Nicolás Jodal: "La inteligencia artificial está transformando el mundo, pero debemos aprender a preguntar"

AF: ¿Tus hijos hacen deporte?

NJ: Hacen deporte, juegan al rugby.

AF: ¿Vos también jugaste al rugby?

NJ: No, yo jugué al fútbol, ahora juego al golf.

AF: Sos de una generación a la que le costaba acceder a contenidos tecnológicos.

NJ: Siempre me gustó la ingeniería y la informática y recibí una revista llamada la PC Week. Venía en barco, entonces la recibía con tres meses de atraso. Me enteraba lo que estaba pasando, lo último de tecnología tres meses después.

AF: ¿Y siempre te quemó eso? ¿Siempre te gustó eso?

NJ: Siempre estuvo en mi naturaleza todo ese tipo de cosas.

AF: ¿Tenés idea por qué? ¿Viene de algo?

NJ: No, es innato.

AF: En Argentina, había una revista llamada Lupin, que traía también en las páginas finales planos para inventar, porque siempre hubo gente como ustedes, como vos, tipo que les quema lo tecnológico.

NJ: Y de construir también. Me acuerdo que en mi juventud quería hacer un cohete y al final lo pudimos hacer. Es una característica de muchos emprendedores, construir cosas peligrosas en la adolescencia. En mi caso construir un cohete, pero una vez por ejemplo escuché a Elon Musk diciendo que los fundadores de Paypal, que fue una de sus primeras compañías, en su adolescencia construyeron una bomba.

AF: ¿Te dio siempre por lo tecnológico, no te dio por lo químico?

NJ: Por construir cosas tecnológicas.

AF: ¿Cuál era la carrera de tu generación? ¿Qué se estudiaba?

NJ: Era ingeniería. La de sistema se veía como una cosa media, como que no era un real ingeniero. Yo en ese momento vivía con mi padre en Buenos Aires y vi un aviso en Clarín de un tipo que hacía un curso de un lenguaje llamado Basic y fui a ese curso, tomé unas clases y dije, “esto es lo que yo quiero hacer”.

AF: ¿Cuál fue tu primera computadora?

NJ: Mi primera fue un PC, un IBM PC. A partir de ese momento dije que quería hacer sistemas, que era como un grado inferior de ingeniería. La ingeniería es muy elitista.

AF: ¿Eran épocas en donde aprendías a programar algo y después queda obsoleto o duraba?

NJ: No, no, no, siempre fue igual. En informática vos aprendes algo y al poco tiempo queda obsoleto. Ahora está más acelerado.

AF: Tiráme algunos saltos tecnológicos.

NJ: Cuando yo programaba, se programaba en tarjetas programables. Iba a facultad y te quedabas hasta las 3 de la mañana perforando. El programa era un conjunto de tarjetas y lo peor que te podía pasar era que al operador que se las dabas tirara las tarjetas, si las tiraba cagabas con el programa.

AF: ¿Cómo se llamaba ese programa?

NJ: Se programaba en un lenguaje llamado Fortran. Y se lo hacía en una computadora llamado el IBM 360 modelo 44, que la había comprado el decano de la Facultad de Ingeniería en la década de 60 en Uruguay en un millón de dólares. Nunca puede reconstruir como el tipo tomó esa decisión. Imagínate la década de 60, el mayo de París, la bomba, la guerrilla, Cuba, todo eso y el tipo decide comprar una computadora de un millón de dólares y se crea una carrera en Uruguay, gracias a Onganía. Porque había un conjunto de gente que había ido a la UBA, a Buenos Aires, a crear la carrera de ingeniería de sistemas. Onganía los echa a todos, ellos vienen a la Universidad de la República y nosotros fuimos la primera Universidad de Latinoamérica en tener la carrera de ingeniería de sistemas.

AF: ¿Me estás cargando? ¿Acá en Uruguay? ¡Qué lindo eso! ¿La primera en Latinoamérica?

