Los desafíos de la inteligencia artificial: del futuro del trabajo al de la especie humana

  • Su desarrollo requiere muchos recursos, también naturales, y tiene tantas implicaciones que líderes tecnológicos han pedido parar

  • Cerca de 300 millones de empleos son vulnerables a la implantación de los nuevos sistemas que, a su vez, han permitido increíbles avances en la investigación médica

  • ChatGPT, la Inteligencia Artificial con un plan para dominar el mundo

La inteligencia artificial (IA) ya está aquí y ha abierto tantas posibilidades como desafíos. Son infinitas las cuestiones que se plantean ante sus recientes avances, algunos de ellos, increíbles. Un hito que se compara con la revolución astronómica de Copérnico, la biológica de Darwin o la psicológica de Freud. ¿Cómo puede afectar la irrupción de la IA en la humanidad? Las posibilidades son innumerables y las certezas, por ahora, escasas.

¿A qué se llama inteligencia artificial?

Tal y como se recoge en las instituciones europeas, la inteligencia artificial es la capacidad de una máquina de presentar las mismas habilidades que los humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear. Los sistemas de IA son capaces de adaptar su comportamiento, analizar los efectos de acciones previas y trabajar de manera autónoma. Una tecnología que existe desde hace ya más de 50 años, aunque son los avances de la potencia informática, la disponibilidad de enormes cantidades de datos y los nuevos algoritmos lo que puede suponer la gran revolución de aplicaciones como ChatGPT. La aplicación de Microsoft -gratuita por ahora- que escribe textos de cualquier tema y los argumenta, en apariencia, de forma convincente.

¿Qué es capaz de hacer la IA?

Las últimas aplicaciones incorporan más conocimiento que el que un solo ser humano haya sido capaz de albergar jamás. Los nuevos sistemas están adquiriendo, incluso, propiedades emergentes: habilidades que nadie les ha ordenado desarrollar y que implican cierta capacidad para planificar, ser creativos y razonar. Procedimientos que todavía no se han llegado a entender cómo se desarrollan en la mente humana y que tampoco se entiende cómo funcionan en las máquinas. El presidente de Google, Sundar Pichai, lo reconocía así hace unos días en el programa 60 Minutes de la CBS. “Nosotros en este terreno lo llamamos una caja negra. No lo entendemos por completo y no podemos saber muy bien por qué (la aplicación) dice una cosa o se equivoca”, explicó Pichai.

¿De dónde saca la información, cuál es su fuente de conocimiento?

En un principio, no de su experiencia, sino que se nutre de datos y textos de calidad de acceso abierto en internet. Aunque los sistemas más avanzados de IA han sido entrenados con una potencia y una complejidad que les permite, por ejemplo, aprender un idioma por "iniciativa propia". Es el caso del generador de texto de Google, Bard, que aprendió bengalí sin que nadie se lo pidiera. Los sistemas cuentan con tal cantidad de datos que, en ocasiones, los resultados son impredecibles hasta para los creadores humanos de estos programas.

¿Respetan los derechos de autor?

Si la IA se nutre de textos e información que circula en Internet, ¿no debería pagar por esa formación? Una investigación publicada esta semana por The Washington Post  detalla cómo ChatGPT se nutre de mucha información sin permiso. Pone varios ejemplos. El programa sacó la máxima nota en la selectividad de Estados Unidos entrenándose con miles de datos de las webs de las academias que preparan para ello. El símbolo de derechos de autor o copyright, que indica que un trabajo está registrado como propiedad intelectual, apareció en más de 200 millones de veces en el conjunto de datos ofrecidos por ChatGPT. La agencia fotográfica Getty ya ha demandado a una empresa dedicada a la generación de imágenes con inteligencia artificial, Stability AI, por vulnerar su copyright.

Redes sociales como Facebook o Twitter prohíben a las aplicaciones de IA el acceso a sus datos. Lo que no han aclarado ni Facebook ni tampoco Google es si usan la información que disponen de las conversaciones personales de sus usuarios para el entrenamiento de sus aplicaciones de inteligencia artificial.

¿Será el fin del trabajo tal y como lo conocemos hoy?

