El mundo no carece de problemas urgentes. Hay 1.600 millones de personas que viven en situación de pobreza extrema; se estima que 780 millones de adultos son analfabetos. Los problemas graves no se limitan al mundo en desarrollo: las «muertes por desesperación», por ejemplo, están elevando la mortalidad entre los hombres blancos de Estados Unidos. Aunque las economías avanzadas crezcan, no todos se benefician. Los grupos de mayores ingresos prosperan, mientras que los hogares de menores ingresos y los grupos minoritarios quedan sistemáticamente rezagados.
Y ahora algunos analistas sostienen que las nuevas formas de programación informática agravarán estas tendencias, pues los algoritmos, los robots y los coches autónomos destruirán empleos de clase media y empeorarán la desigualdad. Incluso el término general de esta tecnología, inteligencia artificial, suena ominoso. Puede que el cerebro humano sea el «objeto más complejo del universo conocido», pero, como especie, no siempre somos muy inteligentes en conjunto. Desde hace mucho, los escritores de ciencia ficción más vendidos predicen que algún día inventaremos las máquinas que nos destruirán.
La tecnología necesaria para crear este futuro distópico ni siquiera está en el horizonte. Sin embargo, los avances recientes en tecnologías relacionadas con la IA ofrecen un enorme potencial para impulsar mejoras en una variedad de aplicaciones, desde el transporte hasta la educación y el descubrimiento de fármacos. Si se utiliza con sensatez, este impulso a nuestras capacidades de cálculo puede ayudar al planeta y a algunos de sus habitantes más vulnerables.
Ahora podemos detectar nuevos patrones que no resultan evidentes a simple vista para el observador humano, lo que ya apunta a formas de reducir el consumo de energía y las emisiones de dióxido de carbono. Podemos aumentar la productividad de nuestras fábricas y reducir el desperdicio de alimentos. En términos más generales, podemos mejorar las predicciones mucho más allá de lo que permiten los ordenadores convencionales. Pensemos en la infinidad de actividades en las que un aviso con un segundo de antelación sería útil o incluso podría salvar vidas.
Y, sin embargo, persiste el temor: ¿No supondrán estas mismas mejoras que tendremos que renunciar a todos nuestros empleos, o a la mayoría de los buenos? De hecho, hay tres razones por las que el apocalipsis del empleo está en suspenso.
En primer lugar, se aplica la paradoja de Moravec. En la década de 1980, Hans Moravec y otros informáticos señalaron que lo que a nosotros nos resulta sencillo es difícil incluso para la IA más sofisticada; a la inversa, la IA a menudo puede hacer con facilidad lo que consideramos difícil. La mayoría de las personas puede caminar, manipular objetos y comprender un lenguaje complejo desde una edad temprana, sin prestar nunca mucha atención a la cantidad de cálculos y energía que requieren estas tareas. Las máquinas inteligentes pueden realizar cálculos matemáticos que superan con creces las capacidades humanas, pero no pueden subir escaleras, abrir una puerta y girar una válvula. Ni dar una patada a un balón de fútbol.
En segundo lugar, los algoritmos actuales se están volviendo muy buenos para reconocer patrones cuando se les proporcionan grandes conjuntos de datos —por ejemplo, encontrar objetos en vídeos de YouTube o detectar fraudes con tarjetas de crédito—, pero son mucho menos eficaces ante circunstancias inusuales que no encajan en el patrón habitual, o cuando los datos son escasos o algo «ruidosos». Para abordar estos casos se necesita una persona cualificada, con experiencia, intuición y conciencia social.
En tercer lugar, los sistemas más recientes no pueden explicar qué han hecho ni por qué recomiendan un curso de acción determinado. En estas «cajas negras», no basta con leer el código para analizar lo que ocurre o comprobar si hay un sesgo oculto. Cuando la interpretabilidad es importante —por ejemplo, en muchas aplicaciones médicas—, se necesita una persona capacitada que participe en el proceso de toma de decisiones.
Por supuesto, este es solo el estado actual de la tecnología, y las elevadas tasas de inversión podrían cambiar rápidamente lo que es posible. Pero la naturaleza del trabajo también cambiará. Los empleos de hoy son muy distintos de los de hace 50 o incluso 20 años.
Además, los nuevos algoritmos informáticos tardarán en penetrar plenamente en la economía. Los sectores con abundancia de datos, como los medios digitales y el comercio electrónico, apenas han comenzado a desplegar las capacidades que ha creado la IA. La multitud de aplicaciones de IA específica que podrían afectar al empleo en sectores como la atención sanitaria, la educación y la construcción tardará mucho más en difundirse. De hecho, puede que esto llegue justo a tiempo: el envejecimiento de la población en las economías desarrolladas supone una fuerza laboral más reducida y una mayor necesidad de servicios de cuidado personal en las próximas décadas.
Las decisiones de política pública darán forma a la era de la IA. Necesitamos oportunidades y competencia, no el crecimiento de monopolios poderosos, para promover el progreso tecnológico de manera que no deje atrás a un gran número de personas. Esto exige mejorar el acceso a todas las formas de educación, a un costo bajo o nulo.
Dado que los competidores de las economías desarrolladas, incluida China, están invirtiendo fuertemente en IA, los responsables de formular políticas deberían aumentar el apoyo a la investigación básica y garantizar que sus países cuenten con los recursos físicos y humanos necesarios para inventar y fabricar todo lo relacionado con esta importante tecnología nueva de propósito general.
No debemos subestimar la capacidad humana para causar daño a nuestras comunidades, al medio ambiente e incluso a todo el planeta. Puede que algún día se demuestre que los escritores de ficción apocalíptica tenían razón. Pero, por ahora, contamos con una poderosa herramienta nueva para que todas las personas puedan vivir mejor. Debemos usarla con sensatez.