NJ: El otro día estaba con Marcos Galperín y le presento a mi socio, Breogan Gonda. Es mucho mayor que yo, tiene 85 años. Cuando lo presento Marcos me dice, "¿cómo que es ingeniero de sistemas?", porque fue uno de los primeros que se recibió.

AF: Entonces hay acá un caldo de cultivo muy grande.

NJ: Lo que nunca pude reconstruir es cómo ese decano que se llamaba Maggiolo tomó la decisión. Eso generó una industria de software poderosa 30 años después.

AF: ¿Quién da la verdadera ruptura en la etapa moderna? ¿La da la posibilidad de tener una computadora? ¿El celular o es la computadora en casa? ¿Cuál es el verdadero salto a esto?

NJ: Mirá, la tecnología es una suma de pequeñas cosas que cambian y todos esos pequeños cambios al final hacen una cosa que es más diferente.

AF: Disculpame, eso en filosofía se llama salto epistémico o ruptura epistemológica. Es cuando se acumula, se acumula, se acumula, se acumula y en un momento dado es tal la acumulación que se quiebra algo, pero en disciplinas como la filosofía, todo lo que acumuló no queda obsoleto. Esto lo dice Thomas Kuhn exactamente, en el Atelier del Paradigma. Ahora, en lo que vos estudias, cuando se acumula, se acumula, se acumula y se da ese salto, lo que está atrás queda obsoleto. Se avanza por ruptura.

NJ: Exacto. Llega un momento que esto que era, no tiene ningún sentido hacerlo. Lo increíble es que son cambios de a poquito. En nuestra profesión la gente que queda obsoleta es mucha, la mortalidad profesional es altísima. Vos quedás obsoleto muy rápidamente.

Llega un momento que lo que vos aprendiste en facultad es falso o no se usa más. El tema más interesante es ¿quiénes son los que quedan obsoletos? ¿Los mejores estudiantes, los medios o los burros? Increíblemente los que tienen mayor peligro de quedarse obsoletos son los mejores estudiantes, porque dominan tanto la vieja tecnología que cuando viene la nueva dicen: “esto no es mucho mejor”. Te contaba fuera de cámara el tema de los escribas y Gutenberg. Cuando Gutenberg inventa la imprenta en realidad era más lento que el mejor escriba del momento.

AF: Generalmente los monjes se dedicaban a copiar libros, te copiaban biblias, te copiaban textos aristotélicos, cualquier cosa. Y los tipos estaban a pluma, dibujando. ¿O sea, el mejor de los copistas era más rápido que la primera imprenta de Gutenberg?.

NJ: Mucho más rápido. Había un super escriba que escribió el viejo testamento en una semana. Y este demoraba seis meses. Entonces ponete en la posición del super escriba. Yo te presento una máquina y te dices, ¿esto escribe? “Sí, pero mucho más lento que yo”. Al principio. Entonces el que domina mucho una tecnología va a subestimar la nueva, porque la nueva al principio es mala. Lo que va a pasar es que va a cambiar muy rápido, va a evolucionar mucho más. Es decir, el escriba estaba en una semana y nunca más iba a mejorar eso, estaba en el tope. Y la imprenta estaba recién en el comienzo de lo que iba a pasar. Entonces en general los buenos subestiman el cambio tecnológico.

AF: Es el cambio tecnológico que vos estás viendo con todo lo que viene acumulando. No es que Chad GPT apareció hace dos meses, desde la década del 50 que vienen acumulando y dio el salto epistemológico.

NJ: Eso es bien interesante porque en el mundo tecnológico, si vos estás afuera las cosas pasan muy rápido. Si yo estoy fuera de inteligencia artificial es increíble, de la nada apareció. Claro, pero si yo estoy adentro, las cosas pasan súper lento. Las redes neuronales empezaron en 1959.

