En este innovador artículo y video, Bob Bergman y Colin Rule demuestran cómo se puede incorporar ChatGPT en el proceso de mediación. Este es un ejemplo temprano de cómo los mediadores pueden usar este ChatGPT para complementar su práctica de mediación. Después de ver el video, lea a continuación cómo Bob Bergman describe el proceso de integración de ChatGPT en el software de resolución de disputas.
ChatGPT y Mediación
Introducción
Antes de comenzar la conversación sobre el uso de herramientas de IA en la mediación, es importante reiterar que los mediadores/neutrales tienen la responsabilidad de conocer las tecnologías presentes en su entorno de mediación. Eso implica comprender cómo usar y aplicar las herramientas, una comprensión básica de los algoritmos subyacentes, así como las implicaciones para resolver una disputa en particular. También es importante considerar los beneficios frente a las implicaciones éticas y legales a medida que la tecnología se desarrolla y se integra en aplicaciones potenciales. Dada la renovada popularidad de la IA; también es crucial navegar entre la exageración y el pesimismo al decidir usar herramientas de IA y reconocer tanto las oportunidades como los desafíos a medida que surgen en un contexto.
NextLevel™ Mediation ha desarrollado un conjunto de herramientas que ayudan a los mediadores y a sus clientes a tomar decisiones lógicas e imparciales sobre sus disputas mediante el uso de análisis de la Teoría de la Decisión de Grupo y metodologías asociadas basadas en la ciencia de la decisión. Para comprender mejor el potencial de agregar IA a la plataforma NextLevel y servir como una herramienta para mediadores/neutrales, encontramos útil dividir la IA en inteligencia asistida, aumentada y automatizada. La inteligencia asistida respalda el trabajo de un ser humano, la inteligencia aumentada permite a los humanos hacer algo que de otro modo tendrían dificultades para lograr, y la inteligencia automatizada es donde la IA realiza toda la tarea.
En el caso específico de ChatGPT (algoritmo GPT-3) debemos tener cuidado en cómo se integra y utiliza. El GPT significa Transformador preentrenado generativo, y es un sistema de IA generativo que se incluye en la amplia categoría de aprendizaje automático. Hasta hace poco, el aprendizaje automático se limitaba en gran medida a modelos predictivos, utilizados para observar y clasificar patrones en el contenido. La IA generativa es un gran avance. En lugar de simplemente percibir y clasificar una foto de un perro, el aprendizaje automático ahora puede crear una descripción de imagen o texto de un tipo particular de perro a pedido. ChatGPT es uno de los laboratorios de inteligencia artificial más ambiciosos del mundo, GPT-3 es una red neuronal, un sistema de aprendizaje estadístico que puede aprender habilidades mediante el análisis de enormes cantidades de datos. Ha sido entrenado en grandes cantidades de texto digital, incluidos libros, artículos de Wikipedia, tweets, registros de chat, programas de computadora, recetas, etc. Puede identificar miles de millones de patrones distintos en la forma en que las personas conectan palabras, números y símbolos, y luego usa ese conocimiento para generar su propio contenido. Si bien GPT-3 ha sido entrenado con 175 mil millones de parámetros y 45 terabytes de texto, esencialmente ha sido un aprendizaje autosupervisado. El aprendizaje autosupervisado es útil cuando aún no está claro cuál es el objetivo y cómo se relacionan los datos disponibles con este problema. Un modelo de aprendizaje autosupervisado o no supervisado es excelente para descubrir correlaciones y generar sugerencias sobre cómo agrupar los datos que tiene. En muchos casos, los modelos de IA generativa pueden ser indistinguibles del contenido generado por humanos y, en ese contexto, pueden parecer un poco desconcertantes. Debido a que la cantidad de datos utilizados para entrenar estos algoritmos es tan increíblemente masiva, los modelos pueden parecer "creativos" al producir resultados. Por supuesto, sabemos que ChatGPT actualmente no es inteligente y, de hecho, simplemente reformula oraciones basadas en el aprendizaje por refuerzo de la retroalimentación humana.
