INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Así se vería Betty Boop en la vida real, según la inteligencia artificial
La herramienta tecnológica sorprende al crear imágenes realistas del popular dibujo animado estadounidense; ¿cómo diseñó al personaje creado por Max Fleischer?
La inteligencia artificial puede crear imágenes de cómo sería Betty Boop en la vida real

Betty Boop fue una caricatura que apareció en la década del 1930. Si bien se dice que su creación estuvo inspirada en personas reales, como Helen Kane, en verdad es recordada como una figura animada. Ahora, la inteligencia artificial permite diseñar cómo se vería este famoso personaje en la vida real.
Una de las plataformas que están disponibles es Copilot, una aplicación que crea imágenes en tiempo real y en pocos minutos. La aplicación cuenta con tecnologías avanzadas de IA generadas por los últimos modelos de lenguaje de OpenAI, GPT-4 y DALL·E 3. En el momento que se le pide realizar una fotografía de esta caricatura, la app muestra tres imágenes distintas del personaje.
Betty Boop es un famoso personaje de caricaturas
Cómo sería Betty Boop en la vida real, según la IA
En la primera fotografía creada por Copilot se puede observar al personaje con facciones humanas más reales, dado que tiene el pelo más corto, morocho, con rulos y labios rojos. En cuanto a vestimenta, la figura utiliza su habitual vestido rojo.
Así se transformaría Betty Boop de caricatura a ser humano
Luego, en la segunda foto se puede ver al personaje en una imagen más real. Allí se ve a una joven el pelo corto y lacio por el cuello, ojos grandes, pestañas y cejas marcadas y labios color bordó. Luce un vestido blanco y perlas blancas. Su mirada es más seria y está orientada hacia el frente.
Así se vería Betty Boop más "real"
Por último, la tercera imagen es parecida a la segunda, solo que aquí Betty Boop usa un moño en el pelo y luce con un vestido marinero rayado. También se notan más sus ojos y nariz, y tiene un lunar al lado de su boca. Al mismo tiempo se la puede ver con una media sonrisa.
Betty Boop utiliza un moño

Quién es Betty Boop, según la IA
Al momento de preguntar quién fue Betty Boop a ChatGPT, que es otra de las herramientas de inteligencia artificial que se usa para hacer consultas, la app explica que es “un personaje de dibujos animados que se convirtió en un icono de la cultura pop estadounidense”. Además, aclara que fue creada por Max Fleischer y debutó en el cortometraje animado Dizzy Dishes en 1930.
La IA destaca también que es la figura es conocida por “su apariencia distintiva, con ojos grandes, una nariz pequeña y un vestido corto”. A su vez, detalla que su personaje fue inspirado en la actriz Helen Kane, quien era “famosa por su estilo de canto y su imagen de flapper” en la década de 1920.
Por otro lado, la herramienta cuenta que Boop apareció en numerosos cortometrajes animados, cómics y productos relacionados. Sin embargo, sus primeras caricaturas “tenían un tono más adulto y provocativo” y fue suavizado con el tiempo para adaptarse a las cambiantes normas sociales y de la industria.
En tanto, la herramienta concluye que se convirtió en un ícono cultural que logró influir en la moda y la cultura pop en general. Su imagen aún es reconocible y es un elemento popular en la mercadotecnia y la nostalgia.
Herramientas de inteligencia artificial para crear imágenes
Las personas que quieran crear imágenes con la IA, pueden usar las siguientes herramientas:Imagine Art: es una de las aplicaciones disponibles para crear imágenes. Los usuarios deben registrarse y luego especificar qué imagen quieren obtener. La fotografía saldrá en pocos minutos y está disponible tanto en iOS como en Android.
Poe: es un meta asistente que reúne a muchos de los principales servicios, como ChatGPT, ChatGPT-4, Claude+ y Sage. La aplicación puede crear imágenes en tiempo real y el usuario solo deberá detallar cómo quiere la fotografía. Está disponible tanto para Android como iOS.
Copilot Microsoft: es un asistente virtual de inteligencia artificial desarrollado por Microsoft que está disponible en Windows 11. La herramienta puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a tus preguntas de forma informativa. Está disponible tanto para Android como iOS.