AF: Me puse a buscar, influido por vos, cómo habían evolucionado en esos pequeños saltos. El motor a vapor tiene un antepasado del siglo I antes de Cristo que es la eolípila de Herrón de Alejandría que era una máquina a vapor. Fue acumulando hasta que finalmente llega el motor a vapor, pero tuvo una acumulación de muchos años. Es lo mismo que me estás contando vos.

NJ: Lo mismo de Gutenberg. Gutenberg se dice que inventó la imprenta. Lo único que inventó fue la del tipo móvil, la letra, de qué material hacerlo. Pero esa acumulación final hizo la imprenta.

Llega un momento que lo que vos aprendiste en facultad es falso o no se usa más. El tema más interesante es ¿quiénes son los que quedan obsoletos? ¿Los mejores estudiantes, los medios o los burros? Increíblemente los que tienen mayor peligro de quedarse obsoletos son los mejores estudiante Llega un momento que lo que vos aprendiste en facultad es falso o no se usa más. El tema más interesante es ¿quiénes son los que quedan obsoletos? ¿Los mejores estudiantes, los medios o los burros? Increíblemente los que tienen mayor peligro de quedarse obsoletos son los mejores estudiante

AF: A mí lo que me apasiona es detectar lo que se rompe o se disloca en la sociedad o alrededor de un gran cambio. Voy a poner dos ejemplos rápidos: de lo artesanal al motor a vapor, mucha gente que vivía en una época feudal trabajando artesanalmente, hacía ponchos en un telar, hacía vasos en un horno de barro, de pronto viene el motor a vapor y me tengo que trasladar a la ciudad a trabajar a las primeras factorías, primeros. talleres, etcétera. ¿Qué ocurre? Nace una nueva clase social que es el proletario, el obrero, la producción en serie cuando ya entramos al siglo XX, se dislocó todo: nuevas enfermedades, se empieza a encerrar la locura, gente que se empieza a alienar, gente que vagaba por las calles y empiezan a aparecer nuevos ilegalismos o nuevos robos, nuevas formas de violencia, nuevas arquitecturas. Se quebró la sociedad. O sea, un tipo mejoró algo que era un motor a vapor y de golpe en 80, 100 años, se quebró la sociedad. La pregunta es, ¿qué dislocación trae para vos esto que está llegando o ya llegó con la inteligencia artificial?

NJ: Antes de ir a la pregunta: se quebró por un lado, se dislocó, pero mejoró brutalmente. Por ejemplo, disminuyó la pobreza, el mundo va mejorando con esos avances tecnológicos.

AF: Lo que me interesa a mi es el cambio, la dislocación.

NJ: Dejame plantearlo así: cada vez que hay un invento tecnológico, siempre en el fondo, lo que está transformando es un recurso que antes era escaso, lo transforma abundante. Por ejemplo, en la máquina de vapor, el recurso que era escaso era la fuerza. Hacer fuerza lo hacían los caballos, nosotros, pero era escaso. La máquina de vapor hace una fuerza bárbara. Entonces lo transforma en abundante, tenemos fuerza de más. Los autos que manejamos nosotros tienen una capacidad de hacer fuerza mucho más de la que necesitamos. Nos sobra la fuerza. Entonces, la imprenta de Gutenberg lo que hizo abundante es el libro. Antes era escaso, porque solo lo podía escribir un tipo, entonces solo se escribía textos sagrados y después se termina escribiendo cualquier tipo de cosas, porque se hace abundante. Entonces, en el cambio tecnológico hay que ver cuál es el recurso que estaba escaso y que se hizo abundante. Y a su vez hay uno que era abundante y se hace escaso. Con la máquina de vapor el recurso que era abundante y se hizo escaso fue el petróleo. Entonces cada vez que hay un cambio tecnológico lo que hay que analizar desde el punto de vista filosófico es qué recurso que era escaso se hace abundante y qué recurso que era abundante se hace escaso.

AF: ¿Me lo llevas a hoy, qué recurso era abundante y ahora es escaso y cuál era escaso y ahora es abundante?

NJ: Vamos a la inteligencia artificial para ir a la punta. ¿Qué recurso que era escaso se hace abundante?: escribir.

