¿Regular y controlar la Inteligencia Artificial?

La gran cuestión que sobrevoló las charlas especializadas durante el World Forum en Davos, fue ésta: ¿es necesario regular la inteligencia artificial antes que se convierta en un peligro para la humanidad?

La IA ya está entre nosotros y amenaza cambiar absolutamente todo. Casi con certeza, opinan especialistas, antes de que transcurra una década.

Esto ilustra muy bien el debate global entre los optimistas (creen que IA traerá enormes beneficios para la gente, para la sociedad, para los Estados y para todas las empresas), y los pesimistas que piensan precisamente lo contrario y su temor apocalíptico es una guerra masiva con armas desarrolladas a partir de la IA. Cinco empresas –argumentan los pesimistas- Facebook, Alphabet, Amazon, Apple y Microsoft, concentran enorme porción del poder económico y hasta político. El temor se expresa así: es crucial controlar el poder y la disponibilidad de IA para evitar la dominación por parte de gigantescas empresas con enormes recursos económicos y base de datos.

La IA parece estar en todas partes. Si los innovadores y entrepreneurs tienen razón, en el futuro estará en todo producto y servicio que se compra y se usa. Hay una promesa de logros relevantes. Pero puede tener alto impacto, no siempre positivo en el lugar de trabajo, en la sociedad y especialmente en el empleo. Todas las tecnologías IA, en especial deep learning, tienen al momento muchas limitaciones, que habrá que superar.

Tal vez el avance tecnológico más relevante en lo que va de este siglo 21, es el concepto y el desarrollo mismo de la inteligencia artificial. Para la percepción popular se traduce en autos y camiones autónomos, sin conductor, y en la capacidad de leer imágenes médicas que eran territorio de médicos especialistas, por ejemplo).

Para muchos científicos que operan en el campo, hay una tendencia a sobrevalorar sus logros (y por tanto sus beneficios y sus riesgos). Por lo pronto, hace falta más tiempo y mucho más trabajo para que la inteligencia de una máquina se equipare con alguna variedad de la que tienen los seres humanos (y aquí comienzan los grandes debates éticos, especialmente entre optimistas y pesimistas). Y como falta mucho, se corre el riesgo de que venga un periodo de desilusión o de pérdida de interés en el tema.

Por ahora, todo el análisis se centra lo que se llama deep learning, o aprendizaje profundo (en base a algoritmos). Una tecnología que, según los expertos, todavía tiene limitaciones, y a la que caracterizan como una técnica estadística para encontrar patrones de conducta en enormes cantidades de datos. Es decir, tiene un gran valor predictivo, pero todavía no “entiende” en el sentido que lo hace el ser humano.