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Hace poco, una brillante columna de Walter Neil Bühler se tituló "Frankenstein, Robin Hood, los luditas y las nuevas tecnologías". En su espacio, Bühler nos plantea la necesidad de pensar sobre los retos que implica la Inteligencia Artificial, "la que nos desafía a una reflexión ética continua para garantizar su uso beneficioso y responsable". Sin ánimo de polemizar con mi docto colega y amigo, creo que hemos superado esa barrera hace mucho tiempo y que ya podríamos no tener esa posibilidad. Es que la IA plantea desafíos éticos, morales, sociales, económicos, laborales, educativos y políticos a una velocidad tal que no da capacidad de reacción. La IA surge -explosiva- en todos los ámbitos imaginables con resultados que no dejan de fascinar, asombrar y, por qué no, de asustar.
El auge de "Inteligencias Artificiales Estrechas", esas que superan al hombre en varios órdenes de magnitud en un campo de aplicación específico, no sólo reabre una herida narcisista nunca cicatrizada, sino que, al mismo tiempo, despierta el miedo ancestral a ser desplazados; a ser reemplazados. Los famosos «luditas" (*) de los que habla Bühler son la prueba histórica de ese miedo ancestral.
Keynes, Compton y Elon Musk
En 1930, el economista John Maynard Keynes acuñó el término «desempleo tecnológico" abriendo un debate nunca cerrado. "Los avances para ahorrar mano de obra están superando el ritmo al cual podemos encontrar nuevos usos para el trabajo", escribió. Parecía haber ejemplos en todas partes. La adopción de conmutación mecánica en la red telefónica eliminaba la necesidad de operadores telefónicos. Las máquinas transformaban fábricas y granjas. ¿Los logros tecnológicos que facilitaban la vida para muchos, destruían empleos y causaban estragos en otros ámbitos de la economía?
Karl T. Compton, presidente del MIT de 1930 a 1948 y uno de los principales científicos de la época, escribió un ensayo famoso: "Fantasma del Desempleo Tecnológico". Compton se preguntaba: "¿Son las máquinas los genios que brotan de la lámpara de Aladino de la Ciencia para satisfacer todas las necesidades y deseos del hombre, o son monstruos como Frankenstein que destruirán al hombre que los creó?" A fin del año pasado, Elon Musk declaró que llegará un momento en el que "no se necesitará ningún trabajo", gracias al "genio mágico de la IA que puede hacer todo lo que desees". Y agregó: "no necesitaremos un ingreso básico universal; tendremos ingresos universales elevados". Un disparate total.
El problema debe ser abordado sin conjurar genios, monstruos ni pensamiento mágico y, quedarnos sólo con la comparación entre la velocidad de creación de puestos de trabajo y su tasa de destrucción, no aporta una mirada omnicomprensiva del problema tanto como no da una idea cabal de todos sus impactos y consecuencias.
Desde mi perspectiva hay cinco grandes cuestiones a considerar. La primera; hay que dimensionar con justeza y equilibrio el impacto de las nuevas tecnologías en cada industria; tanto como su alcance y grado de penetración. Luego, entender si -en cada uno de estos dominios de aplicación-, la tasa de destrucción de empleos es mayor, menor o igual que la tasa de creación de puestos de trabajo en otros rubros; medido en momentos variados y diferentes. La tercera cuestión es entender si los nuevos empleos que se crean requieren de nuevos conocimientos y capacidades y con qué grado de dificultad. La cuarta, cuánto tiempo lleva adquirir esos nuevos conocimientos y capacidades, y a qué costo. Por último, cuál es la vida útil promedio de estas capacidades adquiridas antes de que, otra vez, se vuelvan obsoletas. Visto así, el problema es mucho más complejo que una mera comparación de tasas de creación versus tasas de destrucción de puestos de trabajo. Y las respuestas pueden atemorizar.
Algunos ejemplos
Desde que una IA (DeepMind) ganó al Maestro de Go, la inteligencia artificial "despegó". Una IA derivada de ella, AlphaZero pronto logró, en apenas 24 días y jugando contra ella misma, obtener un nivel de juego que jamás podrá ser alcanzado por ningún ser humano. Variaciones de esta IA se usan hoy, por ejemplo, para controlar reactores experimentales de fusión nuclear en condiciones que ningún ser humano podría realizar jamás (Para más detalles se puede leer la columna "¿Hasta cuándo controlaremos la inteligencia artificial?").
Otra IA, también derivada de la anterior, AlphaTensor, "descubrió" un método 100% efectivo para multiplicar matrices matemáticas que, a la fecha, aún resultan incomprensible para los matemáticos. Además, AlphaTensor encontró más de 14.000 métodos nuevos correctos y diferentes para efectuar la operación. Otra IA fue capaz de formular, por sí sola, las leyes de gravitación. Le tomó unos días; no veinte años como a Sir Isaac Newton.
