El verdadero potencial de un futuro asistido por la Inteligencia Artificial

Desde que el término Inteligencia Artificial fue acuñado por John McCarthy en la Conferencia de Darmouth de 1956 hemos alcanzado grandes logros en este ámbito: hemos enseñado a las máquinas a ver, reconociendo imágenes e identificando elementos en ellas. Les hemos enseñado a leer, a escuchar, a hablar e incluso a traducir. Y sin embargo nada de ello lo hacen del modo en que lo logramos los humanos, pues no hay comprensión por su parte sino mera concatenación de procesos mecánicos: la potencia de cálculo frente a la creatividad, la combinación masiva de posibilidades frente a la chispa de la consciencia. Si alguien te ha comentado que la singularidad, la consecución de una inteligencia general por parte de las máquinas, está a la vuelta de la esquina, probablemente carezca de fundamento: hay consenso entre los expertos en que aún faltan décadas para ello, si es que alguna vez se alcanza este hito.

Y sin embargo la revolución de la Inteligencia Artificial es imparable. La cantidad de recursos y talento que le dedican las mayores empresas mundiales está fomentando una nueva revolución industrial en la que la velocidad de adopción es cada vez más rápida que el ritmo de adaptación de la sociedad.

Según la consultora Accenture, se espera que las empresas estadounidenses inviertan 35.000 millones de dólares en tecnologías cognitivas antes de 2035, sin tener en cuenta a otros grandes actores, como Europa, China o Japón. Los gobiernos, como recientemente hizo el de Francia, reconocen la importancia clave de este elemento en la economía y en la sociedad del futuro, y en España, el MINETAD coordina un grupo de sabios que participan en la redacción del libro blanco sobre la inteligencia artificial.

El hecho de que la automatización cada vez más compleja se aplique a problemas que antes eran únicamente resueltos por el ser humano abre la puerta a grandes oportunidades, pero también a riesgos y amenazas. Si bien, como decíamos previamente, no hemos de preocuparnos en el corto plazo de que las máquinas cobren consciencia y se rebelen contra sus creadores, sí hemos de estar alerta ante la componente humana en su desarrollo: la ética ha de guiar el cómo y el para qué.

• La ética en la programación: la lucha contra los sesgos y la discriminación, la transparencia y auditabilidad de los modelos matemáticos empleados -y un respeto escrupuloso de la privacidad de los usuarios de soluciones basadas en inteligencia artificial- han de guiar los avances técnicos en este campo.
• La ética en las aplicaciones: como toda innovación, la inteligencia artificial puede ser aplicada para los mejores propósitos, como puede ser la consecución de los objetivos de desarrollo sostenible, o para los peores, como es el caso de las aplicaciones bélicas. La profundidad de los dilemas que todo ello plantea excede a los técnicos que están trabajando en esta disciplina, pero tampoco puede ignorar su conocimiento detallado de las nuevas capacidades.

Si bien en torno a las cuestiones éticas van surgiendo iniciativas para alcanzar compromisos de autorregulación, como son los 23 principios de Asilomar, y además reflexiones que provienen del ámbito gubernamental, como la generada por el CNIL en Francia, hay también voces relevantes que echan en falta un acuerdo a nivel supranacional que refleje un acuerdo y unas directrices mínimas en este nuevo ámbito. En este sentido la Unión Europea está dando sus primeros pasos, aún en el ámbito de la reflexión.

Máquinas asesinas

Ya en 1942, Isaac Asimov imaginaba que el hecho de que la inteligencia artificial pudiera ser utilizada para tomar decisiones sobre la vida y la muerte requería normas éticas básicas. La tentación de utilizar la ventaja estratégica de convertir la IA en armas (por ejemplo, ver Proyecto Maven y Google) ha sido demasiado grande, pero es una amenaza obvia para la humanidad, como explica Stuart Russell en su futurista corto Slaughterbots.

En parte, para corregir guiar el rumbo del futuro de la IA en la compañía, Google publicó recientemente una serie de principios que guiarán la aplicación de nuevas aplicaciones inteligentes, incluyendo un rechazo claro de la aplicación de esta tecnología con fines letales.

En un futuro próximo viviremos en un mundo de Internet de las Cosas, aún más conectado, mucho más eficiente, pero quizás también más vulnerable. Las máquinas inteligentes se van a integrar en todas las infraestructuras, desde el tráfico aéreo, la red eléctrica o el urbanismo. La inminencia de la autoconducción de automóviles, camiones o aviones de pasajeros suscita una preocupación pública comprensible y requiere salvaguardias sólidas para evitar la piratería informática, la toma de decisiones injustas o la respuesta adecuada a acontecimientos inesperados.

