Un chatbot es un programa informático diseñado para mantener una conversación con un usuario humano mediante texto o voz, simulando los patrones del diálogo natural. Los chatbots abarcan desde sistemas simples basados en reglas que emparejan palabras clave con respuestas prefijadas, pasando por sistemas de diálogo estadísticos, hasta chatbots modernos construidos sobre modelos de lenguaje de gran tamaño que generan respuestas abiertas. El término es anterior a la IA moderna basada en aprendizaje profundo y se ha aplicado a bots de atención al cliente, asistentes virtuales, aplicaciones de compañía y asistentes de propósito general como ChatGPT.
Historia
El primer chatbot ampliamente citado fue ELIZA, escrito por Joseph Weizenbaum en el MIT en 1966, que usaba un simple emparejamiento de patrones para imitar a un psicoterapeuta rogeriano y convenció a algunos usuarios de que hablaban con un oyente comprensivo, una reacción que Weizenbaum encontró inquietante y sobre la que escribió críticamente más tarde. Las décadas posteriores produjeron PARRY (1972), que simulaba a un paciente con esquizofrenia paranoide, y A.L.I.C.E. (1995), un chatbot basado en reglas que ganó el Premio Loebner en múltiples ocasiones. Los chatbots comerciales proliferaron en la década de 2010, cuando las plataformas de mensajería y los asistentes de voz como Siri y Alexa añadieron diálogo basado en clasificación de intenciones y guiones predefinidos. La categoría se transformó con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, construido sobre una versión de GPT-3.5 refinada con aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, que reemplazó los flujos guionizados con un modelo de propósito general capaz de mantener conversaciones abiertas, coherentes y de múltiples turnos, y que supuestamente alcanzó 100 millones de usuarios en dos meses, entonces el crecimiento más rápido de una aplicación de consumo registrado.
Arquitectura
Los primeros chatbots dependían de reglas escritas a mano, árboles de decisión o emparejamiento de palabras clave, como en ELIZA; los sistemas posteriores añadieron comprensión estadística del lenguaje natural para clasificar la intención del usuario y completar parámetros para tareas específicas, como reservar un vuelo. Desde principios de la década de 2020, la mayoría de los chatbots de propósito general se construyen sobre modelos basados en transformadores entrenados mediante preentrenamiento a gran escala con corpus de texto y alineados con las preferencias humanas mediante aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. Muchos chatbots de producción añaden un mensaje de sistema para establecer la personalidad y las restricciones, y algunos usan generación aumentada por recuperación para fundamentar las respuestas en documentos externos en lugar de depender únicamente de lo que el modelo memorizó durante el entrenamiento.
Recepción y críticas
Los chatbots han planteado preocupaciones recurrentes: los usuarios antropomorfizan sistemas que no los comprenden, a veces llamado efecto ELIZA; alucinación de información falsa afirmada con confianza; y, en el caso de los chatbots de compañía, inquietudes sobre la dependencia emocional, especialmente entre los usuarios más jóvenes. La propia reacción de Weizenbaum ante ELIZA anticipó gran parte de este debate posterior. Los defensores señalan la utilidad de los chatbots para el soporte al cliente, la educación, la accesibilidad y como interfaz en lenguaje natural para software complejo, un papel que se ha ampliado a medida que los chatbots adquirieron uso de herramientas y se convirtieron en la base de sistemas más amplios de IA conversacional y agentes de IA.