En este modelo de «comunidad feliz», las personas despojadas de ideologías y «miradas críticas» son calificados con puntuaciones sobre su «buena conducta civil». Sociedades «inteligentes»donde el sujeto se relaciona más con acompañantes artificiales que con humanos. Los productos de inteligencia artificial (IA) no son solo herramientas de tecnología en informática y comunicaciones (TIC) motorizadas por corporaciones globales, también representan la redefinición digital de la vida orgánica.
La IA está configurando nuevas formas de relaciones humano–dispositivo artificial y presenta una delegación de acciones y funciones de impacto neurocientífico y emocional con impacto en la vida orgánica de reciente conocimiento y consecuencias socio-culturales aún desconocidas.
La delegación de funciones del humano a un dispositivo con capacidad de almacenamiento de dato y procesamiento de algoritmos (celular, computadoras en sus diversas versiones) empobrece las capacidades cognitivas del humano. «Esta delegación de funciones masiva, no es solamente unidireccional. Cuando vos delegas las funciones, la máquina te formatea el cerebro».[1]
Estudios incipientes en neurociencias indican tener cautela en la implementación social y educacional de los dispositivos de IA. «Los dueños de internet y de los datos» impulsan acompañantes artificiales (hardware y software) que están configurando nuevas formas en las relaciones del aprendizaje y del trabajo, que abonan a un modelo político y social signado por desigualdades económicas sin precedentes.
A diferencia de la Revolución Industrial y las transformaciones iniciales (1960-1970) producidas por las computadoras, la de la inteligencia artificial trae consigo el modelo de uberización que expone la configuración de una economía de plataformas digitales donde la IA produce mediante ciencia de datos la personalización de los servicios que «facilitan» la vida humana.
La ciencia de datos, organizada por modelos algorítmicos como Naive Bayes, árboles de decisión, redes neuronales, regresión lineal, etc. realiza sus procesos nutriéndose de una ingesta de datos globales sobre un campo específico. Por ejemplo, análisis de historias de reembolso de préstamos para tomar una decisión en un caso específico como otorgar o no un préstamo a un individuo, al servicio con un objetivo específico, maximizar las ganancias del prestamista.
La musculatura digital
El panorama empezó a cambiar a finales del siglo XX. Con la ampliación continua del ancho de banda de internet, las cantidades masivas de datos de multiformatos disponibles para entrenar, junto con el aumento de la potencia de cálculo de las computadoras, permitieron un entrenamiento creciente de los algoritmos de la IA.
Ahora podemos hacer lo mismo que antes, pero mil millones de veces más rápido. Los algoritmos son capaces de probar seiscientos millones de veces una misma combinación de datos hasta darnos el resultado óptimo. La supercomputación es el artífice de este cambio. El procesamiento en paralelo y la nanotecnología aplicada a la producción de chips permite potencias de cálculo innovadores.
La arquitectura de una supercomputadora es capaz de emular el cerebro humano para alcanzar picos de 228 billones de operaciones sinápticas por segundo. Se estima que nuestro cerebro es capaz de realizar unos diez mil billones de cálculos por segundo. Por el momento seguimos teniendo la delantera en la comparación humano-supercómputo.
El magnate de la tecnología Elon Musk inicio la construcción de una supercomputadora para respaldar el desarrollo de su empresa de IA. La supercomputadora será cuatro veces más grande que los mayores dispositivos de clústeres GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) que existen en la actualidad, como los usados por Meta (Facebook, WhatsApp e Instagram) para entrenar a sus modelos de IA. La supercomputadora, conocida como «gigafábrica de computación», se utilizará para entrenar la última versión del chatbot Grok y los vehículos autónomos Tesla.
En 2022, ChatGPT, la innovadora herramienta de inteligencia artificial generativa de OpenAI, irrumpió en el mercado generando una fuerte competencia entre gigantes de la tecnología como Microsoft o Google, así como entre filiales de Meta o empresas emergentes como Anthropic o Stability AI. Muskes uno de los pocos inversionistas en el mundo con el suficiente capital para competir con OpenAI, Google o Meta en el liderazgo del mercado de IA.
En la era del capitalismo de la vigilancia[2] cualquier corporación puede tener acceso a volúmenes masivos de datos sobre prácticamente todas las personas que habitan el territorio digital.
Este es uno de los argumentos más poderosos para el uso de big data y el entrenamiento continuo de los algoritmos de IA. Pero estos datos están poco contextualizados y, a menudo, se recogen y utilizan sin tener en cuenta sus efectos colaterales.
Los algoritmos de IA se están convirtiendo en algo omnipresente en la sociedad actual, pero se suelen ofrecer como «cajas negras»; es decir, como secretos comerciales, propiedad intelectual de los gigantes tecnológicos, demasiado valiosos para discutirlos abiertamente. Por otro lado, los modelos que los gobiernan se basan frecuentemente en suposiciones sesgadas y en conjuntos de datos recogidos de una «realidad» que dista mucho de ser «real».
Este tipo de inteligencia artificial se está incorporando a los sectores de producción de manufactura, salud, educación, seguridad, telecomunicaciones, servicios de información y servicios bancarios. En el control de maquinaria semiautónoma y autónoma, como en los vehículos sin conductor humano y los robots de minería y producción en línea.
Aprendiendo con datos cotidianos mejoran su conocimiento y su eficacia en el trabajo. No se organizan sindicalmente, no necesitan legislación laboral para cuidar el derecho el trabajo y pueden soportar jornadas extendidas de trabajo.