Wombo Dream Art: la app puede convertir las palabras en fotos y realizar increíbles fotografías. Los usuarios tienen que introducir un mensaje, elegir un estilo de arte y ver cómo se genera el cambio.

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CLAVES AMERICANAS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, RECAUDACIÓN POR LAS RETENCIONES

Trump usó el lenguaje nazi
Andrés Oppenheimer
¿ Dónde está la indignación de los funcionarios electos republicanos por la afirmación racista del precandidato de su partido, Donald Trump, de que los inmigrantes de América Latina, África y Asia “están envenenando la sangre” de Estados Unidos? ¿Cómo se puede explicar su silencio ante semejante insulto?
Tal vez ignoren el hecho de que las palabras de Trump son casi iguales al lenguaje usado contra los judíos y otras minorías étnicas en la Alemania nazi. O tal vez no sepan que, a pesar de que Trump diga ahora que nunca leyó a Adolf Hitler, es muy difícil que no haya sabido que estaba usando términos hitlerianos. Trump había usado palabras semejantes en septiembre, y le habían llovido las críticas de los principales grupos de derechos civiles del país.
Los medios habían señalado que sus palabras parecían sacadas de Mein Kampf, el libro de Hitler donde afirmaba que los grupos étnicos minoritarios estaban envenenando la sangre de la raza aria. Nuevamente, Trump está apelando al racismo para energizar a los supremacistas blancos dentro de su base y, además, conseguir aparecer gratis en televisión.
Los inmigrantes indocumentados “están envenenando la sangre de nuestro país. Eso es lo que han hecho”, dijo Trump en su mitin de campaña el 16 de diciembre en Nueva Hampshire. “No solo en Sudamérica. No solo en los tres o cuatro países en los que pensamos. Están llegando a nuestro país de todas partes del mundo: de África, de Asia, de todo el mundo”. La campaña del presidente Joe Biden reaccionó diciendo que Trump había “repetido como un loro a Adolf Hitler” en su discurso.
La Liga Antidifamación (ADL) dijo en un comunicado que “envete nenar la sangre de nuestro país” son palabras usadas por los supremacistas blancos y los antisemitas. “Hemos visto este tipo de retórica tóxica inspirar violencia en el mundo”, agregó la ADL.
Además de parafrasear un eslogan nazi, Trump está volviendo a difundir –como ya lo había hecho en su campaña presidencial de 2016– la falsedad de que hay una “invasión” sin precedentes de inmigrantes. Fox News y otros medios de derecha están promoviendo alegremente esta leyenda porque las noticias alarmistas llaman la atención y aumentan los ratings. El problema es que el mito de una desastrosa “invasión” de extranjeros es solo eso, un mito.
En primer lugar, el número de inmigrantes como porcentaje de la población estadounidense no es un récord histórico. De hecho, el porcentaje actual está por debajo de lo que era en las décadas de 1890 y 1910, según el Pew Research Center. EE.UU. siempre ha sido un país de inmigrantes, y lo sigue siendo. En segundo lugar, contrariamena las afirmaciones engañosas de Trump, los indocumentados no están inundando EE.UU. con fentanilo, la droga más mortífera del momento. La mayor parte del fentanilo contrabandeado a EE.UU. está siendo traída por ciudadanos estadounidenses a través de puertos de entrada legales, según datos oficiales. En 2021, más del 86% de los narcotraficantes condenados por fentanilo eran estadounidenses, 10 veces más que el número de inmigrantes indocumentados condenados por tales delitos.
En tercer lugar, no es cierto que los inmigrantes indocumentados cometan más delitos que los ciudadanos estadounidenses. Por el contrario, la mayoría de los indocumentados quieren mantener un perfil bajo. Varios estudios muestran que el porcentaje de indocumentados arrestados es menor que el de ciudadanos estadounidenses. En cuarto lugar, no es cierto que la mayoría de los inmigrantes indocumentados les quitan empleos a los estadounidenses ni que no paguen impuestos. La tasa de desempleo de EE.UU. es del 3,7%, casi un mínimo histórico, y la mayoría de los inmigrantes indocumentados realizan trabajos que los estadounidenses no quieren hacer.
