La IA y la inminente implosión de los medios

Es popular entre los periodistas estos días advertir que la IA podría tener efectos catastróficos en la humanidad. Estas preocupaciones están exageradas con respecto a la humanidad en general. Pero son bastante perspicaces con respecto a los periodistas mismos.

Para entender por qué, analicemos las subdisciplinas que colectivamente llamamos IA. IA es el término paraguas más amplio, pero podemos desglosarlo generalmente en sistemas basados en reglas y sistemas de aprendizaje automático. Los sistemas de aprendizaje automático se pueden desglosar por su aplicación (video, imágenes, lenguaje natural, etc.). Entre estos, hemos visto los avances más recientes en el procesamiento de lenguaje natural. En particular, hemos visto la invención del modelo de transformador en 2017, seguido de un crecimiento rápido en el tamaño de los transformadores. Una vez que el modelo supera los 7 mil millones de parámetros, generalmente se le conoce como un modelo de lenguaje grande (LLM).

La “habilidad” central (si se puede llamar así) de un LLM es su capacidad para predecir la palabra más probable siguiente en un bloque de texto incompleto. Podemos utilizar este mecanismo predictivo para generar grandes bloques de texto desde cero, pidiendo al LLM que prediga una palabra a la vez.

Si se entrena al LLM en grandes conjuntos de datos con calidad variable, este mecanismo predictivo a menudo producirá una mala escritura. Este es el caso de ChatGPT hoy en día. Esta es la razón por la que, siempre que abordo el tema con periodistas, me encuentro con escepticismo: los periodistas ven cómo escribe mal ChatGPT y asumen que la IA no representa una amenaza para ellos porque es inepta.

Pero ChatGPT no es el único LLM que existe. Si un LLM se entrena en un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado de texto escrito por los mejores periodistas – y nadie más – entonces desarrollará la capacidad de escribir como los mejores periodistas.

A diferencia de los periodistas, sin embargo, este LLM no requerirá salario.

Escritura vs. Saber qué escribir

Antes de proceder, debemos distinguir entre la mecánica de la escritura y la creatividad necesaria para saber qué vale la pena escribir. La IA no puede entrevistar a denunciantes ni acosar a un político el tiempo suficiente para que el político accidentalmente diga la verdad.

La IA no puede recopilar información. Pero puede describir la información recopilada por humanos de una manera elocuente. Esta es una habilidad que los periodistas y escritores solían tener el monopolio. Ya no lo tienen.

Dado el ritmo actual de progreso, dentro de un año, la IA podría escribir mejor que el 99% de los periodistas y escritores profesionales. Lo hará de forma gratuita, a demanda y con un rendimiento infinito.

La economía de la escritura de costo cero

Cualquiera que tenga una lista de hechos para transmitir podrá convertir estos hechos en un artículo bien escrito. Cualquiera que encuentre un artículo sobre cualquier tema podrá producir otro artículo, cubriendo el mismo tema. Este artículo derivado será tan bueno como el primero y no plagiará ni violará sus derechos de autor..

El costo marginal del contenido escrito se volverá cero.

Actualmente, la economía de los medios escritos se basa en el trabajo humano. El contenido bien escrito es escaso, por lo que tiene valor. Se construyeron industrias enteras para capturar este valor.

Cuando la IA puede producir contenido de alta calidad de forma gratuita, la base financiera de estas industrias colapsará.

La abolición de las publicaciones

Consideremos las publicaciones tradicionales. Durante décadas, empresas como The New York Times han empleado escritores habilidosos para producir un número limitado de artículos cada día (alrededor de 300). Este modelo está inherentemente limitado por la cantidad de escritores y los costos involucrados.

En un mundo donde la IA puede generar un número ilimitado de artículos sin costo, ¿por qué limitar la producción a un número fijo? ¿Por qué no crear contenido personalizado para cada lector, adaptado a sus intereses y generado a demanda?

En este nuevo paradigma, el modelo tradicional de ediciones periódicas y recuentos de artículos fijos se vuelve obsoleto. Las publicaciones pueden cambiar a un modelo en el que el contenido se crea continuamente y se personaliza, atendiendo a las necesidades específicas de cada lector. Un lector puede necesitar un solo artículo cada día. Otro puede necesitar 5000.

Las publicaciones cuyo producto principal es empacar 300 artículos en una sola edición diaria se extinguirán.

Los motores de búsqueda se convierten en motores de respuestas

Los motores de búsqueda actúan como distribuidores, conectando a los usuarios con contenido preexistente. Para lograr esto, realizan cuatro pasos.

Primero, indexan grandes cantidades de contenido preescrito. Segundo, reciben una consulta del usuario. Tercero, buscan el contenido preescrito para encontrar elementos relevantes para la consulta del usuario. Y cuarto, clasifican el contenido recuperado y presentan una lista ordenada de resultados al usuario.

