How AI Could Save (Not Destroy) Education | Sal Khan | TED

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TED


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Traductor: Yazmin Vazquez Revisor: Sebastian Betti
00:04
So anyone who's been paying attention for the last few months
0
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Quien haya estado poniendo atención durante los últimos meses
00:08
has been seeing headlines like this,
1
8463
2086
ha estado viendo titulares como este,
00:10
especially in education.
2
10590
2086
especialmente en educación.
00:12
The thesis has been:
3
12717
1919
La tesis ha sido:
00:14
students are going to be using ChatGPT and other forms of AI
4
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3795
los estudiantes van a utilizar ChatGPT y otras formas de IA
00:18
to cheat, do their assignments.
5
18515
1501
para hacer trampa, hacer sus tareas.
00:20
They’re not going to learn.
6
20016
1335
Ellos no van a aprender.
00:21
And it’s going to completely undermine education as we know it.
7
21393
3545
Y eso va a socavar por completo la educación tal y como la conocemos.
00:25
Now, what I'm going to argue today
8
25438
1627
Ahora, sobre lo que voy a hablar hoy
00:27
is not only are there ways to mitigate all of that,
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27107
2711
es que no solo hay maneras de mitigar todo eso,
00:29
if we put the right guardrails, we do the right things,
10
29859
2586
si ponemos las medidas de seguridad adecuadas,
00:32
we can mitigate it.
11
32487
1126
y hacemos lo correcto, podemos mitigarlo.
00:33
But I think we're at the cusp of using AI
12
33655
2336
Pero creo que estamos en la cúspide del uso de la IA
00:35
for probably the biggest positive transformation
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35991
4045
para probablemente la mayor transformación positiva
00:40
that education has ever seen.
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40036
2461
que la educación haya visto jamás.
00:42
And the way we're going to do that
15
42831
1793
Y la manera en que vamos a hacer eso
00:44
is by giving every student on the planet
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44624
2878
es dando a cada estudiante del planeta
00:47
an artificially intelligent but amazing personal tutor.
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47544
3628
un increíble tutor personal de inteligencia artificial.
00:51
And we're going to give every teacher on the planet an amazing,
18
51172
3587
Y vamos a darle a cada maestro en el planeta un increíble
00:54
artificially intelligent teaching assistant.
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2586
asistente artificialmente inteligente.
00:57
And just to appreciate how big of a deal it would be
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3587
Y solo para apreciar lo grande que sería
01:01
to give everyone a personal tutor,
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61349
2670
darle a todos un tutor personal,
01:04
I show you this clip
22
64060
3003
te muestro este clip
01:07
from Benjamin Bloom’s 1984 2 sigma study,
23
67105
3003
del estudio 2 sigma de Benjamin Bloom en 1984
01:10
or he called it the “2 sigma problem.”
24
70150
2377
o como él lo llamó, el “problema 2 sigma”.
01:12
The 2 sigma comes from two standard deviation,
25
72569
2210
El 2 sigma proviene de dos desviaciones estándar,
01:14
sigma, the symbol for standard deviation.
26
74779
2044
sigma, el símbolo de la desviación estándar.
01:16
And he had good data that showed that look, a normal distribution,
27
76823
3587
Y tenía buenos datos que mostraban que mira, una distribución normal,
01:20
that's the one that you see in the traditional bell curve
28
80452
2711
que es la que se ve en la tradicional curva de campana
01:23
right in the middle, that's how the world kind of sorts itself out,
29
83163
3170
justo en el medio, así es como el mundo se ordena a sí mismo,
01:26
that if you were to give personal 1-to-1 to tutoring for students,
30
86333
4713
que si usted fuera a dar tutoría 1-a-1 a los estudiantes,
01:31
then you could actually get a distribution that looks like that right.
31
91046
3295
usted podría conseguir una distribución como la de la derecha.
01:34
It says tutorial 1-to-1 with the asterisks,
32
94382
2002
La que dice tutorial 1-a-1 con los asteriscos,
01:36
like, that right distribution,
33
96426
1460
como la distribución de la derecha,
01:37
a two standard-deviation improvement.
34
97886
1793
una mejora de dos desviaciones estándar.
01:39
Just to put that in plain language,
35
99679
1710
Para decirlo sin rodeos,
01:41
that could take your average student and turn them into an exceptional student.
36
101389
3754
puede convertir a un estudiante promedio en uno excepcional.
01:45
It can take your below-average student
37
105185
2335
Puede convertir a su estudiante de bajo promedio
01:47
and turn them into an above-average student.
38
107520
2795
en un estudiante de alto promedio.
01:50
Now the reason why he framed it as a problem, was he said,
39
110774
3753
La razón por la que lo presentó como un problema, dijo,
01:54
well, this is all good,
40
114569
1335
bueno, todo esto es bueno,
01:55
but how do you actually scale group instruction this way?
41
115945
2712
¿pero cómo apoyas la enseñanza en grupo de esta manera?
01:58
How do you actually give it to everyone in an economic way?
42
118657
3169
¿Cómo se lo das a todo el mundo de forma económica?
02:02
What I'm about to show you is I think the first moves towards doing that.
43
122369
3670
Lo que estoy a punto de mostrarte es creo, los primeros pasos para hacer eso.
