ChatGPT: un millón de usuarios en cinco días para una vista previa de investigación
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OpenAI publicó ChatGPT el 30 de noviembre como vista previa de investigación,
gratuita mientras dure. El 5 de diciembre superaba el millón de usuarios
registrados. Cinco días.
Qué ha pasado
ChatGPT está afinado a partir de un modelo de la serie GPT-3.5, que terminó de
entrenarse a principios de este año. Está entrenado para conversar, y el
formato de diálogo le permite responder a preguntas de seguimiento, admitir
errores, cuestionar premisas incorrectas y rechazar peticiones inadecuadas.
Nada de eso es un modelo nuevo. GPT-3 lleva dos años entre nosotros y su API
está disponible desde entonces. Lo que ha cambiado es la interfaz.
Por qué importa
Y esa es exactamente la lección, porque es contraintuitiva para cualquiera que
programe.
La capacidad ya estaba ahí. Llevaba dos años estando ahí. Lo que faltaba era
una caja de texto en una página web donde escribir en tu idioma y recibir una
respuesta. Sin clave de API, sin leer documentación, sin entender qué es un
token ni una temperatura.
Un millón de personas en cinco días no descubrieron un modelo de lenguaje.
Descubrieron que podían hablar con uno.
Nos pasamos la vida optimizando lo difícil, el modelo, la latencia, el coste
por token, y luego resulta que el cuello de botella era que había que
registrarse para una API. Merece la pena guardarse esta historia para la
próxima vez que discutamos si algo está listo para la gente.
Lo que no sabemos todavía
Cuánto de esto sobrevive al efecto novedad. Un millón de registros en cinco
días mide curiosidad, no utilidad. La cifra que importaría es cuántos siguen
usándolo dentro de tres meses, y esa no la tenemos.
Tampoco sabemos qué pasa cuando se equivoca a escala. El sistema responde con
la misma soltura cuando acierta que cuando se inventa una respuesta entera, y
ahora mismo hay un millón de personas que no tienen forma de distinguir un caso
del otro.
Y está la pregunta económica, que OpenAI no ha respondido: es gratis durante la
vista previa. Servir esto a millones de personas cuesta dinero de verdad, así
que en algún momento habrá una respuesta a quién paga.
Qué haría yo esta semana
Probarlo con problemas de tu trabajo, no con acertijos. Los acertijos entretienen
y no informan. Dale un fragmento de código de tu proyecto y pídele que explique
qué hace; pídele que redacte la documentación de una función; que te proponga
casos de prueba.
Ahí es donde vas a ver a la vez lo útil que es y dónde falla, que es la
información que necesitas para decidir si lo metes en tu flujo de trabajo o no.
Y una advertencia, por si acaso: no le pegues nada confidencial. Es una vista
previa de investigación de una empresa que está recogiendo datos para mejorar
el sistema, y lo dice.