APLICACIONES FILOSOFICAS Y SUS LIMITES EN LA TECNOLOGIA DE IA GENERATIVA

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) representa un avance revolucionario en el aprendizaje automático, permitiendo que los modelos
generen datos que reflejen la estructura y estadísticas de un conjunto de datos dado. La fusión de la IAG y el razonamiento filosófico abre
nuevas fronteras en la ciencia cognitiva. Este proyecto explora cómo la IAG, en particular los Modelos de Lenguaje Grande (MLG) como
ChatGPT 3.5 & ChatGPT 4, y contrapartes de código abierto como LLaMA, influye en el razonamiento filosófico, haciendo hincapié en la
deducción, abducción, inducción, falacias, sesgos, análisis causal, razonamiento contrafáctico y habilidades epistémicas.
Los avances recientes en IAG, especialmente en la generación de texto humano y en conversaciones contextualizadas, ofrecen valiosas
perspectivas para el discurso filosófico.
Al emplear ChatGPT (versiones 3.5 y 4) en un estudio de caso para el aprendizaje filosófico de la IA, los roles incluyen ayudar en la
exploración de datos, generar hipótesis, habilitar el razonamiento contrafáctico y actuar como interfaz de lenguaje natural para
herramientas de análisis causal. Se subraya que ChatGPT es una herramienta complementaria, proporcionando perspectivas para la
exploración temprana, pero no sustituye enfoques rigurosos en escenarios científicos críticos.. La exploración se centra en tres hipótesis
cruciales:
H1: Elevación del Razonamiento y Habilidades Epistémicas de la IAG
Desafiando la noción de que la Inteligencia Artificial Generativa carece de capacidades avanzadas de razonamiento, la hipótesis afirma
que los modelos de IAG demuestran competencia en la generación de deducción, abducción e inducción. La exploración profundiza en la
capacidad de la IA para identificar falacias, detectar sesgos y generar textos coherentes que presenten razonamiento causal,
remodelando el discurso sobre las capacidades cognitivas de la IA.
H2: Rol Transformador de la IA en el Estudio de Filósofos
Contrariamente a la creencia en contribuciones mínimas, la hipótesis visualiza que la IAG mejora el estudio de filósofos como
Wittgenstein, proporcionando nuevas perspectivas y descubriendo patrones que enriquecen las investigaciones académicas.
H3: Generación Autónoma de Textos Filosóficos por la IA
Desafiando el escepticismo, la hipótesis afirma que la IA, en colaboración con la entrada humana, puede crear contenido de manera
autónoma integrando componentes de pensamiento crítico, señalando un potencial transformador para la IA en la configuración del
discurso filosófico.
Las técnicas de estímulo incluyen preguntas causales explícitas, escenarios contrafácticos y experimentos hipotéticos para amplificar la
capacidad de los modelos de IAG en participar en discusiones filosóficas matizadas. El proyecto emplea una metodología sólida que
combina análisis filosófico con enfoques computacionales avanzados.
Finalmente, el proyecto destaca las capacidades de los Modelos de Lenguaje Grande (MLG), tanto propietarios como ChatGPT, como de
código abierto como LLaMA, BERT o Aguila7b, desarrollados por el BSC, en el razonamiento causal y contrafáctico. A pesar de su
naturaleza desencarnada, los MLG destacan en comprender el lenguaje humano y razonar sobre la causalidad a través de señales
lingüísticas e información contextual. Se reconocen las preocupaciones éticas, enfatizando la necesidad de una consideración cautelosa
al implementar MLG para navegar por el panorama ético.