La inteligencia artificial (IA) está destinada a transformar muchos aspectos de la vida cotidiana.
No obstante, existen muchas ideas erróneas sobre la IA y sus posibles usos.
“Las exageraciones sobre el potencial de la IA se deben en gran medida a malentendidos sobre lo que la IA puede hacer realmente”, afirmó Kay Firth-Butterfield, directora de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático del Foro Económico Mundial.
En términos generales, la inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio y un tipo de tecnología caracterizado por el desarrollo y uso de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana.
La IA ya ha transformado muchos sectores y aspectos de la sociedad, desde la introducción de chatbots de atención al cliente hasta aplicaciones de GPS y cartografía mejoradas. Sin embargo, existen varias ideas erróneas sobre la IA y sus posibles usos.
En el siguiente cuestionario de preguntas y respuestas, Kay Firth-Butterfield, directora de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático del Foro Económico Mundial, detalla los distintos tipos de IA, los avances y aplicaciones importantes en el campo del aprendizaje automático y, quizá lo más importante, analiza los malentendidos más comunes sobre la IA.
¿Cuáles son los distintos tipos de IA?
“La IA consta de varios modelos de aprendizaje automático. Entre ellos se incluyen, entre otros, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y no supervisado, la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo.
“Todos los modelos de aprendizaje automático desarrollan y perfeccionan predicciones estadísticas, pero difieren en su uso y comprensión de los datos. ChatGPT, por ejemplo, es un chatbot impulsado por IA capaz de predecir la palabra siguiente más probable en una oración. Con predicciones numerosas y relativamente precisas, ChatGPT es capaz de crear párrafos coherentes.”
¿Qué es lo que más malinterpreta la gente sobre la IA?
“La IA no es inteligencia, sino predicción. Con los grandes modelos de lenguaje, hemos observado un aumento de la capacidad de las máquinas para predecir con precisión y ejecutar un resultado deseado. Pero sería un error equiparar esto con la inteligencia humana.
“Esto queda claro al examinar los sistemas de aprendizaje automático que, en su mayor parte, solo pueden realizar bien una tarea a la vez. Esto no es sentido común y no equivale a los niveles de pensamiento humano, que permiten realizar múltiples tareas con facilidad. Los seres humanos pueden tomar información de una fuente y utilizarla de muchas formas diferentes. En otras palabras, nuestra inteligencia es transferible; la «inteligencia» de las máquinas, no.”
¿Dónde ve el mayor potencial de la IA?
“La IA tiene un enorme potencial para hacer el bien en diversos sectores, como la educación, la salud y la lucha contra el cambio climático. FireAId, por ejemplo, es un sistema informático basado en IA que utiliza mapas de riesgo de incendios forestales para predecir la probabilidad de incendios forestales en función de variables estacionales. También analiza el riesgo y la gravedad de los incendios forestales para ayudar a determinar la asignación de recursos.
“Mientras tanto, en el ámbito de la salud, la IA se utiliza para mejorar la atención a los pacientes mediante una prevención, un diagnóstico y un tratamiento más personalizados y eficaces. Las mejoras en la eficiencia también están reduciendo los costes sanitarios. Además, se prevé que la IA transforme de manera notable —y, idealmente, mejore— la atención a las personas mayores.”
¿Dónde cree que se ha exagerado el impacto potencial de la IA?
“Las exageraciones sobre el potencial de la IA se deben en gran medida a malentendidos sobre lo que la IA puede hacer realmente. Todavía vemos muchas máquinas impulsadas por IA que alucinan de forma constante, lo que significa que cometen muchos errores. Por ello, la idea de que este tipo de IA reemplazará a la inteligencia humana es poco probable.
“Otro obstáculo para la adopción de la IA es el hecho de que los sistemas de IA extraen sus datos de fuentes no representativas. La gran mayoría de los datos son producidos por una parte de la población de América del Norte y Europa, lo que hace que los sistemas de IA reflejen esa visión del mundo. ChatGPT, por ejemplo, toma en gran medida el texto escrito de esas regiones. Mientras tanto, casi 3.000 millones de personas aún no tienen acceso regular a internet y no han generado ningún dato por sí mismas.”
¿Cuáles son los mayores riesgos asociados a la IA?
“Los sistemas de IA son muy nuevos. Por ello, las empresas y el público en general deben ser cautelosos antes de utilizarlos. Los usuarios siempre deben comprobar que un sistema de IA se ha diseñado y desarrollado de forma responsable y que se ha probado a fondo. Piense en otros productos: un fabricante de automóviles nunca lanzaría un nuevo vehículo sin someterlo antes a pruebas rigurosas.
“El riesgo de utilizar sistemas de IA no probados y mal desarrollados no solo amenaza el valor y la reputación de la marca, sino que también expone a los usuarios a litigios. En Estados Unidos, por ejemplo, la normativa gubernamental ha dejado claro que las empresas serán responsables del uso de herramientas de contratación basadas en IA que discriminen.
“También existen importantes preocupaciones en materia de sostenibilidad en torno a la IA y los sistemas informáticos avanzados, que consumen una enorme cantidad de energía para desarrollarse y funcionar. Actualmente, la huella de carbono de todo el ecosistema de tecnologías de la información y la comunicación equivale a las emisiones de combustible de la industria de la aviación.”
¿Qué medidas pueden adoptarse para garantizar que la IA se desarrolle de forma responsable?
“En primer lugar, las personas deben plantearse si la IA es o no la mejor herramienta para resolver un problema o mejorar un sistema. Si la IA es adecuada, el sistema debe desarrollarse con cuidado y probarse a fondo antes de publicarse.
“Los usuarios también deben conocer la normativa legal, y los sectores público y privado deben trabajar juntos para desarrollar barreras de protección adecuadas para las aplicaciones de la IA.
“Por último, los usuarios deben utilizar las diversas herramientas y recursos desarrollados para contribuir a impulsar una IA responsable.”