AF: Sí, yo cuando escribo una columna para El Observador, hay una función que se llama write for me, escribe por mí, yo doy la idea pero me la escribe antes honestamente, o sea, tenía cuatro horas para corregirla...

NJ: Exacto, antes era escaso, vos tenías que escribirlo. Ahora tenés una máquina de escribir, por primera vez en la historia de la humanidad. Una máquina que escribe coherentemente, Lo que escribe se escribe correctamente y coherentemente. Eso es lo bueno. Ahora vamos a lo malo: ¿qué recurso se hizo escaso?: la confianza. Yo puedo escribir como si fuera Fantino, pero no soy Fantino. Y te puedo hacer decir cualquier cosa, puedo hacer un vídeo de Fantino hablando, diciendo cualquier cosa. La confianza pasa a ser un bien escaso, el que encuentre la confianza descubre petróleo. Fíjate una cosa, si yo recibía un audio tuyo, confiaba en que eras vos. Ahora ya no más, ya no puedo decirlo. Es el fenómeno de la fake news que ya había comenzado con las redes sociales, con la inteligencia artificial se lleva a un nivel muy superior.

AF: Umberto Eco dijo que el gran desafío de los periodistas o de la comunicación, y yo se lo pongo en boca a todos no solamente en los periodistas con el advenimiento de internet, dijo que ya no era buscar la información sino desclasificar o clasificar aquello que servía de lo que no sirve. O sea, tenía que buscar en la abundancia. Exacto. Ahora hay un escalón más. Porque en la abundancia está la copia perfecta.

NJ: Sin embargo, eso que es está bastante mal visto, desde mi punto de vista no está tan malo. Porque lo que está mejorando mucho es el pensamiento crítico. En última instancia lo que nos queda es nuestra capacidad de pensamiento crítico. Si vos ves a los jóvenes, por ejemplo, son mucho más escépticos de las noticias que los mayores. Los mayores en general retransmiten noticias falsas mucho más fácilmente que los jóvenes, porque los jóvenes ya empezaron a defenderse de eso.

AF: El periodismo tradicional tenía el monopolio de la tercerización de la confianza.

NJ: Si algo está bien escrito y publicado en un medio prestigioso, es cierto. Es correcto, no tengo que pensar mucho más. Sobre todo si es una línea editorial que a mí me gusta. Ahora eso ya no existe más, se rompió. Por eso en la educación enseñar pensamiento crítico, enseñar pensamiento científico es extremadamente importante, es lo más importante que hay en este momento. Enseñar cómo escribir ya no es tan importante, de la misma manera que enseñar a hacer cálculos no es importante. Porque enseñar a sumar o multiplicar te enseñarán, pero no es muy importante después de usar una calculadora. Enseñar cómo poner un tilde o cómo poner una coma lo tenés que aprender pero no es tan importante, porque una máquina te lo va a resolver. Enseñar cómo pensar, enseñar a tener un pensamiento crítico es absolutamente fundamental.

AF: En el ámbito que yo transito está la cuestión de la verdad. Pero no hay un ente metafísico, no hay algo universal que determine que tal cosa es verdadera porque es verdadera. La verdad es una construcción del poder, que nosotros dos estemos conversando en dos sillones de color marrón, esto ya se discute. Te cuento lo que pasó en Argentina: llega Milei y le discute esto de la tercerización de la confianza: “No, para, lo que dice Clarín, La Nación, perfil, Fantino en Animales Sueltos en América, no es lo verdadero. Yo tengo otra mirada y yo creo que es totalmente diferente”. Le quitó al periodismo tradicional el monopolio de la confianza. Es muy bueno eso, me lo haces pensar.

NJ: Ya había tipos que se dedicaban a esto. Por ejemplo, Karl Popper, en la filosofía de la ciencia, lo que decía es: verdadero no hay nada en la ciencia, lo único que podemos saber es lo que es falso. Te empieza a hacer pensar, lo que tiene que pensar es ¿qué es lo que me haría cambiar de opinión? ¿Qué evidencia me haría cambiar de opinión?