La redefinición del mundo digital no considera el rol de los Estados como reguladores y cuidados de su población. El nuevo opio para los ciudadanos es «sentirnos dueños» de nuestro tiempo a pesar de la pérdida de derechos laborales y sociales como se puede ver en los contratos de las plataformas digitales y sus trabajadores fantasmas.
La geopolítica al ritmo de la IA
Así como en el siglo pasado las grandes potencias se lanzaron en una carrera para llegar a la Luna, en la actualidad la batalla se libra en la inteligencia artificial. Estudios recientes afirman que esta podría generar quince billones de dólares adicionales para el año 2030, lo que haría aumentar el PIB mundial en un 1,2 % anual.
En los últimos años las solicitudes de patentes chinas han crecido un 20 %. En su caso, los inventos se centran más en potenciar el aprendizaje de máquinas sin el aporte directo de humanos y las neurociencias. El Informe sobre el Panorama de Patentes de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) de las Naciones Unidas, entre 2014 y 2023, más de 38.000 patentes de inteligencia artificial generativa (GenAI) salieron de China, seis veces más que las presentadas por inventores en Estados Unidos, que ocuparon el segundo lugar.
GenAI, o IA generativa, permite a los usuarios crear contenido que incluye texto, imágenes, música o código de software, impulsando una gama de productos industriales y de consumo, incluidos chatbots como ChatGPT, Google Gemini o ERNIE de Baidu.
La mayoría del dinero que produce la inteligencia artificial está asociado a la producción de Estados Unidos y China.
La inteligencia artificial es una industria insignia de la economía digital, donde los datos que alimenten los procesos de IA mejoran sus productos; mientras mejor sean sus productos, podrán recabar más datos; mientras más datos puedan recabar, podrán atraer más talento; mientas más talento puedan atraer, mejor serán sus productos. Es un círculo virtuoso, donde Estados Unidos y China ya tienen amasados talentos y la participación en el mercado. Los datos imprimen en la velocidad de la marcha en el liderazgo mundial.
La empresa china de reconocimiento de voz iFlytek y varias empresas chinas de reconocimiento facial como Megvii y SenseTime se han vuelto líderes de la industria. La Sociedad China de Ingenieros Automotrices proyecta que, en 2030, el 20 % de los automóviles vendidos en aquel mercado serán totalmente autónomos y el 70 % incorporarán aplicaciones de conducción asistida
Estados Unidos potencia el desarrollo y operación de vehículos autónomos, con corporaciones como Google, Tesla y Uber. En el mercado de internet para el consumidor, hay siete empresas estadounidenses y chinas (Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Baidu, Alibaba y Tencent) que están utilizando la inteligencia artificial de forma exhaustiva y están expandiendo sus operaciones a otros países, con lo cual básicamente se están adueñando de esos mercados.
No es posible plantear una IA valorativamente neutra. Los sesgos en los datos y el modelo de IA implementado tienen injerencia en el resultado final.
Vida orgánica e inteligencia artificial
La relación entre la vida orgánica y la IA es un campo de estudio de científicos, tecnólogos, filósofos, sociólogos, antropólogos y la disciplina de la comunicación a lo largo de las últimas décadas.
Muchos de estos especialistas trabajan en laboratorios privados que están orientados por políticas definidas en corporaciones como Monsanto-Bayer. Es decir, el modelo de privatización de la investigación en ciencia y técnica hoy esta a la vista en el impacto sobre la alimentación, salud, educación y recreación que imprimen los productos de base TIC con IA integrada.
La investigación en vida artificial se ha centrado en la creación de modelos virtuales que puedan simular y reproducir características de los sistemas biológicos. Existen tres enfoques principales en este campo:
- Modelos de software: simulaciones computacionales de procesos biológicos.
- Modelos de hardware: dispositivos electrónicos y robóticos que imitan el comportamiento de organismos vivos.
- Modelos bioquímicos (húmedos): sistemas químicos artificiales que replican propiedades de la vida, como el metabolismo y la replicación.
A medida que la IA avanza hacia sistemas cada vez más sofisticados y autónomos, con escasa información pública surgen importantes consideraciones éticas y sociales a considerar:
- Autonomía de las máquinas: ¿qué sucederá cuando las máquinas sean capaces de producir otras máquinas de forma independiente?
- Modificación de la vida: la capacidad de la IA para reprogramar y modificar sistemas biológicos e intervenir en la naturaleza.
- Convivencia humano-máquina: ¿se necesitará desarrollar una nueva ética que integre lo social, lo biológico y lo tecnológico para que la coexistencia entre humanos e IA.
- Los modelos predictivos en salud con sistemas biológicos permiten hacer predicciones sobre procesos fisiológicos y patológicos, lo que puede impulsar el desarrollo de nuevas terapias.
El señalamiento y la ponderación crítica de los distintos tipos de sesgos que impactan en las diversas etapas que constituyen los procesos de IA, alertan sobre como esta disciplina moldea nuestras vidas y las sociedades que conformamos. Resulta evidente la necesidad que los Estados coordinen y aúnen criterios sobre los cuidados de sus poblaciones.
*Computador Científico. Director de Sistemas de la Universidad Nacional de Avellaneda (Undav) y Profesor TIC en la Universidad Nacional de Moreno (UNM). Integrante de la Red de Pensamiento Latinoamericano en Ciencia, Tecnología y Sociedad (Placts).
Fuente: Revista PPV
