Los robots también sueñan con ser poetas, pero... ¿lo lograrán?
Entre las novedades que trajo el ChatGPT está la creación literaria; si la inteligencia artificial ya nos gana al ajedrez, ¿creará la poesía del mañana?
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En 1950, el científico informático Alan Turing propuso su famoso test de inteligencia artificial hoy conocido como “Prueba de Turing”, según el cual una máquina podría estar “pensando” si puede hacerse pasar un humano en una conversación por escrito. Aunque todos conozcan la historia, tal vez no todos sepan que Turing imaginó que su prueba comenzaba con un pedido literario: “Por favor, escribí un soneto con la temática de Forth Bridge”. Turing predijo que la respuesta de las computadoras del futuro sería evasiva, pero muy humana: “De esta, yo paso. Nunca pude escribir poesía”. Lo mismo que habría dicho la gran mayoría de los humanos.
Pero la semana pasada le hice el mismo pedido a ChatGPT, el bot conversacional de inteligencia artificial de la empresa OpenAI. “Sobre el estuario de Forth / un puente se alza hasta hoy”, arrancó la respuesta, y en menos de un minuto el programa generó un soneto rimado y completo de estilo shakespeariano. Con excepción de temas controvertidos que son bloqueados por sus filtros de contenidos, ChatGPT compone poemas sobre cualquier tema: amores perdidos, llaves perdidas, empleos perdidos por la automatización… Las herramientas como ChatGPT están destinadas a cambiar el mundo de la poesía, y tantas cosas más, pero los poetas también tienen mucho para enseñarnos. Si los algoritmos son cada vez mejores en la escritura de poesía, se debe en parte a que la poesía siempre fue un asunto algorítmico.
Hasta los poetas más rebeldes siguen más reglas de las que les gusta admitir. Un buen poeta entiende las reglas gramaticales y sabe cuándo y cómo romperlas. Algunos poemas tienen rima consonante, otros rima asonante, y otros no riman para nada. Las sutiles reglas de la poesía parecen difíciles de programar, pero sin algunas normas básicas sobre lo que es poesía, no seríamos capaces de reconocer o de escribir un poema. En la escuela, cuando les enseñan a imitar la estructura de un haiku o del pentámetro yámbico, los chicos efectivamente están aprendiendo a ceñirse a restricciones algorítmicas. ¿Por qué sorprendernos, entonces, de que la computadora también pueda hacerlo?
Adivinanzas
Pero teniendo en cuenta cómo funciona ChatGPT, su capacidad para seguir las reglas de escritura de un soneto resulta bastante impresionante, porque son reglas que nadie le enseñó. Una tecnología anterior, llamada “IA simbólica”, programaba previamente las computadoras con axiomas para temas específicos, como la biología molecular o la arquitectura. Esos sistemas funcionaron bien en áreas acotadas, pero carecían de una capacidad de adaptación más general. ChatGPT se basa en un tipo más nuevo de IA conocido como “modelo de lenguaje de gran tamaño” (LLM, por su sigla en inglés). Simplificando al extremo, los LLM analizan ingentes cantidades de textos humanos y aprenden a predecir, según cada contexto, cuál debería ser la siguiente palabra en una cadena de texto. Este método de adivinación de palabras permite que la IA escriba ensayos y monografías universitarias, tratamientos preliminares de guiones cinematográficos, y hasta sonetos shakespearianos sobre los puentes en Escocia, temas no programados directamente.
Una crítica frecuente a los LLM es que no entienden lo que escriben: simplemente son excelentes para adivinar la siguiente palabra. Los resultados son verosímiles, pero no suelen dar en el blanco. Si le pedimos a ChatGPT, por ejemplo, que explique este chiste: “¿Qué es lo más positivo de Suiza? ¡Su bandera!”, responde que la “referencia a la bandera” es graciosa porque “contradice la expectativa de que la respuesta sea algo relacionado con las cualidades positivas del país”. Conclusión: se le escapa el juego de palabras con la cruz o signo “más” de la bandera helvética, que es el núcleo del chiste. Algunos académicos afirman que los LLM desarrollan conocimientos sobre el mundo, pero la mayoría de los expertos dicen lo contrario: si bien lo que escriben estas tecnologías es coherente, del otro lado sigue sin haber nadie.