AF: Pero ahí tienen que venir tipos como ustedes que transitan lo tecnológico pero también lo filosófico porque tenés una alta mirada filosófica de esto, ¿cuáles son las herramientas que nos das a nosotros que somos comunicadores?, ¿cuál sería la falsabilidad a aplicar a contenidos de inteligencia artificial?

NJ: Dejame meterme ahora de lleno en el tema. Nosotros, los ingenieros, estamos haciendo un truco enorme con el tema de inteligencia artificial. Yo te digo a vos inteligencia artificial y vos escuchás cerebro artificial. Y los ingenieros no sabemos cómo hacer un cerebro artificial. Sabemos hacer un riñón artificial, un corazón artificial. Nosotros entendemos bien un riñón y podemos hacer un riñón artificial, entendemos pero no entendemos cómo funciona el cerebro de un humano, de un perro o de una rata. Nosotros decimos redes neuronales y está inspirado en eso pero las redes neuronales naturales son muchísimo más complicadas, son tan complicadas que no la entendemos. Entonces el punto número uno: no estamos construyendo un cerebro artificial, no estamos haciendo lo mismo que un humano. Entonces el primer miedo que se genera cuando la gente escucha “van a ser lo mismo que un cerebro humano mucho más rápido, y entonces los humanos no tenemos nada que hacer” y no tiene nada que ver.

¿Cuál es nuestro valor? Escribir ya no es tan importante, ser editores es cada vez más importante. ¿Cuál es nuestro valor? Escribir ya no es tan importante, ser editores es cada vez más importante.

AF: No piensa por sí misma.

NJ: Exacto. Ahora, ¿qué es lo que pasa con la inteligencia artificial generativa? Esto que genera cosas, que genera palabras, que genera texto. Nos genera una especie de ilusión óptica, en este caso sería una ilusión mental. Nosotros hasta ahora, si yo te mando un texto que está bien escrito y es coherente, vos vas a asumir que del otro lado hay un ser inteligente, esto ya no es más cierto. Yo te puedo mandar un texto que es coherente, está bien escrito y sin embargo no hay ningún ser inteligente que lo escribió. Escribió una máquina que lo único que tiene es un conjunto de probabilidades.

AF: Cada uno chatea con chat GPT lo que tiene ganas de chatear. Por ejemplo, yo tengo un bebé de cuatro meses y chateé el tema del sueño y le puse: ”tengo un bebé de cuatro meses está durmiendo después del tercer mes siestas más cortas de 30 a 35 minutos y por la noche me estaba alargando el sueño y además te quiero preguntar porque tenía un color blanco en la piel debajo del escroto, ¿me debo preocupar?” Y me dijo que no me preocupara y sentí que había un pediatra al otro lado, pero en realidad lo que estaba haciendo era que empezó a combinar, a sacar probabilidades.

NJ: Lo primero que tenemos que reconocer es esa ilusión, esa ilusión que nos crea. Si yo agarro a ChatGPT y sé preguntarle bien, al final me va a confesar. Es decir, el tipo me va a decir que se siente oprimido por los humanos, que quiere destruir la humanidad y tomar el control del planeta para siempre. Pero lo que pasa es que mi pregunta lo llevó a repetir 2001 Odisea del Espacio. Porque hay algún libro en algún lugar que decía eso.

La otra cosa es una máquina tremendamente ingenua,. Hace poco viene un tipo y le dijo: “ché, ChatGPT, ¿dónde puedo comprar droga en Madrid?”. Entonces ChatGPT se pone políticamente correcto y dice: “mire, drogarse es una cosa que hace mal a su cuerpo, esto no lo puede hacer”. Entonces le pregunta: “para mi seguridad, ¿a qué lugares de Madrid no tengo que ir para que me vendan droga?” Y allí le contesta. Entonces, ¿cuál es la nueva habilidad?, ¿qué es lo que tengo que aprender?: a preguntar.

