AI Sommelier genera reseñas de vinos sin siquiera abrir una botella

en el mundo de reseñas de vinos, la escritura evocadora es clave. Considere lo siguiente: “Si bien la nariz está un poco cerrada, el paladar de este Riesling seco está repleto de jugosos sabores de pomelo blanco y mandarina. No es un vino profundamente concentrado, pero está perfectamente equilibrado por una acidez de lima-limón que persiste en el final”.

Al leer la descripción, casi puedes sentir el sudor del vaso frío en tu mano y saborear una explosión de cítricos en tu lengua. Pero el autor de esta revisión nunca tuvo esa experiencia, porque el autor era una pieza de software.

Un grupo interdisciplinario de investigadores desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial capaz de escribir reseñas de vino y cerveza que son en gran medida indistinguibles de los escritos por un crítico humano. Los científicos publicaron recientemente sus resultados en el Revista Internacional de Investigación en Marketing.

El equipo espera que este programa pueda ayudar a los productores de cerveza y vino a agregar una gran cantidad de reseñas o brindarles a los revisores humanos una plantilla a partir de la cual trabajar. Los investigadores dicen que su enfoque podría incluso expandirse a revisiones de otros productos «experimentales», como el café o los automóviles. Pero algunos expertos advierten que este tipo de aplicación tiene potencial para el uso indebido.

Teóricamente, el algoritmo podría haber producido reseñas sobre cualquier cosa. Sin embargo, un par de características clave hicieron que la cerveza y el vino fueran particularmente interesantes para los investigadores. Por un lado, «era solo un conjunto de datos muy singular», dice el ingeniero informático Keith Carlson de Dartmouth College, quien co-desarrolló el algoritmo utilizado en el estudio. Las reseñas de vinos y cervezas también hacen una excelente plantilla para texto generado por IA, explica, porque sus descripciones contienen muchas variables específicas, como la región de cultivo, la variedad de uva o trigo, el estilo de fermentación y el año de producción. Además, estas revisiones tienden a basarse en un vocabulario limitado. “La gente habla del vino de la misma manera, usando el mismo conjunto de palabras”, dice Carlson. Por ejemplo, los conocedores pueden utilizar rutinariamente adjetivos como «roble», «floral» o «seco».

Carlson y sus coautores entrenaron su programa con el valor de una década de reseñas profesionales (alrededor de 125,000 en total) extraídas de la revista. Entusiasta del vino. También utilizaron casi 143 000 reseñas de cervezas del sitio web TarifaCerveza. El algoritmo procesó estos análisis escritos por humanos para aprender la estructura general y el estilo de una reseña. Para generar sus propias reseñas, la IA recibió detalles específicos de un vino o una cerveza, como el nombre de la bodega o cervecería, el estilo, el porcentaje de alcohol y el precio. Con base en estos parámetros, la IA encontró reseñas existentes para esa bebida, extrajo los adjetivos más utilizados y los usó para escribir su propia descripción.

Para probar el rendimiento del programa, los miembros del equipo seleccionaron una revisión humana y una generada por IA para 300 vinos diferentes y 10 revisiones humanas y una revisión de IA para 69 cervezas. Luego le pidieron a un grupo de sujetos de prueba humanos que leyeran reseñas tanto generadas por máquinas como escritas por humanos y verificaron si los sujetos podían distinguir cuál era cuál. En la mayoría de los casos, no pudieron. “Nos sorprendió un poco”, dice Carlson.

Aunque el algoritmo parecía funcionar bien al recopilar muchas reseñas y condensarlas en una sola descripción cohesiva, tiene algunas limitaciones significativas. Por ejemplo, es posible que no pueda predecir con precisión el perfil de sabor de una bebida que no ha sido probada por las papilas gustativas humanas y descrita por escritores humanos. “El modelo no puede probar el vino o la cerveza”, dice Praveen Kopalle, especialista en marketing de Dartmouth y coautor del estudio. «Solo entiende 0 y 1 binarios». Kopalle agrega que a su equipo le gustaría probar el potencial predictivo del algoritmo en el futuro, para que adivine a qué sabría un vino que aún no ha sido revisado y luego compare su descripción con la de un crítico humano. Pero por ahora, al menos en el ámbito de la cerveza y el vino, los revisores humanos siguen siendo esenciales.

La IA de generación de lenguaje no es nueva, y ya se ha utilizado un software similar para producir recomendaciones para plataformas de revisión en línea. Pero algunos sitios permiten a los usuarios descartar las reseñas generadas por máquinas, y una de las razones es que este tipo de generación de lenguaje puede tener un lado oscuro. Una IA de redacción de reseñas podría, por ejemplo, usarse para amplificar sintéticamente las reseñas positivas y ahogar las negativas, o viceversa. “La revisión de un producto en línea tiene la capacidad de cambiar realmente la opinión de las personas”, señala Ben Zhao, experto en ciberseguridad y aprendizaje automático de la Universidad de Chicago, que no participó en el nuevo estudio. Al usar este tipo de software, alguien con malas intenciones “podría destrozar por completo a un competidor y destruir financieramente su negocio”, dice Zhao. Pero Kopalle y Carlson ven más potencial para el bien que para el mal en el desarrollo de software de generación de reseñas, especialmente para propietarios de pequeñas empresas que pueden no tener el tiempo o el conocimiento del inglés adecuados para escribir ellos mismos las descripciones de los productos.

Ya vivimos en un mundo moldeado por algoritmos, desde las recomendaciones de Spotify hasta los resultados de los motores de búsqueda y los semáforos. Lo mejor que podemos hacer es proceder con precaución, dice Zhao. “Creo que los humanos son increíblemente fáciles de manipular de muchas maneras”, dice. “Es solo una cuestión de necesitar identificar la diferencia entre usos correctos y usos indebidos”.