Hasta ahora, todo bien. Pero si el contenido se puede crear a demanda, de forma gratuita, ¿por qué los motores de búsqueda devolverían contenido preexistente al usuario? Podrían simplemente generar la respuesta en su lugar. El usuario estaría ciertamente más feliz con una sola respuesta a su consulta, en lugar de una larga lista de resultados cuya calidad puede variar.

Ahora consideremos el siguiente paso lógico. Si los motores de búsqueda ya no llevan a los usuarios a ningún contenido escrito por otros, ¿qué sucederá con la “economía del contenido”?

La mayoría del contenido en Internet se escribió para ser monetizado. La gente escribe artículos, se clasifica en Google, recibe tráfico y lo convierte en ingresos (utilizando anuncios, enlaces de afiliados o ventas directas de productos o servicios).

¿Qué sucederá con este ecosistema cuando el tráfico desaparezca?

Las redes sociales: el siguiente dominó

Las plataformas de redes sociales se diseñaron inicialmente para facilitar la interacción entre los usuarios. Soy lo suficientemente mayor como para recordar los días en que la gente se conectaba a Facebook para escribir en la pared de un amigo, hacer un “poke” o lanzar una oveja virtual a alguien.

Las redes sociales de hoy son diferentes. La cantidad más común de seguidores que los usuarios tienen en Instagram es cero. La segunda cantidad más común de seguidores es uno. La gran mayoría de vistas, compartidos, comentarios y seguidores se acumula en un pequeño número de creadores profesionales. La mayoría de los usuarios publican nada y no son seguidos por nadie.

Simplemente, la mayoría de los usuarios visitan las redes sociales para encontrar contenido que puedan disfrutar. Las empresas de redes sociales actúan como distribuidores, al igual que los motores de búsqueda. La principal diferencia entre Facebook y Google es que Google utiliza una consulta para seleccionar contenido, mientras que Facebook selecciona contenido sin una.

Si este es el caso, entonces el siguiente paso se vuelve obvio. ¿Por qué las redes sociales promoverían contenido generado por el usuario, cuando pueden generar contenido basado en IA a demanda? Solo texto al principio, quizás, pero eventualmente imágenes y videos también.

Y una vez que las redes sociales ya no lleven a los usuarios a contenido creado por creadores, ¿qué sucederá con la “economía de los creadores”?

La analogía del replicador de Star Trek

Estamos entrando en un nuevo paradigma en el que la IA funciona como un replicador de Star Trek para el contenido.

En Star Trek, no hay necesidad de granjeros que cultiven alimentos, tiendas que vendan alimentos, chefs que cocinen alimentos o meseros que sirvan alimentos. El replicador puede crear cualquier alimento que desees, a demanda, transformando directamente los materiales brutos en el producto final.

De manera similar, no veo lugar en nuestro futuro para ninguna empresa que cree contenido escrito, distribuya contenido escrito, mezcle contenido escrito de alguna manera especial o sirva contenido preexistente al usuario. Las únicas funciones valiosas serán obtener materiales brutos y transformarlos en el producto final a demanda.

Todavía necesitamos formas de crear información que no existiera antes y recopilar información que no estuviera disponible públicamente antes. Todo lo demás se logrará mediante motores de IA que convierten la información disponible en contenido personalizado.

Implicaciones para los creadores y distribuidores de contenido

Los traders a menudo hablan de “exposición positiva” y “exposición negativa”. La forma más sencilla de entender estos conceptos es preguntarse: si esta cosa sube, ¿me beneficiaré o sufriré?

La IA está subiendo. Y está subiendo especialmente rápido en áreas como el lenguaje natural y otro contenido generado por humanos. La pregunta que cada profesional debe hacerse es: ¿tengo exposición positiva o negativa a la IA en este momento?

Si eres un creador de contenido, digamos una publicación de noticias, y tu estructura de costos es distinta de cero, entonces es probable que estés en problemas. Pronto competirás con creadores de contenido cuyo costo es cero, y esa no es una competencia que puedas ganar. Es probable que tengas exactamente 3 opciones: salir del mercado; reducir tus costos a cero (convirtiéndote en una empresa de IA); o ir a la quiebra.

Si estás en el lado de la distribución, probablemente tengas más tiempo antes de que los efectos completos alcancen tu línea de fondo. Los efectos de red te ayudarán a posponer la disruptión durante unos años. Pero eventualmente, las cosas que deben suceder, suceden. Los motores de búsqueda reemplazaron a los directorios web. Las fuentes reemplazaron una gran parte de la función que los motores de búsqueda servían antes. Y pronto, la creación de contenido a demanda reemplazará a ambos.

El papel del gobierno y la regulación

Como alguien que nació en la Unión Soviética, no soy un gran fanático de la regulación gubernamental de la libertad de expresión. Los riesgos morales suelen ser más altos que cualquier beneficio temporal que dicha regulación pueda traer.

Sin embargo, creo que los gobiernos pueden tener un papel importante que desempeñar en la determinación de cómo se desarrolla esto.

