¿Reemplazará la IA a la humanidad?

¿La IA reemplazará a la humanidad?

Vivimos en un mundo de probabilidades. Cuando empecé a hablar sobre la IA y sus implicaciones hace años, la pregunta más común era: ¿la IA vendrá tras nosotros?

Y aunque la pregunta sigue siendo la misma, mi respuesta ha cambiado con respecto a las probabilidades. Es más probable que reemplace el juicio humano en ciertas áreas, por lo que la probabilidad ha aumentado con el tiempo. 

Al discutir una tecnología compleja, la respuesta no será sencilla. Depende de varios factores, como lo que significa ser inteligente, si sugerimos reemplazar empleos, anticipar los plazos para la Inteligencia Artificial General (AGI), o identificar las capacidades y limitaciones de la IA. 

 

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Definiendo la Inteligencia

 

Comencemos por comprender la definición de Inteligencia:

Stanford define la inteligencia como “la capacidad de aprender y realizar técnicas adecuadas para resolver problemas y alcanzar metas apropiadas al contexto en un mundo incierto y en constante cambio”.

Gartner la describe como la capacidad de analizar, interpretar eventos, respaldar y automatizar decisiones, y tomar acción.

La IA es buena en aprender patrones, sin embargo, el mero reconocimiento de patrones no califica como inteligencia. Es uno de los aspectos del espectro más amplio de la inteligencia humana multidimensional.

  

Como los expertos creen, “la IA nunca llegará allí porque las máquinas no pueden tener un sentido (más que mero conocimiento) del pasado, el presente y el futuro; de la historia, el daño o la nostalgia. Sin eso, no hay emoción, privando a la bi-lógica de uno de sus componentes. Así que se va la parte de la “inteligencia”.

 

¿Superar pruebas = inteligencia?

 

Algunos podrían considerar que la IA supera pruebas de instituciones prestigiosas y, más recientemente, la prueba de Turing como un testimonio de su inteligencia.

Para los inexpertos, la prueba de Turing es un experimento diseñado por Alan Turing, un renombrado científico de la computación. Según la prueba, las máquinas poseen una inteligencia similar a la humana si un evaluador no puede distinguir la respuesta entre una máquina y un humano.

Un resumen completo de la prueba destaca que aunque los modelos de IA generativa pueden generar lenguaje natural basado en patrones estadísticos o asociaciones aprendidas a partir de un vasto conjunto de datos de entrenamiento, no tienen conciencia similar a la humana.

Incluso pruebas avanzadas, como la Evaluación General de Comprensión del Lenguaje (GLUE) y el Conjunto de Datos de Preguntas y Respuestas de Stanford (SQuAD), comparten el mismo supuesto subyacente que la prueba de Turing.

 

¿Qué significa reemplazar?

 

Pérdida de empleos

 

Comencemos con el miedo que se está convirtiendo rápidamente en realidad: ¿la IA hará que nuestros empleos sean obsoletos? No hay una respuesta clara de “sí o no”, pero se acerca rápidamente a medida que la IA generativa amplía el campo de oportunidades de automatización.

McKinsey informa: “Para 2030, las actividades que representan hasta el 30 por ciento de las horas trabajadas actualmente en la economía de Estados Unidos podrían ser automatizadas; una tendencia acelerada por la IA generativa.

Perfiles como el apoyo administrativo, contabilidad, banca, ventas o atención al cliente están a la vanguardia de la automatización. La IA generativa que apoya a los desarrolladores de software en la escritura de código y en los flujos de trabajo de prueba ya ha impactado en los roles laborales de los desarrolladores junior.

Sus resultados a menudo se consideran un buen punto de partida para que un experto mejore aún más el resultado, como en la creación de copias de marketing, contenido promocional, etc.

Algunas narrativas hacen que esta transformación suene sutil al resaltar la posibilidad de nuevas creaciones de empleo, como en el campo de la salud, la ciencia y la tecnología a corto y mediano plazo; y los éticos de IA, la gobernabilidad de la IA, las auditorías, la seguridad de la IA y más para hacer de la IA una realidad en general. Sin embargo, estos nuevos empleos no pueden superar a los que están siendo reemplazados, por lo que debemos considerar los nuevos empleos netos creados para ver el impacto final.