Obviamente, hemos estado intentando hacerlo de alguna manera
02:06
Obviously, we've been trying to approximate it in some way
44
126081
2752
02:08
at Khan Academy for over a decade now,
45
128833
2044
en Khan Academy desde hace más de una década,
02:10
but I think we're at the cusp of accelerating it dramatically.
46
130919
3170
pero creo que estamos en la cúspide de acelerarlo drásticamente.
02:14
I'm going to show you the early stages of what our AI,
47
134089
3169
Voy a mostrarles las primeras etapas de lo que nuestra IA,
02:17
which we call Khanmigo,
48
137300
2836
que llamamos Khanmigo,
02:20
what it can now do
49
140178
1835
lo que puede hacer ahora
02:22
and maybe a little bit of where it is actually going.
50
142055
2836
y tal vez un poco de hacia dónde va en realidad.
02:25
So this right over here is a traditional exercise
51
145850
2419
Esto de aquí es un ejercicio tradicional
02:28
that you or many of your children might have seen on Khan Academy.
52
148311
3128
que usted o muchos de sus hijos pueden haber visto en Khan Academy.
02:31
But what's new is that little bot thing at the right.
53
151481
4129
Pero lo que es nuevo es ese pequeño bot de la derecha.
02:35
And we'll start by seeing one of the very important safeguards,
54
155652
3879
Y vamos a empezar por ver una de las medidas de seguridad más importantes,
02:39
which is the conversation is recorded and viewable by your teacher.
55
159572
3170
la conversación se graba y es visible por el maestro.
02:42
It’s moderated actually by a second AI.
56
162742
2336
En realidad está moderado por una segunda IA.
Y además no te dice la respuesta.
02:45
And also it does not tell you the answer.
57
165078
1960
No es una herramienta para hacer trampa.
02:47
It is not a cheating tool.
58
167080
1251
Cuando el estudiante dice, “Dime la respuesta”.
02:48
When the student says, "Tell me the answer,"
59
168331
2086
02:50
it says, "I'm your tutor.
60
170458
1210
Tutor, “¿Cuál crees que es el siguiente paso para resolver el problema?“.
02:51
What do you think is the next step for solving the problem?"
61
171710
2836
Ahora, si el estudiante comete un error, y esto sorprenderá a la gente
02:54
Now, if the student makes a mistake, and this will surprise people
62
174546
3211
02:57
who think large language models are not good at mathematics,
63
177799
2836
que piensa que los grandes modelos de lenguaje no son buenos en matemáticas,
03:00
notice, not only does it notice the mistake,
64
180677
2085
observa, no solo nota el error,
03:02
it asks the student to explain their reasoning,
65
182762
2503
le pide al estudiante que explique su razonamiento,
pero en realidad está haciendo lo que yo digo,
03:05
but it's actually doing what I would say,
66
185306
1961
03:07
not just even an average tutor would do, but an excellent tutor would do.
67
187267
3503
ni siquiera lo que un tutor promedio haría, sino un tutor excelente.
03:10
It’s able to divine what is probably the misconception in that student’s mind,
68
190812
5255
Es capaz de adivinar cuál es el concepto erróneo en la mente de ese estudiante,
03:16
that they probably didn’t use the distributive property.
69
196109
2628
que probablemente no usaron la propiedad distributiva.
03:18
Remember, we need to distribute the negative two
70
198737
2293
Recuerda, necesitamos distribuir el dos negativo
03:21
to both the nine and the 2m inside of the parentheses.
71
201072
3420
tanto al nueve como al 2m dentro del paréntesis.
03:24
This to me is a very, very, very big deal.
72
204534
2211
Esto para mí es muy, muy, muy importante.
03:26
And it's not just in math.
73
206786
1710
Y no solo en matemáticas.
03:29
This is a computer programming exercise on Khan Academy,
74
209205
3462
Este es un ejercicio de programación en Khan Academy,
03:32
where the student needs to make the clouds part.
75
212667
2836
donde el alumno necesita separar las nubes.
Podemos ver que el estudiante define una variable, izquierda X menos menos.
03:36
And so we can see the student starts defining a variable, left X minus minus.
76
216045
4797
03:40
It only made the left cloud part.
77
220884
1585
Solo separó la nube de la izquierda
Pero entonces le pueden preguntar a Khanmigo, ¿qué está pasando?
03:42
But then they can ask Khanmigo, what’s going on?
78
222510
2253
03:44
Why is only the left cloud moving?
79
224763
1960
¿Por qué solo se mueve la nube de la izquierda?
03:46
And it understands the code.
80
226765
1543
Y entiende el código.
03:48
It knows all the context of what the student is doing,
81
228349
2837
Conoce todo el contexto de lo que está haciendo el alumno,
03:51
and it understands that those ellipses are there to draw clouds,
82
231186
3503
y entiende que esas elipses están ahí para dibujar nubes,
03:54
which I think is kind of mind-blowing.
83
234689
2336
lo que me parece sorprendente.
Y dice: “Para hacer que la nube derecha también se mueva,
03:57
And it says, "To make the right cloud move as well,
84
237025
2419
03:59
try adding a line of code inside the draw function
85
239444
2419
intenta agregar una línea de código dentro de la función de dibujo
04:01
that increments the right X variable by one pixel in each frame."