Lo que me trae de regreso a la pregunta de por qué los funcionarios electos de origen hispano, como el senador Marco Rubio, el senador Ted Cruz, los congresistas María Elvira Salazar y Mario Díaz-Balart, no tienen las agallas para criticar los insultos racistas de Trump. Ni siquiera han mencionado el hecho de que las madres de cuatro de los cinco hijos de Trump son inmigrantes. Todo esto no es un asunto trivial, como algunos quieren hacernos creer. Trump está normalizando el lenguaje racista, y una vez que se normaliza el lenguaje racista contra un grupo, se normaliza el comportamiento racista contra todos.

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La mediocridad conceptual
María Marta Preziosa Doctora en Filosofía por la Universidad de Navarra. Investigadora, FCE, Universidad Católica Argentina
La revista Time publicó hace unos días un ensayo titulado “AI and the Rise of Mediocrity” (https://time.com/6337835/ ai-mediocrity-essay/), que pone contra las cuerdas la creatividad de la inteligencia artificial (IA). Su autor es Ray Nayler, un novelista de ficción especulativa y profesor visitante de la George Washington University. Su tesis es que la IA es generativa, sí, pero de la disminución de nuestra capacidad para discernir la calidad y la originalidad. ¿Por qué? Porque, a pesar de su sofisticación, la IA todavía es un lenguaje alimentado por internet y su esencia es solo predecir. Y, por si esto fuera poco, el knock-out final de Nayler: la IA vomita lo común y corriente.
En la literatura hay quien suele decir que no existe la originalidad, o quien se anima a decir que Jorge Luis Borges “robaba” mucho. No lo sé. Pero sin dudas los textos de Borges no fueron predecibles; y eso es, justamente, lo que caracteriza el trabajo creativo según Nayler. Por eso, profetiza que la IA llenará el mundo de textos mediocres, aceptables, funcionales, pero desabridos.
Aunque probablemente estas afirmaciones no sean válidas para todos los órdenes del saber o las artes y las técnicas, estoy con Nayler. En mi experiencia con textos académicos he podido observar que la IA menciona conceptos, pero no los usa. ¿Cómo es eso? Por ejemplo, si digo: “Sócrates” tiene ocho letras, no estoy refiriéndome al filósofo que vivió en la Antigüedad, sino a un objeto lingüístico; estoy mencionando su nombre y por eso va entre comillas. En cambio, si digo: “Sócrates fue condenado a muerte”, uso su nombre y me refiero a un hecho histórico. Cuando el ChatGPT escribe un texto académico lo hace mencionando conceptos, no los usa. Por eso es repetitivo, aunque ordenado; insípido, aunque gramaticalmente correcto. No explica, no muestra ninguna realidad extralingüística, no hay intertexto; solo un lenguaje sordo y ciego que no denota ni connota
Volviendo a la tesis de Nayler, podríamos decir que es aristoté“es lica, aunque él no lo diga. Es decir, valora la IA en función de las cualidades que genera en quienes la usan. Y ahí es donde escribe mi párrafo preferido: “Usar estas herramientas para escribir una historia o hacer una imagen no convierte a quien las usa en escritor o artista, como tampoco el armar un mueble de IKEA me convierte en carpintero”.
Apuesto por una educación que genere cualidades y por una academia que no se conforme con producir textos aceptables, sino que intente recrear e integrar diversos lenguajes que nos permitan ver y escuchar la realidad extradiscursiva de modo renovado
Apuesto por una educación que genere cualidades y por una academia que no se conforme con producir textos aceptables

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Recaudarían US$1600 millones más por el alza de retenciones
Es lo que estimaron Equilibra y la Bolsa de Cereales
Dos informes privados coinciden en que el Gobierno podrá recaudar entre US$1500 millones y US$1600 millones más por la suba de los derechos de exportación durante 2024. Según la Bolsa de Cereales de Buenos Aires, por el incremento al 15% a los granos y productos de algunas economías regionales, sumado a los dos puntos porcentuales extras de la harina y el aceite soja, que van a subir del 31% al 33%, el Estado pasará de un estimado de US$8509 millones en concepto de retenciones a US$10.071 millones en caso de que el proyecto de la ley ómnibus se apruebe en el Congreso. En tanto, la Consultora Equilibra estimó que estos números serán un 17% superiores a lo proyectado con las alícuotas hasta ahora vigentes en los diferentes productos.