Tenemos buenos y malos ejemplos de regulaciones gubernamentales y sus efectos en la industria. Las “26 palabras que crearon Internet” hicieron crecer una industria naciente a billones de dólares en valor. La regulación de los ISP en la década de 1990, sin embargo, redujo el número de ISP en EE. UU. de más de 3000 a 6, y resultó en una situación en la que los consumidores estadounidenses tienen el peor acceso a banda ancha en el mundo desarrollado.

Cuando se me pide que recomiende, generalmente señalo tres formas en que la regulación gubernamental puede ayudar, en lugar de obstaculizar, el desarrollo de este nuevo ecosistema:

1. Exigir interoperabilidad, y hacer que sea más fácil para los consumidores cambiar de proveedores.

El capitalismo funciona como la selección natural: las empresas que hacen las cosas mejor o más eficientemente crecerán más rápido que las que no. Los mecanismos de “bloqueo” que hacen que sea más difícil cambiar, como la incapacidad de exportar los datos de un servicio y transferirlos a un competidor, ralentizan esta evolución y resultan en un crecimiento más lento.

Si los gobiernos pueden exigir la interoperabilidad en toda la industria tecnológica, veremos más características y comportamientos buenos recompensados. Crearemos un incentivo para que las empresas innoven en cosas que la gente quiere, en lugar de innovar en formas de exprimir más de una audiencia cautiva.

2. Hacer cumplir la ley antimonopolio centrándose en abusos de monopolio, en lugar de riesgos de monopolio.

Todos sabemos que cuando dos empresas se fusionan, la entidad resultante puede volverse grande y tener un poder desproporcionado con respecto a sus clientes. Pero la existencia de un poder desproporcionado no siempre conduce a un mal servicio o precios predatorios.

Mientras tanto, las empresas que ya tienen un poder desproporcionado a menudo participan en comportamientos anticompetitivos justo ante nuestros ojos. Y sin embargo, la FTC se centra en bloquear fusiones y adquisiciones.

Si los gobiernos se centran en prohibir y hacer cumplir estrictamente las prácticas anticompetitivas, como el dumping y el empaquetado de productos, especialmente con respecto a productos tecnológicos que son utilizados por la mayoría de la población, todo el sistema se desbloqueará.

Algunos ejemplos específicos pueden ayudar a ilustrar este punto.

Proporcionar un navegador, que es un software muy complejo que cuesta miles de millones para desarrollar, de forma gratuita, es un claro caso de dumping. Nuevas empresas de navegadores como Cliq o Brave encuentran difícil innovar en este espacio porque sus competidores mucho más grandes regalan este producto costoso. El resultado es que todos los navegadores parecen iguales en estos días, y no ha habido innovación significativa en este espacio desde 2016.

Proporcionar una aplicación de mensajería corporativa como parte de una suite de edición de documentos que todas las empresas deben comprar es un claro caso de empaquetado de productos. Incluso una startup muy exitosa como Slack se vio obligada a venderse a una empresa más grande, solo para poder competir como un producto pagado en un espacio donde su competidor principal se empaqueta con algo que su cliente debe tener de todos modos.

A medida que la IA se desarrolla en un nuevo ecosistema que se vuelve más grande que Internet, seguramente veremos abusos aún mayores en este espacio nascente, a menos que los gobiernos intervengan y aseguren que el dumping y el empaquetado de productos no paguen.

3. Considerar formas de subsidiar o proteger la creación de contenido original.

Los gobiernos financian la investigación básica y la ciencia a través de subvenciones y otros subsidios. También protegen las nuevas ideas que la gente descubre en su investigación a través de patentes. La razón por la que estos dos mecanismos son necesarios es que copiar una idea que funciona es mucho más barato que crear una nueva idea que funcione. Sin intervención, esto podría llevar a una tragedia de los comunes en la que todos copian de su vecino y nadie crea nada nuevo.

En el periodismo y la creación de contenido en general, estos mecanismos eran innecesarios porque copiar sin violar los derechos de autor era un proceso difícil. Pero con el advenimiento de la IA, esto ya no es cierto. A medida que el precio de parafrasear el trabajo de otros se acerca a cero, necesitaremos mecanismos para incentivar algo más que parafrasear, y las mejores respuestas pueden parecerse mucho a las que tenemos en la investigación básica hoy en día.

Hacer lo mejor de este desafío

La transformación provocada por la IA es uno de los mayores desafíos que enfrenta la humanidad hoy en día. Los periodistas y otros creadores de contenido se verán afectados primero. Los distribuidores de contenido seguirán pronto después. Eventualmente, entraremos en un paradigma completamente nuevo, al que me referí como el modelo de “replicador de Star Trek” para la creación y distribución de contenido.

Tenemos una oportunidad aquí para construir algo mucho mejor que lo que existe hoy. Al igual que la invención de la imprenta llevó al Iluminismo, la invención de la IA podría llevar a un segundo Iluminismo. Pero desafortunadamente, no todos los futuros posibles son benignos.

Depende de nosotros empujar esta evolución en la dirección correcta.