La industria de la tecnología se enfrenta a las ramificaciones que sacuden al mundo de la inteligencia artificial. Ahora hay un reconocimiento de que la IA modificará el funcionamiento de las sociedades, desde la educación y el empleo hasta cómo se recopilarán datos sobre las personas.
El aprendizaje
automático, una forma de reconocimiento avanzado de patrones que permite a las máquinas
hacer juicios analizando grandes volúmenes de datos, podría complementar en
gran medida al pensamiento humano. Pero estas crecientes capacidades han
provocado temores casi parecidos a Frankenstein sobre si los desarrolladores
pueden controlar sus creaciones.
Los fracasos de los
sistemas autónomos -como la muerte el año pasado de un automovilista
estadounidense en un automóvil parcialmente self-driving de Tesla Motors- han
llevado a un enfoque de la seguridad, dijo Stuart Russell, profesor de computación
y experto en IA en la Universidad de California, Berkeley. "Ese tipo de
evento puede retrasar a la industria un largo camino, por lo que hay un interés
económico muy directo aquí", dijo.
Junto a la
inmigración y la globalización, los temores de la automatización impulsada por
la IA alimentan la ansiedad pública por la desigualdad y la seguridad en el
empleo. La elección de Donald Trump como presidente de Estados Unidos y el voto
del Reino Unido para abandonar la UE fueron motivados en parte por tales preocupaciones,
se lee en Financial Times. Mientras algunos políticos afirmas que las políticas
proteccionistas ayudarán a los trabajadores, muchos expertos de la industria
dicen que la mayoría de las pérdidas de puestos de trabajo son causadas por el
cambio tecnológico, en gran medida la automatización.
Las elites globales
-aquellas con altos ingresos y niveles educativos, que viven en ciudades
capitales- son considerablemente más entusiasmadas con la innovación que la
población en general, según la encuesta FT/Qualcomm Essential Future. Esta
brecha, a menos que sea abordada, continuará causando fricción política.
Vivek Wadhwa, un
empresario y académico estadounidense que escribe sobre la ética y la
tecnología, cree que la nueva ola de automatización tiene implicaciones
geopolíticas: "las empresas de tecnología deben aceptar la responsabilidad de lo que
están creando y trabajar con los usuarios y los responsables políticos para
mitigar los riesgos y los impactos negativos. Deben hacer que su gente pase
tanto tiempo pensando en lo que podría salir mal como lo hacen los productos
hyping”.
La industria se
está preparando para una reacción negativa. Los avances en IA y robótica han
llevado a la automatización a áreas de trabajo white-collar,
como el papeleo legal y el análisis de datos financieros. Un 45% del tiempo de
trabajo de los empleados estadounidenses se dedica a tareas que podrían
automatizarse con las tecnologías existentes, según el estudio McKinsey.
Se han creado
iniciativas industriales y académicas para asegurar que la IA funcione para
ayudar a las personas. Estos incluyen el Partnership on AI to Benefit People
and Society, establecido por empresas como IBM, y un esfuerzo de 27 millones de
dólares en Harvard y Massachusetts Institute of Technology. Grupos como Open
AI, apoyado por Elon Musk y Google, han avanzado, dijo el Prof. Russell: "Hemos visto
papers...que abordan el problema técnico de la seguridad".
Hay ecos de
esfuerzos pasados para tratar las complicaciones de una nueva tecnología. Satya
Nadella, directora ejecutiva de Microsoft, lo compara con 15 años atrás cuando
Bill Gates reunió a los desarrolladores de su compañía para combatir el malware
informático. Su iniciativa de "computación confiable" fue
un momento decisivo. En una entrevista, Nadella dijo que esperaba hacer algo
similar para asegurar que la IA trabaje en beneficio de los humanos.
Al presenta algunos
problemas espinosos, sin embargo. Los sistemas de aprendizaje automático
derivan de grandes cantidades de datos. Eric Horvitz, director ejecutivo de
Microsoft, dijo a una audiencia del Senado de Estados Unidos a finales del año
pasado que estos conjuntos de datos pueden estar sesgados. “Muchos de
nuestros conjuntos de datos han sido recopilados...Con suposiciones que no
podemos entender profundamente, y no queremos que nuestras aplicaciones
machine-learned...amplifiquen los sesgos culturales", dijo.
El año pasado, una
investigación de la organización ProPublica encontró que un algoritmo usado por
el sistema de justicia de Estados Unidos para determinar si los acusados
criminales eran propensos a reincidir, tenía un sesgo racial. Los acusados
negros con un bajo riesgo de reincidencia eran más propensos que los blancos a
ser etiquetados como de alto riesgo.
