Desde que vimos a R2D2 y nos movía ver en la pantalla grande el desempeño ingenuo de C3Po en Star Wars, la ciencia ficción está universalmente impregnada de IA.
Ya sea un personaje completamente encarnado o una voz que emana de un panel de máquina, la IA ha capturado la imaginación y reforzado las taquillas durante décadas.
Pero a medida que la IA continúa pasando de ser material de ciencia ficción a un elemento fijo de la ciencia convencional, un punto común de la trama gana relevancia particular:
¿Alguna vez avanzará la IA lo suficiente como para reemplazar la creatividad y productividad humana?
Es un escenario fácil de imaginar, dada la notable evolución de la IA en un corto lapso de años. Por ejemplo, ChatGPT, un poderoso modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, puede generar su propio texto similar al humano, mientras que otras innovaciones de IA como DALL-E y Midjourney pueden producir imágenes y ahora Sora (openAI) amenaza con hacer disponible su plataforma de videos altamente realistas a partir de grandes conjuntos de datos artísticos.
Sin embargo, mientras que las capacidades de los sistemas de IA son increíblemente (y cada vez más) sofisticadas, es importante recordar que la IA no es un reemplazo para las personas.
A diferencia de las personas, la IA no es capaz de tomar decisiones o realizar tareas que requieran pensamiento crítico, simplemente es una herramienta que genera una salida basada en una entrada dada. Debido a que la IA no puede entender el contexto situacional o las sutilezas, no puede tomar decisiones apropiadas e independientes, por lo que todavía requiere supervisión humana para operar de manera efectiva.
No obstante, al igual que las innovaciones que la precedieron, como los trenes, automóviles, aviones, televisores, computadoras y teléfonos móviles, la IA tiende a provocar un temor reactivo de que estas nuevas herramientas harán redundantes a las personas. La clave para transformar este miedo es ver la IA como un conjunto de herramientas que pueden mejorar, en lugar de reemplazar, el rendimiento humano.
La ética de la IA Usar la IA para apoyar el trabajo humano presenta algunas preocupaciones éticas, así como oportunidades de discusión.
Tal vez la preocupación más reconocible sea la mencionada anteriormente basada en el temor, de que los sistemas de IA puedan automatizar tipos específicos de trabajo actualmente realizados por humanos, lo que llevaría a una pérdida generalizada de empleos y a una perturbación económica.
Además, sin programas de reciclaje profesional bien planificados e implementados, el desempleo relacionado con la IA podría volverse crónico, afectando aún más a geografías enteras. Un factor ético menos familiar, pero igualmente crucial, es la transparencia.
Para evitar la posibilidad de resultados dañinos, debemos incorporar la transparencia y la rendición de cuentas en cómo los humanos entrenan los sistemas de IA. Una base ética es necesaria porque la IA tiene el potencial de perpetuar, o incluso amplificar, los sesgos sociales ya presentes en los datos de entrenamiento de la IA. Sin control, estos sesgos sociales resultan en prácticas injustas o resultados discriminatorios.
Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento facial entrenados en conjuntos de datos que carecen de diversidad pueden resultar en tasas de error más altas para personas con tonos de piel más oscuros.
De manera similar, los modelos de lenguaje entrenados en texto sesgado pueden promover estereotipos y discriminar contra grupos marginados. También se deben abordar los «costos humanos ocultos» involucrados en entrenar modelos de IA.
Se requiere trabajo humano para recolectar y etiquetar los datos utilizados para entrenar el modelo. Este proceso, conocido como anotación de datos, a menudo es tedioso y repetitivo. También puede ser perturbador, ya que entrenar a un modelo de IA para saber qué es aceptable a veces requiere etiquetar y catalogar ejemplos de contenido gráfico o explícito.
Además, este trabajo tiende a ser realizado por personas en países en desarrollo, que son pagadas menos para trabajar largas horas viendo y clasificando contenido cuestionable.
Por lo tanto, debemos considerar una compensación justa, junto con problemas de derechos de autor, al construir marcos de entrenamiento de IA. Finalmente, la ética de la IA afecta a las personas y al medio ambiente por igual, ya que entrenar modelos de IA requiere una potencia computacional significativa. Esto puede contribuir a mayores cargas de emisiones de carbono, que se sabe que conllevan costos ambientales y de salud humana.
Mejores prácticas para la IA Crear un plan para abordar las preocupaciones de la IA no es solo una responsabilidad interpersonal, sino también estratégica. Un liderazgo reflexivo y demostrado puede aumentar la confianza en los sistemas de IA.
También puede ayudarte a evitar consecuencias negativas, como problemas legales, falta de adopción y daños a la reputación. Considera las siguientes mejores prácticas al determinar cómo usar la IA para automatizar el trabajo empresarial y creativo.
Diversidad y calidad de los datos: Para reducir el sesgo en los sistemas de IA, utiliza datos de entrenamiento diversos y de alta calidad que sean representativos de la población a la que servirá la IA.
Transparencia y explicabilidad: Diseña sistemas de IA para que sean transparentes y explicables, de modo que los usuarios puedan entender el proceso de toma de decisiones de la IA y ayudar a identificar posibles sesgos.
Regulación y supervisión: Familiarízate con los roles de los gobiernos locales, estatales y federales en la regulación del uso de la IA, ya que estas agencias a menudo son responsables de garantizar que la IA se use de manera ética y apropiada.
Desarrollo responsable de la IA: Adopta prácticas responsables de desarrollo de la IA, como revisar y probar regularmente los sistemas de IA en busca de sesgos y discriminación.
Enfoque humano en el bucle: Explora el enfoque humano en el bucle para el diseño de la IA, donde un operador humano pueda revisar y anular decisiones tomadas por el sistema de IA.
Transición laboral y reciclaje profesional: A medida que la IA automatiza tipos específicos de trabajo, proporciona apoyo organizacional para las personas afectadas por la pérdida de empleo, como programas de reciclaje profesional que les ayuden a transicionar a nuevos roles.
Entonces, ¿alguna vez avanzará la IA lo suficiente como para reemplazar la creatividad y productividad humanas?
A diferencia de tu libro o película de ciencia ficción favorita, la IA no puede pensar críticamente, tomar decisiones independientes o actuar sin intervención humana.
De hecho la IA depende de la creatividad humana y falta poco para que se reconozca que las nuevas tecnologías dependen De Fuentes humanas, entonces ¿Habrá que legislar para que se permita el uso de IA a partír de obras con derechos de autor? Si llega a pasar esto, la Inteligencia Artificial no llegará lejos.
Para concluir, la IA es un potente acelerador de productividad que puede asistir a las personas en una variedad de tareas. Si bien la IA puede y sí mejora el rendimiento humano, no lo reemplaza.
Ahora, ¿qué lograrás tú y tu empresa con el tiempo que te ahorra la IA? Esa es una pregunta que solo tú puedes responder.
Mis IA Favoritas
Para texto:
Claude.ai – generador de texto de Anthropic con 1000 x veces más de «tokens» que OpenAI. Avanzado a tal grado que se dice que es mejor que chatGPT.
Ideogram.ai – Generador de imágenes capaz de respetar la legibilidad de los textos
Midjourney.ai – Generador premium de fotografias e imágenes hiper realistas.
ChatGPT – El primero y el más completo sistema de IA de todos. Con la integración de los GPS es una máquina para hacer textos, imagenes y códigos.
Gemini.Google.com – La IA de Google mas reciente.
