La industria de la prensa

GPT-3

Singular Factory
May 31 · 4 min read

La gran mayoría de los lectores de este artículo estarán de acuerdo conmigo en que la tecnología va a traernos nuevas profesiones que hoy desconocemos, mejorará las condiciones de otras y, definitivamente, eliminará muchas.

Hoy vamos a hablar de una de las que va a ser transformada en muy poco tiempo: la industria de la prensa.

NPL es el acrónimo de Natural Language Processing (procesamiento de lenguaje natural) y estos años se ha desarrollado una auténtica revolución alrededor de la posibilidad de que los ordenadores logren interpretar y generar lenguaje humano directamente.

Aplicado a la prensa, es capaz de buscar tendencias de actualidad, interpretarlas, filtrar y analizar sistemáticamente aquellas que respondan a un criterio determinado previamente definido. Es algo que en nubii intentaremos recrear para la generación de herramientas que ayuden en experiencias de eventos remotos o trabajo remoto.

Para los periodistas significa a medio plazo que un algoritmo es capaz de procesar gran cantidad de información a partir de una temática concreta y devolver hechos clave, cifras y estadísticas. Permitiendo a “la parte humana” de la ecuación ser capaz de prestar más atención a la interpretación de los datos, a la creatividad de la exposición final y a aportar opiniones a partir de hechos objetivos.

Hoy en día se ha comenzado con contenidos que típicamente requieren de cifras y estadísticas como deportes, información financiera, mercados, previsiones meteorológicas, etc… pero esto comenzará a cambiar pronto y permitirá incorporar otros contenidos menos específicos.

Es importante hacer notar que hasta ahora he estado escribiendo sobre el presente. La agencia The Associated Press lleva trabajando desde 2015 con sus propios sistemas que eran capaces de generar 3000 artículos cada 15 minutos. Hoy en día el ritmo alcanza los 2000 por segundo. The New York Times, The Guardian, BBC, etc. también lo han venido implementando en los últimos años.

Desde Singular Factory hemos venido trabajando en el desarrollo de gestores de contenidos para medios que incorporarán la generación de textos de actualidad.

Aquí es donde aparece OpenAI, fundada en 2015 como una organización sin ánimo de lucro y financiada con más de 1000 millones de dólares. En 2019 cambia a crear una versión independiente en forma de empresa con ánimo de lucro y se alía con Microsoft que anuncia otros 1000 millones (aquí se montó un pequeño lío en su momento, pero parece que así ha quedado la cosa). La misión de OpenAI según su propia web es la de garantizar que toda la humanidad se beneficie del desarrollo de sistemas altamente autónomos en el desarrollo de tareas hasta entonces desarrolladas por humanos. Fruto de estos trabajos han publicado y dado acceso a los algoritmos GPT-1 (generative pre-training), GPT-2 y GPT-3 (con el que hicimos el pequeño experimento en el artículo del mes pasado).

comienzan a aparecer determinados servicios, como robots de chat de soporte a usuarios con los que es complicado saber cuándo estás escribiendo a una persona o a una máquina.

Como pudieron comprobar, GPT-3 es capaz de responder a prácticamente cualquier pregunta o texto inicial que se le pueda proponer. Por ahora en inglés. Generando largas secuencias de texto original como resultado final. Para ello el algoritmo es entrenado previamente con contenido genérico. Nada específico al tema por el que potencialmente se le pueda preguntar.

Al algoritmo se le introducen millones y millones de ejemplos de textos, a partir de los cuales el propio sistema le asigna pesos para generar respuestas coherentes ante determinados contextos.

Hasta hace unos pocos años, este tipo de algoritmos de las denominadas redes neuronales sólo eran capaces de de ser adaptados a pequeñas tiras como traducciones o en ejercicios básicos de preguntas-respuestas. El siguiente reto que prometen mostrar es la descripción textual de fotografías. De manera totalmente autónoma.

Al algoritmo se le introducen millones y millones de ejemplos de textos, a partir de los cuales el propio sistema le asigna pesos para generar respuestas coherentes ante determinados contextos.

Esto no ha hecho más que empezar. Ya hoy en día comienzan a aparecer determinados servicios, como robots de chat de soporte a usuarios con los que es complicado saber cuándo estás escribiendo a una persona o a una máquina.

Desde el punto de vista ético, quizás debamos exigir, como se hace hoy en día con contenido publicitario, aclarar cuándo un determinado texto ha sido generado de manera automática con mayor o menor supervisión humana.

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