La Inteligencia Artificial (IA) mantiene la atención mundial, desde Sofía (el robot), hasta una imagen del arresto del expresidente de los Estados Unidos Donald Trump, o bien, los chatbots (asistentes virtuales) que ya reemplazan a millones de empleados, algunos líderes de la tecnología mundial se han polarizado, unos piden un alto a los avances, mientras otros invierten millones en su crecimiento. Por ahora, la polémica se centra en: ¿implica la IA un riesgo?
Musk vs Gates
“Nuestra misión es garantizar que la Inteligencia Artificial General (sistemas de IA que generalmente son más inteligentes que los humanos) beneficie a toda la humanidad”, así describe la compañía OpenAI su misión en su sitio oficial. Esta empresa se dedica a la investigación de AI. Originalmente fue creada por Elon Musk y Sam Altman, ahora ha desatado una polémica sobre el uso de AI y “el riesgo” que representa, a tal grado que en marzo pasado más de 18 mil personas firmaron una carta en donde se solicitaba una pausa a los avances de este tipo de tecnología:
“Los sistemas de IA con inteligencia humana-competitiva pueden plantear riesgos profundos para la sociedad y la humanidad, como lo demuestra una extensa investigación y reconocido por los principales laboratorios de IA”.
El problema lo describen como “una carrera fuera de control para desarrollar e implementar mentes digitales cada vez más poderosas que nadie, ni siquiera sus creadores pueden entender, predecir o controlar de forma fiable”.
Entre los firmantes de esta petición estaban el mismo Musk, CEO de SpaceX, Tesla y Twitter; así como Steve Wozniak, cofundador de Apple.
Por otra parte, Bill Gates invirtió 10 mil millones de dólares en OpenAI, creadora de GPT (inventor del lenguaje de IA).
Neuronas artificiales
La IA no es un tema novedoso, tiene su origen en la década de los 40. “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity” (Un Cálculo Lógico de las Ideas Inmanentes en el Sistema Nervioso) se publicó en 1943, sus autores Warren McCullough y Walter Pitts presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal. Científicos lo resumen como la primera “teoría computacional de la mente”.
En 1950 el matemático inglés Alan Turing publicó: “Computing Machinery and Intelligence” (Máquinas de Computar e Inteligencia) e inventó el test que lleva su nombre (Test Turing) que sirve para medir y comprobar la IA con respecto al humano, prueba que sigue vigente hasta nuestros días.
De acuerdo con la cronología histórica de la IA, en 1952, Arthur Samuel creó un programa para jugar ajedrez y denominó al sistema como Machine Learning, mientras era empleado de IBM.
De todos los avances posteriores, uno detonó más a la IA hasta 1997, cuando Deep Blue (de IBM) derrotó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov, el hombre fue derrotado por una computadora por primera vez en la historia.
La IA se ramifica en dos grandes partes: la Machine Learning (Aprendizaje Automático) se basa en el desarrollo de algoritmos capaces de utilizar grandes cantidades de datos para aprender de ellos; y el Deep Learning (Aprendizaje Profundo) es el siguiente nivel de la IA y es parte del Machine Learning, son las redes neuronales artificiales, busca crear una serie de algoritmos capaces de replicar el funcionamiento cerebral de los seres humanos a la hora de generar ideas y conclusiones (razonamientos).
De esta breve introducción saltamos a los hechos importantes del inicio del milenio.
Sophia, Siri, Alexa y mucho más
Sofía fue la primera robot humanoide (Hanson Robotics) en presentarse ante a la ONU, fue un hecho alentador para la IA y acaparó la atención mediática en 2017. Además, el robot obtuvo la ciudadanía saudí ese mismo año.
Una buena parte de población mundial tiene un celular con Siri, una Alexa en casa, o bien, a Google Home apoyando en sus tareas diarias, —lo imaginamos mucho antes en el cine y fue aterrador ver en “Odisea 2001” a Hal 9000 racionalizar como un humano y asesinar—, pero en la realidad, las grandes tragedias que observamos son la muerte de civiles por ataques de drones programados, accidentes en autos con piloto automático, etc., sin embargo, la IA también está escribiendo notas informativas, ayudando en diagnósticos médicos y miles de chatbots están atendiendo a millones de clientes. Ese último punto toca una de las fibras sensibles sobre el debate: la automatización y la eliminación de empleos, algo que podría generar un nuevo rango de desigualdad económica que proyectaría a una sociedad abismalmente desigual.