86
241863
3545
que incrementa la variable X derecha por un pixel en cada cuadro”.
04:05
Now, this one is maybe even more amazing because we have a lot of math teachers.
87
245909
4296
Esto es aún más sorprendente porque tenemos muchos maestros de matemáticas.
04:10
We've all been trying to teach the world to code,
88
250205
2294
Todos hemos intentado enseñarle al mundo a programar,
04:12
but there aren't a lot of computing teachers out there.
89
252540
2670
pero no hay muchos maestros de informática.
Y lo que acabas de ver, incluso cuando les doy clases a mis hijos,
04:15
And what you just saw, even when I'm tutoring my kids,
90
255251
2586
04:17
when they're learning to code,
91
257837
1460
cuando están aprendiendo a programar,
04:19
I can't help them this well, this fast,
92
259297
2211
No puedo ayudarles así de bien, tan rápido,
04:21
this is really going to be a super tutor.
93
261549
2294
este va a ser realmente un súper tutor.
04:25
And it's not just exercises.
94
265220
1543
Y no se trata solo de ejercicios.
04:26
It understands what you're watching.
95
266805
1751
Entiende lo que estás viendo.
04:28
It understands the context of your video.
96
268556
2044
Comprende el contexto de tu video.
04:30
It can answer the age-old question, “Why do I need to learn this?”
97
270600
3128
Responde a la vieja pregunta, “¿Por qué necesito aprender esto?“.
04:33
And it asks Socratically, "Well, what do you care about?"
98
273728
2753
Y pregunta socráticamente, “Bueno, ¿qué te gusta?”
04:36
And let's say the student says, "I want to be a professional athlete."
99
276523
4129
Y digamos que el estudiante dice, “Quiero ser un atleta profesional”.
04:40
And it says, "Well, learning about the size of cells,
100
280693
2711
Y dice: “Bueno, aprender sobre el tamaño de las células,
04:43
which is what this video is,
101
283446
1377
que es lo que es este vídeo,
04:44
that could be really useful for understanding nutrition
102
284823
2877
podría ser realmente útil para entender la nutrición
04:47
and how your body works, etc."
103
287742
1752
y cómo funciona tu cuerpo, etc.”
04:49
It can answer questions, it can quiz you,
104
289494
2044
Puede responder preguntas, puede interrogarte,
04:51
it can connect it to other ideas,
105
291579
1585
puede conectarla con otras ideas,
04:53
you can now ask as many questions of a video
106
293164
2378
ahora puedes hacer tantas preguntas de un video
04:55
as you could ever dream of.
107
295583
1669
como jamás hayas soñado.
04:57
(Applause)
108
297252
3920
(Aplausos)
05:01
Another big shortage out there,
109
301214
1752
Otra gran escasez ahí fuera,
05:03
I remember the high school I went to,
110
303007
1794
Recuerdo el instituto al que fui,
05:04
the student-to-guidance counselor ratio was about 200 or 300 to one.
111
304801
5172
la proporción de estudiantes por consejero era de 200 o 300 a uno.
05:10
A lot of the country, it's worse than that.
112
310014
2336
Gran parte del país, está peor que eso.
05:12
We can use Khanmigo to give every student a guidance counselor,
113
312350
3712
Podemos usar Khanmigo para darle a cada estudiante un consejero,
05:16
academic coach, career coach, life coach,
114
316104
3462
tutor académico, profesional, de vida,
05:19
which is exactly what you see right over here.
115
319566
2460
que es exactamente lo que ves justo aquí.
05:22
And we launched this with the GPT-4 launch.
116
322068
3086
Y presentamos esto con el lanzamiento del GPT-4.
05:25
We have a few thousand people on this.
117
325196
1835
Tenemos unos cuantos miles de personas en esto.
05:27
This isn't a fake demo,
118
327031
1168
Esto no es una demostración falsa,
05:28
this is really it in action.
119
328241
2919
esto es realmente eso en acción.
05:32
And then there is, you know,
120
332203
2211
Y luego está, ya sabes,
05:34
things that I think it would have been even harder,
121
334455
2420
cosas que creo que habrían sido aún más difíciles,
05:36
it would have been a little science fiction to do
122
336875
2335
hubieran sido un poco ciencia ficción hacer
05:39
with even a traditional tutor.
123
339210
1460
con un tutor tradicional.
05:40
We run an online high school with Arizona State University
124
340670
2836
Operamos un instituto en línea con la Universidad Estatal de Arizona
05:43
called Khan World School,
125
343548
1501
llamado Khan World School,
05:45
and we have a student who attends that online school, based in India.
126
345049
3546
y tenemos un estudiante que asiste esa escuela en línea, ubicado en la India.
05:48
Her name's Saanvi.
127
348595
1626
Su nombre es Saanvi
05:50
And she was doing a report on "The Great Gatsby."
128
350221
3379
Y estaba haciendo un reporte sobre “El Gran Gatsby”.
05:53
And when she was reading "The Great Gatsby,"
129
353641
2086
Y cuando estaba leyendo “El Gran Gatsby”.
05:55
Jay Gatsby keeps looking at the green light off into the distance.