Según el informe de Goldman Sachs Los grandes efectos potenciales de la inteligencia artificial en el crecimiento económico, la IA generativa podría automatizar el 25% de los empleos en Estados Unidos y Europa. 300 millones de empleos en las economías avanzadas quedarían en peligro, según el banco de inversión. Las diez profesiones más vulnerables son:

  • Matemáticos
  • Gestores, contables y auditores
  • Analistas financieros
  • Periodistas
  • Secretarios jurídicos y asistentes administrativos
  • Diseñadores de interfaz de usuario e internet
  • Traductores
  • Analistas demoscópicos
  • Relaciones públicas
  • Ingenieros de blockchain

 En los próximos meses, se experimentarán cambios que impactarán de lleno en la forma en que buscamos, navegamos o trabajamos y realizamos tareas, señala Beatriz Martín, directora digital de BBDO&Proximity.  Por ello es "crucial", subraya la experta, comenzar a pensar, discutir y reflexionar sobre cómo enfrentar estos cambios y sus implicaciones éticas y sociales.

Modelos de afrontar la IA

En la actualidad, tal y como publica The Economist, hay tres enfoques diferentes: el del Reino Unido, un país muy laxo que quiere convertirse en una "superpotencia de IA". El de Estados Unidos, que tampoco ha impuesto todavía reglas ni organismos reguladores, aunque empieza a planteárselo. El de la Unión Europea, que ha optado por una línea más dura, con una proposición de ley que clasifica los diferentes usos de estos sistemas según el grado de riesgo y exige un seguimiento y una divulgación cada vez más estrictos. Algunos expertos consideran que la IA debería tratarse igual que los medicamentos, con un organismo específico dedicado a su regulación, con pruebas estrictas y una aprobación previa antes del lanzamiento de cualquier aplicación. Una regulación similar a la que ya aplica China, que aplica una revisión de seguridad previa al lanzamiento con un requisito clave: que la IA refleje el valor central del socialismo.

La cara oscura del sistema...

La IA filtra, supuestamente, la información para utilizar solo la de mayor calidad, procedente de medios de reconocido prestigio. Aún así en la lista de la última versión de ChatGPT se difunde propaganda rusa o xenófoba. Tampoco está claro cómo va a ser la publicidad producida por los nuevos sistemas. Google espera que 2023 sea el año de la inteligencia artificial generativa en el campo de la publicidad y el marketing, según informa Financial Times. La tecnológica asegura que pronto podrá crear anuncios destinados a públicos concretos, una automatización que puede incurrir también en casos de publicidad falsa o “alucinaciones” como las llama Google.

Confusiones y medias verdades publicadas en internet o, directamente, mentiras. La imagen del Papa Francisco con un plumífero largo blanco y botas deportivas, o la de Donald Trump siendo detenido hicieron saltar todas las alarmas. En la época de las fake news y las redes sociales irrumpen las imágenes creadas por la IA que vienen a confundir aún más a la sociedad y de una forma de lo más sencilla. Por tener, la inteligencia artificial puede tener hasta un plan para dominar el mundo, tal y como comprobó el periodista Víctor Esteban. Afortundamente, también tiene límites. Líderes tecnológicos como Steve Wozniak, Jaan Tallinn o incluso el propio Elon Musk han pedido paralizar temporalmente la carrera de las tecnológicas para obtener aplicaciones cada vez más avanzadas de inteligencia artificial por los riesgos que pueden entrañar para la sociedad.

...y su lado más amable

Hasta ahora, el problema, decían los expertos, no era la tecnología, sino el uso que se hacía de ella. Todavía es pronto para poder decir lo mismo de la inteligencia artificial, tecnología capaz de hacer también muchísimas cosas extraordinarias en el ámbito científico, resolviendo problemas esenciales para la investigación de las proteínas: los ladrillos de los que está hecha la vida. El programa DeepMind ha sido capaz de secuenciar modelos 3D de los 200 millones de proteínas que existen, abriendo un campo enorme a la investigación. Un logro que sería impensable para el hombre: un profesional humano, con formación avanzada, puede tardar hasta cinco años en crear un modelo de una sola proteína, según los propietarios del sistema. La máquina de DeepMind tardó solo un año en secuenciar los 200 millones.

¿Cuánto cuesta generar IA?

Aunque el análisis de datos o de información cuesta mucho dinero. Para que la inteligencia artificial funcione necesita datos, capacidad de computación, electricidad, mano de obra cualificada... Por ejemplo, el motor anterior de ChatGPT, GPT-3 , consumió en su fase de entrenamiento la energía equivalente a 121 hogares en un año y costó 4,6 millones de dólares. El motor actual, GPT-4, multiplica la capacidad, pero también los costes. Entrenarlo, se estima, puede haber costado unos 100 millones de dólares y mantenerlo requiere de potentes servidores, procesadores y recursos que, según una investigación de Bloomberg, producen toneladas de gases contaminantes.