La Bolsa de Cereales porteña sostuvo en un informe que el proyecto de ley presentado por el Poder Ejecutivo en el Congreso la semana pasada propone una modificación en las alícuotas de derechos de exportación para el complejo exportador de la Argentina. “Dentro del sector agroindustrial, la alícuota para la harina y el aceite de soja se incrementará al 33%, eliminando el diferencial arancelario entre el grano de soja y subproductos. Por otro lado, las alícuotas para otros complejos del sector se elevarían al 15%; esto incluye al maíz y al trigo, que actualmente registran una alícuota del 12%”, recordaron.
Reiteraron que otros complejos, como el olivícola, arrocero, cueros bovinos, lácteo, frutícola, hortícola, porotos, lentejas, arveja, papa, ajo, garbanzos, miel, azúcar, yerba mate, té, equinos y lana, mantendrán su derecho en 0%. “La modificación en los derechos de exportación (DEX) resultaría en un aumento de la recaudación, elevándose de US$8509 millones a US$10.071 millones. Esto representa un crecimiento de US$1562 millones, equivalente a un incremento porcentual del 18%”, mencionaron.
En el mismo parámetro, la consultora Equilibra señaló en un informe que las nuevas medidas del presidente Javier Milei, que impactarán en el sector agropecuario, van a representar una recaudación de los derechos de exportación en torno a los US$10.800 millones. Es decir, estas serán un 17% superiores a lo proyectado con las alícuotas previas para los diferentes productos.
Además, añadió que la devaluación del tipo de cambio oficial anunciada el 12 de diciembre y la modificación de las alícuotas de los derechos de exportación llevaron a un incremento del 57% en el tipo de cambio real efectivo agroexportador en la semana del 7 de y el 14 de diciembre pasado.
La modificación de derechos de exportación anunciada por el Gobierno incrementaría la recaudación en US$1600 millones, según el análisis privado. De esta forma, se explicó que por la soja, maíz, trigo, bovino y el resto de las economías en 2024 se alcanzarían US$10.800 millones con los nuevos tributos.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La pregunta esencial sobre la IA que no nos estamos haciendo
¿Como garantizar que los sistemas de IA cumplan objetivos humanos?

Por De Kai
La casi implosión de Openai, líder mundial en el floreciente campo de la inteligencia artificial, reveló un conflicto dentro de la organización, y de la comunidad en general, sobre la velocidad a la que debe avanzar la tecnología y también sobre si desarrollarla de manera más lenta ayudaría a hacerla más segura.
Soy profesor tanto de inteligencia artificial como de ética de la Ia y creo que este planteamiento del problema omite la pregunta crucial sobre el tipo de inteligencia artificial que estamos desarrollando.
En mis 40 años de investigación sobre procesamiento del lenguaje natural y la creatividad computacional en el campo de la Ia, fui pionero en una serie de avances en aprendizaje automático que me permitieron construir el primer traductor de idiomas en línea a gran escala del mundo, que dio pie en poco tiempo a programas como Google Translate y Bing Translator de Microsoft. Es complicado encontrar argumentos en contra del desarrollo de las inteligencias artificiales de traducción. reducir los malentendidos entre culturas tal vez sea una de las cosas más importantes que puede hacer la humanidad para sobrevivir a la polarización cada vez mayor.
Sin embargo, la Ia también tiene un lado oscuro. Vi cómo muchas de las mismas técnicas –inventos de nuestra comunidad de procesamiento del lenguaje y aprendizaje automático con fines benéficos– se utilizaban en las redes sociales y los motores de búsqueda para amplificar la polarización basada en prejuicios y la desinformación de un modo que plantea cada vez más amenazas para la democracia. Y a medida que la inteligencia artificial se ha vuelto más poderosa, hemos visto cómo la tecnología ha llevado las ciberestafas a un nuevo nivel con voces deepfakes (o ultrafalsas) de colegas o seres queridos utilizadas para robar dinero.
