Escribots. ¿Puede la inteligencia artificial generar una ficción con sentido?

Aunque los algoritmos son capaces de producir textos informativos, el terreno de la creatividad aún les es esquivo
Aunque los algoritmos son capaces de producir textos informativos, el terreno de la creatividad aún les es esquivo Fuente: LA NACION
Fernanda Kersman
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5 de enero de 2019  

"Ron es el más guapo de nosotros", murmuró Harry [Potter] mientras buscaba su varita a regañadientes. Después lanzaron uno o dos hechizos y salieron disparados rayos de luz verde de las cabezas de los Mortífagos. "Ya no son tan guapos, ¿cierto?", pensó Harry mientras untaba a Hermione con salsa picante. Los Mortífagos habían muerto y Harry estaba más hambriento que nunca".

El extraño texto, protagonizado por los personajes de la saga creada por la inglesa J. K. Rowling, es un fragmento de Harry Potter y el retrato de lo que parecía una gran pila de ceniza. Se trata de un capítulo escrito cien por ciento por un algoritmo de inteligencia artificial "alimentado" con los siete libros de la serie original. El contenido desarrollado con una herramienta de lenguaje predictivo creada por la comunidad creativa Botnik Studios es uno de los infinitos experimentos de producción de textos.

Es que tras haber derrotado a los mejores jugadores de ajedrez y GO, uno de los nuevos desafíos para los desarrolladores de inteligencia artificial es replicar el trabajo de novelistas, guionistas y periodistas.

En el terreno de la ficción, los mayores obstáculos para los escribots tienen que ver con la generación de sentido. En el caso de la aventura de Harry Potter escrita por el algoritmo, si bien los personajes, la atmósfera por la que se mueven e incluso el lenguaje fluido son a primera vista adecuados e incluso familiares, el problema radica en que la historia no solo carece de tensión, sino que es más bien absurda (suena inverosímil que a Harry Potter se le ocurra untar a su compañera de aventuras Hermione con salsa picante).

Algo similar ocurre con el guion de Sunspring, un corto de casi nueve minutos guionado por un algoritmo llamado Benjamin –técnicamente, una red neuronal recurrente–, y dirigido y actuado por un equipo profesional. A pesar del intenso entrenamiento al que fue sometido el sistema –alimentado con los guiones de decenas de películas de ciencia ficción tales como 2001 Odisea del espacio, Cazafantasmas, Blade Runner, Matrix, MadMax y Star Wars entre otras–, el resultado que puede verse online y ya cuenta con más de un millón de views en YouTube deja bastante que desear. Obviando la escenografía y el vestuario, que no tienen nada que envidiarle a otras producciones low cost, los diálogos carecen de sentido y la acción, en general, es ridícula. Hay forma, pero falta el fondo, la esencia, la idea que impulsa los acontecimientos.

Los robots están cerca pero, salvo excepciones –como el corto de uno de los últimos modelos de la marca de autos Lexus, guionado con éxito por inteligencia artificial– no logran dar con la tecla.

¿Se trata de una cuestión de tiempo o es la escritura creativa una fortaleza inexpugnable para los robots? Para Paula Alonso, escritora y editora de libros de ficción y no ficción en Editorial Planeta, uno de los mayores puntos débiles de los algoritmos tiene que ver con la falta de creatividad y capacidad de generar conexiones: "No creo que los robots puedan igualar a los humanos en la escritura. El proceso creativo es una red de conexiones, algunas de ellas en extremo azarosas e imprevistas; es un hecho tan extraordinariamente complejo que lo transforma en algo muy difícil de traducir en un lenguaje matemático que pueda ser aprehendido por una inteligencia artificial. El ser humano no es un aparato unidimensional que pueda compararse, es un fenómeno muy complejo, en el que juegan varios planos: la computadora no desea, no sublima, no se reprime, no es fetichista, no se odia a sí misma, no odia, no se violenta, no sufre ni se alegra, no tiene miedo ni conoce la opacidad, no tiene subjetividad ni relieve, es plana. Un artista intenta su impronta propia, no imita, no copia, quiere hacer algo único, nuevo, no parecerse a nadie; una inteligencia artificial solo maneja datos preexistentes, no tiene capacidad de invención".