 

AGI

 

A continuación viene la posibilidad de AGI, que, al igual que las múltiples definiciones de inteligencia, requiere un significado claro. En general, AGI se refiere a la etapa en la que las máquinas adquieren conciencia y conocimiento del mundo, de manera similar a un ser humano.

Sin embargo, AGI es un tema que merece un artículo propio y que no está dentro del alcance de este artículo. 

Por ahora, podemos tomar una hoja del diario del CEO de DeepMind para entender sus primeras señales. 

 

¿Puede reemplazar a los humanos? 

 

Buen asistente 

 

Si observamos un panorama más amplio, es lo suficientemente inteligente como para ayudar a los humanos a identificar patrones a escala y generar eficiencias.

Vamos a sustentarlo con la ayuda de un ejemplo donde un planificador de cadena de suministro examina varios detalles de pedidos y trabaja para garantizar que aquellos que corren el riesgo de no ser cumplidos tengan suficiente stock a tiempo. Cada planificador tiene un enfoque diferente para gestionar los pedidos con déficit:

• Observando atributos como cuánto inventario está disponible en el momento
• Cuál es la demanda esperada de otros clientes durante ese período de tiempo
• Qué cliente o pedido debe ser priorizado sobre otros?
• Involucrarse en discusiones con otros gerentes de fábrica para facilitar la disponibilidad de los artículos
• Trabajar en la optimización de la ruta desde centros de distribución específicos.

Si bien un planificador individual podría estar limitado en su visión y enfoque para gestionar este tipo de situaciones, las máquinas pueden aprender el enfoque óptimo al comprender las acciones de muchos planificadores y ayudar a automatizar escenarios sencillos a través de su capacidad para descubrir patrones. 

Aquí es donde las máquinas tienen ventaja sobre la capacidad limitada de los humanos para gestionar simultáneamente varios atributos o factores.

 

Mecánico

 

Sin embargo, las máquinas son lo que son, es decir, mecánicas. No se puede esperar que cooperen, colaboren y desarrollen relaciones compasivas con los equipos de manera empática como lo hacen los grandes líderes.

Frecuentemente participo en discusiones más relajadas con el equipo no porque tenga que hacerlo, sino porque prefiero trabajar en un entorno en el que estoy conectado con mi equipo y ellos también me conocen bien. Es demasiado mecánico hablar solo de trabajo desde el principio o intentar actuar como si importara. 

 

Falta de empatía

 

Tomemos otro ejemplo en el que una máquina analiza los registros de un paciente y revela una situación de salud tal cual después de su diagnóstico médico. Compara esto con cómo un médico manejaría la situación de manera reflexiva, simplemente porque tienen emociones y saben cómo se siente estar en una crisis. 

La mayoría de los profesionales de la salud exitosos van más allá de su “llamado del deber” y establecen una conexión con el paciente para ayudarlo en momentos difíciles, algo en lo que las máquinas no son buenas.

 

Sin brújula moral

 

Las máquinas se entrenan con datos que pueden capturar el fenómeno subyacente y crear modelos que mejor los estimen.

En alguna parte de esta estimación, se pierden los matices de condiciones específicas. No tienen una brújula moral, similar a la que tiene un juez al examinar cada caso. 

 

Observaciones finales

 

En resumen, las máquinas pueden aprender patrones a partir de datos (y del sesgo que conllevan), pero no tienen la inteligencia, impulso o motivación para realizar cambios fundamentales para abordar los problemas que afectan a la humanidad. Están enfocadas en objetivos y se construyen sobre la inteligencia humana, que es compleja. 

Esta frase resume bien mis pensamientos: la IA puede reemplazar a los cerebros humanos, no a los seres humanos.  

[Vidhi Chugh](https://vidhi-chugh.medium.com/) es una estratega de IA y líder de transformación digital que trabaja en la intersección de productos, ciencias e ingeniería para construir sistemas de aprendizaje automático escalables.

Es una líder de innovación galardonada, autora y oradora internacional. Su misión es democratizar el aprendizaje automático y desmitificar el lenguaje técnico para que todos puedan ser parte de esta transformación.

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