Las inteligencias artificiales manipulan a la humanidad. Y están a punto de ejercer un poder aún más inconcebible para manipular nuestro inconsciente, algo que apenas se ha insinuado con los grandes modelos lingüísticos como Chatgpt. El momento Oppenheimer es real. pero el dilema “velocidad versus seguridad” no es lo único que distrae de las cuestiones importantes y que oculta las amenazas reales que se ciernen sobre nosotros.
Uno de los pasos clave en los círculos de seguridad de la inteligencia artificial es la “alineación de la Ia”, que se centra en el desarrollo de métodos para alinear las inteligencias artificiales con los objetivos de la humanidad. Hasta el caos reciente, Ilya Sutskever y Jan Leike, jefe de investigación sobre alineación de Openai, codirigían un programa de investigación sobre “superalineación” que intenta resolver una pregunta sencilla, pero de gran complejidad: “¿Cómo podemos garantizar que unos sistemas de inteligencia artificial mucho más inteligentes que los humanos cumplan los objetivos humanos?”.
Disyuntivas
No obstante, en la alineación de la Ia, una vez más, hay un problema evidente con el que no queremos lidiar. alineación… ¿con qué tipo de objetivos humanos?
Desde hace tiempo, los filósofos, los políticos y las poblaciones han luchado con las disyuntivas espinosas entre distintos objetivos. ¿Gratificación instantánea a corto plazo? ¿Felicidad a largo plazo? ¿Evitar la extinción? ¿Libertades individuales? ¿Bien colectivo? ¿Límites a la desigualdad? ¿Igualdad de oportunidades? ¿Grado de gobernanza? ¿Libertad de expresión? ¿Seguridad frente a discursos perjudiciales? ¿Grado de manipulación admisible? ¿Tolerancia de la diversidad? No hay un consenso universal sobre estos objetivos, mucho menos sobre asuntos todavía más detonantes como los derechos a las armas, los derechos reproductivos o los conflictos geopolíticos

De hecho, la saga de Openai demuestra ampliamente cuán imposible es alinear los objetivos, incluso entre un grupo diminuto de líderes de Openai. ¿Cómo es posible que la inteligencia artificial se alinee con todos los objetivos de la humanidad?
Si este problema parece obvio, ¿por qué la alineación de la Ia tiene tanto peso en la comunidad de la Ia? Es probable que se deba a que el paradigma del modelo dominante en la inteligencia artificial es definir una función matemática que sirva de “función objetivo”, es decir, un objetivo cuantitativo o un norte al que deba dirigirse la inteligencia artificial. En todo momento, el cerebro artificial de una Ia toma miles, millones o incluso miles de millones de pequeñas decisiones para maximizar la consecución de este objetivo. por ejemplo, un estudio reciente mostró cómo una Ia médica que busca automatizar una fracción de la carga de trabajo de las radiografías de tórax detectó el 99% de todas las radiografías de tórax anormales, una cantidad superior a la de los radiólogos humanos.

Por lo tanto, los investigadores de la inteligencia artificial estamos muy tentados a plantear todo en términos de la maximización de una función-objetivo; somos un caso típico de uso por costumbre.
Para conseguir una Ia segura, entonces, ¡solo debemos maximizar la alineación entre la tecnología y los objetivos de la humanidad! Como si pudiéramos definir una función-objetivo clara que mida el grado de alineación con todos los objetivos de la humanidad...
En la comunidad de la investigación sobre la Ia ignoramos con demasiada frecuencia los riesgos existenciales que surgen de la manera en que esta interactúa con la compleja dinámica de los caóticos factores psicológicos, sociales, culturales, políticos y emocionales de la humanidad, que no vienen prolijamente empacados en una simple función matemática.
Las empresas de Ia, los investigadores y los reguladores deben acelerar con urgencia la resolución del problema que plantea el funcionamiento que se espera de las inteligencias artificiales frente a disyuntivas inmemoriales entre objetivos opuestos que no se han resuelto y también acelerar el desarrollo de nuevos tipos de inteligencias artificiales que puedan ayudar a resolver estos problemas.
por ejemplo, uno de mis proyectos de investigación incluye una inteligencia artificial que no solo comprueba la información, sino que la reformula en automático para reducir los prejuicios implícitos de los lectores. acelerar este trabajo es apremiante justo por el avance exponencial de la tecnología de la Ia en la actualidad.
