Interaccions #065
La IA no generativa i les pròtesis del pensament
En només un parell d’anys, hem vist com la intel·ligència artificial ha passat de ser una idea llunyana i pràcticament utòpica a convertir-se en una eina habitual dins dels processos creatius. Cadascú en fa un ús diferent, però la seva presència i influència actuals són indiscutibles. Ho estic veient de primera mà en el meu camp d’acció professional a estudis, agències, productores, entre els freelance… ara mateix ja no sembla opcional (tot i que hi ha indicis de que és una bombolla a punt de petar)
Ara bé, quan parlem d’IA, gairebé sempre pensem en la generativa: la que surt a les notícies, als podcasts i als memes, aquesta que crea textos, imatges o vídeos a partir d’un entrenament amb dades previ i prompts de l’usuari. És la que concentra ara mateix els grans debats sobre la propietat intel·lectual i autoria, el data scraping, la creixent devaluació del treball creatiu, com ens afecta (i afectarà) a diferents nivells i mogudes lamentables com l’expansió de l’AI slop.
Dins del mateix concepte d’ intel·ligència artificial hi ha una altra branca, més silenciosa i menys espectacular (tot i que a mi personalment em sembla molt més transformadora): l’anomenada IA no generativa, de naturalesa analítica i predictiva, amb un perfil instrumental, que funcionaria com un suport del pensament1.
Sovint integrada tan naturalment que ja ni la percebem, no crea per nosaltres sinó que interpreta, ordena i millora processos. És una una pròtesi mental per amplificar la nostra capacitat que comporta alguns riscos2, com qualsevol ajuda, però pot ser tremendament positiva.
Avui dia ja trobem fàcilment exemples d’això a coses com els filtres de correu que detecten l’spam o classifiquen automàticament els missatges; els algoritmes de recomanació de Spotify, Netflix o YouTube, que aprenen dels nostres hàbits per suggerir contingut nou; el text predictiu dels mòbils, capaç d’anticipar el que volem escriure; o els assistents de veu com Siri, Alexa o Google Assistant, que interpreten ordres i executen accions bàsiques. També és present en traductors automàtics com DeepL o Google Translate, en sistemes de detecció de frau bancari, que analitzen patrons en temps real, o en mapes i sistemes de navegació com Google i Waze, calculant rutes òptimes segons el trànsit i el context.
Aquest enfocament em fa pensar en Douglas Engelbart, pioner de la interacció entre l’home i la màquina, quan fa seixanta anys parlava pràcticament del mateix: com augmentar la intel·ligència humana a través dels ordinadors, concebuts no com a substituts, sinó com a extensions cognitives.
El 1968, Engelbart va realitzar la “Mother of All Demos”, una demostració en directe on va introduir per primera vegada conceptes com el ratolí, la videoconferència, l’hipertext, el processador de textos o l’edició col·laborativa en temps real. Tots aquests conceptes tenen la mateixa finalitat: augmentar les nostres capacitats.
La seva visió no sortia del buit: vint anys abans Vannevar Bush ja havia imaginat el Memex, un dispositiu teòric capaç d’estendre la memòria i el pensament humans. Al seu article “As We May Think” (1945), descrivia una màquina que permetria emmagatzemar, vincular i recuperar informació de manera orgànica (podríem dir que precursor del concepte de Second Brain, tant de moda ara).
Una dècada més tard, J.C.R. Licklider aprofundiria en aquella idea amb el seu assaig “Man-Computer Symbiosis” (1960), on plantejava una relació de col·laboració estreta entre humans i ordinadors: una autèntica simbiosi cognitiva on la màquina no pensa per nosaltres, sinó amb nosaltres. D’aquí a temes com el Manifest Cyborg de Donna Haraway (1984) hi ha una passa, tot i que en aquest últim ja apareixen conceptes polítics, ètics i identitaris que obren molt més la conversa.
