Omar Florez

El bastón de Asclepio era para los griegos el símbolo asociado a la curación de enfermedades. Se trata de una vara con una serpiente enrollada, la cual expresa la naturaleza dual de un fármaco –una cura en dosis correcta y un veneno en exceso.

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Para la humanidad, la inteligencia artificial puede ser una medicina. Puede conducirnos a escenarios donde disfrutamos colectivamente de sus avances o a escenarios donde padecemos las consecuencias de su mal uso.

El futuro optimista de la IA nos presenta avances tecnológicos increíbles ocultos en grandes cantidades de datos, los cuales pueden crear nuevos puestos de trabajo, acelerar la creación de vacunas, y darnos herramientas en contra de la delincuencia y el cambio climático.

Una visión menos alentadora nos muestra desempleos masivos, una baja tasa de re-empleabilidad de las personas afectadas, y a gobiernos autoritarios que usan esta tecnología para manipular la opinión de sus ciudadanos. Además, de una mayor diferencia económica en comparación a los países que tengan los recursos y el talento necesario para entrenar modelos gigantescos de IA.

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El verdadero peligro de la IA

Entonces, ¿la IA es una cura o un veneno? Si consultamos a un doctor para entender los efectos secundarios de una medicina, prestemos atención a los científicos que lideran el desarrollo de esta tecnología.

Por ejemplo, en , Yann LeCun, jefe de investigación en IA de Meta, reflexiona sobre el peligro para la democracia que representa los modelos de lenguaje. “No creo que sea peligroso por ahora, pero la razón por la cual puede serlo es que este es un [sistema] cerrado, entonces la gente no puede entenderlo, y los investigadores no pueden investigarlo”. Yuval Noah Harari, autor de Sapiens, menciona en la misma conversación, “puede ser potencialmente maravilloso, pero en las manos equivocadas puede destruir la democracia. Porque la democracia es una conversación entre personas, y qué pasa si tienes estos sistemas que pueden mantener una conversación mejor que cualquier humano.”

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Una voz incluso más urgente es la de Geoffrey Hinton. Lejos de ser una persona que busca llamar la atención con predicciones apocalípticas, Hinton representa la voz reposada de alguien que hace tres décadas popularizó el (backpropagation) que permite que las redes neuronales aprendan en base a errores. a The Guardian que “hemos descubierto el secreto de la inmortalidad. La mala noticia es que no es para nosotros”, poniendo énfasis en las limitaciones del cerebro humano para transferir la información que aprende. “Observa cómo eran las cosas hace cinco años y mira como son ahora. Toma la diferencia y proyecta la al futuro. Eso asusta”, menciona.

Las palabras de estas personas resuenan con el verdadero peligro de la IA: la rápida velocidad a la que avanza sin aparente control humano. Hace solo 5 años esta tecnología nos sorprendía con una y mostraba su impacto en la salud con la comercialización del la presencia de la retinopatía diabética. Hoy en día, sistemas más sofisticados, tales como GPT-4 y Midjourney, ya ponen en entredicho el reemplazo de su contraparte humana en algunas tareas.

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¿Cuándo veremos estos cambios?

Es interesante que incluso los científicos que desarrollan estos algoritmos tienen dificultades en predecir cuando la IA será al menos tan inteligente como los seres humanos. Sucede que vivimos rodeados de procesos incrementales, por lo cual nos cuesta entender la realidad en presencia de cambios exponenciales.

De hecho, los inventos que dieron forma a las anteriores revoluciones industriales, tales como la máquina a vapor, el motor de combustión, y la computadora personal, estaban limitadas por los límites físicos de su propio proceso de producción. Es decir, mientras que el Internet tiene un impacto profundo en la economía global, el número de computadoras que se fabrican anualmente para acceder a ella es limitado.

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En cambio, la cantidad de datos que producimos en Internet, y que terminan alimentando a las redes neuronales profundas, sigue un comportamiento exponencial en el tiempo. Tal tendencia también se observa en el , realizado por IDC.

