13 octubre 2021

Resúmenes de libros redactados por una inteligencia artificial

OpenAI se ha propuesto encabezar el pelotón de herramientas de inteligencia artificial, al menos las que se aplican al mundo de los textos y la redacción.

Ahora, con su generador de texto GPT-3, que ya es capaz de hacer diferentes cosas,  están  experimentando en la redacción de resúmenes de libros de cualquier tamaño.

El sistema funciona resumiendo pequeñas secciones de un libro, luego cada uno de los resúmenes se junta para presentar el conjunto de manera holística. OpenAI llama a este proceso “descomposición recursiva de tareas”.

OpenAI defiende que esta pude ser una receta efectiva para ayudar a los humanos a supervisar muchas otras tareas. Una solución escalable para el problema de alineación debe funcionar en tareas que son difíciles de evaluar para los humanos o que requieren mucho tiempo, señalan sus desarrolladores.

OpenAI entrenó el sistema en un subconjunto de los libros en el conjunto de datos de entrenamiento de GPT-3 que eran en su mayoría de ficción y contenían más de 100.000 palabras en promedio.

Para evaluar este modelo, los investigadores del laboratorio tomaron los 40 libros más populares publicados en 2020 (según Goodreads) y asignaron a dos personas para que leyeran cada libro y escribieran un resumen y luego calificaran los resúmenes tanto del modelo como entre sí.

Si bien el modelo generó con éxito resúmenes “a nivel de libro” que contienen gran parte de la información importante, a veces también generó afirmaciones inexactas debido a la falta de contexto.

Además, los resúmenes del modelo a menudo se leen más como una lista de sucesos del libro que como un resumen coherente, revelando las todavía limitaciones de la descomposición de tareas.

La descomposición de tareas supone que las partes separadas de una tarea se puedan completar de forma independiente, una regla que puede no ser cierta para resumir libros.

Por ejemplo, puede ser difícil detectar casos en los que los detalles anteriores del libro se revelen más tarde como importantes, como ocurriría con los libros de misterio, por ejemplo.

Aun con estas primeras limitaciones, y conociendo la capacidad del generador de texto tipo GPT-3, este experimento no deja de ser menos prometedor para la empresa que continuará con sus trabajos de mejora.

En el campo de la literatura, la herramienta GPT-3 Books ya establece recomendaciones de libros de acuerdo con el estado de ánimo del usuario en cada momento.

Una herramienta de este tipo, si resultara ser realmente eficaz, podría atraer a empresas que utilizan documentación extensa, por ejemplo, desarrolladores de software.

Esto podría ahorrar tiempo y simplificar la tarea de los empleados que dedican un promedio de 9,3 horas a la semana a investigar y recopilar información relacionada con su trabajo, según las cifras de una encuesta de SearchYourCloud.

Para las librerías online, bibliotecas o plataformas con contenidos similares (audiolibros, películas, etc.) su uso también supondría un ahorro de tiempo (como los resúmenes o sinopsis que acompañan a los libros en las webs) que podrían dedicar a otras tareas que, por suerte, sólo pueden hacer un humano.

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