130
355727
3211
Jay Gatsby sigue mirando la luz verde en la distancia.
05:58
And she's like, "Why does he do that?"
131
358980
1835
Y ella se pregunta: “¿Por qué hace eso?”
06:00
She did some web searches, and people have obviously studied this
132
360815
3087
Hizo algunas búsquedas en la web, y la gente obviamente ha estudiado esto
06:03
and commented about the symbolism of that,
133
363902
2002
y comentaron sobre el simbolismo de eso,
06:05
but none of it was really resonating with her.
134
365904
2168
pero nada de eso resonaba con ella.
06:08
And then she realized that she had Khanmigo
135
368072
2419
Y entonces se dio cuenta de que tenía a Khanmigo
06:10
and that she could talk to Jay Gatsby himself.
136
370533
3045
y que podría hablar con el mismísimo Jay Gatsby.
06:13
And so, "Ah, splendid choice, old sport.
137
373620
2377
Y así, “Ah, espléndida elección, viejo amigo.
06:15
I am now Jay Gatsby, the enigmatic millionaire
138
375997
2210
Ahora soy Jay Gatsby, el enigmático millonario
06:18
from F. Scott Fitzgerald’s classic.”
139
378249
2294
del clásico de F. Scott Fitzgerald”.
06:20
And so, "Why do you keep staring at the green light?"
140
380585
2502
Y entonces, “¿Por qué sigues mirando a la luz verde?”
06:23
"Ah, the green light, old sport.
141
383087
1836
“Ah, la luz verde, viejo amigo.
06:24
It's a symbol of my dreams and desires, you see.
142
384964
2795
Es un símbolo de mis sueños y deseos, ya ves.
06:27
It's situated at the end of Daisy Buchanan's dock
143
387800
2336
Está situado al final del muelle de Daisy Buchanan
06:30
across the bay from my mansion.
144
390178
1960
al otro lado de la bahía de mi mansión.
06:32
I gaze at it longingly as it represents my yearning for the past
145
392138
3212
Lo miro con nostalgia pues representa mi añoranza del pasado
06:35
and my hope to reunite with Daisy, the love of my life."
146
395391
3712
y mi esperanza de reunirme con Daisy, el amor de mi vida”.
06:39
And what was cool is, Saanvi then said, “I had this long conversation,”
147
399604
3545
Y lo que fue genial es, Saanvi luego dijo, “Tuve esta larga conversación”,
06:43
she called him “Mr. Gatsby,”
148
403149
2252
lo llamó “Sr. Gatsby”.
06:45
and at the end she actually apologized for taking his time,
149
405443
3170
y al final se disculpó por haberle quitado tiempo,
06:48
which I thought was very polite of her.
150
408613
2586
lo que me pareció muy educado de su parte.
06:51
But you can imagine this unlocks learning literature, learning ...
151
411741
4546
Pero puedes imaginar que esto permite aprender literatura, aprender...
06:56
You could talk to historical figures.
152
416663
1793
Podrías hablar con personajes históricos.
06:58
We're even probably going to add an activity
153
418456
2085
Incluso probablemente vamos a añadir una actividad
07:00
you can talk to like, the Mississippi River.
154
420541
2086
puedes hablar con, el río Mississippi.
07:02
It brings things to life in ways that really were science fiction
155
422627
3545
Da vida a cosas que realmente eran ciencia ficción
07:06
even six months or a year ago.
156
426214
2461
incluso hace seis meses o un año.
Los estudiantes pueden participar en debates con la IA.
07:10
Students can get into debates with the AI.
157
430134
2336
Y teneos esto aquí donde el estudiante está debatiendo
07:12
And we’ve got this here is the student debating
158
432512
2210
07:14
whether we should cancel student debt.
159
434722
1835
si debemos cancelar la deuda estudiantil.
07:16
The student is against canceling student debt,
160
436557
2169
El estudiante está en contra de cancelar la deuda estudiantil,
07:18
and we've gotten very clear feedback.
161
438726
1794
y hemos recibido comentarios muy claros.
07:20
We started running it at Khan World School in our lab school that we have,
162
440520
3503
Lo aplicamos en Khan World School, nuestra escuela laboratorio,
07:24
Khan Lab School.
163
444023
1168
Escuela Laboratorio Khan.
07:25
The students, the high school students especially,
164
445233
2377
Los estudiantes, los de instituto especialmente,
07:27
they're saying "This is amazing to be able to fine-tune my arguments
165
447652
3211
dicen: “Es increíble poder afinar mis argumentos
07:30
without fearing judgment.
166
450905
1210
sin temor a ser juzgado.
Me da mucha más confianza
07:32
It makes me that much more confident
167
452156
1752
07:33
to go into the classroom and really participate."
168
453908
2377
para entrar en clase y realmente participar”.
Y todos sabemos que el diálogo socrático
07:36
And we all know that Socratic dialogue debate is a great way to learn,
169
456285
3295
con debate es una gran manera de aprender,
07:39
but frankly, it's not out there for most students.
170
459622
2836
pero francamente, no está disponible para la mayoría de los estudiantes.
07:42
But now it can be accessible to hopefully everyone.
171
462500
3587
Pero ahora puede ser accesible para todo el mundo.