Una mayor
transparencia es un camino a seguir, por ejemplo, dejando claro qué información
han utilizado los sistemas de IA. Pero los "procesos de pensamiento"
de los sistemas de aprendizaje profundo no son fáciles de auditar. Horvitz dice
que tales sistemas son difíciles de entender para los humanos. "Necesitamos
entender cómo justificar [sus] decisiones y cómo es hecho el pensamiento".
Como la IA llega a influir en más decisiones gubernamentales y empresariales,
las ramificaciones serán generalizadas. "¿Cómo
podemos asegurarnos de que las máquinas que entrenamos no perpetúan y
amplifican los mismos sesgos humanos que asolan a la sociedad?",
pregunta Joi Ito, director del Media Lab del MIT.
Ejecutivos como
Nadella creen que la mezcla de supervisión del gobierno -incluyendo, por implicación,
la regulación de los algoritmos- y la acción de la industria será la respuesta.
Él planea crear una junta de ética en Microsoft para hacer frente a cualquier
pregunta difícil lanzada por IA. Él dijo: "Yo quiero...una junta de ética que
dice: si vamos a usar IA en el contexto de cualquier cosa que esté haciendo
predicción, eso puede tener impacto social...que no vienen con algún sesgo
construido".
Asegurar que los
sistemas de IA beneficien a los humanos sin consecuencias no deseadas es
difícil. La sociedad humana es incapaz de definir lo que quiere, dice el
profesor Russell, por lo que las máquinas de programación para maximizar la
felicidad del mayor número de personas son problemáticas. Este es el llamado "problema
de control" de IA: el riesgo que las máquinas inteligentes
busquen objetivos arbitrarios de manera única incluso cuando no sea deseables. "La
máquina tiene que permitir la incertidumbre acerca de lo que realmente quiere
el ser humano", dijo Russell.
Sin embargo, los
comités de ética no resolverán las preocupaciones acerca de la IA de tomar los
puestos de trabajo. Los temores de una reacción violenta fueron evidentes en el
Foro Económico Mundial de este año en Davosxfhds, mientras los ejecutivos
agonizaban sobre cómo presentar la IA. La respuesta común fue decir que las
máquinas harán que muchos trabajos sean más satisfactorios, aunque otros
trabajos podrían ser reemplazados.
Las cinco tecnologías disruptivas
1-Biotecnología. Desde principios de
los años 2000, el costo de secuenciación de un genoma humano -la determinación
del orden preciso de los nucleótidos dentro de las moléculas de ADN que define
quiénes somos -ha disminuido drásticamente. Un genoma que costó 100 millones de
dólares para la secuencia en 2001 puede ser secuenciado por aproximadamente de
1.000 dólares.
Este desplome de
costos, junto con los plazos más cortos para la secuenciación del ADN, ha
llevado a una revolución de la biotecnología: el hacking de genes, o la
capacidad de activar y desactivar genes y manipular la biología a nuestro
favor. La rama más radical de esta nueva tecnología es la "edición de
genes"- un proceso mediante el cual nuestro código de ADN se
puede cortar y pegar usando "tijeras" moleculares para
una variedad de aplicaciones, incluyendo curar enfermedades como los cánceres y
HIV. Hasta hace poco, intercambiar el código era un proceso arduo. Una nueva
herramienta de cut-and-paste de ADN conocida como Crispr ha hecho que el
proceso sea inesperadamente simple. Crispr se ha utilizado para crear cepas de
trigo y arroz resistentes a la enfermedad, alterar la levadura para producir
biocombustibles y revertir la ceguera en animales. EN última instancia, podría
ser utilizado para editar defectos de los embriones humanos.
2. Inteligencia artificial. La
inteligencia artificial no es ciencia ficción: ya está incrustada en los
productos que usamos todos los días. El asistente Siri de Apple, las
recomendaciones de libros de Amazon, el feed de noticias de Facebook y la lista
de descubrimientos de música de Spotify son ejemplos de servicios impulsados
por algoritmos de aprendizaje automático. Esta ciencia de décadas de antigüedad
está disfrutando de un renacimiento hoy debido a la avalancha de datos creados
por los smart
phones y sensores, y el poder de la supercomputación que está
disponible para obtener datos. Según la firma de investigación de tecnología
Tractica, el mercado de IA crecerá de 643.7 millones de dólares en 2016 a 36.8
billones de dólares para 2025.