Així, podem observar amb facilitat com una cadena d’idees de mitjans del S.XX ens anticipava de forma directa bona part del que vivim avui. I tot això passa, de moment, sobretot en l’àmbit digital però és una línia que es desdibuixarà ràpidament. Ja s’està traslladant al món físic, materialitzant-se amb wearables que monitoritzen i anticipen patrons, dispositius de realitat augmentada que superposen informació sobre l’entorn o implant, mèdics o experimentals, que actuen com a extensions sensorials, cognitives o purament operatives.
Tot plegat em resulta fascinant i, tot i que soc conscient l’evolució d’aquest tema ens continuarà acostant al paisatge cyberpunk del que parlava fa unes setmanes, suposo que com acostumo a dir aquí a la mainada, la dosi fa el verí.
Avui, en lloc dels altres temes que m’han interessat aquesta setmana i a més de tots els enllaços que trobes a la reflexió inicial, et deixo una selecció d’apps d’IA no generativa que trobo especialment interessants. És una tria personal de conceptes i enfocaments que considero que val la pena observar (i segons com, provar), d’entre tot el que tinc guardat aquí.
Mem.ai: app de notes i organització personal que “aprén com penses” i t’ajuda a recordar i recuperar informació quan la necessites. Permet descarregar idees del cap i les arxiva, mostrant relacions i facilitant la gestió del coneixement.
mymind permet desar notes, articles, imatges i enllaços en un únic espai privat, sense etiquetes ni carpetes. L’IA reconeix automàticament el tipus de contingut i el classifica visualment, convertint-se en un “cercador personal”.
Elicit: eina pensada per a la recerca acadèmica, ajuda a trobar, analitzar i resumir articles científics, permetent reduir dràsticament el temps invertit en revisions bibliogràfiques.
Julius és un assistent d’anàlisi de dades amb IA que permet connectar fulls de càlcul, bases de dades o arxius i obtenir insights en segons, sense escriure codi.
Rewind grava tot el que veus, dius o escoltes al teu ordinador i et permet trobar-ho després amb cerques en llenguatge natural. Una mena de “memòria total digital” que converteix l’activitat quotidiana en un arxiu consultable, privat i segur.
AudioPen converteix notes de veu en text clar i estructurat. Transcriu, resumeix i dóna forma coherent al que expresses oralment, ajudant-te a transformar pensaments dispersos en esborranys útils i fàcils d’editar.
Otter transcriu converses, reunions o conferències en temps real, identificant interlocutors i paraules clau. Facilita l’anàlisi posterior i l’extracció d’insights sense necessitat de rellegir o reescoltar hores d’àudio.
Read.ai analitza reunions virtuals i en genera informes automàtics: temps de paraula, to, participació, sentiment i decisions preses. L’he provat en algunes ocasions darrerament i tot i fallar en alguns detalls al captar la info, és útil.
Reflect és una eina de notes minimalista amb connexions automàtiques entre idees. Utilitza IA per suggerir relacions entre conceptes i enllaçar pensaments dispersos, convertint el teu arxiu personal en una xarxa viva de coneixement.
Othelia ajuda creadors i professionals de l’audiovisual a estructurar, gestionar i escalar mons narratius complexos centrant-se en l’organització i visibilitat de les relacions internes del relat (personatges, arcs, ubicacions, conflictes).
Gràcies pel teu temps. La setmana que ve, més i (espero que) millor. Per qualsevol cosa, pots deixar un comentari o trobar-me a Bluesky o LinkedIn. Si vols una mica de música, et deixo aquí la meva mixtape, actualitzada mensualment. Fins ara!
— Sergi
Aquí no només una diferència tècnica, sinó també filosòfica: suposo té a veure amb com entenem la creació, el control i el paper de la màquina dins del nostre pensament.
Se m’acudeixen alguns, molt evidents (segur que n’hi ha més): la dependència cognitiva (que pot acabar reduint la nostra capacitat crítica i de raonament), la pèrdua de control davant màquines cada cop més opaques i autònomes o la desigualtat d’accés (que pot ampliar les diferències socials i de coneixement). A tot això s’hi afegeix la integració d’aquestes eines en el nostre pensament, que poc a poc aniria difuminant els límits entre allò humà i allò sintètic, obrint nous dilemes, segur.