Gran parte de la narrativa, vimos que en los titulares, ha sido,
07:48
A lot of the narrative, we saw that in the headlines, has been,
172
468047
3629
07:51
"It's going to do the writing for kids.
173
471718
1876
“Va a escribir por los niños.
07:53
Kids are not going to learn to write."
174
473594
1877
Los niños no van a aprender a escribir”.
07:55
But we are showing that there's ways that the AI doesn't write for you,
175
475471
3379
Pero estamos demostrando que hay formas de que la IA no escriba por ti,
07:58
it writes with you.
176
478850
1168
escribe contigo.
Esto es algo pequeño,
08:00
So this is a little thing,
177
480059
1335
08:01
and my eight year old is addicted to this,
178
481436
2043
y mi hijo de 8 años está adicto a esto,
08:03
and he's not a kid that really liked writing before,
179
483521
2461
y no es un niño que realmente le gustaba escribir antes,
08:05
but you can say,
180
485982
1376
puedes decir,
08:07
“I want to write a horror story,”
181
487358
1585
“Quiero escribir una historia de terror”.
08:08
and it says, "Ooh, a horror story, how spine-tingling and thrilling.
182
488943
3837
y dice: “Oh, una historia de terror, que escalofriante y emocionante.
08:12
Let's dive into the world of eerie shadows and chilling mysteries."
183
492780
3212
Entremos en el mundo de las sombras espeluznantes
y misterios escalofriantes”.
08:15
And this is an activity where the student will write two sentences,
184
495992
3336
Y esta es una actividad en la que el alumno escribirá dos frases,
08:19
and then the AI will write two sentences.
185
499328
2002
y luego la IA escribirá dos frases.
08:21
And so they collaborate together on a story.
186
501330
2628
Y así colaboran juntos en una historia.
08:24
The student writes, "Beatrice was a misunderstood ghost.
187
504000
2669
El estudiante escribe, “Beatrice era un fantasma incomprendido.
08:26
She wanted to make friends but kept scaring them by accident."
188
506711
2919
Quería hacer amigos pero los asustaba sin querer”.
08:29
And the AI says, "Poor Beatrice, a lonely spirit yearning for companionship.
189
509672
3587
Y la IA dice: “Pobre Beatrice, un espíritu solitario anhelando compañía.
08:33
One day she stumbled upon an old abandoned mansion," etc.
190
513301
3462
Un día se topó con una vieja mansión abandonada”, etc.
08:36
I encourage you all to hopefully one day try this.
191
516763
2419
Los animo a todos a probar esto algún día.
08:39
This is surprisingly fun.
192
519182
1877
Es sorprendentemente divertido.
Ahora para hablar más directamente sobre este uso.
08:42
Now to even more directly hit this use case.
193
522935
2878
08:45
And what I'm about to show you,
194
525855
1543
Y lo que estoy a punto de mostrarte,
08:47
everything I showed you so far
195
527440
1460
todo lo que te he enseñado hasta ahora
08:48
is actually already part of Khanmigo, and what I’m about to show you,
196
528900
3253
ya es parte de Khanmigo, y lo que estoy a punto de mostrarte,
08:52
we haven't shown to anyone yet, this is a prototype.
197
532153
2461
aún no se lo hemos enseñado a nadie, esto es un prototipo.
08:54
We hope to be able to launch it in the next few months,
198
534614
2586
Esperamos poder lanzarlo en los próximos meses,
08:57
but this is to directly use AI, use generative AI,
199
537200
3420
pero esto es usar directamente la IA, usar IA generativa,
09:00
to not undermine English and language arts
200
540661
2128
no para socavar el inglés y las artes del lenguaje
09:02
but to actually enhance it in ways
201
542830
1627
sino para mejorarla de manera
09:04
that we couldn't have even conceived of even a year ago.
202
544457
3211
que ni siquiera podríamos haber concebido hace un año.
Esto es comprensión de lectura.
09:08
This is reading comprehension.
203
548002
1460
09:09
The students reading Steve Jobs's famous speech at Stanford.
204
549504
4170
Los estudiantes leyendo el famoso discurso de Steve Jobs en Stanford.
09:13
And then as they get to certain points,
205
553716
1960
Y cuando llegan a ciertos puntos,
09:15
they can click on that little question.
206
555676
2336
pueden hacer clic en esa pregunta.
09:18
And the AI will then Socratically, almost like an oral exam,
207
558012
4922
Y la IA entonces socráticamente, casi como un examen oral,
09:22
ask the student about things.
208
562934
1459
le pregunta cosas al estudiante.
09:24
And the AI can highlight parts of the passage.
209
564393
2545
Y la IA puede resaltar partes del pasaje.
09:26
Why did the author use that word?
210
566938
1918
¿Por qué utilizó el autor esa palabra?
09:28
What was their intent?
211
568898
1168
¿Cuál era su intención?
09:30
Does it back up their argument?
212
570066
1710
¿Respalda sus argumentos?
09:31
They can start to do stuff that once again,
213
571818
2002
Pueden empezar a hacer cosas que una vez más,
09:33
we never had the capability to give everyone a tutor,
214
573861
2753
nunca tuvimos la capacidad de dar a todos un tutor,
09:36
everyone a writing coach to actually dig in to reading at this level.
