ChatGPT: desarrollo, funcionamiento, aplicaciones y desafíos éticos 

Introducción 

La inteligencia artificial (IA) constituye uno de los campos de estudio más dinámicos en las ciencias de la computación y disciplinas relacionadas en el siglo XXI (Sengar et al., 2024). 
Dentro de este campo, los modelos de lenguaje natural han atraído atención significativa por su capacidad para procesar, generar y analizar textos con niveles de complejidad antes inalcanzables para sistemas informáticos convencionales (Chen et al., 2024). 
Entre estos modelos, el chatbot ChatGPT, desarrollado por OpenAI, ha emergido como una de las tecnologías más influyentes y objeto de análisis tanto en entornos académicos como prácticos (Khosravi et al., 2023).  
En este artículo examinamos su definición, evolución histórica, funcionamiento interno, aplicaciones, ventajas y limitaciones, implicaciones éticas y su impacto en educación y trabajo. 

¿Qué es ChatGPT? 

ChatGPT es un modelo de lenguaje generativo basado en la arquitectura Transformer, diseñada para procesar y generar texto en lenguaje natural (Vaswani et al., 2017). La sigla “GPT” corresponde a Generative Pre-trained Transformer, lo cual indica que el modelo se entrena previamente con grandes corpus de datos textuales y posteriormente se ajusta mediante técnicas supervisadas y retroalimentación humana para mejorar la alineación de sus respuestas (Ouyang et al., 2022; OpenAI et al., 2023). 

Este enfoque combina preentrenamiento a gran escala con Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), lo que permite que el modelo genere texto coherente y contextualizado ante entradas del usuario, respondiendo preguntas, redactando ensayos, explicando conceptos o produciendo código, entre otras funciones (Ouyang et al., 2022). Según el informe técnico de GPT-4, estos modelos son capaces de mantener coherencia en múltiples turnos conversacionales y adaptarse a distintos contextos comunicativos (OpenAI et al., 2023). 

Desde su lanzamiento público en noviembre de 2022, ChatGPT experimentó una adopción masiva, alcanzando más de un millón de usuarios en sus primeros cinco días (OpenAI, 2022). Este crecimiento lo posicionó como una de las aplicaciones de inteligencia artificial de más rápida expansión en la historia reciente de la tecnología digital. 

Además, las iteraciones posteriores del modelo han incorporado capacidades multimodales. GPT-4, por ejemplo, fue presentado oficialmente como un modelo capaz de procesar tanto texto como imágenes en su arquitectura base (OpenAI et al., 2023), y versiones más recientes han ampliado capacidades hacia procesamiento de audio y otras modalidades integradas (OpenAI, 2023). 

Origen y evolución histórica 

La trayectoria de ChatGPT se enmarca en la evolución de los modelos de lenguaje natural, particularmente de los basados en aprendizaje profundo. La arquitectura Transformer fue propuesta inicialmente por Vaswani et al. (2017) como una alternativa a las redes recurrentes tradicionales, utilizando mecanismos de atención para capturar relaciones semánticas complejas en textos extensos. 

Los primeros modelos GPT fueron desarrollados progresivamente, con GPT-2 y GPT-3 ampliando el tamaño del modelo y la complejidad del entrenamiento, hasta llegar a GPT-4 y versiones siguientes que sustentan ChatGPT en sus versiones más recientes (OpenAI et al., 2023). La nueva generación de estos modelos ha permitido un mayor entendimiento contextual y una capacidad más robusta para mantener conversaciones coherentes en múltiples turnos (OpenAI et al., 2023). 

Esta evolución reposicionó la inteligencia artificial aplicada al procesamiento de lenguaje natural como herramienta práctica en educación, investigación y emprendimiento, generando debates académicos sobre sesgos, fiabilidad y usos responsables (Sallam, 2023). 

Principios de funcionamiento técnico 

El funcionamiento de ChatGPT se basa en tres etapas principales: preentrenamiento, ajuste fino y generación de respuestas (OpenAI et al., 2023; Ouyang et al., 2022). 

Preentrenamiento 

En esta fase inicial, el modelo se expone a corpus masivos de texto procedentes de libros, artículos científicos, sitios web públicos y otras fuentes textuales. El objetivo no es memorizar textos específicos, sino aprender patrones lingüísticos, semántica y estructuras gramaticales mediante la predicción del siguiente token en una secuencia (OpenAI et al., 2023). Este proceso refuerza la capacidad de modelar contextos complejos a gran escala. 