En línea con Alonso, para Sebastián Campanario, periodista y escritor especialista en temas de innovación, la posibilidad de que los periodistas mantengan la ventaja frente a los robots en las salas de redacción tiene que ver con habilidades puntuales en las que los humanos, por ahora, le llevan ventaja a los algoritmos: "Uno de los skills que tenemos los periodistas para el siglo XXI es que somos, básicamente, unidores de puntos, que es la clave de la creatividad. Estamos todo el tiempo uniendo distintas disciplinas, fuentes, lugares. Esos cruces, esas intersecciones, son una característica del nuevo mundo que es muy humana y difícil de reemplazar por inteligencia artificial. El otro diferencial con el que contamos es el de tener un enfoque completamente original sobre algún tipo de historia. A diferencia de otras características de las noticias que antes eran fundamentales –como la primicia o inmediatez, que con las redes sociales pierde valor, o la calidad de la escritura, que eventualmente va a ser desarrollada por los robots deep learning mediante–, la capacidad de tener una mirada diferente es un punto en el que veo más lejos al mundo algorítmico de alcanzarnos. Creo que es ahí adonde hay que apuntar los cañones de generación de valor desde el lado del periodismo humano".

Mientras tanto, por donde sí avanzan con cierto éxito los algoritmos es en el hábitat de los contenidos más lineales basados en datos duros: redacciones y agencias de noticias ya producen contenidos para secciones como, por ejemplo, Deportes, Finanzas y Último momento. En general se trata de notas breves que van de los resultados de un partido deportivo a la evolución de la cotización de una moneda, pasando por alertas sobre movimientos sísmicos.

Para redactarlas, el sistema suele combinar fuentes de datos (goles, faltas, estadísticas, cotizaciones, información meteorológica) con noticias publicadas con anterioridad por el propio medio, lo cual le permite imitar el estilo de escritura. Mientras en algunos casos las notas pasan por el filtro de un editor, en otros se publican sin revisión previa, lo cual, en ocasiones, genera errores de variada magnitud. Uno de los episodios que cobró notoriedad fue el caso del falso terremoto publicado de manera automática por el diario Los Angeles Times en su sitio online y en su perfil de Twitter oficial en junio de 2017. El blooper mediático se originó en un error humano: al ajustar los datos sobre un sismo ocurrido en 1925, un empleado del servicio geológico norteamericano envió involuntariamente información al sistema que fue leída, redactada y publicada sin previo chequeo por el periobot del diario.

#ModoArturito

En paralelo a la inquietante perspectiva que analiza la posibilidad de que nuestros trabajos sean reemplazados por una máquina, hay cada vez más desarrollos apodados #ModoArturito –para aquellos lectores no familiarizados con la saga Star Wars, Arturito es el robot que ayuda a los protagonistas a resolver diversas dificultades–, que apuntan a potenciar los contenidos producidos por quienes se ganan la vida escribiendo historias.

En el ámbito de las noticias, ya se emplean algoritmos que ayudan a los periodistas no solo a encontrar tendencias y a cruzar datos con una profundidad y escala impensable años atrás, a profundizar en sus investigaciones a través de programas que permiten identificar rostros en una foto multitudinaria o distinguir la identidad de una persona entre diferentes voces en una conversación, sino también aplicaciones que prometen editar un texto con el estilo del escritor Ernest Hemingway o velan por la equidad de género. El periódico británico Financial Times, por ejemplo, buscando expandir su audiencia femenina, utiliza un programa que genera un alerta a los editores cuando una nota carece de testimonios femeninos.

Conocer a la audiencia a fondo para identificar sus intereses es fundamental para crear contenido relevante no solo en lo que se refiere a las noticias, sino también al terreno de la ficción. La story-learning machine desarrollada por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, según sus siglas en inglés) se propone, justamente, determinar y predecir nuestros gustos o intereses, así como también las emociones que experimentaremos a cada instante al mirar un contenido audiovisual. Tras maratonear cientos de películas hollywoodenses y miles de videos subidos a la red social Vimeo, el algoritmo del MIT es capaz de prever el "momento de las lágrimas" e identificar la estructura emocional –algo así como el electrocardiograma de una historia– más atractiva. Esta información, al igual que la provista por otros sistemas de machine learning, permite a los productores ajustar el guion y las escenas para generar un mayor nivel de impacto y conexión, es decir, generar una fórmula cada vez más efectiva.

La perspectiva de contar con el ayudante perfecto, tienta a más de un humano. Sebastián Campanario, por ejemplo, sueña con "un robot capaz de ir a cócteles de fin de año o del Día del Periodista, a cafés y almuerzos de relacionamiento. Contrataría gustoso un androide que lo haga por mí". Perez Alonso, por su parte, indica que si bien como escritora no delegaría ninguna tarea, "como editora me gustaría que el robot fuera como un cerebro externo que me permita leer más, y que a toda velocidad haga una preselección de lo bueno y muy bueno".

Teniendo en cuenta la velocidad a la cual se desarrollan las novedades en el campo de la inteligencia artificial, es bastante probable que estos sueños –y algunas pesadillas– se conviertan en realidad en poco tiempo.

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