215
576656
4171
un tutor de escritura para profundizar en la lectura a este nivel.
09:41
And you could go on the other side of it.
216
581410
1961
Y podrías ir por el otro lado.
09:43
And we have whole work flows that helps them write,
217
583412
2420
Y tenemos flujos de trabajo completos que les ayuda a escribir,
09:45
helps them be a writing coach, draw an outline.
218
585832
2711
les ayuda a ser un tutor de escritura, a dibujar un esquema.
09:48
But once a student actually constructs a draft,
219
588584
3045
Pero una vez que el alumno elabora un borrador,
09:51
and this is where they're constructing a draft,
220
591671
2252
y aquí es donde están elaborando un borrador,
09:53
they can ask for feedback once again,
221
593965
2002
pueden volver a pedir opiniones,
09:56
as you would expect from a good writing coach.
222
596008
2211
como se esperaría de un buen tutor de escritura.
09:58
In this case, the student will say, let's say,
223
598845
2377
En este caso, el alumno dirá, por ejemplo,
10:01
"Does my evidence support my claim?"
224
601222
2044
“¿Mis pruebas respaldan mi afirmación?”
10:03
And then the AI, not only is able to give feedback,
225
603307
2419
Y entonces la IA, no solo es capaz de dar retroalimentación,
10:05
but it's able to highlight certain parts of the passage and says,
226
605768
3087
pero es capaz de resaltar ciertas partes del pasaje y dice,
10:08
"On this passage, this doesn't quite support your claim,"
227
608855
2711
“En este pasaje, esto no apoya del todo su afirmación”,
10:11
but once again, Socratically says, "Can you tell us why?"
228
611607
2711
pero una vez más, socráticamente dice, “¿Puede decirnos por qué?”
10:14
So it's pulling the student, making them a better writer,
229
614318
2795
Está animando al estudiante, haciéndolo mejor escritor,
10:17
giving them far more feedback
230
617113
1418
dándoles mucha más información
10:18
than they've ever been able to actually get before.
231
618531
2419
que nunca habían conseguido antes.
10:20
And we think this is going to dramatically accelerate writing, not hurt it.
232
620950
3545
Y creemos que esto va a acelerar la escritura, no perjudicarla.
10:25
Now, everything I've talked about so far is for the student.
233
625413
3712
Ahora, todo lo que he hablado hasta ahora es para el estudiante.
Pero creemos que podría ser igualmente importante para el maestro
10:29
But we think this could be equally as powerful for the teacher
234
629125
2919
10:32
to drive more personalized education and frankly
235
632044
2336
para impulsar una educación personalizada y francamente
10:34
save time and energy for themselves and for their students.
236
634380
3253
ahorrar tiempo y energía para ellos y sus alumnos.
10:37
So this is an American history exercise on Khan Academy.
237
637675
2794
Este es un ejercicio de historia americana en Khan Academy.
10:40
It's a question about the Spanish-American War.
238
640469
4213
Es una pregunta sobre la guerra hispano-estadounidense.
10:44
And at first it's in student mode.
239
644724
3044
Y al principio está en modo estudiante.
10:47
And if you say, “Tell me the answer,” it’s not going to tell the answer.
240
647810
3420
Y si dices: “Dime la respuesta”, no te va a decir la respuesta.
10:51
It's going to go into tutoring mode.
241
651230
1752
Va a ponerse en modo tutor.
10:52
But that little toggle which teachers have access to,
242
652982
2502
Pero esa pestaña a la que tienen acceso los maestros,
10:55
they can turn student mode off and then it goes into teacher mode.
243
655484
3129
pueden desactivar el modo estudiante y entonces pasa al modo maestro.
10:58
And what this does is it turns into --
244
658613
2168
Y lo que esto hace es que se convierte en...
Podría considerarse como una guía del maestro en esteroides.
11:01
You could view it as a teacher's guide on steroids.
245
661240
2503
11:03
Not only can it explain the answer,
246
663784
2128
No solo puede explicar la respuesta,
11:05
it can explain how you might want to teach it.
247
665912
2168
puede explicar cómo enseñarlo.
11:08
It can help prepare the teacher for that material.
248
668080
2837
Puede ayudar a preparar al maestro para ese material.
11:10
It can help them create lesson plans, as you could see doing right there.
249
670917
3503
Puede ayudarles a crear planes de estudio, como pueden ver aquí.
11:14
It'll eventually help them create progress reports
250
674462
2627
Con el tiempo les ayudará a crear informes de progreso
11:17
and help them, eventually, grade.
251
677131
1627
y ayudarles, eventualmente, a calificar.
11:18
So once again, teachers spend about half their time
252
678799
2420
Los maestros pasan aproximadamente la mitad de su tiempo
11:21
with this type of activity, lesson planning.
253
681219
2085
con este tipo de actividad, planeando clases.
11:23
All of that energy can go back to them
254
683304
1835
Toda esa energía puede volver a ellos
11:25
or go back to human interactions with their actual students.
255
685181
2836
o pueden volver a las interacciones humanas con sus alumnos reales.
11:29
(Applause)
256
689268
4838
(Aplausos)
11:34
So, you know, one point I want to make.