Ajuste fino 

Tras el preentrenamiento, se aplican métodos de ajuste fino donde expertos humanos califican respuestas y retroalimentan al modelo, reforzando respuestas más útiles y penalizando salidas incoherentes o incorrectas. Este proceso, conocido como Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), mejora significativamente la calidad y alineación de las respuestas generadas (Ouyang et al., 2022). 

Generación de respuestas 

Cuando un usuario envía un prompt, el modelo calcula la secuencia de palabras más probable que responda de manera coherente y relevante, combinando el contexto histórico del diálogo con capacidades avanzadas de predicción de lenguaje (OpenAI et al., 2023). Aunque el proceso ocurre en milisegundos, refleja complejidades profundas de aprendizaje automático. 

Aplicaciones en educación, investigación y trabajo 

ChatGPT ha encontrado aplicaciones prácticas y amplias en múltiples dominios. 

Educación superior 

En contexto académico, ChatGPT se emplea como apoyo para explicar conceptos complejos, generar ejemplos didácticos, redactar textos, resumir literatura científica y apoyar la preparación de exámenes (Fraiwan & Khasawneh, 2023). Sin embargo, esta utilización también ha generado debates sobre la originalidad de trabajos académicos y el uso ético de la IA (Sallam, 2023). 

Investigación científica 

Investigadores utilizan modelos como ChatGPT para explorar ideas preliminares, generar hipótesis, estructurar resúmenes de artículos o asistir en revisiones de literatura (Fraiwan & Khasawneh, 2023). Aunque no sustituye la investigación rigurosa, facilita procesos cognitivos al sintetizar grandes volúmenes de información. 

Sector profesional 

En el ámbito profesional, ChatGPT se integra en sistemas de atención a la cliente automatizada, generación de contenidos de marketing, asistencia en programación y análisis de datos (Fraiwan & Khasawneh, 2023). Esta versatilidad ha sido clave en la rápida adopción de la herramienta en empresas tecnológicas y creativas. 

Ventajas y limitaciones 

Ventajas 

La capacidad de generar texto coherente en lenguaje natural permite redactar ensayos, responder preguntas y dialogar con fluidez (OpenAI et al., 2023). Además, su accesibilidad multidisciplinaria favorece su uso tanto en humanidades como en ciencias exactas, reduciendo el tiempo dedicado a tareas de redacción y revisión académica (Fraiwan & Khasawneh, 2023). 

Limitaciones 

Entre las principales limitaciones se encuentra el riesgo de generación de contenidos incorrectos o desactualizados, así como la posibilidad de reproducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento (Sallam, 2023). Asimismo, estos modelos no poseen comprensión semántica real, sino que operan mediante correlaciones estadísticas avanzadas aprendidas durante el entrenamiento (OpenAI et al., 2023). 

Adicionalmente, su funcionamiento depende exclusivamente de entradas textuales estructuradas y no implica acceso autónomo a contenidos audiovisuales sin procesamiento adicional o sistemas auxiliares (OpenAI et al., 2023). 

Estas limitaciones resaltan la necesidad de que usuarios académicos apliquen verificación crítica de las salidas del modelo. 

Implicaciones éticas y desafíos 

El despliegue de ChatGPT plantea preguntas éticas sobre privacidad, sesgos algorítmicos, desinformación y responsabilidad del usuario (Sallam, 2023). Diversos análisis académicos han subrayado la importancia de establecer lineamientos claros para su uso en contextos educativos y profesionales, especialmente en ámbitos donde decisiones erróneas pueden implicar riesgos reales. 

La creciente integración de la IA en procesos sociales y educativos requiere marcos normativos que guíen su uso correcto, transparente y ético, alineados con principios de justicia, equidad y responsabilidad (Sallam, 2023). 

Futuro de ChatGPT y de la inteligencia artificial conversacional 

El futuro de ChatGPT y la IA conversacional incluye el desarrollo de modelos multimodales capaces de procesar texto e imágenes de manera integrada, ampliando las aplicaciones en enseñanza personalizada, accesibilidad y análisis de datos complejos (OpenAI et al., 2023). 

