La IA ahora puede escribir su propio código informático

NUEVA YORK (NYTIMES) – Tan pronto como el programador Tom Smith puso sus manos en Codex, una nueva tecnología de inteligencia artificial (IA) que escribe sus propios programas de computadora, le dieron una entrevista de trabajo.

Preguntó si podía abordar los «desafíos de codificación» que los programadores a menudo enfrentan cuando realizan entrevistas para trabajos con altos ingresos en empresas de Silicon Valley como Google y Facebook.

¿Podría escribir un programa que reemplace todos los espacios en una oración con guiones? Mejor aún, ¿podría escribir uno que identifique códigos postales no válidos?

Hizo ambas cosas al instante, antes de completar varias otras tareas.

«Estos son problemas que serían difíciles de resolver para muchos humanos, incluido yo mismo, y la respuesta se escribiría en dos segundos», dijo Smith, un programador experimentado que supervisa una nueva empresa de inteligencia artificial llamada Gado Images.

«Fue aterrador mirar».

El Codex parecía una tecnología que pronto reemplazaría a los trabajadores humanos.

A medida que el Sr. Smith continuaba probando el sistema, se dio cuenta de que sus habilidades se extendían mucho más allá del talento para responder preguntas de entrevistas enlatadas. Incluso podría traducir de un lenguaje de programación a otro.

Aún así, después de varias semanas de trabajar con esta nueva tecnología, cree que no representa una amenaza para los programadores profesionales.

De hecho, como muchos otros expertos, lo ve como una herramienta que, en última instancia, aumentará la productividad humana. Incluso puede ayudar a toda una nueva generación de personas a aprender el arte de las computadoras mostrándoles cómo escribir códigos simples, casi como un tutor personal.

«Esta es una herramienta que puede hacer la vida de un programador mucho más fácil», dijo Smith.

El programador Tom Smith concedió a Codex una entrevista de trabajo. FOTO: NYTIMES

Codex, desarrollado por OpenAI, uno de los laboratorios de investigación más ambiciosos del mundo, proporciona información sobre el estado de la IA.

Si bien una amplia gama de tecnologías de inteligencia artificial ha mejorado a pasos agigantados durante la última década, incluso los sistemas más impresionantes terminaron complementando a los trabajadores humanos en lugar de reemplazarlos.

Gracias al rápido crecimiento de un sistema matemático llamado red neuronal, las máquinas ahora pueden aprender ciertas habilidades analizando grandes cantidades de datos. Al analizar miles de imágenes de gatos, por ejemplo, pueden aprender a reconocer a un gato.

Esta es una tecnología que reconoce los comandos que dices en tu iPhone, traduce entre idiomas en servicios como Skype e identifica a los peatones y las señales de tránsito como autos autónomos que aceleran en la carretera.

Hace unos cuatro años, los investigadores de laboratorios como OpenAI comenzaron a diseñar redes neuronales que analizaban cantidades masivas de prosa, incluidos miles de libros digitales, artículos de Wikipedia y todo tipo de otros textos publicados en Internet. Al encontrar patrones a lo largo de ese texto, las redes aprendieron a predecir la siguiente palabra en una secuencia.

Cuando alguien escribía algunas palabras en estos «modelos de lenguaje universal», podía completar el pensamiento con párrafos enteros.

De esta manera, un sistema, una creación de OpenAI llamada GPT-3, podría escribir sus propias publicaciones de Twitter, discursos, poesía y artículos de noticias. Para sorpresa incluso de los investigadores que construyeron el sistema, pudo escribir sus propios programas de computadora, aunque eran breves y simples. Al parecer, había aprendido de innumerables programas publicados en Internet.

Por lo tanto, OpenAI fue un paso más allá, entrenando un nuevo sistema, el Codex, en una gran variedad de prosa y código. El resultado es un sistema que comprende la prosa y el código, hasta cierto punto.

Puede preguntar, en un lenguaje sencillo, si cae nieve sobre un fondo negro, y esto le dará el código que crea una tormenta de nieve virtual. Si solicita una pelota azul que rebota, también se la proporcionará.

«Puedes decirle que haga algo y él lo hará», dijo Ania Kubow, otra programadora que utilizó la tecnología.

Codex puede generar programas en 12 lenguajes informáticos e incluso traducir entre ellos. Pero a menudo comete errores y, aunque sus habilidades son impresionantes, no puede razonar como un humano. Puede reconocer o imitar lo que ha visto en el pasado, pero no es lo suficientemente ágil para pensar por sí mismo.

A veces, los programas generados por el Codex no funcionan. O contienen agujeros de seguridad. O ni siquiera se acercan a lo que quieres que hagan. OpenAI estima que Codex produce el código correcto el 37 por ciento del tiempo.

Cuando el Sr. Smith usó el sistema como parte de un programa de prueba «beta» este verano, el código que produjo fue impresionante. Pero a veces solo funcionaba si hacía un pequeño cambio, como ajustar un comando para que se adaptara a su configuración de software particular o agregar un código digital necesario para acceder al servicio de Internet que estaba tratando de consultar.

En otras palabras, Codex solo era útil para un programador experimentado. Pero puede ayudar a los programadores a hacer su trabajo diario mucho más rápido. Esto puede ayudarlos a encontrar los bloques de construcción básicos que necesitan o dirigirlos hacia nuevas ideas.

Usando la tecnología, GitHub, un popular servicio en línea para programadores, ahora ofrece Copilot, una herramienta que sugiere su próxima línea de código de la misma manera que las herramientas de «autocompletar» sugieren la siguiente palabra cuando escribe texto o correos electrónicos.

«Es una forma de escribir código sin tener que escribir tanto código», dijo Jeremy Howard, quien fundó el laboratorio de inteligencia artificial Fast.ai y ayudó a crear la tecnología del lenguaje en la que se basa el trabajo de OpenAI.

«No siempre es correcto, pero está lo suficientemente cerca».

Howard y otros creen que el Codex también puede ayudar a los recién llegados a aprender a programar. Es particularmente bueno para generar programas simples a partir de descripciones breves en inglés. También funciona en la otra dirección, explicando códigos complejos en un lenguaje sencillo.

Algunos, incluido el empresario sueco Joel Hellermark, ya están intentando convertir el sistema en una herramienta de enseñanza.

Dice el Sr. Smith: «Pensamos que estas herramientas eliminarían por completo la necesidad de los humanos, pero lo que aprendimos después de muchos años fue que no era realmente posible; todavía se necesitaba un humano capacitado para revisar el resultado.

«La tecnología hace las cosas mal. Y puede estar sesgada. Aún necesita que una persona revise lo que ha hecho y decida qué es bueno y qué no».

El Codex amplía lo que puede hacer una máquina, pero es otra indicación de que la tecnología funciona mejor con los humanos en los controles.

«La IA no está funcionando como se esperaba», dijo Greg Brockman, director de tecnología de OpenAI. «Parecía que iba a hacer este trabajo y ese trabajo, y todos estaban tratando de averiguar cuál funcionaría primero. En cambio, no reemplaza ningún trabajo. Pero les está quitando el trabajo duro a todos a la vez. «