¿Qué influencia tiene la IA en la sociedad?

Es muy probable que en los próximos años la inteligencia artificial (IA) influya profundamente en nuestras vidas, de hecho, se podría argumentar que ya lo hace, basta pensar en cómo el contenido digital que consumimos a diario nos es filtrado por algoritmos de aprendizaje automático que determinan qué es más 'adecuado' para nosotros.

La sofisticación y las capacidades cada vez mayores de la IA están casi en un punto en el que crecerán dramáticamente tanto en cantidad como en calidad, produciendo numerosas aplicaciones que en el pasado simplemente no existían (o no eran lo suficientemente buenas para ser utilizadas a gran escala). Debido a esto, múltiples industrias se verán muy afectadas más allá de lo que se puede predecir.

Conceptos a tener en cuenta

Antes de sumergirnos en cómo la IA está dando forma a nuestra sociedad, analicemos rápidamente cuatro conceptos que nos ayudarán a comprender mejor los términos que vemos comúnmente en los medios.

• Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML): Es un subcampo de la inteligencia artificial dedicado al estudio de métodos y algoritmos que usan datos para identificar patrones y aprender sin ser programados explícitamente.

• Aprendizaje Profundo o Deep Learning (DL): es una clase específica de aprendizaje automático, que utiliza redes neuronales artificiales (sistemas informáticos modelados en la forma en que funcionan las redes neuronales biológicas) para aprender a partir de la exposición a grandes cantidades de datos.

• Inteligencia Artificial (IA): es la ciencia que estudia cómo crear máquinas inteligentes, con un enfoque en los programas informáticos inteligentes.

• Inteligencia Artificial General (IAG): es una forma de IA en la que una máquina tendría una inteligencia que exhibe rasgos humanos complejos, como la autoconciencia.

Estos conceptos se malinterpretan y, a veces, se usan indistintamente. Es importante que sepamos distinguirlos porque nos ayuda a no caer en retratos irreales del futuro.

Ahora que conocemos estos conceptos, comencemos discutiendo las implicaciones para la posible realización de la IAG.

Lo primero que debemos saber sobre la IAG es que es algo que aún no se ha logrado y, francamente, será difícil saber cuándo sucederá exactamente porque estos sistemas están diseñados con el cerebro humano como referencia, pero aún no tenemos una comprensión completa de cómo nuestros cerebros realmente funcionan. Sin embargo, se ha estimado que IAG será alcanzable este siglo, con estimaciones optimistas alrededor de 2040 y pesimistas alrededor de 2080.

Cuando la IAG finalmente se convierta en una realidad, inevitablemente evolucionará hasta el punto en que su intelecto esté más allá de lo que los humanos pueden comprender, por lo que esto lo convierte en un escenario realmente desafiante para describir sin fantasear. La resolución de problemas extremadamente complejos, como el modelado preciso de patrones climáticos, la optimización de la recolección de energía a partir de la energía de fusión y la predicción del resultado de los tratamientos farmacológicos se convertirán en una realidad. Avances significativos en diferentes campos de la ciencia se acelerarán continuamente, y en muchos casos no sabemos cómo nos afectarán. Lo cierto es que IAG será un recurso muy escaso y que la gobernanza y el acceso serán los dos desafíos más importantes para nuestra sociedad. Es probable que esto marque el comienzo de un período en la historia humana que estará influenciado por la "inteligencia bajo demanda", donde hay muchas aplicaciones excepcionales para IAG, pero solo unas pocas tendrán la oportunidad de experimentar con ella.

Por otro lado, gran parte del progreso que estamos logrando en IA hoy en día está impulsado por el aprendizaje automático y las técnicas de aprendizaje profundo, gracias a la combinación correcta de abundancia de datos para el entrenamiento y una mayor potencia informática. Poderosos asistentes de voz personalizados y sistemas de reconocimiento facial son ejemplos de aplicaciones cotidianas que usamos hoy pero que no existían hace unos años.

Más recientemente, hemos experimentado una llamada de atención con el lanzamiento de ChatGPT, un potente chatbot creado por la empresa OpenAI. El bot se basa en la familia GPT-3 de grandes modelos de lenguaje y ya ha superado varias pruebas de alto nivel en áreas como la medicina, los negocios y el derecho. Se ha utilizado para escribir artículos y ensayos completos, crear discursos públicos, crear rutinas específicas en las industrias de alimentos y atención médica, proporcionar código base para aplicaciones de software y casi cualquier otra cosa que pueda imaginar.

Sin embargo, el haber observado una máquina inteligente que puede escribir e interactuar de una forma muy natural con humanos es algo que ha causado tanto expectación como miedo en la opinión pública. Esto último se justifica bajo la premisa de cuánto tiempo hasta que simplemente no podamos diferenciar cuando estamos interactuando con una máquina o un ser humano. También se han planteado preocupaciones sobre cómo estas máquinas inteligentes podrán manipular el comportamiento humano para realizar tareas específicas, ya que las aplicaciones potenciales para marketing y ventas son cada vez más abundantes.

Una vez más, estamos vislumbrando cómo la IA afectará todos los aspectos de nuestra sociedad, y no se trata solo del desplazamiento del trabajo gracias a la automatización, o todas las demás buenas aplicaciones que nos facilitarán la vida, se trata de interacciones del día a día entre seres humanos y máquinas inteligentes, con una plétora de posibilidades que ni siquiera hemos entendido del todo.

En conclusión, la inteligencia artificial está impulsando un cambio profundo en nuestra sociedad a través de múltiples capas. Está cambiando la forma en que trabajamos, vivimos e interactuamos en línea, y está teniendo un impacto disruptivo en múltiples industrias con una serie de posibilidades que apenas comenzamos a imaginar.

A medida que el desarrollo de esta tecnología crece rápidamente, es importante exigir más transparencia en múltiples frentes, incluido cómo se entrenan estos sistemas, qué tipo de dilemas éticos plantean y cómo podremos distinguir cuándo nuestras interacciones tanto con contenido digital, como con usuarios de internet, son con un ser humano o una máquina inteligente.