Otras IAs desarrollan algoritmos computacionales -por ejemplo, de ordenamiento de elementos-, que superan a los algoritmos humanos en eficiencia y velocidad. Hoy, sin que lo sepamos, millones de líneas de código escritas por IAs están diseminados en las librerías de acceso público de los lenguajes de programación más usados del mundo como C++ o Java.
Otra nueva mutación, AlphaFold, predice estructuras de ADN, ARN y de otras moléculas, lo que lleva a enormes avances en el desarrollo de medicamentos. Hace poco, Insilico Medicine, afirmó haber producido el primer medicamento desarrollado por completo por una IA y que estaría avanzando a la fase II de ensayos clínicos en China y en Estados Unidos.
ToysRUs, una importante juguetería norteamericana, acaba de lanzar el primer comercial hecho casi por completo con Sora, la IA generativa de ChatGPT. Otra IA, Genie, convierte descripciones cortas, bocetos dibujados a mano o fotos, en videojuegos listos para ser jugados. La idea es usar a Genie para crear entornos virtuales donde "bots" (**) controlados por IAs aprendan a resolver tareas por prueba y error. Así, Genie sería utilizado para crear patios de juego virtuales donde los futuros robots serían entrenados antes de ser desplegados en el mundo real.
Combinemos estos avances con nuevos chips como el de la empresa canadiense Xanadu Quantum Technologies, Borealis, que resolvió en 36 milisegundos un problema que a los más potentes ordenadores actuales les hubiera llevado 9.000 años resolver. Este es el salto de escala que enfrentamos y que, sin duda, iremos a superar a ritmo exponencial.
"Robin Hood"
Podría llenar páginas enteras con noticias de avances increíbles, todos alejados de nuestra experiencia diaria y que ocurren en todos los ámbitos de la ciencia. Avances que implican cambios económicos y sociales, y que irán a ejercer una presión descomunal sobre los modelos de trabajo existentes y futuros. El pueril juego de palabras "el trabajo del futuro o el futuro del trabajo" no sirve para describir lo radical de los cambios laborales, económicos y sociales por venir.
Por ejemplo, ¿para qué usar ingenieros en el diseño de Inteligencias Artificiales -que requieren gran cantidad de años para formarse a muy altos costos-, cuando inteligencias artificiales estrechas creadas para eso dan con diseños más económicos y eficientes? En general, ¿para qué especializarse tanto, con los costos que eso implica si luego no se podrán pagar siquiera las cuotas de los créditos estudiantiles asumidos? El llamado "efecto Robin Hood" a pleno: la IA reemplaza la calificación eliminando la diferenciación por especialización. No es casualidad que, en casi todo el mundo, los salarios se hallen a la baja de manera sostenida. Tampoco que se verifique una crisis en el sistema educativo superior.
"En la novela 'Frankenstein', Mary Shelley crea un monstruo que, rechazado por la sociedad, se convierte en una metáfora de las consecuencias no previstas de la tecnología y la búsqueda del conocimiento sin límites. Shelley exploró cómo la ciencia y la tecnología podían escapar al dominio humano y tener consecuencias devastadoras" afirma, con razón, Bühler.
Pero mientras nos enredamos en debates académicos, humanistas y filosóficos, la industria de la IA sigue avanzando sin descanso, sin regulación y sin reglas de juego. Cuando el promedio de inteligencia de todas las inteligencias artificiales desplegadas en el mundo supere a los dos deciles más altos de la inteligencia humana podría no haber vuelta atrás; para cuando queramos detenernos a pensar y a ver dónde estamos parados -como plantea mi docto amigo-, las máquinas podrían estar gestionando el planeta.
Una de las fortalezas del ensayo de Compton de 1938 fue su argumento de que las empresas deben asumir la responsabilidad de limitar el dolor de la transición tecnológica. Sus sugerencias incluían "la cooperación entre industrias para sincronizar los despidos en una empresa con el nuevo empleo en otra". Eso puede sonar naif en el marco económico actual, pero el pensamiento subyacente sigue siendo válido: "El criterio fundamental para una buena gestión de este asunto, como en cualquier otro, es que el motivo predominante no sean las ganancias, sino el mejor servicio a largo plazo para toda la sociedad ". Me imagino a Keynes, socarrón, enunciando su famosa frase: "En el largo plazo, todos estaremos muertos".
(*) "Luditas" se llamaron los obreros que, en el comienzo de la revolución industrial se rebelaron violentamente destruyendo máquinas
(**) "Bot" es un programa informático, controlado con Inteligencia Artificial, desarrollado para realizar tareas repetitivas simulando el comportamiento humano.