El gobierno, la sociedad civil, la academia y las empresas deben establecer canales de comunicación para implementar medidas que reduzcan el impacto y la ocurrencia de errores. Además, tienen que crear plataformas en las que medir y corregir las decisiones basadas en algoritmos que perpetúan o amplían la desigualdad y promueven los sesgos. En esta etapa temprana de las máquinas enseñadas por el hombre, existe una alta posibilidad de que los diseñadores de aprendizaje de máquinas transmitan a propósito o inadvertidamente sesgos que hacen que la sociedad sea más desigual en lugar de movernos hacia adelante.

Para evitar malentendidos, será esencial adoptar medidas orientadas a aumentar la transparencia. El uso de “cajas negras” en la creación de modelos de aprendizaje de máquinas podría causar un vacío legal en términos de responsabilidad a medida que los modelos computacionales tomen aún más decisiones. La capacidad de sus programadores para “explicar” el razonamiento detrás de cada decisión mejorará la trazabilidad y la asignación de responsabilidades.

Máquinas trabajadoras

El siguiente reto es cómo integrar la IA en un mundo en el que coexisten diferentes niveles de desarrollo económico, prioridades políticas y mano de obra cualificada. El G20 ya está trabajando en medidas para mitigar el impacto de la automatización del trabajo en los países desarrollados y en ciertos sectores que probablemente estarán altamente automatizados en las próximas décadas. Ideas como la renta básica o los “robots impositivos” deberían ser consideradas, al menos, por los responsables políticos para corregir desigualdades extremas y enviar a un gran número de ciudadanos a los márgenes de la sociedad y sin los recursos para ser incorporados a la economía de la IA.

Como dijeron los economistas Anton Korinek y Joseph Stiglitz: “la innovación podría conducir a unos pocos individuos muy ricos, mientras que la gran mayoría de los trabajadores ordinarios podrían quedar rezagados, con salarios muy por debajo de lo que eran en el apogeo de la era industrial”.

Aumentados por máquinas

Pero el potencial creativo de la IA es mucho mayor y debería compensar el impacto negativo. La capacidad de los seres humanos para realizar tareas de manera más eficiente podría brindar a los trabajadores habilidades casi sobrehumanas para realizar tareas complejas, que aprovechen las enormes cantidades de información, y que estén personalizadas a un nivel que incluso el cliente considera, hoy, inviable.

Un trabajador de IA “aumentado” puede completar transacciones o servicios mejor distribuidos y más justos, que podrían llevar al mundo a una nueva era de desarrollo e inclusión. No sólo se eliminarán las tareas tediosas, sino que los seres humanos tendrán más tiempo para realizar tareas más creativas y reflexionar sobre el verdadero propósito de las nuevas tecnologías.

El diagnóstico médico puede llegar a ser casi impecable, el proceso de prevenir o encontrar soluciones en posibles escenarios publicitarios puede ser analizado en un tiempo récord. Los servicios de educación, salud o finanzas (componentes clave en una economía impulsada por la IA) se volverían más accesibles, incluso para aquellos que han tenido un acceso desigual hasta hoy, porque se podría construir un camino personalizado para la inclusión de cada persona. Al mismo tiempo, los seres humanos no tendrán que estar expuestos a puestos de trabajo peligrosos o en erosión, lo que creará un tipo de mano de obra sólo de servicios.

El uso de la inteligencia artificial para el bien social nos ayuda a identificar las necesidades ocultas de las partes vulnerables de la población, a comprender la forma en que se transmite la riqueza y circula por el sistema económico, a luchar contra la corrupción, el fraude y la delincuencia. La IA también puede facilitar canales para una democracia más directa y participativa, acelerar los procesos burocráticos y mejorar la priorización presupuestaria. Para que todos estos objetivos sean alcanzables, estas herramientas de IA deben incorporar elementos cada vez más presentes en el debate sobre el desarrollo de la automatización: “Privacidad mediante el diseño”, “Ética mediante el diseño”, “Equidad mediante el diseño”, “Sostenibilidad mediante el diseño”, “Transparencia mediante el diseño”, etc.

En definitiva: las capacidades aumentadas de las que nos dotará la Inteligencia Artificial mejorarán nuestra vida en general, eliminará las tareas tediosas y mecánicas en el ámbito laboral, aumentando la productividad en el medio plazo, y probablemente  liberando esfuerzos que quedarán disponibles para tareas más creativas, o simplemente para reducir la carga de trabajo per cápita, abriendo la puerta a una reducción de jornada universal. Los problemas que esto pueda causar han de acometer desde perspectivas no únicamente tecnológicas, sino socioeconómicas y éticas. El diseño de marcos políticos responsables y sistemas de rendición de cuentas es una necesidad global si queremos extraer todo el potencial de las tecnologías de IA.

BBVA Data Analytics

Fuente