El análisis de los efectos de las tecnologías digitales requiere una comprensión de la medida en que este know-how penetra en los sectores y actividades económicas.
En primer lugar, la política regulatoria desempeña un papel importante en la manera en que la tecnología se introduce en las actividades económicas y el grado en que influye en ellas.[1]
El desarrollo de la inteligencia artificial y la política pública dirigida a regularla, representan un desafío que afecta absolutamente todos los ámbitos de la vida cotidiana, así como la comunidad de inteligencia.
En el primer ámbito se tambalean los cimientos del sistema socioeconómico actual de la vida cotidiana al no proveer una alternativa a la pérdida psicológica del propósito del individuo, como es percibido en la actualidad. Durante siglos, los seres humanos han llenado sus días trabajando: cambiando su tiempo y sudor por refugio y comida. Hemos construido valores culturales profundamente arraigados alrededor de este intercambio, y muchos de nosotros hemos sido condicionados a derivar nuestro sentido de autoestima del acto del trabajo diario. El auge de la inteligencia artificial desafía estos valores y amenaza con socavar ese sentido de propósito de la vida en un lapso de tiempo cada vez más corto.[2] Es decir que más allá de la investigación técnica y las oportunidades comerciales, esta tecnología transformadora tiene el potencial de alterar sustancialmente nuestra sociedad y el funcionamiento de nuestras instituciones públicas.[3] En este sentido, McKinsey calcula que, dependiendo de varios escenarios de adopción, la automatización desplazará entre 400 y 800 millones de puestos de trabajo para 2030, lo que requerirá hasta 375 millones de personas para cambiar completamente de categoría de trabajo.[4]
Del mismo modo, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y su vínculo con la seguridad nacional requieren del desarrollo urgente de políticas públicas que los regulen para garantizar la estabilidad social y la seguridad del estado.
Desde esta perspectiva España debe crear un organismo estatal que financie proyectos de investigación para dar respuesta a las inquietudes que genera esta problemática en los ciudadanos. Se debe establecer un equilibrio entre la inteligencia artificial y la economía pues la evolución de la misma se traducirá en un aumento de la productividad en una escala no vista desde la Revolución Industrial. De hecho, podemos afirmar que nos encontramos de lleno en la Cuarta Revolución Industrial.[5] Según PricewaterhouseCoopers el desarrollo de la IA añadirá 15,7 trillones de dólares al PIB mundial para 2030.
Por este motivo es fundamental entrar de inmediato en la financiación y fomento de la investigación básica y aplicada en las universidades, colegios, empresas y laboratorios nacionales creando una verdadera cultura de investigación y desarrollo nacional.
Las áreas de investigación han de dividirse en tres dimensiones fundamentales: a) la investigación aplicada en matemáticas, informática, física, química, biología y neurociencia; b) ciencias sociales, entendiendo cómo los analistas humanos pueden cometer errores de juicio y cómo pueden evitarlos; c) ciencias políticas y sociología e incluso antropología.
Esta apuesta daría respuesta al gran desafío tecnológico actual que se centra en comprender cómo podemos hacer mejores juicios de inteligencia, más rápido y de manera más precisa sobre un mundo muy complejo y de cambios vertiginosos.
Esto significa, que todos nuestros esfuerzos deben dirigirse en dos direcciones: Por un lado, hacia la búsqueda de mejores métodos de recolección y análisis de datos, mejores técnicas de evaluación de la veracidad de los mismos, que requieren de grandes inversiones en la inteligencia artificial y por otro lado, evitar a través de la política pública un mercado de trabajo cada vez más segregado en sectores de «baja calificación/baja remuneración» y «alta calificación/alta remuneración», lo que a su vez da lugar a un aumento de las tensiones sociales. Además de ser una preocupación económica fundamental, la desigualdad representa la mayor inquietud de la sociedad.[6]
En este marco, el gobierno es el responsable de suministrar bienes públicos como la educación, la infraestructura y la seguridad nacional; de supervisar la reglamentación; y de establecer políticas económicas sólidas como invertir en investigación, desarrollo, pruebas y estandarización para construir y poner en práctica sistemas innovadores de inteligencia artificial más fiables.