Pero lo mismo ocurre con el lenguaje mismo. Como decía el poeta modernista norteamericano William Carlos Williams: “Un poema es una pequeña (o enorme) máquina hecha de palabras”. Cuando un apasionado verso de Keats o Emily Dickinson nos hace sentir que el poeta nos habla directamente, estamos experimentando los efectos de una tecnología llamada lenguaje. Los poemas están hechos de tinta y papel, o actualmente de electricidad y de luz. Pero no nos equivoquemos, así como “dentro” de un poema de ChatGPT no hay nadie, dentro de un poema de Dickinson tampoco…
Por supuesto que cada poema de Dickinson refleja su intención de crear significado. ChatGPT junta palabras una detrás de la otra, sin intención de nada. Algunos argumentan que los textos de LLM, por lo tanto, no tienen significado: solo aparentan tenerlo. Si en el cielo veo una nube que parece una jirafa, lo reconozco como un parecido accidental. Según ese razonamiento, la escritura producida por ChatGPT debe ser considerada simplemente como una apariencia de lenguaje real, textos aleatorios y sin sentido como las formas de las nubes.
La famosa prueba de Turing comenzaba con un pedido literario: “por favor, escribí un soneto con la temática de Forth Bridge”
Bolsa de palabras
Los escritores experimentales vienen dando razones para dudar de esta teoría desde principios del siglo pasado, cuando Tristan Tzara y otros poetas intentaron eliminar de su trabajo las decisiones conscientes. Hoy sus técnicas parecen versiones rudimentarias de los principios detrás de los LLM: para componer un poema, Tzara sacaba palabras de un sombrero. En la década de 1950, William S. Burroughs popularizó el “método de corte”, que consiste en recortar palabras de las páginas de los diarios y reordenarlas en forma de texto literario. Casi al mismo tiempo, los lingüistas desarrollaron un abordaje conocido como “bolsa de palabras”, que modela el texto contando cuántas veces aparece cada palabra.
Entre los investigadores de IA existe un viejo chiste: “inteligencia artificial” es todo eso que las computadoras todavía no pueden hacer. El ejemplo clásico es el ajedrez. El sueño de automatizar el ajedrez se remonta a 1770, cuando un jugador robótico llamado Mechanical Turk deslumbró a las cortes de Europa… gracias a un jugador humano escondido debajo de la mesa. En 1948, Turing escribió un programa de ajedrez, pero era demasiado complejo para ejecutarlo con el hardware disponible en la década de 1940. Finalmente, en 1997, al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov fue derrotado por una supercomputadora. Actualmente, las computadoras son tanto mejores que los humanos; el actual campeón mundial de ajedrez, Magnus Carlsen, considera que enfrentarlas es inútil y hasta deprimente. Tal vez hoy en día nos resulte menos mágico que antes que una computadora nos gane al ajedrez, pero ahora que la IA escribe cada vez mejor poesía, vale la pena recordar que el ajedrez sigue siendo un juego disfrutable para millones de humanos.
Los LLM representan una nueva fase en la escritura asistida por computadora, pero los próximos pasos de la poesía escrita por la IA no son claros. Al igual que Turing, el experto de internet Gwern Branwen usa la poesía como una prueba y le pide a la IA que imite a Shelley, Yeats y otros. Este sería, por ejemplo, el sucedáneo de Whitman: “¡Oh tierras! ¡Oh tierras! ¡navegar en un crucero, desembarcar en el mar! / ¡Luego seguir hasta el Niágara, y más allá y más allá!” A medida que mejora la IA, también lo hacen estas imitaciones.
Cuando les mostré a mis amigos el soneto sobre Forth Bridge escrito por ChatGPT, lo calificaron de “desalmado y estéril”. A pesar de seguir todas las reglas de la forma soneto, el poema es un predecible cliché. Pero atención, ¿acaso el soneto de un humano promedio es mejor? Turing imaginaba pedirle poesía a una computadora para ver si podía pensar como un humano. Si ahora esperamos que las computadoras no solo escriban poemas, sino buenos poemas, quiere decir que tuvimos que correr la vara y colocarla mucho más alto.
