- Es posible que la IA generativa haya alejado inadvertidamente a algunos de los contribuyentes “expertos” de mayor calidad a sitios como Stack Overflow a medida que los usuarios adoptan cada vez más herramientas capacitadas para recibir comentarios.
- El problema surge del hecho de que los usuarios no sienten que sus habilidades y esfuerzos sean recompensados, y la IA a menudo proporciona la misma solución a un ritmo más rápido.
- La medida no se limita a la comunidad de programación en línea, sino que amenaza con extenderse a otras áreas como las aulas, los lugares de trabajo corporativos y la comunidad científica.
La investigación de la Universidad de Auckland sobre la desaparición del desbordamiento de pila en los últimos años apunta a una tendencia cada vez más preocupante en la comunidad de software: los mejores contribuyentes, o los de mayor habilidad, se están yendo en masa.
La IA, que posiblemente cierra la brecha entre la mayoría de los programadores de nivel básico y medio y algunos de los mejores en el negocio, en realidad puede acelerar la salida de estos últimos de las comunidades en línea, ya que sienten que sus esfuerzos no son tan valorados como antes.
Stack Overflow ha experimentado una caída de casi el 76 % en las consultas mensuales publicadas desde el debut de ChatGPT en 2022, lo que indica que tanto los usuarios nuevos como los existentes están abandonando el sitio.
¿Es el problema mucho más amplio que el simple desbordamiento de pila?
El problema con Stack Overflow y su caída fue multifacético; Sin embargo, muchos usuarios sintieron que el sitio y sus colaboradores más talentosos estaban comprometidos hasta cierto punto.
Esto, combinado con una moderación estricta que muchos llaman “moralista”, significa que los usuarios inevitablemente abandonarán la plataforma para encontrar una alternativa viable.
ChatGPT y sus opciones de IA se han vuelto considerablemente más flexibles y, con el tiempo, se han duplicado como un motor de búsqueda para muchos codificadores con preguntas rutinarias y repetibles, incluso cuando la IA maneja cada vez mejor que antes preguntas como problemas de sintaxis.
Esto, a su vez, reduce la cantidad de preguntas formuladas en la plataforma y, a pesar de la prohibición de la IA generativa impuesta poco después de que ChatGPT esté en línea, provoca una pérdida de encuestados que puede resultar imposible de reemplazar a largo plazo.
Es posible que el problema ya no se limite a la comunidad de codificación en línea; Los investigadores indican que esto podría extenderse a otras áreas, como aulas, oficinas y otras comunidades de investigación, donde las respuestas que requieren poco esfuerzo son difíciles de descifrar para los modelos de IA reentrenados y en constante evolución de los expertos en la materia.
“Si todo el mundo puede utilizar la IA para producir una respuesta o un resultado de buena calidad, algunas personas podrían pensar: ‘¿Por qué debería intentar compartir mis habilidades y participar?'”, explicó el Dr. Kenny Ching, editor del estudio.
Ching llama a esto “compresión de señal”, ya que las soluciones expertas y no expertas se vuelven más difíciles de distinguir, incluso cuando la experiencia en temas que la IA puede sopesar fácilmente se vuelve menos productiva.
Pero la pregunta que me viene a la mente aquí es simple: si la IA se entrena con datos aportados por los usuarios y una cantidad cada vez menor de ellos existe en plataformas como Stack Overflow, ¿adónde nos llevará el próximo restablecimiento del conocimiento en términos de capacidades de IA?
Si bien los futuros modelos de IA no se “aburrirán”, por así decirlo, pueden acudir a diferentes vías de capacitación, como el chat de Slack, los servidores de Discord o incluso los usuarios que hacen las mismas preguntas relacionadas con la codificación que hacen actualmente en Stack Overflow.
Si reemplaza a los expertos que ya no quieren contribuir o hace que la IA sea más propensa a errores con el tiempo, gracias a cómo funciona su circuito de retroalimentación, es una cuestión interesante en una sociedad a la que le resulta cada vez más difícil distinguir entre la IA y las respuestas humanas.
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