Sin embargo, esta evolución también intensificará los debates sobre derechos de autor, soberanía de datos y transparencia algorítmica, consolidando el papel de las instituciones académicas en la definición de estándares éticos de uso responsable (Sallam, 2023). 

Conclusión 

ChatGPT representa un avance significativo en el desarrollo de la inteligencia artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural. Su capacidad de generar texto coherente y contextualizado ha transformado prácticas educativas, profesionales y creativas. No obstante, para maximizar beneficios y minimizar riesgos, es fundamental que los usuarios apliquen criterios críticos, verifiquen las salidas generadas y adopten principios éticos en su uso. 

Video 

Qué es ChatGPT y cómo funciona (explicación en español) 

https://theethicalist.com/chatgpt-new-ai-experts-warn-could-change-society/

https://www.google.com/imgres?q=imagesize%3A1920x720%20artificial%20inteligence%20chatgpt%20banner&imgurl=https%3A%2F%2Fbitbang.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F09%2Fsynthetic-data-2.jpeg&imgrefurl=https%3A%2F%2Fbitbang.com%2Fnews%2Fdata-science%2Fsynthetic-data-generative-artificial-intelligence-at-work%2F&docid=slMoVksfNNLkyM&tbnid=68vku0m-xNGDHM&vet=12ahUKEwjb56HbxteSAxXRSTABHbAHARoQnPAOegQIIBAB..i&w=1920&h=720&hcb=2&itg=1&ved=2ahUKEwjb56HbxteSAxXRSTABHbAHARoQnPAOegQIIBAB



https://accountancy.smu.edu.sg/research/research-areas/digital-transformation

Referencias 

1. (Chen et al., 2024) 
   Chen, Y., Wang, H., Yu, K., & Zhou, R. (2024). Artificial Intelligence methods in Natural Language Processing: A comprehensive review. Highlights in Science, Engineering and Technology, 85, 545–550. https://doi.org/10.54097/vfwgas09 

2. (Fraiwan & Khasawneh, 2023) 
   Fraiwan, M., & Khasawneh, N. (2023). A review of ChatGPT applications in education, marketing, software engineering, and healthcare: Benefits, drawbacks, and research directions. En arXiv [cs.CY]. http://arxiv.org/abs/2305.00237 

3. (Khosravi et al., 2023) 
   Khosravi, H., Shafie, M. R., Hajiabadi, M., Raihan, A. S., & Ahmed, I. (2023). Chatbots and ChatGPT: A bibliometric analysis and systematic review of publications in Web of science and Scopus databases. En arXiv [cs.DL]. http://arxiv.org/abs/2304.05436 

4. (OpenAI, 2022) 
   OpenAI. (2022, noviembre 30). Introducing ChatGPT. https://openai.com/es-ES/index/chatgpt/ 

5. (OpenAI, 2023) 
   OpenAI. (2023, septiembre 25). GPT-4V(ision) System Card. https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf 

6. (OpenAI et al., 2023) 
   OpenAI, Achiam, J., Adler, S., Agarwal, S., Ahmad, L., Akkaya, I., Aleman, F. L., Almeida, D., Altenschmidt, J., Altman, S., Anadkat, S., Avila, R., Babuschkin, I., Balaji, S., Balcom, V., Baltescu, P., Bao, H., Bavarian, M., Belgum, J., … Zoph, B. (2023). GPT-4 Technical Report. En arXiv [cs.CL]. http://arxiv.org/abs/2303.08774 

7. (Ouyang et al., 2022) 
   Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Schulman, J., Hilton, J., Kelton, F., Miller, L., Simens, M., Askell, A., Welinder, P., Christiano, P., Leike, J., & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. En arXiv [cs.CL]. http://arxiv.org/abs/2203.02155 

8. (Sallam, 2023) 
   Sallam, M. (2023). ChatGPT utility in healthcare education, research, and practice: Systematic review on the promising perspectives and valid concerns. Healthcare (Basel, Switzerland), 11(6), 887. https://doi.org/10.3390/healthcare11060887 

9. (Sengar et al., 2024) 
   Sengar, S. S., Hasan, A. B., Kumar, S., & Carroll, F. (2024). Generative artificial intelligence: A systematic review and applications. En arXiv [cs.LG]. http://arxiv.org/abs/2405.11029 

10. (Vaswani et al., 2017) 
    Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., N. Gomez, A., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. En arXiv [cs.CL]. https://doi.org/10.65215/2q58a426