La inteligencia artificial puede dividirse en conceptos tales como sistemas expertos que son programas informáticos que utilizan métodos de IA para resolver problemas dentro de un dominio especializado que normalmente requiere de la experiencia humana.[7] Sin embargo, también hay un subconjunto de la IA llamado aprendizaje automático, que se centra realmente en el desarrollo de sistemas que aprenden basándose en los datos disponibles o en la experiencia del sistema.
En la actualidad, hay algunos componentes diferentes para poder hacer ese tipo de aprendizaje. Ante todo se necesita tener un algoritmo o un modelo, disponer de datos de los cuales aprender y luego contar con la capacidad informática. Con esos tres elementos, se pueden lograr varios hitos de rendimiento enormemente eficaces. En los últimos tiempos, ha habido muchos resultados positivos en el aprendizaje automático que se han obtenido gracias a metodologías desarrolladas hace unos años.
Toda una familia de técnicas de aprendizaje automático llamadas aprendizaje profundo o redes neuronales profundas han demostrado ser notablemente potentes cuando se dispone de grandes volúmenes de datos, una computación y capacidad económica vasta y algunos algoritmos que últimamente no han cambiado mucho, aunque con ciertas modificaciones, han resultado ser muy potentes.
Un sinnúmero de dificultades de elevada complejidad en el aprendizaje automático han sido resueltas en un período muy corto de tiempo. En realidad, el mayor hito fue la aplicación de clasificadores de imagen y la prueba de que estas técnicas de aprendizaje profundo podían alcanzar niveles de rendimiento humano en breve plazo.
Después de 70 años desde que John McCarthy acuñara el término de inteligencia artificial, la balanza de las ventajas y desventajas se inclina positivamente hacia el sector. Entre las ventajas de la inteligencia artificial destacan a) la reducción del error humano; b) asume los riesgos de los humanos; c) disponibilidad 24×7; d) asistencia en trabajos repetitivos; e) asistencia digital; f) tomar de decisiones rápida; g) aplicaciones de uso cotidiano y h) nuevos inventos basados en esta tecnología. En contraposición se encuentran el a) elevado coste de creación; b) creciente desempleo; c) falta de emoción o empatía y d) falta de pensamiento creativo.[8]
Además de las desventajas considero oportuno comentar sobre un mal creciente o tendencia peligrosa en este ámbito, pues el campo de aprendizaje automático se basa ahora en la investigación psicológica en el aprendizaje y la cognición humana para llevar la IA al siguiente nivel.
Esta rama de la inteligencia artificial postula que los investigadores pueden construir máquinas que aprendan más y más rápido que los humanos, comprendiendo la forma en que los humanos aprenden y piensan así como expresar estos hallazgos matemáticamente. Siempre ha habido una profunda conexión entre la psicología y la inteligencia artificial, aunque ahora es más profunda.[9]
Si analizamos estos avances considerando cómo Adolfo Hitler utilizó los llamados «tests de inteligencia» y otras formas de pruebas de inteligencia para legitimar el exterminio de ciertas personas y razas, existe una megatendencia similar en la inteligencia humana cuando se mira hacia atrás a la época en que los investigadores comenzaron a medirlos y reducirlos a números comparando las capacidades humanas con otras. Actualmente, el comportamiento humano es un punto de referencia con el que se puede mantener, superar o tratar».[10]
Han tenido que transcurrir cerca de cien años para que al menos algunos investigadores se pusieran de acuerdo en una definición de la inteligencia humana. Se podría pensar que la inteligencia ha perdido su atractivo, si bien el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial y las redes neuronales profundas están uniendo fuerzas para crear un grupo industrial llamado la Asociación para la Inteligencia Artificial que según sus impulsores beneficiará a las personas y a la sociedad para discutir las implicaciones sociales de los avances de la IA. [11] [12]