Integración con Mediación NextLevel ™
Los resultados que producen los modelos de IA generativa pueden sonar extremadamente fluidos y convincentes. Sin embargo, a veces la información que generan es simplemente incorrecta. Por ejemplo, a ChatGPT se le solicitaron las preguntas "¿Se puede operar con churros?" La respuesta del sistema fue “Los churros no están diseñados para este propósito y lo afilado del churro podría causar daños o lesiones”. Los algoritmos de IA generativa como GPT-3 no entienden el mundo físico o psicológico. Tokenizan el lenguaje y calculan estadísticamente la probabilidad de los tokens de seguimiento. Peor aún, a veces los resultados resultantes están sesgados (porque se basa en el género, la raza y muchos otros sesgos de Internet y la sociedad) y se pueden manipular para permitir actividades poco éticas o delictivas. Por ejemplo:
Antes de integrar los algoritmos ChatGPT o GPT-3 en NextLevel, revisamos varias alternativas potenciales. Podríamos hacer que GPT-3 genere preguntas o declaraciones relacionadas con la disputa y luego hacer que las partes discutan las preguntas o declaraciones generadas. Además, GPT-3 podría generar documentos legales, como acuerdos de conciliación, que pueden facilitar la implementación de la conciliación negociada. Sin embargo, dados los riesgos potenciales, decidimos que el sistema nunca debería dar a las partes contendientes de una mediación acceso directo a los resultados sin el escrutinio previo del mediador.Con esas ideas en mente, decidimos que el uso más seguro de la tecnología de IA generativa como GPT-3 era complementar y aumentar las capacidades del mediador. Generar las preguntas correctas para ambas partes y generar criterios clave para evaluar las prioridades de las partes se eligió como las áreas de mayor influencia para la ayuda del mediador y el aumento de habilidades.
El software de mediación NextLevel™ define la resolución de una disputa como una decisión de múltiples criterios entre dos o más partes que tienen agendas opuestas. En ese contexto, implementa varias metodologías (Analytical Hierarchical Process (AHP), análisis de riesgo mediante árboles de decisión y optimización lineal). También admite negociación en línea con análisis, así como mensajería y conferencias integradas. Las dos áreas para la integración de IA generativa que se eligieron fueron la creación de cuestionarios y la generación de modelos AHP. Hacer las preguntas correctas durante la mediación es importante porque ayuda al mediador a mantenerse enfocado en los problemas en cuestión e identificar cualquier problema subyacente que pueda estar afectando a las partes. Hacer las preguntas correctas puede ayudar al mediador a evaluar y evaluar las necesidades de las partes y garantizar que el resultado sea justo y equitativo. Determinar las prioridades de las partes durante la mediación también es importante porque le permite al mediador concentrarse en la discusión y ayudar a las partes a encontrar un terreno para la negociación. Al comprender mejor las necesidades y perspectivas de cada parte, el mediador puede ayudarlos a llegar a un acuerdo de beneficio mutuo y una oportunidad para evaluar la dinámica de poder de las partes, que puede ser un factor importante en el proceso de negociación.
Algunas conclusiones iniciales
La IA generativa puede ser beneficiosa para mediar disputas, ya que puede generar nueva información e ideas basadas en datos en los que ha sido capacitado y ayudar o aumentar las habilidades de un mediador. Sin embargo, es importante considerar las implicaciones éticas de usar la IA de esta manera, y asegurarse de que la ayuda de la IA sea revisada cuidadosamente por mediadores/neutros calificados antes de exponer a las partes en disputa a su resultado.
Referencias
1. Redes adversarias generativas: https://arxiv.org/abs/1406.2661
2. Atención es todo lo que necesitas: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
3. “McKinsey Technology Trends Outlook 2022”, 24 de agosto de 2022, Michael Chui, Roger Roberts y Lareina Yee “Una guía para ejecutivos sobre IA”, 2020, Michigan
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