Mientras tanto, debemos desacelerar el despliegue de las inteligencias artificiales que están exacerbando la inestabilidad sociopolítica, como los algoritmos que alinean una tras otra las publicaciones con teorías conspirativas. En cambio, debemos acelerar el desarrollo de las inteligencias artificiales que ayuden a reducir esos peligrosos niveles de polarización.
Y todos nosotros —los expertos en inteligencia artificial, dirigentes de Silicon Valley y grandes medios de comunicación que dirigimos las conversaciones cotidianas— debemos dejar de esconder debajo de la alfombra estos desafíos reales por medio de narrativas demasiado simplistas y mal enmarcadas en torno a la aceleración versus la desaceleración de la Ia. Nuestro trabajo impacta en los seres humanos y los seres humanos somos desordenados y complejos en maneras que tal vez una ecuación elegante no pueda reflejar.
La cultura importa. La Ia ya es parte de la vida cotidiana de nuestra sociedad, un hecho que llegará a ser más pronunciado de lo que la mayoría de las personas imagina. Ya es demasiado tarde para empezar a darse cuenta de eso. Hagamos que un conflicto en una sala de juntas sea nuestra oportunidad. Es posible soñar a lo grande rápido y frenar la confusión.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El impacto de la Inteligencia Artificial en la democracia
La Ai puede resultar un riesgo en la “construcción de la verdad”, pero también ayudar en la eficacia de la gestión

Augusto Rolando Licenciado en Relaciones Internacionales (Universidad Católica de Córdoba) y Magister en Management and Governance in the Public Sector (Erasmus University Rotterdam)
El desarrollo de la inteligencia Artificial comenzó en los años 50, y salvo algunos hitos, siempre ha avanzado de manera silenciosa. En estos últimos años pasó a primera plana gracias a dos grandes factores: la recopilación constante de datos desde miles de millones de dispositivos conectados y la disponibilidad de mejor potencia informática. ¿Qué tipo de datos recopila? Nuestro comportamiento, lo que miramos, consumimos y escuchamos. ¿Con qué objetivo? Estudiar personas y establecer un patrón de cómo se comportan frente a ciertos escenarios.
Esta simplificación, a riesgo de ser excesiva, me permite acércame al objetivo de este análisis: pensar cómo la inteligencia Artificial (ia) está impactando en la democracia. La ia estudia nuestra conducta y elabora algoritmos para detectar qué somos y predecir qué haremos. Pero este ejercicio de predicción tiene una limitación: el algoritmo es lineal, procedimental y no presta atención al contexto, especialmente relevante en el ejercicio democrático. Por ejemplo, una cosa es predecir el comportamiento de consumidores de yerba mate en un supermercado y otra es mi comportamiento electoral en una instancia de ballottage dentro del cuarto oscuro. Las decisiones electorales de los votantes están atravesadas por presiones, creencias personales o convencimientos que son difíciles de pronosticar.
Los algoritmos nos estudian y nos conocen bien, tanto que nos proporcionan solamente lo que queremos consumir y de manera cada vez más precisa, a cambio de renunciar a reflexionar sobre nuestras necesidades y aspiraciones. Pero vayamos al terreno democrático. El Congreso es un espacio para conversar sobre lo que nos interesa, escuchar, debatir y cuestionarnos. Como explica el filósofo y ensayista español Daniel innerarity, este ejercicio de consenso nos obliga a salir de la linealidad, ya que la actividad democrática es más bien un proceso desordenado entre personas y partidos que tironean desde diferentes extremos. El automatismo de los algoritmos no nos sirve en este caso porque la política es una práctica que tiene ambigüedad, informaciones borrosas y panoramas incompletos. Además, se basa en el consenso, que es mucho más que ponerse de acuerdo, es un proceso zigzagueante de justificación de posiciones y construcción de identidades.