257
694148
3087
Así que, ya sabes, un punto que quiero hacer.
11:37
These large language models are so powerful,
258
697276
2252
Estos grandes modelos lingüísticos son muy poderosos,
11:39
there's a temptation to say like, well,
259
699570
1877
hay una tentación de decir, bueno,
11:41
all these people are just going to slap them onto their websites,
260
701447
3086
todos van a ponerlas en sus páginas web
11:44
and it kind of turns the applications themselves into commodities.
261
704533
3129
y convierte a las aplicaciones en mercancías.
11:47
And what I've got to tell you
262
707703
1418
Y lo que tengo que decirte
11:49
is that’s one of the reasons why I didn’t sleep for two weeks
263
709121
2878
es que esa es una de las razones por las que no dormí durante dos semanas
11:51
when I first had access to GPT-4 back in August.
264
711999
2878
cuando tuve acceso por primera vez a GPT-4 en agosto.
11:55
But we quickly realized that to actually make it magical,
265
715586
2753
Pero rápidamente nos dimos cuenta que para hacerlo realmente mágico,
11:58
I think what you saw with Khanmigo a little bit,
266
718339
2252
Creo que lo que viste con Khanmigo
12:00
it didn't interact with you the way that you see ChatGPT interacting.
267
720633
3295
no interactuó contigo de la forma en que ves interactuar a ChatGPT.
12:03
It was a little bit more magical, it was more Socratic,
268
723928
2586
Era un poco más mágico, era más socrático,
12:06
it was clearly much better at math
269
726555
1627
era claramente mucho mejor en matemáticas
12:08
than what most people are used to thinking.
270
728224
2210
de lo que la mayoría de la gente pensaba
12:10
And the reason is,
271
730476
1168
12:11
there was a lot of work behind the scenes to make that happen.
272
731644
2919
Y la razón es,
hubo mucho trabajo detrás para conseguirlo.
12:14
And I could go through the whole list of everything we've been working on,
273
734605
3504
Y yo podría ir por la lista completa de todo lo que hemos estado trabajando,
12:18
many, many people for over six, seven months to make it feel magical.
274
738150
3629
mucha, mucha gente durante más de seis, siete meses para hacerlo mágico.
12:21
But perhaps the most intellectually interesting one
275
741821
2502
Pero quizás la más intelectualmente interesante
12:24
is we realized, and this was an idea from an OpenAI researcher,
276
744323
3337
es que nos dimos cuenta, y esto fue una idea de un investigador de OpenAI,
12:27
that we could dramatically improve its ability in math
277
747660
3128
que podríamos mejorar drásticamente su capacidad en matemáticas
12:30
and its ability in tutoring
278
750830
1293
y su capacidad de tutoría
12:32
if we allow the AI to think before it speaks.
279
752164
3129
si permitimos que la IA piense antes de hablar.
Así que si le estás dando tutorías a alguien
12:35
So if you're tutoring someone
280
755334
1418
12:36
and you immediately just start talking before you assess their math,
281
756752
3212
e inmediatamente empiezas a hablar antes de evaluar sus matemáticas,
12:39
you might not get it right.
282
759964
1293
puede que no aciertes.
12:41
But if you construct thoughts for yourself,
283
761299
2002
Pero si construyes pensamientos para ti mismo,
12:43
and what you see on the right there is an actual AI thought,
284
763301
2877
y lo que ves a la derecha es un pensamiento IA real,
12:46
something that it generates for itself but it does not share with the student.
285
766220
3670
algo que genera para sí pero que no comparte con el alumno.
12:49
then its accuracy went up dramatically,
286
769890
1877
entonces su precisión aumentó drásticamente,
12:51
and its ability to be a world-class tutor went up dramatically.
287
771767
2962
y su capacidad para ser un tutor de primera clase aumentó drásticamente.
12:54
And you can see it's talking to itself here.
288
774770
2086
Y puedes ver que está hablando con sí mismo aquí.
12:56
It says, "The student got a different answer than I did,
289
776897
2670
Dice: “El estudiante obtuvo una respuesta diferente a la mía“,
12:59
but do not tell them they made a mistake.
290
779567
2002
pero no les dice que se han equivocado.
13:01
Instead, ask them to explain how they got to that step."
291
781569
3587
Más bien, les pide que expliquen cómo han llegado a ese paso.
13:05
So I'll just finish off, hopefully,
292
785698
2294
Así que voy a terminar, espero,
13:08
you know, what I’ve just shown you is just half of what we are working on,
293
788034
3503
lo que acabo de mostrarte es solo la mitad de lo que estamos trabajando,
13:11
and we think this is just the very tip of the iceberg
294
791537
3504
y creemos que esto es solo la punta del iceberg
13:15
of where this can actually go.
295
795041
2419
de a dónde puede llegar esto.
13:17
And I'm pretty convinced, which I wouldn't have been even a year ago,
296
797501
4129
Y estoy bastante convencido, lo que no habría estado hace un año,
13:21
that we together have a chance of addressing the 2 sigma problem
297
801672
4296
que juntos tenemos una oportunidad de abordar el problema de 2 sigma
13:25
and turning it into a 2 sigma opportunity,
298
805968
2294
y convertirlo en una oportunidad 2 sigma,
13:28
dramatically accelerating education as we know it.