Entre los empleos que los expertos consideran que la AI puede sustituir, se encuentran, en medios de comunicación, diseño gráfico y redacción; en materia de leyes, los asistentes legales; en marketing, los analistas de investigación de mercado y otros puestos similares; en educación a los docentes; en finanzas, los asesores, analistas, contadores; y el más vigente, servicio al cliente.
“El mercado de los chatbots tendrá un crecimiento anual compuesto del 21.8 por ciento de 2022 a 2032”, de acuerdo con un reporte de Chatbot Market Outlook. Mientras Business Insider prevé un crecimiento de 29.7% promedio interanual para 2024.
Aunque es difícil predecir el efecto de la IA a nivel mundial, el banco Goldman Sachs estima que la IA “podría reemplazar el equivalente a 300 millones de empleos de tiempo completo”, sobre todo en Europa y Estados Unidos.
En materia de gobierno y armamento, la principal preocupación a nivel global son los regímenes autocráticos, su uso en toma de decisiones y en materia bélica.
En el rubro de salud, la IA es un apoyo muy positivo, el reporte de Healthcare Chatbots (Market Outlook 2026) de Allied Market Research, estima un crecimiento de 14.5 por ciento de 2019 al 2026 e “implementaciones de chatbots en actividades como: verificación de síntomas, asistencia de información médica y de medicamentos, programación y monitoreo de citas, entre otros casos de uso”.
GPT4 y el futuro
Este año (14 de marzo), el lanzamiento de GPT 4 (disponible en ChatGPT Plus), el modelo de lenguaje de OpenAI, es el tema que acapara el debate. Sam Altman ha hecho público el desempeño de su chatbot para aprobar exámenes universitarios o de posgrado, superando las puntuaciones promedio de los humanos.
Estos sistemas de IA pueden mantener una conversación, responder preguntas y hacer algunas tareas, desde hacer un ensayo hasta un poema, además de otras tareas de redacción o información académica. Los chatbots varían, pero el de OpenAI es el más avanzado. También puede ayudar a alimentar redes sociales, puede hacer un guion para TikTok o YouTube sobre un tema o puede redactar un tweet, sin problema.
Pero ¿cómo funciona?, el experto Yúbal Fernández lo explica así: “lo que hace esta tecnología es tomar nuestro lenguaje escrito y convertirlo en el lenguaje numérico que puede ‘entender’ la inteligencia artificial. Además de estas capas, los modelos GPT también trabajan con una gran cantidad de parámetros, y que son los que utiliza para su proceso automático de aprendizaje”.
La información de la IA de chatbots de lenguaje es toda la disponible en internet, más la información que contiene cada sistema, por lo que está sujeta a errores y adaptaciones.
Para usar este sistema es necesario pagar una suscripción en el ChatGPT Plus (que también cuenta con lista de espera y disponibilidad sujeta al país del solicitante), mientras la versión gratuita es con el sistema anterior de Open AI, el GPT 3.5 que tiende a cometer más errores.
Open AI recomienda al respecto: “GPT-4 tiene limitaciones similares a las de los modelos GPT anteriores. Lo que es más importante, todavía no es completamente confiable (‘alucina’ hechos y comete errores de razonamiento). Se debe tener mucho cuidado al usar los resultados del modelo de lenguaje, particularmente en contextos de alto riesgo, con el protocolo exacto (como revisión humana, conexión a tierra con contexto adicional o evitar usos de alto riesgo por completo) que coincida con las necesidades de aplicaciones específicas”.
Con los pies en la tierra
La IA tiene muchas ventajas para el desarrollo humano y seguirá avanzando, ha opinado en su blog Bill Gates (fundador de Microsoft y presidente de OpenAI), pero también aclara:
“Las fuerzas del mercado no producirán naturalmente productos y servicios de IA que ayuden a los más pobres. Lo más probable es que suceda lo contrario”.
La solución para Gates sería que “con fondos confiables y las políticas correctas, los gobiernos y la filantropía pueden garantizar que las IA se utilicen de manera que reduzcan la desigualdad”.
Desde 2021 la Unión Europea, propuso una legislación de la IA, que se centra en reforzar las normas sobre calidad de los datos, transparencia, supervisión humana y rendición de cuentas. En el resto del mundo se espera que esta normatividad sea una realidad y sirva de ejemplo para evitar “riesgos innecesarios”.