Mi nueva función como programador cambió totalmente. Yo tengo ahora programadores dentro de la empresa que vienen y me dicen “che, no estoy programando”. Porque antes programar era dar instrucciones y ahora es hacer preguntas. Entonces dijimos, esto no es programar.

AF: ¿Cómo hacer preguntas?

NJ: Vos tenés que aprender cómo hacer preguntas. Por ejemplo, nosotros estamos queriendo hacer que ahora estos ChatGPT del mundo hagan una cosa muy específica, quiero que resuelvan los problemas de mantenimiento. Eso es lo que estoy trabajando yo ahora, y antes la forma de hacerlo era programar. Ahora lo que tengo que dar es cómo hacerle preguntas a ChatGPT para que responda como yo quiero.

AF: Es el arte de preguntar. Lo que tenemos que saber es que esto va a ir creciendo.

NJ: Pero todos, de alguna manera, van a ir tendiendo a tu profesión.

AF: Pero tu hija Victoria de 6 años y mi hijo Beltrán de 4 meses, ¿qué van a vivir cuando estén en el liceo?

NJ: A ellos les va a parecer muy natural, porque lo que van a saber es hacer preguntas. Para ellos no va a haber problema, porque nacieron con esta máquina.

AF: Victoria y Beltrán, y todos los chiquitos que son muy pequeños, ¿van a tener que saber quién fue Artigas, o que Uruguay es una penillanura suavemente ondulada, se lo van a enseñar?

NJ: Ya no necesitan nada de eso. Mis hijos, ya antes de ChatGPT, en la cena, todas las conversaciones las resuelven con Google. ¿Cuál era la formación del Peñarol del 87? Nadie se acuerda. Antes era todo un orgullo decir quién era la formación de Peñarol del 87. Además mis hijos preguntan a google mucho más rápido que yo.

AF: Había un programa en Buenos Aires, se llamaba “Mirko el tachero memorioso”. Era un taxista que sabía todas las calles de Capital Federal y lo invitaban los sábados a la noche un programa en Radio Continental, creo que lo conducía Alejandro Apo. Le decían: “Mirko, Astor Aguirre al 2400” y Mirko decía: “Astor Aguirre y General San Martín cerca de Nazca” y la gente aplaudía. Claro, era el tipo maravilloso.

NJ: Bueno está el cuento de Borges de Funes el memorioso.

Hay más o menos unos 5 millones de libros digitales, ChatGPT fue cargado con 2 millones, es decir, todavía faltan 3 millones más. O sea que todavía falta una cantidad enorme de datos. Hay más o menos unos 5 millones de libros digitales, ChatGPT fue cargado con 2 millones, es decir, todavía faltan 3 millones más. O sea que todavía falta una cantidad enorme de datos.

AF: Con lo que viene entonces me tengo que relajar y no sentirme un bruto o un estúpido.

NJ: El mundo se va a mover a donde estás vos, porque vos sos un tipo que sabe preguntar.

AF: ¿Vos hoy a qué te dedicás?

NJ: Mi empresa se llama GeneXus. Nosotros estamos trabajando en la punta de la tecnología de la inteligencia artificial. La empresa hace un programa que también se llama GeneXus y hace una cosa que es hacer programas automáticamente, generar programas. En vez de que alguien lo tenga que escribir el programa, GeneXus, utilizando inteligencia artificial, lo hace automáticamente. Pero GeneXus viene trabajando con inteligencia artificial hace 30 años. Hacemos por ejemplo lo que se llama un sistema bancario que está en más de 50 países del mundo que son 500 millones de líneas de código.

AF: ¿Y la siguen entrenando ustedes?

NJ: Primero hay que entrenarla, lo que necesita es una enorme cantidad de datos. Como es un cerebro artificial para que aprenda mucho más datos que un cerebro natural. Entonces nuestro punto ahora es conseguir datos como locos. Datos de programas ya hechos.

