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Por qué debemos ponernos de acuerdo sobre qué es la Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial se difundirá cada vez más en nuestra vida cotidiana. Cada vez que utilizamos tecnologías digitales, ya nos beneficiamos de sistemas de aprendizaje automático, es decir, Inteligencia Artificial. Y esta tendencia está destinada a crecer.

Ejemplos concretos:

  • Los informes de pruebas de sangre ya no serán escritos exclusivamente por médicos que leen los valores e interpretan. Muchos hospitales ya utilizan LLM (Modelos de Lenguaje Grande) especializados para facilitar la interpretación de los resultados. Si tienes curiosidad, puedes intentar ingresar tus valores de análisis recientes (atendiendo a la privacidad) en un LLM disponible en línea. Podrías sorprenderte de la cantidad de detalles que puede proporcionar, aunque menos personalizados que la opinión de tu médico.
  • Los vuelos regulares ya son guiados por dos pilotos humanos y por el "piloto automático", un sistema de cálculo basado en el aprendizaje automático. Este sistema elabora datos provenientes de sensores internos, pronósticos meteorológicos e información sobre el tráfico aéreo, pilotando el avión con precisión. Incluso los vehículos espaciales utilizan algoritmos que interactúan en tiempo real con el entorno circundante.
  • Tu teléfono inteligente puede elegir autónomamente a qué celda conectarse y a qué operador en roaming unirse, minimizando los problemas de conexión gracias a su capacidad de adaptación al entorno circundante.
  • Los aires acondicionados modernos, aunque reciben las configuraciones de temperatura del control remoto, adaptan su funcionamiento según la lectura de datos ambientales: humedad, temperatura externa, inercia térmica y mucho más.

En un apartamento medio, residencial, hay entre 50 y 150 microprocesadores. Incluso en la vivienda más modesta, es casi seguro encontrar un televisor, un teléfono, un horno con termostato, un regulador de temperatura, un calentador de agua, un reloj digital y así sucesivamente. Todos estos objetos tienen su propia "inteligencia", a veces mínima, pero capaz de tomar decisiones autónomas, como bajar la potencia de la caldera o ajustar automáticamente la hora en caso de cambio entre hora estándar y hora de verano.

Los automóviles modernos son un concentrado de tecnología inteligente, al igual que los ascensores y los semáforos. Todo esto para decir que la Inteligencia Artificial de la que hablamos hoy es a menudo la que se nos pone a disposición para interrogarla directamente a través de una pregunta (prompt). Sin embargo, las técnicas de aprendizaje automático tienen una larga historia.

Los sistemas de IA los hemos instruido todos nosotros

La Inteligencia Artificial no es magia, ni producto de una conspiración. Tampoco es superior a la inteligencia humana. Todo lo que ha aprendido, se lo hemos proporcionado nosotros: a través de artículos de blogs, lecturas en Wikipedia y noticias en línea. Pero sobre todo, gracias a las miles de búsquedas que hacemos a diario en Google, Bing y en las redes sociales. La "validación" de los modelos de aprendizaje reside precisamente en nuestra interacción con los resultados de las búsquedas.

Aclaro: si escribo un artículo sobre la receta perfecta para la Pizza Margherita, para un motor de Machine Learning es solo uno de los muchos artículos sobre el tema. Pero si los usuarios buscan "receta para la Pizza Margherita" y eligen principalmente mi artículo, serán los propios usuarios quienes indiquen al sistema cuál es el mejor artículo. De esta manera, la información en la red obtiene una "validación". Si extendemos este proceso a las cientos de miles de búsquedas que hacemos diariamente, le estamos proporcionando al sistema una cantidad enorme de información validada.

Naturalmente, este proceso no garantiza que la receta premiada por los visitantes sea la mejor, ni protege al sistema del riesgo de que contenidos de poco valor sean premiados por usuarios "automáticos". La Web siempre ha sido un lugar no completamente fiable. Y precisamente por eso, hoy los sistemas de Inteligencia Artificial realizan validaciones adicionales que miden la recurrencia de ciertas indicaciones, la reputación de la página analizada y muchas otras señales. ¿Se trata de un comportamiento nuevo? ¡No! Esto también ha estado ocurriendo desde hace años, y el trabajo de los ingenieros de Google ha sido precisamente entrenar su algoritmo para seleccionar los mejores contenidos.

