Más allá del miedo a una “conquista de los robots”, la Inteligencia Artificial (abreviada IA en español e IA en inglés) supone una extraordinaria combinación del talento humano y las capacidades cada vez mayores y más sofisticadas de las computadoras, las aplicaciones, la robótica y la “artificialización” de complejos procesos cerebrales del humano.
Se han realizado múltiples experimentos para medir las reacciones humanas al interactuar con una máquina de IA. Estos experimentos están diseñados para obtener información sobre cómo las personas perciben e interactúan con la IA, y cómo se puede mejorar la IA sobre todo respecto a la experiencia del usuario.
Los investigadores emplean varios métodos para llevar a cabo estos experimentos, como encuestas, entrevistas y estudios observacionales.
Algunos investigadores también utilizan medidas fisiológicas como la frecuencia cardíaca o la conductancia de la piel para medir cambios en la respuesta emocional durante la interacción con una máquina de IA.
Un ejemplo clásico de este tipo de experimentos es la Prueba de Turing, propuesta por Alan Turing en 1950 para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento indistinguible del de un ser humano. Otro ejemplo es el programa ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural creado en la década de 1960 para simular conversaciones con un terapeuta humano.
Los experimentos recientes se han centrado en comprender cómo reaccionan las personas a los agentes conversacionales como los chatbots, los asistentes de voz y los asistentes virtuales. Estos experimentos proporcionan información valiosa sobre cómo se puede diseñar la IA para mejorar la experiencia y la satisfacción del usuario.
Se sabe de experimentos realizados para medir las reacciones humanas al interactuar con una máquina de IA. Estos experimentos han utilizado una variedad de métodos para medir las reacciones humanas, que incluyen:
- Seguimiento ocular: el seguimiento ocular mide la dirección de las miradas humanas, que se puede utilizar para determinar la atención y el interés.
- Expresiones faciales: pueden usarse para medir emociones como la felicidad, la tristeza, la ira y el miedo.
- Lenguaje corporal: permite medir actitudes como la confianza, el compromiso y el estrés.
- Autoinforme: se puede pedir a las personas que califiquen sus propias emociones, pensamientos y comportamientos después de interactuar con una máquina de IA.
Estos experimentos han demostrado que las personas tienen una variedad de reacciones cuando interactúan con máquinas de IA. Algunas personas se sienten cómodas y comprometidas con las máquinas de IA, mientras que otras están ansiosas o incluso temerosas.
Las reacciones que tienen las personas pueden variar según el tipo de máquina de IA, la tarea que realiza la máquina y la personalidad y las experiencias del individuo.
Los resultados de estos experimentos son importantes para comprender cómo las personas interactúan con las máquinas de IA y para diseñar máquinas de IA que sean más fáciles de usar y efectivas.
¿Qué dice el ChatGPT?
Le preguntamos y respondió:
“Como modelo de lenguaje entrenado por OpenAI, mi función es ayudar a las personas a responder preguntas y resolver problemas mediante el uso del lenguaje natural. En cuanto a la cuestión de la «artificialización del pensamiento humano», puedo decir que los robots y las aplicaciones como ChatGPT no tienen la capacidad de pensar como los humanos.
“Aunque los modelos de lenguaje, como yo, están diseñados para generar respuestas coherentes y relevantes a partir de las entradas de los usuarios, estas respuestas son generadas a través de una combinación de procesamiento del lenguaje natural, análisis de datos y aprendizaje automático. Esto significa que, aunque podemos proporcionar información y soluciones útiles a los usuarios, nuestra capacidad para hacerlo está limitada por la calidad de los datos y los algoritmos que se utilizan para entrenar y desarrollar estos sistemas.
“En resumen, la «artificialización del pensamiento humano» es un concepto complejo y polémico que implica una serie de cuestiones éticas, filosóficas y tecnológicas. Aunque los robots y las aplicaciones como ChatGPT pueden proporcionar soluciones y respuestas útiles, su capacidad para hacerlo está limitada por la calidad de los datos y los algoritmos que se utilizan para entrenar y desarrollar estos sistemas.
“Como modelo de lenguaje, mi objetivo es ayudar a los usuarios a resolver problemas y encontrar respuestas útiles, pero siempre en un contexto limitado y en línea con las instrucciones y los datos que he recibido en mi entrenamiento.”
