Estamos caminando sonámbulos hacia el trabajo aumentado por IA

Un artículo reciente del New York Times concluye que las nuevas herramientas de automatización impulsadas por IA, como Codex para desarrolladores de software, no eliminarán puestos de trabajo, sino que simplemente serán una ayuda bienvenida para aumentar la productividad de los programadores. Esto es consistente con el argumento que escuchamos cada vez más de que las personas y la IA tienen diferentes fortalezas y que habrá roles apropiados para cada uno.

Como se comenta en una historia de Harvard Business Review: «Las máquinas basadas en inteligencia artificial son rápidas, más precisas y consistentemente racionales, pero no son intuitivas, emocionales ni culturalmente sensibles». La creencia es que «IA más humanos» es algo así como un centauro, más grande que cualquiera que opere solo.

Esta idea de que los humanos más la IA producen mejores resultados se ha convertido en un inquilino de la fe en la tecnología. Todo el mundo habla de que los seres humanos están siendo liberados para realizar funciones de alto nivel, pero nadie parece saber exactamente cuáles son esas funciones de alto nivel, cómo se traducen en trabajo y trabajos reales, o la cantidad de personas necesarias para realizarlas.

Un corolario de esta narrativa de la fuerza laboral aumentada es que el trabajo con inteligencia artificial no solo permitirá a las personas perseguir un nivel más alto de pensamiento abstracto, sino que, según algunos, también elevará a toda la sociedad a un nivel de vida más alto. Sin duda, esta es una visión optimista y podemos esperar que sea así. Sin embargo, esta también podría ser una historia imbuida de pensamiento mágico, con el verdadero final del juego siendo el trabajo completamente automatizado.

¿Qué nos dice la evidencia?

No me malinterpretes; Existe alguna evidencia que respalda la opinión de que la IA nos ayudará a trabajar en lugar de quitarnos nuestros puestos de trabajo. Por ejemplo, el laboratorio de inteligencia artificial DeepMind está diseñando nuevos sistemas de ajedrez para que las dos inteligencias trabajen en conjunto con los humanos en lugar de oponerse a ellos.

Y Kai-Fu Lee, el Oráculo de la IA, también acepta esta promesa. En su nuevo libro, AI 2041: Diez visiones para nuestro futuro, argumenta que las tareas repetitivas, desde apilar estantes hasta procesar datos, serán realizadas por máquinas, liberando a los trabajadores para tareas más creativas. Forrester Research también ha articulado que la implementación de la IA permite a las personas utilizar mejor sus habilidades creativas.

Pero, por supuesto, algunas personas son más creativas que otras, lo que significa que no todos se beneficiarían del trabajo con IA en la misma medida. Lo que a su vez refuerza la preocupación de que la automatización impulsada por la inteligencia artificial, incluso en su capacidad de trabajo aumentada, podría ampliar las disparidades de ingresos ya existentes.

Un problema con la promesa de fuerza laboral aumentada por IA es que nos dice que la IA solo asumirá el trabajo repetitivo que no queremos hacer. Pero no todo el trabajo que se subcontrata a la IA es rutinario o aburrido.

No busque más allá del papel del arquitecto de chips semiconductores. Esta es una profesión altamente sofisticada, una aplicación avanzada de la ingeniería eléctrica en posiblemente una de las industrias más complejas. Si alguna vez hubo un trabajo que pudiera considerarse inmune a la IA, este habría sido un buen candidato. Sin embargo, los avances recientes de Google y Synopsys (entre otros, que utilizan software de redes neuronales de aprendizaje por refuerzo) han demostrado la capacidad de hacer en horas lo que a menudo requería un equipo de ingenieros meses para lograrlo.

Un observador tecnológico siempre fiel argumentó que los algoritmos «optimizarán y acelerarán las partes del proceso de diseño que requieren mucho tiempo para que los diseñadores puedan concentrarse en realizar llamadas cruciales que requieren una toma de decisiones de alto nivel».

Un paso en el camino hacia una automatización más completa

Lo más probable es que la percepción actual del trabajo aumentada por la IA sea un reflejo del estado actual de la tecnología y no una visión precisa del futuro, cuando la automatización será mucho más avanzada. Vimos por primera vez el potencial de las redes neuronales hace una década, por ejemplo, y pasaron varios años hasta que esa tecnología se desarrolló hasta el punto en que tuvo ventajas prácticas para los consumidores y las empresas. Impulsada en parte por la pandemia, la tecnología de inteligencia artificial ahora se está implementando ampliamente. Incluso los masajistas deben tomar nota, ya que un robot masajista ahora puede realizar un masaje de tejido profundo. Sin embargo, estos son todavía los primeros días de la IA.

Subtítulo: EMMA de AiTreat, un robot que utiliza inteligencia artificial para realizar masajes. Fuente: CNN

Los avances de la IA están liderados por mejoras tanto en hardware como en software. El lado del hardware está impulsado por la Ley de Moore, la idea de que los semiconductores mejoran aproximadamente el doble de la cantidad de transistores, lo que produce un rendimiento aproximadamente equivalente y ganancias de eficiencia energética, cada dos años (y de manera similar reducen los costos de la computación). A este principio se le ha atribuido todo tipo de avances electrónicos durante las últimas décadas. Como se señaló en un artículo reciente de IEEE Spectrum: “No se puede exagerar el impacto de la Ley de Moore en la vida moderna. No podemos tomar un avión, hacer una llamada o incluso encender nuestros lavavajillas sin encontrarnos con sus efectos. Sin él, no habríamos encontrado el bosón de Higgs ni creado Internet «. O tenga una supercomputadora en su bolso o bolsillo.