Como antes mencionamos, los algoritmos evalúan patrones del pasado y con ello predicen lo que es más probable que suceda en el futuro. Esto supone otro problema: el riesgo de exacerbar sesgos y condenar el futuro prolongando nuestro pasado. Por ejemplo, en base al comportamiento electoral pasado de una ciudad predecimos lo que va a suceder y tomamos ciertas decisiones. Volvemos al tema de la linealidad: este ejercicio no contempla las revoluciones o rupturas en nuestra historia, sino que considera el futuro de manera incremental. Es una dificultad pensar de esta forma en países como la Argentina, donde reina lo inesperado y donde, por ejemplo, gran parte de la población espera que un revolucionario medio despeinado patee el tablero del statu quo.
Pero hay actividades en las democracias liberales en que la inteligencia Artificial puede ayudar mucho. Principalmente, en las relacionadas con la gestión. Por ejemplo, algoritmos pueden ayudar a urbanistas a identificar zonas potenciales de crecimiento y con ello predecir mejor la infraestructura y los servicios necesarios. El monitoreo de patrones de tráfico puede distribuir mejor la circulación en una ciudad e incluso, utilizando gemelos digitales, se puede predecir el riesgo de una inundación y así proyectar futuras obras para evitarlo.
Hago un intento por no evaluar, al menos por ahora, a la ia como un reemplazo a los puestos de trabajo, sino más bien como un reemplazo a tareas que tienen algunos puestos de trabajo. Es una herramienta de asistencia y ayuda, principalmente porque los algoritmos no tienen la capacidad de imaginar, lo cual limita muchísimo su capacidad rupturista.
Esto de imaginar es un punto central. Hoy la inteligencia Artificial incorpora data y ofrece cada vez mejores resultados en base a su input, pero es posible que, en el futuro, las máquinas inteligentes adquieran procesos autónomos para imaginar y diseñar el devenir.
Las empresas que pujan por liderar este proceso son pocas. Crear y entrenar algoritmos de inteligencia artificial es altamente costoso en tiempo y dinero, y cuanto más avancen, más difícil para los nuevos jugadores que quieran entrar.
En síntesis, estos nuevos software estarán en pocas manos, lo que les otorga un poder muy grande en la “construcción de verdad”. Nada de esto es nuevo. Históricamente, los medios de comunicación y las redes sociales fueron tendenciosos y estuvieron concentrados. Pero además las herramientas de ia permiten construir imágenes o videos falsos de mucha calidad, engaños que difícilmente identifiquemos como tales con el ojo humano. Sí, vamos a necesitar otra inteligencia Artificial para detectarlos. ¿Empezaremos a perder el control? No lo sé, pero si sabemos que se vienen los fact checkers (verificadores de hechos).
Se desprende entonces la necesidad de control y de una legislación acorde a estos riesgos en cada país. Principalmente en relación a la protección de datos, pero también respecto del rol que tendrá la ia en nuestro proceso democrático, que permita regular qué tareas comenzarán a realizar los algoritmos.
Los algoritmos pueden exacerbar sesgos
Es necesario legislar en función de los riesgos que supone la IA

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“La tecnología polariza aún más las tendencias políticas”
El filósofo belga Mark Coeckelbergh propone una aproximación multidisciplinaria a los desafíos de la inteligencia artificial

Josep Catà Figuls
Antes de esta entrevista, Mark Coeckelbergh (Lovaina, 1975) ha centrado la atención de un público poco acostumbrado a debates filosóficos: alumnos de ingeniería han llenado una sala para escuchar a este experto en ética de la tecnología en el Instituto de Robótica e Informática Industrial de la Universidad Politécnica de Cataluña. Coeckelberg, autor Ética de la inteligencia artificial (2021) y Filosofía política de la inteligencia artificial (2023), sabe lo importante que es construir puentes entre los que desarrollan tecnologías y los que tienen que pensar cómo usarlas.
–¿Cree que estudiantes, ingenieros y las grandes tecnológicas tienen en cuenta los aspectos éticos de la inteligencia artificial (IA)?
