y generar texto en lenguaje natural. Mi objetivo es ayudarte a responder preguntas, brindarte información, generar contenido escrito y mantener conversaciones en lenguaje natural. ¿En qué puedo ayudarte hoy?

Es el primer prompt (conjunto de instrucciones) y su respuesta correspondiente con el que comienza una sesión sin diapositivas, solo el diálogo continuo con aquello que tendemos a imaginarnos como un humanoide atiborrado de cables y válvulas en una especie de depósito de tornillería con forma de persona. Pero que en realidad se trata de una red de circuitos que ha sido entrenada en el procesamiento de ingentes cantidades de datos (big data) mediante secuencias de pasos (algoritmos) que aprenden y deciden por sí mismos, sin que aún sepamos muy bien cómo lo hacen. Cuando una aplicación tiene la capacidad de desarrollarse sin apenas contacto humano, de aprender de la experiencia y de los datos, decimos que se produce un aprendizaje automático.²

“Ayúdame a escribir una solicitud de permiso a mi superiora”, pedimos de nuevo a chatGPT. Y el chatbot lo hace gentilmente y en segundos con una aptitud pasmosa. Pero no es debido a la supuesta sapiencia que le adorna, pues la inteligencia artificial generativa (IAG) no es experta en nada, solo utiliza las leyes de la probabilidad para calcular qué palabra irá a continuación de un conjunto de palabras o una frase.² Por ello respondió con competencia cuando le pedimos información sobre el modelo de autocuidado de Dorotea Orem, o cuando le solicitamos consejos para mejorar nuestras dotes de escritura científica. La utilización del lenguaje natural es su razón de ser y lo que puede causar asombro al comenzar a interactuar con la herramienta. Incluso puede llegar a distorsionar la relación del humano con la máquina si el de carne y hueso se dejase seducir por su estoica y humanoide amabilidad.

Pero ¿qué pasó cuando solicitamos una relación de profesionales ilustres en la historia de la enfermería en España? Que ofreció un catálogo de personajes en su mayoría extranjeros (sesgo de la invisibilidad ibérica), además de otros claramente inventados. En no pocas ocasiones la IA ofrece información errónea, sesgada, desajustada, ficticia. No suele hablarse de fake, sino de hallucination.³ Decimos que la IA alucina cuando inventa cosas. Lo hace porque ha sido programada para primar el afán de ofrecer respuestas de cualquier manera. Lo cual nos desvela que, por muy potente que sea, la IA no puede sustituir a la comprensión y el pensamiento crítico humanos.⁴ Es preciso diferenciar entre lo verdadero y lo verosímil. De ahí la importancia de no fiarse, de revisar pormenorizadamente las respuestas que los chatbot ofrecen, de utilizarlas con precaución, tomándolas a modo de esquemas o borradores de un producto que ha de tener el imprescindible marchamo humano.

Es en el ámbito de la generación de ideas donde la IAG se hace notar. Ofreció respuestas coherentes cuando se le solicitó una estructura temática para una revisión bibliográfica sobre lactancia materna y factores condicionantes a nivel institucional, y mostró un catálogo de bases de datos bibliográficas donde buscar información. También ofreció cinco ideas relevantes sobre el tema y proporcionó información complementaria sobre una de ellas en la que se ponía especial énfasis. En la generación de ideas, el comando “continue generating” puede resultar útil para ampliar la información. Pero hay que considerar la tendencia que el chatbot tiene hacia la reiteración de información y que, por tanto, alcanza un punto variable de saturación.

Continuamos con la generación de ideas y pedimos a chatGPT que proporcione posibles contenidos para preparar una sesión de formación sobre una temática particular. Su respuesta resulta adecuada, al igual que cuando le solicitamos que concrete los contenidos en objetivos de aprendizaje. Y como al final de la clase es deseable realizar una prueba para explorar el grado de aprendizaje de los asistentes, se le pide que proporcione diez preguntas tipo test con cuatro opciones de respuesta señalando la opción verdadera. Hemos invertido apenas unos minutos en obtener materiales complementarios correctamente elaborados que de otro modo hubieran requerido horas de elaboración manual. Y todo ello sin desvirtuar los contenidos de la sesión, ya que el profesional experto tiene la capacidad de realizar los ajustes necesarios. El chatbot no sustituye al educador, sino que le apoya en las tareas pesadas.⁵

Damos un paso más. En este caso deseamos organizar una mesa redonda sobre la implementación de evidencias en la práctica clínica. Pedimos a nuestra amable herramienta que nos proporcione, en 150 palabras, argumentos relevantes para justificar esta necesidad, a fin de colocarlos como introducción al programa de mano. Le hemos puesto un límite de palabras (token) para evitar que disgregue en demostraciones de lo mucho que sabe. Controlar el uso de token es una habilidad a desarrollar para entenderse bien con la IAG. Si titular el trabajo ofrece dificultades recurrimos también al chatbot: “sugiere diez títulos alternativos que resulten singulares, seductores, que induzcan a acudir al evento”. Si no me gustan, utilizaré el comando Regenerate a la vez que puedo invitarle a ser más creativo. Observarás que parece encantarle exhibir su ingenio, aunque no hay que creérselo: la IA no crea, copia.⁶ Puedo redondear la planificación del evento solicitando a chatGPT que sugiera temáticas estratégicas en el campo de la implementación de evidencias. E incluso que proponga posibles ponentes, aunque casi seguro que aparecerán alucinaciones, a no ser que consideres competente en la materia a algún académico de nombradía que nunca tuvo contacto con la práctica clínica.

