Las compañías tecnológicas apuestan por la inteligencia artificial (IA). Los capitalistas están invirtiendo miles de millones en su investigación y desarrollo. La IA es uno de los motores de nuestra era.
A principios del siglo XXI, las computadoras apenas podían detectar bordes afilados en las fotografías, mucho menos reconocer algo como un rostro humano. Pero gracias al crecimiento del big data, los avances en algoritmos y la abundancia de poderosos equipos informáticos, la IA es un diferenciador en varias industrias.
Preocupa que el entusiasmo por la IA nos impida considerar sus efectos. A pesar de su nombre, no hay nada “artificial” en ella: está hecha por humanos, con la intención de comportarse como humanos y afecta a los humanos. Así, debe estar guiada por preocupaciones humanas.
Yo llamo a este enfoque “IA centrada en el hombre”. Consiste en tres objetivos:
Primero, la IA debe reflejar la profundidad de nuestra propia inteligencia. Es compleja y profundamente contextual, y equilibra la conciencia de lo obvio con sensibilidad a los matices. La percepción de la máquina es estrecha.
A veces esta diferencia es trivial. Por ejemplo, en mi laboratorio, un algoritmo de leyendas para imágenes resumió bien una foto como “hombre montado en caballo”, pero no observó el hecho de que eran de bronce.
Esto puede parecer una crítica subjetiva o intrascendente, pero apunta a un aspecto importante de la percepción humana que está más allá del alcance de nuestros algoritmos. ¿Cómo podemos esperar que las máquinas anticipen nuestras necesidades y contribuyan a nuestro bienestar sin tener una idea de estas dimensiones “difusas”?
Lograr esto requerirá conocimientos derivados de otros campos. Los programadores tendrán que aprender a colaborar con otros.
Dicha colaboración representaría un retorno a las raíces de nuestro campo. Los entusiastas más jóvenes pueden sorprenderse al saber que los orígenes de los algoritmos de aprendizaje profundo se remontan a los investigadores neurocientíficos David Hubel y Torsten Wiesel, hace más de 60 años.
Volver a conectar la IA con campos como la ciencia cognitiva, la psicología e incluso la sociología nos dará una base mucho más rica para desarrollarla. Y podemos esperar que el resultado colabore y se comunique de forma más natural. Esto nos ayuda a abordar el segundo objetivo: mejorarnos, no reemplazarnos.
Imagina el papel que podría desempeñar la IA durante una cirugía. El objetivo no tiene por qué ser automatizar el proceso por completo. En cambio, una combinación de software inteligente y hardware especializado podría ayudar a los cirujanos a concentrarse en sus puntos fuertes, mientras ella vigila tareas más mundanas, evita errores humanos.
Este es un ejemplo de una tendencia hacia la automatización de aquellos elementos de trabajo que son repetitivos, propensos a errores. Lo que queda son los roles para los cuales los humanos aún están mejor preparados.
Ninguna cantidad de ingenio eliminará completamente la amenaza de desplazamiento laboral. Por ello el tercer objetivo es: garantizar que esta tecnología esté guiada por la preocupación por los humanos.
La ansiedad por el trabajo es solo el comienzo. Las complicaciones adicionales incluyen sesgos en contra de las comunidades con poca representación en el aprendizaje automático, la tensión entre el apetito de la IA por los datos y los derechos de privacidad y las implicancias geopolíticas de una carrera de inteligencia global.
Enfrentar adecuadamente estos desafíos requiere compromisos de muchas de nuestras instituciones. Los gobiernos, por ejemplo, pueden hacer un mayor esfuerzo para fomentar la educación informática, especialmente entre las niñas, las minorías raciales y otros grupos.
Ninguna tecnología refleja más a sus creadores que la IA. Los valores de la máquina son valores humanos. –Glosado y Editado–© The New York Times
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