Trampas de la inteligencia artificial

E

l primer humano que concibió el inmenso potencial de las computadoras fue Charles Babbage a finales del siglo XIX; tuvo una visión de números entrando y saliendo de una máquina formada por miles de engranajes dispuestos en formas increíblemente complejas a la que llamó “ingenio analítico”. Aunque estaba consciente de que le estaba guiñando el ojo a la inteligencia mecanizada, afirmaba tajantemente que su ingenio analítico no tenía la menor pretensión de originar nada y que únicamente realizaría aquellas tareas que una persona le enseñara y le ordenara.

La era moderna sólo replica el patrón plagando el mundo de IA que habla y piensa como humano.

El ingenioso precursor de la computación (quien, por cierto, murió antes de ver materializado su sueño) no pudo prever entonces lo que sucedería 180 años después: máquinas que imitan las habilidades humanas básicas con gran éxito; Inteligencia Artificial (IA) que puede mantener conversaciones, hacer dibujos, crear canciones o contenidos científicos y realizar tareas tan eficientemente que sustituyen a las personas en los oficios o empleos hasta hace poco privativas de la inteligencia y las habilidades humanas.

¿Será posible afirmar que el enfoque de sustituir a las personas es correcto?, ¿es el enfoque que más contribuye a la productividad de las empresas y al crecimiento económico?, ¿no sería mejor un enfoque en el que la IA haga lo que las personas no pueden y las potencie en lugar de sustituirlas? En adelante se debate sobre estos conceptos.

Hallar la manera en que cohabiten las inteligencias humana y artificial en la economía representa todo un reto, así como un sinfín de cuestionamientos éticos y sociológicos.

La trampa de Turing

La famosa prueba de Turing consiste en decidir si una computadora es inteligente o no en la medida en que pueda conversar con tal fluidez que pudiera pasar por un humano; es decir, el parámetro de la inteligencia es la inteligencia humana. El desarrollo de la IA en los últimos años se ha centrado en alcanzar un alto estándar: imitar las habilidades humanas; de ahí la trampa.

Erik Brynjolfsson, director del Laboratorio de Economía Digital de Stanford cree que “hemos tenido demasiado éxito en la tarea equivocada; quizás Alan Turing nos llevó por el mal camino y copiar a los humanos fue el objetivo equivocado. Hemos creado una competencia económica directa entre las personas y las máquinas”.

En palabras de Brynjolfsson, la adopción de IA ha hecho que las empresas sean más productivas, pero también ha hecho que las ganancias de esa productividad vayan a los propietarios de las empresas y no a los trabajadores. Esta dinámica, argumenta Brynjolfsson, es una de las razones por las que los salarios se han estancado, mientras que las filas de millonarios y multimillonarios han aumentado.

Caer en la trampa de Turing es natural al ser humano, pues satisface el deseo de jugar a ser Dios creando formas de vida a su imagen y semejanza.

El efecto en la economía y el mercado laboral

Según un estudio de Jack Flynn para Zippia (portal dedicado a la búsqueda de empleo) se prevé que la automatización elimine 73 millones de empleos en EUA para 2030, lo que equivale a un 46% de los empleos actuales. No deja de ser sorprendente que el 25% de los trabajos estadounidenses son altamente susceptibles a la automatización y que, a la fecha, EUA alberga 310,700 robots industriales, número que aumenta en aproximadamente 40,000 cada año, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta del 10.28 % en tan sólo la última década.

En América Latina el panorama no es distinto; según un estudio del Inter–American Development Bank (IDB), entre el 36 y el 43% de los empleos podrían perderse debido a la IA en esta región. Los países con un PIB per cápita más bajo y una mayor desigualdad corren un mayor riesgo de sufrir pérdidas de empleo, dice el informe.

De la mano del desempleo, las cifras de crecimiento económico auguran excelentes resultados: un estudio de PwC estima que el PIB mundial puede aumentar hasta un 14% (el equivalente a 15,7 billones de dólares) para 2030 como resultado del desarrollo y la adopción acelerada de IA.

El informe anticipa que la próxima ola de revolución digital se desencadenará con la ayuda de datos generados por el Internet de las cosas, que probablemente sean muchas veces más que los generados actualmente.

El estudio prevé dos principales canales a través de los cuales la IA impactará en la economía global:

Cambiar el objetivo y los incentivos económicos

Brynjolfsson piensa que el crecimiento económico real radica en construir una IA que aumente a los humanos, es decir, debería hacer cosas que la gente no puede.; menciona que: “Necesitamos cambiar el objetivo, es 100 veces más fácil mirar algo que existe y pensar: está bien, ¿podemos sustituirlo por una máquina o por un ser humano? Lo realmente difícil es: imaginemos algo que nunca existió antes”.

Desde tiempos inmemoriales los inventores intentan crear autómatas con apariencia humana o máquinas capaces de tejer diseños algebraicos.

El problema, señala Brynjolfsson, es que el aumento es difícil: “Cuando simplemente estás imitando el comportamiento humano, sabes si lo has logrado. Pero inventar una forma de IA que sea a la vez diferente y útil de la forma en que operan los humanos, requiere más imaginación”.

A lo anterior añade: “Tienes que pensar en cómo crear superpoderes de silicio que encajen de la mano con las habilidades únicas de las personas como nuestra intuición difusa, nuestro razonamiento de sentido común y nuestra capacidad para lidiar creativamente con casos raros y extremos”.

Para alejar a las empresas de la trampa de Turing hay que realinear los incentivos económicos.

En ese sentido, Brynjolfsson sugiere algunos cambios en la política gubernamental. Un área madura para la reforma es el código fiscal de EUA que en este momento grava el trabajo con más dureza que el capital, como encontró un trabajo reciente del Instituto Brookings.

Las empresas obtienen un mejor tratamiento fiscal cuando compran robots o software para reemplazar a los humanos debido a cancelaciones como la depreciación del capital. Entonces, el código tributario esencialmente alienta a las empresas a automatizar a los trabajadores fuera de la nómina, en lugar de mantenerlos y aumentarlos.

El desarrollo de la IA en los últimos años se ha centrado en alcanzar un alto estándar: imitar las habilidades humanas.

Conclusiones

Encontrar la manera en que convivan o cohabiten la inteligencia humana y la artificial en la economía representa todo un reto y un sinfín de cuestionamientos éticos y sociológicos; pero una cosa es clara: caer en la trampa de Turing es natural al ser humano, pues satisface el deseo de jugar a ser Dios creando formas de vida a su imagen y semejanza.

A lo largo de la historia tenemos claros ejemplos de lo anterior: los antiguos griegos contaban historias sobre Dédalo, notable inventor que producía máquinas que caminaban como hombres, el folclore judío ideó al Golem y desde tiempos inmemoriales los inventores intentan crear autómatas con apariencia humana o máquinas capaces de tejer diseños algebraicos como el ingenio analítico de Babbage. La era moderna sólo replica el patrón plagando el mundo de IA que habla y piensa como humano.