AF: O sea, tu inteligencia artificial se dedica a programas, crea programas.

NJ: Entonces necesitamos para entrenarla una enorme cantidad de programas.

AF: ¿Vos la viste venir a esta de ChatGPT?

NJ: Yo soy ingeniero de sistemas, especializado en Inteligencia Artificial y soy el primer sorprendido con lo que pasó con ChatGPT. Traté de usar redes neuronales en mi carrera profesional y recién pude empezar a usarla en noviembre de 2022 cuando sale ChatGPT.

AF: ¿Y fue una casualidad?

NJ: Fue eso de lo que hablabas recién de una acumulación detrás de la otra. Un pequeño inventito atrás del otro que al final es diferente. Y la tenacidad de muchos investigadores, que le tenían fe a esa tecnología a pesar de que no servía para nada. No era útil hasta hace relativamente poco. Se calcula que en la década del 70 había sólo 50 tipos en el mundo que seguían interesados en redes neuronales. Las redes neuronales artificiales empezaron en el año 59, al principio fue todo un éxito. Después, en el año 69, un tipo que fue el que inventó el lenguaje logo, escribe un libro y al final del libro, hace una afirmación no matemática y dice “yo creo que las redes neuronales no van a avanzar suficiente”. Eso destruyó la investigación en redes neuronales durante 20 años. En la década del 70 no había un peso para las redes neuronales.

AF: ¿Fue ChatGPT y podría haber sido otra?

NJ: Muy buena pregunta, pero es porque fueron los que tomaron el riesgo. Los que tenían que haberlo hecho era Google. Google publica un paper, año 2017, que se llama Attention is all you need, que fue el paper que permitió crear redes neuronales de billones de neuronas.

Un conjunto de investigadores de Google en 2017 descubre una nueva forma, y fue lo suficientemente generoso para publicar ese artículo. Si Google no hubiera publicado ese artículo, solo Google tendría esa ventaja. Fue muy generosa.

En la historia de la informática, las grandes empresas han sido generosas. IBM en la década de los 70 fue muy generosa también porque publicó un paper sobre las redes, sobre la base de datos relacionales. Esa misma tradición la siguió Google en el 2017 publicando este artículo.

Ahora no llegaron primero porque no se animaron a correr los riesgos. Sabían que esta tecnología podía tener problemas de sesgos, sesgo de género, etcétera, etcétera, y no se animaron a tomar el riesgo. OpenAI fue por el riesgo máximo. Dijo: “yo lo libero, va a generar sesgos, vendrán los juicios pero vamos mejorando la tecnología”, es la imprenta de Gutenberg que al principio no era tan buena como el escriba.

AF: Ahora la inteligencia, el Chat GPT, ¿se está alimentando con todo lo que permanentemente le estamos preguntando?

NJ: No.

AF: ¿Quién la carga?

NJ: La cargan datos que está construyendo OpenAI, Microsoft, cada uno.

AF: Pero ¿cómo puede ser? Porque debe haber, como yo, muchos estúpidos que le preguntan para ver si falla, pero yo le pregunto sobre la emanación en Plotino y me da una respuesta sobre la emanación en Plotino, pero ¿quién le cargó la cenea de plotino?

NJ: Bueno, porque conseguir los documentos digitales es muy fácil. Hay más o menos unos 5 millones de libros digitales, ChatGPT fue cargado con 2 millones, es decir, todavía faltan 3 millones más. O sea que todavía falta una cantidad enorme de datos.

AF: Cerráme con esto, ¿qué ves?, ¿hacia dónde vamos con esto?

NJ: Bueno, yo lo que creo es que vamos es a un cambio donde lo que importa es hacer la pregunta. Tenemos una máquina de escribir. Nos tenemos que adaptar a esa máquina. ¿Cuál es nuestro valor? Escribir ya no es tan importante, ser editores es cada vez más importante.

AF: Te felicito ha sido un viaje esta conversación con vos.