A medida que la sociedad reflexiona sobre estas cuestiones, también es importante recordar que los conocimientos que los psicólogos y otros investigadores de la IA adquieren al construir máquinas de pensamiento también nos ayudan a comprender mejor el cerebro humano y su relación con otras personas.[13] En general, dijo Botvinick[14], estos avances deberían estimular la discusión y tal vez explorar temas que son tanto filosóficos como psicológicos, como por ejemplo si podemos construir máquinas que puedan pensar como los humanos, y si es así, qué tipo de cosas o rasgos queremos conservar. [15] En las últimas tres décadas, los investigadores han desarrollado e informado sobre sistemas que utilizan lo que llaman «procesos» para resolver problemas, y esto nos ha dado la oportunidad de poner de relieve los estrechos vínculos entre la IA y la psicología experimental. Elevar los supuestos psicológicos del nivel de la intuición ad hoc al nivel de la observación empírica sistemática mejorará la calidad de la investigación longitudinal de la IA y ayudará a integrarla en los estudios relacionados con otras disciplinas.[16]
En último lugar, a pesar de todas las bondades que nos vender de la inteligencia artificial, la supervisión de la política pública por parte del gobierno es determinante para garantizar que el desarrollo de la inteligencia artificial y de sus metodologías derivadas, así como el espíritu impulsor de este desarrollo, no se vea corrompido por un uso indebido, perjudicando a aquellos a los que se supone que ha de servir.
[1] Agrawal, A.; Gans, J.; Goldfarb, A.: (2018) “Economic policy for artificial intelligence”. https://voxeu.org/article/economic-policy-artificial-intelligence.
[2] Kai-Fu, L.: (2018) «Superpoderes de la IA: China, Silicon Valley, y el nuevo orden mundial». Boston: Houghton Mifflin Harcourt, pág 30
[3] Malli, N; Villeneuvet, S.: (2018) “The AI Shift: Implications for policymakers”. Brookfield Institute for Innovation+ Entreprenuership.
[4] McClelland, C.: (2020) “The Impact of Artificial Intelligence – Widespread Job Losses”. IoT For All https://www.iotforall.com/impact-of-artificial-intelligence-job-losses/ 14
[5] La Cuarta Revolución Industrial es el entorno actual y en desarrollo en el que las tecnologías y tendencias disruptivas como la Internet de las Cosas (IoT), la robótica, la realidad virtual (RV) y la inteligencia artificial (IA) están cambiando la forma en que vivimos y trabajamos. https://whatis.techtarget.com/definition/fourth-industrial-revolution
[6] Schwab, K.: (2016) “The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond”. 14 Jan 2016 https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/
[7] Vladimir Zwass, V.: (2016) “Expert System”. Encyclopædia Britannica Encyclopædia Britannica, inc. February 10, 2016
[8] Kumar, S.: (2019) “Advantages and Disadvantages of Artificial Intelligence”. https://towardsdatascience.com/advantages-and-disadvantages-of-artificial-intelligence-182a5ef6588c
[9] Winerman, L.:(2018) “Making a thinking machine”. American Psychological Association”. https://www.apa.org/monitor/2018/04/cover-thinking-machine
[10] Tschopp, M.: (2018) Psychology of artificial intelligence. Foundations, range, implications from a humanities perspective. https://www.scip.ch/en/?labs.20180215
[11] Ibídem.
[13] https://www.encyclopedia.com/education/encyclopedias-almanacs-transcripts-and-maps/thinking-machines
[14] https://hai.stanford.edu/people/matthew-botvinick
[15] Winerman, L.:(2018) “Making a thinking machine”. American Psychological Association”. https://www.apa.org/monitor/2018/04/cover-thinking-machine
[16] Tahan M. “An Overview of Artificial Intelligence Applications and Psychology”. Avicenna J Neuro Psycho Physiology. 2018; 5 (1) :3-10 http://ajnpp.umsha.ac.ir/browse.php?a_id=121&slc_lang=en&sid=en&ftxt=1&html=1%204
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