Estimación de la cantidad de datos creada anualmente hasta el 2025. (Fuente: IDC’s Data Age 2025 study)
Estimación de la cantidad de datos creada anualmente hasta el 2025. (Fuente: IDC’s Data Age 2025 study)

“El desarrollo actual de la IA tiene como principal característica que sus modelos cuando reciben más datos y poder computacional. En consecuencia las versiones de , , y parecen dramáticamente más inteligentes en cada versión. Tal rapidez nos da poco tiempo para entender las profundas implicancias sociales de estos algoritmos y reduce el tiempo de acción para mitigar sus potenciales riesgos. Por ese motivo, nadie en la comunidad científica podía predecir un cambio tan grande en solo 5 años, y hoy en día es difícil predecir con certeza qué sucederá 5 años después”.

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Sin embargo, podemos encontrar patrones en base a experiencias anteriores. Al igual que una medicina, el uso masivo de esta tecnología pasará por varias etapas y afectará distintas áreas de la sociedad de forma diferente. Primero incrementando la productividad de muchos trabajos y creando nuevos puestos en sectores donde existe una demanda creciente y más datos disponibles para entrenar sistemas de IA. Pero también reducirá puestos de trabajo en aquellos sectores donde se incremente la productividad, tengamos datos, y la tarea sea repetitiva y constante. Precisamente, científicos como Yann LeCun estiman que esta etapa de transición en donde esta nueva tecnología desplaza puestos de trabajo puede durar entre 10 a 20 años. Además, en su afán de crear servicios cada vez más útiles, los datos que alimentarán a estos modelos serán cada vez más personales, empezando con las páginas webs que visitamos, para luego incorporar información de nuestras actividades físicas y ubicación geográfica.

¿Es la IA un peligro para el Perú?

Antes que un peligro, la IA representa un tremendo costo de oportunidad. Es decir, si estamos ante la cuarta revolución industrial, el costo de no generar una industria basada en IA en el país es enorme.

Esta transformación está alimentada por los datos, entonces una idea razonable es empezar a identificar aquellos datos que nos dan una ventaja competitiva a nivel global. Un esfuerzo del gobierno por recolectar y mantener la información no confidencial generada en las principales actividades económicas del Perú, como la minería, pesca, agricultura, construcción, y turismo, es el primer paso estratégico para crear valor agregado. Darle acceso a esta información y créditos de cómputo a las universidades y público calificado es el siguiente paso para crear emprendimientos y proyectos científicos que resuelvan problemas reales. Por ejemplo, no es difícil imaginar una gran cantidad de tareas en la agricultura y la minería que se repiten diariamente en varias partes del país, y cuyos resultados se pueden predecir considerando los datos del lugar para generar mejores presupuestos, acceso a proveedores, y reducir la subjetividad en la toma de decisiones.

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Darle datos, código, y cómputo abiertos a la población puede ser nuestra mejor apuesta para acelerar el desarrollo de sistemas inteligentes ante años de inacción por fomentar la ciencia y la tecnología en el país. Estos cambios no vendrán de la noche a la mañana y necesitan ser organizados por el gobierno a través de una estrategia nacional de IA que sea regularmente revisada. , pero que increíblemente aún sigue siendo un decreto ley a la espera de ser aprobado.

La historia nos ha demostrado que los gobiernos necesitan muchos años para lograr consensos que hagan frente a las consecuencias negativas de cada revolución industrial. Desde la explotación laboral, la contaminación del medio ambiente, la falta de privacidad de los datos, hasta una posible automatización a gran escala. Pero también nos ha mostrado que ante un peligro común como la pandemia, la sociedad y sus autoridades pueden tomar decisiones rápidas basadas en datos y crear políticas que beneficien a toda la población de forma efectiva. En medio de tal incertidumbre, lo real es el cambio. Podemos mirar de lejos como una nueva revolución industrial pasa ante nuestros ojos, o unir esfuerzos para intentar ser parte de ella. Podemos importar esta medicina llamada inteligencia artificial, o tomar acciones concretas para crear una nueva industria con la marca Perú.