Hay razones para pensar que las mejoras en la informática impulsadas por la Ley de Moore están llegando a su fin. Pero la ingeniería avanzada, que va desde los “chiplets” hasta el empaquetado de chips 3D, promete mantener las ganancias, al menos por un tiempo. Estas y otras mejoras de diseño de semiconductores han llevado a un fabricante de chips a prometer una mejora de rendimiento de 1000 veces para 2025.

Las mejoras esperadas en el software de IA pueden ser igualmente impresionantes. GPT-3, la tercera iteración del transformador preentrenado generativo de OpenAI, es un modelo de red neuronal que consta de 175 mil millones de parámetros. El sistema ha demostrado ser capaz de generar una prosa coherente a partir de un mensaje de texto. Esto es para lo que fue diseñado, pero resulta que también puede generar otras formas de texto, incluido el código de computadora y también puede generar imágenes. Además, si bien la creencia es que la IA ayudará a las personas a ser más creativas, podría ser que ya sea capaz de ser creativo por sí misma.

En su lanzamiento en mayo de 2020, GPT-3 fue la red neuronal más grande jamás introducida, y sigue siendo una de las más densas. redes neuronales, superadas solo por Wu Dao 2.0 en China. (Con 1,75 billones de parámetros, Wu Dao 2.0 es otro modelo de lenguaje similar a GPT y probablemente la red neuronal más poderosa creada hasta ahora).

Algunas expectativas son que GPT-4 también crezca y contenga hasta un billón de parámetros. Sin embargo, el CEO de OpenAI, Sam Altman, ha dicho que no será más grande que GPT-3, pero será mucho más eficiente a través de algoritmos de datos mejorados y ajustes finos. Altman también aludió a un futuro GPT-5. El punto es que las redes neuronales tienen un largo camino por recorrer en tamaño y sofisticación. De hecho, estamos en medio de una era de aceleración de la IA.

En el nuevo libro, Regla de los robots: cómo la inteligencia artificial lo transformará todo, el autor Martin Ford señala que «casi todas las empresas emergentes de tecnología ahora, hasta cierto punto, invierten en inteligencia artificial, y las empresas grandes y pequeñas de otras industrias están comenzando a implementar la tecnología». El ritmo de la innovación solo continuará acelerándose a medida que el capital continúe invirtiendo en el desarrollo de la inteligencia artificial. Claramente, lo que sea que estemos viendo ahora en el camino de la automatización impulsada por la inteligencia artificial, incluida la creencia de que la inteligencia artificial nos ayudará a trabajar en lugar de tomar nuestros trabajos, es solo una etapa temprana para lo que esté por venir. En cuanto a lo que se avecina, sigue siendo el ámbito de la ficción especulativa.

En Marcar a fuego: Una novela de la verdadera revolución robótica, un abogado educado en Yale se encuentra entre los afectados cuando su firma reemplazó al 80% del personal legal con software de aprendizaje automático. Esto podría suceder en un futuro próximo. De hecho, el 20% restante fue aumentado por la IA, pero el 80% tuvo que encontrar otro trabajo. En su caso, termina trabajando como asistente personal en línea para los ricos. Actualmente, la empresa emergente Yo Labs está trabajando para realizar una variación de esta visión. Inicialmente, la compañía ofrece una combinación de servicios humanos y de inteligencia artificial, comenzando con un asistente vivo que se basa en datos para abordar las listas de tareas pendientes de los suscriptores. Será revelador ver si estos asistentes serán como los secretarios de antaño, pero con inteligencia artificial, o si serán trabajadores cognitivos desplazados.

La transición impulsada por la inteligencia artificial a un mundo en gran parte automatizado llevará tiempo, quizás algunas décadas. Esto traerá muchos cambios, y algunos serán muy disruptivos. Los ajustes no serán fáciles. Es tentador pensar que, en última instancia, esto enriquecerá la calidad de vida humana. Después de todo, como dijo Aristóteles: «Cuando los telares se tejan solos, la esclavitud del hombre terminará». Pero adoptar el concepto de trabajo aumentado de IA tal como se articula actualmente podría cegarnos a los riesgos potenciales de perder el empleo. Kate Crawford, una académica centrada en las implicaciones sociales y políticas de la tecnología, cree que la inteligencia artificial es la historia más profunda de nuestro tiempo y «mucha gente está sonámbula».

Todos debemos tener una comprensión clara del creciente potencial de disrupción y prepararnos lo mejor que podamos, en gran parte adquiriendo las habilidades que probablemente serán necesarias en la era venidera. Las empresas deben hacer su parte para brindar capacitación en habilidades, y la reentrenamiento deberá ser cada vez más un proceso casi continuo a medida que se acelera el ritmo del cambio tecnológico. El gobierno necesita desarrollar políticas públicas que dirijan las fuerzas del mercado que impulsan la automatización hacia resultados positivos para todos, incluso mientras se prepara para una creciente red de seguridad social que podría incluir la renta básica universal.

Gary Grossman es vicepresidente senior de práctica tecnológica en Edelman y líder global del Centro de excelencia de inteligencia artificial de Edelman.