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Más de 100 millones de personas usaron ChatGPT solo en enero, según una estimación, lo que la convierte en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento en la historia. Al producir resúmenes, ensayos, chistes e incluso poesía en respuesta a las indicaciones, el software pone de relieve no solo el poder cautivador de los modelos lingüísticos, sino también la importancia de formular correctamente nuestras preguntas.
Con ese fin, hace unos años inicié el Iniciativa de las 100 Preguntas, que busca catalizar un cambio cultural en la forma en que aprovechamos los datos y desarrollamos conocimientos científicos. El proyecto tiene como objetivo no solo generar nuevas preguntas, sino también reimaginar el proceso de formularlas.
Un hambre cableada de respuestas
Como especie y sociedad, tendemos a buscar respuestas. Las respuestas parecen brindar una sensación de claridad y certeza, y pueden ayudar a guiar nuestras acciones y decisiones políticas. Sin embargo, cualquier respuesta representa una etapa final provisional de un proceso que comienza con preguntas y, a menudo, puede generar más preguntas. Einstein llamó la atención sobre la importancia crítica de cómo se enmarcan las preguntas, que a menudo pueden determinar (o al menos jugar un papel importante en la determinación) de las respuestas a las que finalmente llegamos. Enmarque una pregunta de manera diferente y uno podría llegar a una respuesta diferente. Sin embargo, como sociedad, subestimamos el acto de cuestionar: quién formula las preguntas, cómo lo hace, el impacto que tienen en lo que investigamos y en las decisiones que tomamos. Tampoco prestamos suficiente atención a si las respuestas abordan de hecho las preguntas planteadas inicialmente.
Las preguntas juegan un papel clave en muchos aspectos de nuestras vidas. Las preguntas correctas son fundamentales, por ejemplo, para el proceso científico, ya que impulsan la investigación y la exploración en una amplia gama de temas y cuestiones y dan forma a las políticas públicas. Considere una lista autorizada por el gobierno de vacunas recomendadas para niños en edad escolar. Esta lista representa un punto final (una respuesta) en un proceso largo. Sin embargo, ¿con qué preguntas comenzaron los científicos y los formuladores de políticas para llegar a esta lista? ¿Cuáles fueron los objetivos de salud pública que se propusieron, cómo determinaron la eficacia y qué puntos de corte seleccionaron en el equilibrio entre beneficio y riesgo? Tales preguntas tienen un papel crucial que desempeñar en la selección final de vacunas incluidas en la lista, así como en la salud pública.
Los informes científicos tienden a centrarse en los resultados y las ideas. Estos representan información de etapa final o de nivel superior. Como ilustra el ejemplo anterior, una mayor atención a las preguntas y la forma en que están enmarcadas ayudaría a contextualizar la información de la etapa final, lo que permitiría a los legisladores y ciudadanos tomar decisiones mejores y más responsables.
Las preguntas también dan valor a los datos. Gran parte de los informes y comentarios actuales se centran en la cantidad de datos generados y la necesidad de abrirlos para el consumo científico y público, es decir, el suministro de datos sin procesar. Pero las preguntas son las que transforman los datos sin procesar en información: las preguntas que hacemos enmarcan los problemas que buscamos resolver, lo que nos permite aprovechar los datos para el bien público.
Por qué la IA hace que la ciencia del cuestionamiento sea cada vez más apremiante
El aumento de grandes modelos de lenguaje (LLMs) y el campo de pronta ingenieria nos ha expuesto a la importancia de enmarcar las preguntas correctamente, para lograr que un LLM proporcione respuestas (sin embargo, la exactitud y veracidad de estas respuestas siguen siendo un problema). Pero antes de que la ingeniería rápida se vuelva relevante, es importante señalar que cuando los ingenieros de IA desarrollan un modelo de aprendizaje automático que aprende de los datos, lo que aprende, es decir, el modelo en sí, depende de la pregunta que uno busca responder de los datos.
También es importante tener en cuenta que las respuestas proporcionadas por los sistemas de IA pueden reflejar sesgos o lagunas en los datos subyacentes. Este problema ha sido destacado, por ejemplo, en el contexto de los sistemas automatizados de preguntas y respuestas, como Alexa y Siri, que brindan respuestas a una gran cantidad de hogares para una variedad de tareas y preguntas diarias. Por lo tanto, descubrir y desarrollar formas de formular preguntas para que superen algunos de los sesgos inherentes a los datos debería ser una parte importante de la práctica y la teoría de la ingeniería rápida y, en general, de una ciencia emergente de las preguntas en la era de los datos.
El papel de las preguntas puede realzarse en un entorno digital, pero su importancia en realidad se extiende mucho más. Existe una larga tradición, que se remonta al menos a Sócrates y muchas escuelas de pensamiento oriental, de utilizar preguntas para fomentar la pedagogía y diversas formas de aprendizaje humano y social. Otros han escrito sobre la necesidad de “una pedagogía del cuestionamiento”. Y más recientemente, científicos y académicos han estado explorando el uso de la Método socrático en análisis de datos y promover la alfabetización de datos.
Preguntas para combatir la sobrecarga de información
En última instancia, al ayudarnos a comprender lo que realmente importa, las preguntas impulsan el cambio y la mejora de la sociedad. Ayudan a establecer prioridades y nos permiten imaginar alternativas. Como tales, las preguntas son políticas. Y, como explicó Perry Zurn en La política de la curiosidad nuestros compromisos políticos a menudo informan las preguntas que creemos que vale la pena hacer.
A medida que la sociedad se sobrecarga con datos y hallazgos derivados de datos, nos hemos desviado cada vez más de las preguntas. Esta publicación representa una justificación inicial de lo que podríamos pensar como una nueva ciencia de las preguntas.
Para definir y crear tal ciencia, necesitamos comenzar, de hecho, haciéndonos una serie de preguntas. ¿Cómo podemos hacer que los informes científicos se centren más en las preguntas que se hacen en ciencia? ¿Cuáles son las buenas preguntas (y las malas preguntas)? ¿Cómo podemos complementar la ciencia de datos con una nueva ciencia de preguntas? ¿Cómo podemos permitir que los alumnos se conviertan en interrogadores? ¿Cómo nos aseguramos de que el cuestionamiento sea inclusivo y libre de prejuicios? ¿Cómo aprovechamos el potencial del aprendizaje automático y la IA con buenas preguntas?
Enfrentar y responder tales preguntas requiere un nuevo esfuerzo interdisciplinario que reuniría a científicos, científicos de datos, escritores científicos, actores del cambio social, artistas y expertos en educación. Vislumbres de tales esfuerzos ya están en marcha. Pero necesitamos mucha más interacción entre la información y los silos disciplinarios, y necesitamos fomentar conversaciones que cambien el enfoque de nuestra sociedad lejos de las respuestas y hacia el contexto y el propósito, hacia, en efecto, hacer las preguntas correctas.
Acerca de los Autores
Stefan G. Verhulst, cofundador y director de investigación y desarrollo del Laboratorio de Gobernanza (GovLab), New York University El artículo fue coescrito con anil ananthaswamy, escritor científico y ex escritor de la revista New Scientist.
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
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