Hace 3 años un proyecto realizado por Price Waterhouse Coopers (red multinacional de empresas de servicios profesionales que opera como sociedades bajo la marca PwC), estimó que "Las tecnologías de inteligencia artificial podrían aumentar el PIB mundial en EE.UU. $15,7 millones de billones, un extenso 14%, para el año 2030".
Sin embargo, los beneficios socioeconómicos de esta tecnología, parecen estar predestinados a satisfacer solo las necesidades de los pueblos del primer mundo. O peor aún, del país que logre la supremacía en el desarrollo de los sistemas de computación 'pensantes', que ya están transformando nuestras sociedades y economías.
Por otro lado, obviar que solo existen dos alternativas para alinear el rumbo de nuestras naciones en la era del COVID, es abandonar los intereses de nuestra gente y condenar de forma egoísta a las generaciones del futuro. Porque solo hay dos opciones: 1) desarrollar; o 2) usar sistemas inteligentes desarrollados por terceros. Pero para realmente comprender el posible gran error de ignorar más de quince millones de billones de dólares ($15,000,000,000,000) y/o la pérdida de agencia en la evolución humana, debemos comprender qué significa cada una de las alternativas.
Por eso, a continuación, haré lo posible por simplificar un tema muy complejo, aunque fundamental a nuestra nueva forma de vida.
1) Desarrollo:
A pesar de que la idea había sido acuñada en la alta esfera académica a finales del siglo 19 (como por ejemplo con el argumento del matemático George Boole de que el razonamiento lógico podría sistematizarse) y que un ensayo a mediados del siglo 20 el matemático y científico de la computación Alan Turing argumentara la "Inteligencia y maquinaria informática", la inteligencia artificial nació en 1956 a manos del informático de la Universidad de Stanford, John McCarthy.
El desarrollo de esta disciplina ha sido exponencial; desde que McCarthy y otro colegas como el Profesor Marvin Minsky y los ingenieros americanos Nathaniel Rochester y Claude E. Shannon comenzaran a trabajar en la construcción de ‘inteligencia demostrada por la máquina’ (y en el 1957 Frank Rosenblat diseñara la primera red neuronal artificial) la inteligencia artificial ha logrado alcanzar un papel fundamental en la actividad socioeconómica de nuestros tiempos.
Sin embargo, su desarrollo no viene fácil, pues además de necesitar mentes brillantes investigando y proponiendo nuevos modelos e ideas, el aprendizaje automático requiere la colaboración entre el sector público, académico y privado.
Es decir, para que esta tecnología alcance niveles de desarrollo prominentes:
a) Los gobiernos deben establecer métodos de acción actualizados y seleccionar las alternativas que guíen el bienestar de sus poblaciones, y determinen las decisiones legislativas, ejecutivas y judiciales - presentes y futuras; además de idear planes generales de alto nivel que abarquen el funcionamiento de las entidades públicas, los organismos multilaterales, y los servidores públicos ante la nueva ola de tecnologías exponenciales lideradas por la inteligencia artificial.
b) El sector académico debe procurar que la investigación y el entrenamiento de los futuros profesionales sea moderna y de calidad global; además de procurar estar a la par (de forma equitativa, e incluyendo a nuestros pensadores y demografía) en el desarrollo de los sistemas de aprendizaje automático que se perfilan como los manejadores de los servicios sociales en el futuro cercano.
c) Por su parte, las empresas con fines de lucro deben incorporar inmediatamente el aprendizaje automático a sus procesos. Pues además de que optimizan su desempeño y rentabilidad (para el bien público), aportan a la generación, y el procesamiento de datos (el núcleo de hechos, estadísticas o elementos de información que nutren a la máquina).
2) Uso:
El estadístico y profesor de la Universidad de Yale Edward Tufte dijo, "Solo hay dos industrias que se refieren a sus clientes como 'usuarios', una es, por supuesto, la tecnología de la información, la otra es el comercio ilegal de drogas..."
Veamos por qué esto es significativo a continuación:
a) El diccionario de Oxford define la realidad como algo que se experimenta o se ve, en contraste con lo que la gente podría imaginar. Por ende, es la percepción la que estructura la realidad (en este caso, una experiencia muy personal e individual). La importancia de esta observación es que actualmente lo que observan las masas, es el resultado de su interacción con algoritmos privados que influencian casi en su totalidad el comportamiento social de estos tiempos. (Solo hay que revisar el colosal número de USUARIOS en las redes sociales para entenderlo; USUARIOS que desconocen que están siendo expuestos a experimentos conductuales que aumentan su dependencia por estas plataformas y de gran forma determinan su opinión y comportamiento.)
b) Los usuarios no tienen agencia en la definición de los parámetros que se utilizan para entrenar a la máquina. Es decir, por ejemplo, ¿Si entrenamos un modelo de inteligencia artificial para alimentar a la humanidad, pero no introducimos tus datos al sistema, crees que vas comer?
c) A medida que los sistemas van aprendiendo más sobre sus USUARIO, más aumenta la posibilidad de los datos sean utilizados en contra de la humanidad por sistemas autocráticos, intereses económicos, o simplemente idiotas que les parece genial hacer el mal.
En fin, si 15 trillones de dólares te parecieron suficientes como para leer hasta el final, conoce más…
¡Porque solo cuando pongas manos a la obra sabrás si tendremos un efecto en el nuevo orden mundial!
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