Las técnicas como
el aprendizaje profundo y las redes neuronales supuestamente imitan el cerebro
humano: detectan patrones amplios en enormes conjuntos de datos con el fin de
etiquetar imágenes, reconocer voces y tomar decisiones. El siguiente paso es la
inteligencia general artificial: un algoritmo que no tendrá que ser enseñado
una habilidad específica, como una partida de ajedrez o un nuevo idioma, pero
adquirirá a través de ensayo y error, al igual que lo hace un niño. Compañías
como DeepMind, con sede en Londres, propiedad de Google, y otras empresas están
trabajando para que esto sea una realidad.
3. Energía renovable. Esto tiene como
objetivo mantener la temperatura media global de subir más de 2C por encima de
los niveles pre-industriales e intentar mantener el aumento de 1.5C. Mantener esa
promesa requerirá más investigación sobre la energía renovable durante la
próxima década. En energía, los investigadores están tratando de construir un
reactor de fusión nuclear que aproveche el mismo proceso que hace que el sol
emita luz y calor para crear una fuente de energía limpia. Una asociación
intergubernamental está construyendo un reactor de fusión de 19 billones de
dólares, ITER, en Francia. Otras innovaciones incluyen la fotosíntesis
artificial para hacer hidrocarburos en los laboratorios a los autos de energía,
y la energía eólica de high-altitude que implica cometas y global de aire caliente
que actúan como aerogeneradores aéreos.
Islandia está
invirtiendo en tecnología geotérmica, perforando subterráneamente para obtener
energía del calor. Hace treinta años comenzó usando recursos geotérmicos para
calentar pueblos y ciudades. Ahora, los sistemas de electricidad y calefacción
de todo el país se alimentan casi en su totalidad con energía renovable,
incluida la geotérmica y la hidroeléctrica.
4-Conectividad. El WiFi -un staple
de los hogares que los niños modernos dan por sentado- cumplió 25 años el
pasado mes de septiembre. A medida que más objetos se conectan a la
"Internet de las cosas" -unos 50 billones de ellos para 2020, según
las estimaciones de la empresa de tecnología Cisco. El futuro del WiFi se
encuentra en la reducción de la electricidad que drena los dispositivos
habilitados para internet.
Una innovación,
inventada por los estudiantes de la Universidad de Washington en Seattle, es conocida
como "WiFi pasivo", que según sus inventores consume 10.000
veces menos energía. Actualmente es más lento que la banda ancha doméstica
normal, pero funcionaría bien para aplicaciones como los termostatos
inteligentes o bombillas. La comunidad WiFi también está buscando desarrollar
bandas de mayor frecuencia que se utilizarían en un rango limitado, como en una
casa o en un automóvil. En última instancia, el WiFi mismo podría ser
reemplazado por una nueva alternativa súper rápida llamada Li-Fi, que utiliza
la luz para transmitir información a través del aire, en lugar de las ondas de
radio. Las bombillas de luz actuarían como enrutadores para esta tecnología. Un
estudio piloto a principios de este año encontró que un prototipo Li-Fi podrían
enviar datos a 100 veces más rápido que el Wi-Fi, permitiendo que docenas de
películas se descarguen en minutos.
5-Aplicaciones inteligentes. Casi dos
tercios de la población humana está conectada a internet a través de teléfonos
inteligentes, pero estos dispositivos no son el único portal a la web. En 2016,
había 6.400 millones de cosas conectadas -excluidos PC, teléfonos y tablets- en
uso en todo el mundo, un 30% más que el año anterior, según el analista
tecnológico Gartner. El internet de las cosas, como se sabe, es este universo
de objetos, desde los automóviles hasta las impresoras, bombillas a
termostatos, que ya no son "dumb", cosas estáticas:
pueden aprender sus hábitos y ser controlados remotamente usando una
aplicación.
La aplicación
inteligente estereotipada es el refrigerador auto-almacenado que repone
automáticamente tu leche. Esta innovación reemplazará mucho más que la prueba
del olfato. Los autos ahora son computadoras, ejecutando más líneas de código
que la nave espacial Apolo 11 en su camino a la luna. A medida que estas
computadoras se vuelven más inteligentes, los automóviles se conducirán,
reduciendo potencialmente las muertes relacionadas con el tráfico. Los sensores
inteligentes también pueden transformar la industria, por ejemplo, mediante el
monitoreo de mercancías durante el transporte, ayudando a las empresas utility
a medir el uso de energía y a las empresas de logística para realizar el
seguimiento de los vehículos a largas distancias.
fecha |
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