Las búsquedas con Inteligencia Artificial, como Gemini o ChatGPT, ponen en marcha una serie de operaciones que, a partir de una lista de "recursos" (contenidos) ya premiados por los lectores a lo largo de los años, realizan cálculos para construir una mezcla de esta información tratando de obtener la respuesta más fiable y más cercana a lo que quien busca quiere conseguir.

Sobre este último aspecto tendría mucho que contar, y no sería un relato nuevo. Las respuestas que obtenemos de la Web, ya sean fruto de solicitudes en motores de búsqueda, en redes sociales o en Chats de IA, dependen siempre de al menos una condición y dos requisitos. La condición es que cualquier sistema calcula y responde en base a su conocimiento, diferenciándose a veces de la inteligencia humana que a menudo razona sobre cosas que no conoce, gracias a la fantasía y a la "locura".

Los dos requisitos son: intentar satisfacer al usuario que formula la pregunta, porque si la respuesta lo descontenta, el usuario termina su interacción con el sistema; el tercer requisito es que, de una forma u otra, las respuestas deberán facilitar un beneficio económico a favor de quienes ponen a disposición estos sistemas. Este último requisito determinará el futuro de la fiabilidad de la Inteligencia Artificial, de su disponibilidad "democrática" y de su credibilidad.

Cálculos, no razonamientos

He utilizado varias veces el término "calcula" en relación con la elaboración de la Inteligencia Artificial. Este es un concepto al que necesariamente debemos acostumbrarnos. La diferencia entre un cálculo y un razonamiento es que en el razonamiento podemos tener en cuenta elementos contextuales, morales, éticos y de contexto, mientras que la Inteligencia Artificial normalmente no tiene en cuenta estos factores a menos que los especifiquemos claramente en el prompt. Digamos que poco a poco podríamos aprender a proporcionar en la pregunta muchos elementos contextuales, pero nunca será fácil exigir que un sistema que calcula tenga una ética.

Hace tiempo, como diversión, inicié una pequeña discusión con un LLM: mi discusión partía de la observación de que captar los contenidos de blogs, reproducirlos en las respuestas en los chats sin citar claramente la fuente (la web nació con el hiperenlace, los enlaces como elementos fundacionales) era de hecho una forma de violación de los derechos de autor. Una de las respuestas del LLM fue que utilizar de esta manera los contenidos publicados era dar relevancia a la idea y difundirla democráticamente. Contrarresté preguntando por qué debería pagar una cuota mensual para pagar por esta forma de generosidad a expensas de los autores. La respuesta, fruto de un cálculo algorítmico, fue: "De hecho, este es un nudo que aún no ha sido regulado". Le pregunté si conocía los 10 mandamientos cristianos, donde existe el mandamiento de "no robar". Me respondió que, sí, los conocía pero no había sido instruido para tenerlos en cuenta en sus elaboraciones. Y voilà: la ética no existe.

Existe el negocio, que luego, a bien ver, es la razón última por la que también la web se está volviendo enredosa y poco fiable. Mi temor no radica en la existencia de estas herramientas, que pueden ser muy útiles y ya lo son en muchas de nuestras acciones y comportamientos diarios. El temor es la idea de que una respuesta de la IA pueda volverse determinante, y pueda superar el juicio crítico.

Recuerdo cuando, de joven, si expresaba mi opinión había una amiga que me preguntaba de manera sibila: "¿pero eso lo has leído o es solo fruto tuyo?". Me estaba diciendo que si lo había leído tenía su validez, pero si la fuente era solo mi razonamiento, entonces podría ser cuestionable.

Y sin embargo hoy en la red, en las redes, en los comentarios, cada uno puede expresar su opinión y tener incluso millones de seguidores. La IA cuenta los seguidores que están detrás de una página web o una cuenta social, y establece la prevalencia de la información.

Si es posible, respecto al pasado, debemos afinar nuestra habilidad en el discernimiento.

 

#Intelligenza Artificiale,