GPT-4, la última versión de Chat GPT lanzada por la compañía OpenAI en marzo de este año, permite realizar múltiples tareas orientadas a eficientizar el uso del tiempo y recursos en el ámbito agronómico.
Así lo indicó el docente e investigador de la Facultad de Agronomía de la UBA, Martín Oesterheld, durante una charla ofrecida esta semana en una reunión de la Mesa de Planes Nacionales de la red CREA realizada en la sede porteña de la entidad.
GPT-4 es la versión más avanzada del sistema desarrollado por Open AI para mantener conversaciones en cualquier idioma, dado que sus algoritmos tienen la capacidad de interpretar órdenes para generar respuestas basada en la información con la que ha sido entrenada. La versión más completa, Chat GPT Plus, además de disponer de mayor cantidad de funcionalidades, se actualiza en tiempo real con los registros presentes en Internet; la misma tiene un costo mensual de 20 dólares.
“Cuando yo iba a la facultad te decían acá te damos la llave de la biblioteca y luego llegó Google. Y ahora apareció esta nueva tecnología”, expresó Oesterheld, quien aseguró que los sistemas de inteligencia artificial como Chat GPT serán de uso tan habitual en los próximos años.
Las respuestas sobre preguntas relativas a cuestiones agronómicas aportads por GPT-4 son por lo general correctas, aunque generales, dado que carecen de la profundidad y el conocimiento específico propio de cuestiones regionales o locales.
Oesterheld recalcó que GPT-4 debe ser entendida como una herramienta más de trabajo. “Es un asistente de tiempo completo que resuelve problemas: la clave es hacerle buenas preguntas y de manera adecuada”, apuntó en un artículo publicado en Contenidos CREA.
El sistema tiene la capacidad de sintetizar y clarificar textos de toda índole. Oesterheld pidió a GPT-4 que explique brevemente en español, para una audiencia no experta, el contenido de un artículo científico sobre cultivos de servicio y el resumen realizado por el sistema fue equivalente al que podría haber hecho el propio Oesterheld. Posteriormente solicitó que el resumen realizado sea comprimido en un tweet y el resultado también fue apropiado.
La herramienta permite mejorar textos para simplificarlos y hacerlos más accesibles, de manera tal de que un escrito puede ser incorporado a Chat GPT-4 para solicitarle al sistema que escriba el texto de manera más breve, directa y efectiva, lo que por lo general arroja un resultado acorde a lo requerido.
El sistema puede además ayudar a escribir textos. Un ejemplo: pedirle que escriba un párrafo para un boletín técnico de temas agropecuarios en torno a lo siguiente: “Los sensores remotos proveen valiosos servicios a la producción agropecuaria”. Y el resultado es el siguiente:
También es factible solicitar que enriquezca el texto aportado, por ejemplo, pidiéndole que, en lo que respecta a la mención realizada sobre agricultura, reemplace el texto por algo que diga que los sensores son utilizados para generar modelos de predicción de rendimientos.
Oesterheld cargó en el sistema un gráfico que correlaciona las precipitaciones con la producción primaria neta aérea (ANPP por sus siglas en inglés) y preguntó a GPT-4 lo siguiente: ¿Qué muestra este gráfico en sus ejes? ¿Cuáles son los diferentes puntos de datos? ¿Cuál es el resultado principal que se obtiene de él? ¿Qué significa? “Yo escribí el artículo del cual proviene ese gráfico y puedo decir que las respuestas son correctas”, remarcó Oesterheld.
También es útil para poder identificar aspectos contenidos en imágenes, como puede ser el caso de síntomas de enfermedades de cultivos.
El sistema también puede emplearse para programar. Por ejemplo, se le puede cargar una planilla con datos y solicitarle que escriba un script en lenguaje Python para elaborar un gráfico box-plot de “rendimiento” para cada “región CREA” con las regiones ordenadas de mayor a menor. “Con esas instrucciones, ChatGPT-4 explica qué es lo que hace para luego mostrar el código que permite elaborar el gráfico solicitado”, indicó.
Existe una alternativa, más práctica, denominada “Análisis Avanzados de Datos”, por medio de la cual, en lugar de brindar el código para elaborar el gráfico, se saltea ese paso y genera directamente el gráfico, lo que permite ahorrar gran cantidad de tiempo. “Con esto es factible elaborar gráficos con Python sin saber nada de Python”, manifestó.
Otra herramienta disponible es la generación de imágenes a través de instrucciones de texto. Las creaciones elaboradas por Dall-E 3, la aplicación específica para imágenes, no son tomadas de archivos existentes en la web, sino desarrolladas por el sistema, lo que permite emplearlas sin problema en presentaciones porque no tienen derecho de autor (de hecho, la imagen central del presente artículo fue generada Dall-E 3).
“Cuando los científicos y técnicos hacemos presentaciones solemos perder mucho tiempo buscando las imágenes adecuadas para expresar lo que queremos comunicar; con esta herramienta ese trabajo se facilita mucho”, explicó.
Por ejemplo: se le solicitó una imagen partida en tres secciones: la de la izquierda representa un campo de soja con mucha sequía. En el centro un agricultor angustiado hace cuentas con muchas deudas sobre la mesa. En la derecha otro campo de soja en buen estado con tiempo lluvioso. Y las cuatro propuestas fueron el siguientes:
Oesterheld, a partir de su propia experiencia y el estudio de la potencialidad presente en la herramienta, brindó consejos prácticos para poder sacarle el “mayor jugo” posible a GPT-4.
El primero es preguntar dando contexto (“Tengo que dar una charla a un grupo de productores de tambos pequeños que han atravesado por un…” “La idea central que quiero transmitir es…”). También es recomendable definir el rol que debe asumir (“Eres un experto en ecofisiología de cultivos…”). Otro consejo es definir el público destinatario (“Explica para una audiencia general la diferencia entre plantas C3 y C4”)
“No quedarse con la primera respuesta. Repreguntar, pedir explicación, ampliación, alternativas, ejemplos. La herramienta puede emplearse a modo de un diálogo socrático”, comentó.
También dijo que es necesario tener precaución y no aportar pistas o suposiciones asociadas a las preguntas porque las respuestas pueden mostrar un sesgo hacia tales premisas implícitas, además de estar atentos porque eventualmente las respuestas aportadas pueden llegar a ser parcial o totalmente erróneas.
Por último, como las fuentes empleadas para desarrollar respuestas pueden variar en los diferentes idiomas, recomendó realizar preguntas en varios lenguajes con el propósito de verificar las distintas respuestas.
GTP o GPT? Decídanse. =)