Generación automática de texto

Escribir un texto, un ensayo o un documento de tipo técnico detallado sobre un determinado tema es muy complejo y depende del grado de conocimiento de la audiencia a la que va dirigido y del grado de expertise del escritor que tiene que redactarlo. 

Con el objetivo de facilitar o simplificar esta tarea se han desarrollado en los últimos años tecnologías de escritura automática basados en aprendizaje profundo (Deep Learning), que nos permiten generar de manera automática texto en base a un ejemplo de texto o un tipo de tema. 

Estos sistemas de escritura automática, como GPT-3, GPT-4, text.cortex, Copysmith o Flowrite, utilizan modelos que han sido entrenados normalmente con millones de textos que han sido etiquetados en diferentes dimensiones (tema, complejidad, longitud, etc) con el objetivo de generar texto de diferentes tipos a una entrada similar. Incluso existen versiones que permiten generar código fuente para programar, como Replit o Copilot. 

Este tipo de tecnología nos permitirá generar versiones preliminares de texto que podrán ser mejoradas mediante la intervención humana o que nos permitirá personalizar el contenido en base al lector aumentando o disminuyendo la complejidad del mismo. 

Estas versiones preliminares se podrán utilizar para la redacción de artículos periodísticos, resúmenes, evaluaciones de productos, reseñas automáticas en base a reseñas de voz o incluso trabajos de investigación básicos con el objetivo de obtener información específica sobre un tema con el objetivo de identificar líneas de investigación, redacción o trabajo en base a la información incluida por el sistema de generación. 

Aunque al igual que otros tipos de tecnologías de generación automática basada en IA entraña algunos problemas de tipo ético, ya que se podrían entregar como trabajos originales los resultados que generan este tipo de herramientas sin poder diferenciar si ha sido una máquina o un humano el que ha escrito estos documentos.