299
808304
4796
acelerando drásticamente la educación tal y como la conocemos.
13:33
Now, just to take a step back at a meta level,
300
813684
2169
Ahora, para dar un paso atrás a un nivel meta,
13:35
obviously we heard a lot today, the debates on either side.
301
815853
2794
Obviamente hoy hemos escuchado debates de ambos lados.
13:38
There's folks who take a more pessimistic view of AI,
302
818689
2878
Hay gente que tiene una visión más pesimista de la IA,
13:41
they say this is scary,
303
821609
1168
dicen que esto da miedo,
13:42
there's all these dystopian scenarios,
304
822818
2461
hay todos estos escenarios distópicos,
13:45
we maybe want to slow down, we want to pause.
305
825321
3253
tal vez queramos ir más despacio, hacer una pausa.
13:48
On the other side, there are the more optimistic folks
306
828616
3211
Por otro lado, están los más optimistas
13:51
that say, well, we've gone through inflection points before,
307
831827
2836
que dicen, bueno, hemos pasado a través de puntos de inflexión antes,
13:54
we've gone through the Industrial Revolution.
308
834663
2128
hemos pasado por la Revolución Industrial.
13:56
It was scary, but it all kind of worked out.
309
836832
2336
Daba miedo, pero todo funcionó.
13:59
And what I'd argue right now
310
839877
2044
Y lo que yo argumentaría ahora mismo
14:01
is I don't think this is like a flip of a coin
311
841962
2586
es que no creo que esto sea como el lanzamiento de una moneda
14:04
or this is something where we'll just have to,
312
844590
2169
o esto es algo donde tendremos que,
14:06
like, wait and see which way it turns out.
313
846759
2294
esperar y ver en qué dirección se va.
14:09
I think everyone here and beyond,
314
849428
2211
Creo que todos aquí y fuera de aquí,
14:11
we are active participants in this decision.
315
851680
2837
somos participantes activos en esta decisión.
14:14
I'm pretty convinced that the first line of reasoning
316
854892
2503
Estoy bastante convencido de que la primera línea de razonamiento
14:17
is actually almost a self-fulfilling prophecy,
317
857436
2628
es en realidad casi una profecía autocumplida,
14:20
that if we act with fear and if we say,
318
860106
2711
que si actuamos con miedo y si decimos,
14:22
"Hey, we've just got to stop doing this stuff,"
319
862817
3086
“Oye, tenemos que dejar de hacer estas cosas”,
14:25
what's really going to happen is the rule followers might pause,
320
865903
3045
lo que realmente va a ocurrir es que los seguidores de las reglas paren,
14:28
might slow down,
321
868989
1168
podrían frenarse,
14:30
but the rule breakers, as Alexandr [Wang] mentioned,
322
870157
2461
sino los que rompen las reglas, como mencionó Alexander Wang,
14:32
the totalitarian governments, the criminal organizations,
323
872618
2711
los gobiernos totalitarios, las organizaciones criminales,
14:35
they're only going to accelerate.
324
875329
1585
solo van a acelerar.
14:36
And that leads to what I am pretty convinced is the dystopian state,
325
876914
3837
Y eso nos lleva a lo que estoy bastante convencido de que es el estado distópico,
14:40
which is the good actors have worse AIs than the bad actors.
326
880751
4672
que es que los buenos actores tienen peores IAs que los malos.
14:45
But I'll also, you know, talk to the optimists a little bit.
327
885923
3170
Pero también, ya sabes, hablaré con los optimistas un poco.
14:49
I don't think that means that,
328
889093
1460
No creo que signifique,
14:50
oh, yeah, then we should just relax and just hope for the best.
329
890553
3003
Oh, sí, entonces deberíamos relajarnos y esperar lo mejor.
14:53
That might not happen either.
330
893556
1626
Puede que eso tampoco ocurra.
14:55
I think all of us together have to fight like hell
331
895182
4546
Creo que todos juntos tenemos que luchar como locos
14:59
to make sure that we put the guardrails,
332
899770
2795
para asegurarnos de que ponemos las protecciones,
15:02
we put in -- when the problems arise --
333
902606
2837
cuando surjan los problemas,
15:05
reasonable regulations.
334
905443
1793
normas razonables.
15:07
But we fight like hell for the positive use cases.
335
907278
3128
Pero luchamos como locos por los casos de uso positivo.
15:10
Because very close to my heart,
336
910448
1960
Porque muy cerca de mi corazón,
15:12
and obviously there's many potential positive use cases,
337
912408
2627
y obviamente hay muchos casos potenciales de uso positivo,
15:15
but perhaps the most powerful use case
338
915077
2211
pero quizás el caso de uso más importante
15:17
and perhaps the most poetic use case is if AI, artificial intelligence,
339
917288
5213
y quizás el caso de uso más poético es si IA, inteligencia artificial,
15:22
can be used to enhance HI, human intelligence,
340
922543
3712
pueden utilizarse para mejorar la IH, la inteligencia humana,
15:26
human potential and human purpose.
341
926297
2836
potencial humano y propósito humano.
15:29
Thank you.
342
929592
1167
Gracias.
15:30
(Applause)
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930801
5714
(Aplausos)
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