La construcción de argumentarios mediante IAG puede utilizarse en otras muchas operaciones intelectuales, entre ellas, en el ejercicio de la investigación. Desde solicitarle una estructura para un proyecto que deseo presentar a una convocatoria competitiva, ideas para defender su pertinencia en función de su relevancia para la práctica clínica, un mapeado de posibles diseños que podemos acometer, hasta que nos procure un esquema para armar el curriculum investigador. Y una vez en la fase de análisis, la herramienta sorprende por su capacidad de interpretar datos estadísticos con solo proporcionarle una tabla, o la certeza con la que hace emerger categorías temáticas si le facilitamos la transcripción de una entrevista cualitativa. La versión libre GPT-3.5 restringe muchas funcionalidades en relación con la versión de pago GPT-4, pero aun así es posible utilizarla incluso como soporte de programación.

Sin duda es en el tratamiento de textos donde chatGPT ofrece las mayores utilidades. Cuando le proporcionamos un escrito claramente defectuoso y la palabra “corrígelo”, la aplicación se pone loca de contenta, pues le encanta limpiar, fijar y dar esplendor a los pasajes. Además, no se molesta si las incorrecciones van incluidas en el mismo prompt, pues en segundos mejorará ortográfica y sintácticamente todo lo que se introduzca en su consola. Y nos puede ayudar mucho más.

En varios prompt (la versión libre tiene un límite de token) proporcionamos a chatGPT el texto de un manuscrito antes de proponerlo a una revista científica como investigación original. El chatbot nos prestó una inestimable ayuda para ponerle un título, al sugerirle que ofreciera alternativas donde elegir. Y luego le pedimos que elaborase un resumen de 150 palabras siguiendo el esquema IMRYD, colocando al final varios descriptores o palabras clave. Nuevamente nos sorprendió la soltura con que lo hace, si pensamos las dificultades que habitualmente tenemos para ello. Y como lo generado está en su impecable escritura, obtuvimos un estupendo resultado al invitarle a traducirlo al inglés (igualmente lo hará a otros idiomas). Constatamos una vez más la forma en que la IAG nos puede apoyar ante trabajos laboriosos y delegables.

Pero ¿y si somos de esos investigadores a quienes nos preocupa más la repercusión social que el impacto bibliométrico? ¿Me podrá ayudar la IAG? Sin duda. Si antes de pensar en publicarlo en una revista científica, preferimos socializar los resultados entre colegas, puede pedirse a chatGPT que, a partir del texto del informe de resultados, proporcione el borrador en forma de resumen ampliado y en el tamaño requerido para presentarlo como comunicación en el congreso científico al que pensamos acudir. Si lo echan para atrás, seguro que no será por cuestiones de estilo.

¿Y una vez publicado? ¿Dejamos que el trabajo quede obsoleto o forzamos el cumplimiento de la misión social que a toda investigación se le atribuye? Pedimos a nuestro chatbot que proporcione el texto de una noticia en tono divulgativo con el principal descubrimiento que se deriva del estudio. La idea es enviarlo como nota de prensa a los medios de comunicación. Al leer cómo lo hace, empezamos a comprender por qué algunos periodistas ven como amenaza la irrupción en su medio de la IA. Complementariamente, también nos ayuda a divulgar información en redes sociales: “¿Qué mensaje sobre el artículo publicado podría incluir como post en mi cuenta de Twitter, que sea llamativo y que induzca a su lectura, incluyendo el enlace al artículo?”. Con seguridad, el post resultante logrará multiplicar exponencialmente el número de likes.

Estas utilidades fueron mostradas ante un auditorio que en un 70 % no habían utilizado chatGPT, y que al finalizar la sesión tenían la intención de hacerlo en la misma proporción. Pero, más allá de la fascinación del momento, es preciso adquirir unas mínimas habilidades para garantizar un uso responsable y efectivo de la IAG.⁷ La mejor manera en que la inteligencia artificial puede ayudarnos es desconfiando de ella. Aprendiendo a diferenciar lo verídico de lo verosímil. No puede haber un buen resultado sin pasar por el filtro de lo humano. Y luego están las cuestiones técnicas y las buenas prácticas.⁸

No es prudente acercarse a la IAG como si de una gran enciclopedia se tratase, al menos por el momento, pues no hay una autoridad intelectual ni moral que respalde sus respuestas. Hemos constatado el amplio catálogo de actividades de soporte que chatGPT puede realizar para facilitar nuestro trabajo intelectual, pero siempre de manera coadyuvante y no sustitutoria.⁹ El cuestionamiento crítico del resultado en la interacción con la herramienta y la capacidad para introducir ajustes en la manera de formular los prompt son claves para navegar con una cierta seguridad por las redes neuronales artificiales, a la vez que contribuimos a mejorar su entrenamiento y sus diferentes modos de aprendizaje. Y al hacerlo, también aprendemos los humanos. La inteligencia artificial nos recuerda de manera constante que la capacidad de hacer preguntas es el punto de partida de la creatividad.