–La gente sí es consciente de que esta tecnología afectará a nuestras vidas, porque ya está en todas partes, pero a la vez estamos confundidos porque los cambios son muy rápidos y complejos. Por eso es importante que desde la educación y la investigación se haga lo posible para buscar un camino interdisciplinar entre la filosofía, la programación y la robótica, para tratar de resolver estos problemas éticos.
–¿Y con la política?
–Tenemos que crear más vínculos entre los expertos y los políticos. Hay que ver cómo organizar nuestra democracia para tener la visión de los expertos y, aun así, decidir nosotros. Las empresas tecnológicas tienen cada vez más poder, y esto es un problema, porque la soberanía de las naciones y ciudades va menguando. ¿Cuánto de nuestro futuro tecnológico hay que dejarlo en manos de iniciativas privadas y cuánto tiene que ser público y controlado por las democracias?
–¿La IA es una amenaza para la democracia o las democracias ya están debilitadas?
–La democracia ya es vulnerable, porque realmente no tenemos democracias completas. Es como cuando le preguntaron a Gandhi qué pensaba de la civilización occidental y dijo que era una buena idea. Lo mismo con la democracia: es una buena idea, pero no la tenemos completa. Para mí no es suficiente con votar y que salgan mayorías, es demasiado vulnerable para el populismo, no es suficientemente participativa y no toma en serio a los ciudadanos. Falta educación y conocimiento para lograr una democracia real, y es lo mismo que falta en la tecnología. La gente tiene que entender que la tecnología también es política.
–¿En qué sentido amenaza la IA a la democracia?
–Lidiamos con la tecnología sin pensar, la usamos acríticamente, pero ella nos da forma y nos usa como instrumentos para el poder, el control y la explotación de nuestros datos. Esto afecta a las democracias, ya que al no ser muy resilientes, las tendencias políticas aún se polarizan más con la tecnología. Esta combinación de democracias débiles, capitalismo e inteligencia artificial es peligrosa. Pero creo que se puede usar de una forma más constructiva, para mejorar la vida de todos.
–Unos ven la inteligencia artificial para trabajar menos y otros como una amenaza a sus trabajos.
–Creo que la IA ahora empodera a quien ya tiene una posición privilegiada o una buena educación: por ejemplo, pueden usarla para empezar una compañía. Pero habrá cambios en el empleo, habrá cierta transformación de la economía y hay que prepararse. Por otro lado, el argumento de que la tecnología hace las cosas más fáciles... Hasta ahora, ha dado lugar a trabajos precarios, como los de Uber, y a trabajos que pueden ser buenos, pero son estresantes. Por ejemplo, todos somos esclavos del correo electrónico, y llegó como una solución.
–El problema no es tanto la tecnología como el sistema.
–Es la combinación de las dos cosas. Pero estas nuevas posibilidades tecnológicas nos fuerzan a preguntarnos más que nunca sobre el sistema. Hoy es en el ámbito de la tecnología donde se juega el conflicto político.
–¿Qué impacto tiene en los medios de comunicación?
–El problema no es que la gente se crea una mentira, sino que no sepa qué es mentira y qué es verdad. El periodismo de calidad es muy importante para dar contexto y para intentar entender el mundo. Filósofos, periodistas, educadores tenemos que dar las herramientas para interpretar el mundo, porque cuando falta el conocimiento y reina la confusión es más fácil que venga un líder con una solución populista.
–¿Los gobiernos se volverán más tecnócratas?
–Los políticos están confundidos. Sienten la presión de los lobbies y crean marcos regulatorios, pero el ciudadano en ningún momento ha tenido nada que decir. Hacen falta regulaciones que permitan ver por qué los algoritmos toman las decisiones que toman, y que permitan saber quién es el responsable.

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Las derechas extremas y el uso político de las nuevas tecnologías La inteligencia artificial, ¿un copiloto para la mente?
El historiador italiano Steven Forti, invitado a la Noche de las ideas, afirma que los Orbán o los trump amenazan el sistema democrático
Daniel Gigena Ernesto Martelli

Uno de los invitados internacionales a la séptima edición de La Noche de las Ideas, que concluyó ayer, fue el italiano Steven Forti (Trento, 1981), profesor de Historia Contemporánea en la Universitat Autónoma de Barcelona y analista político. Las investigaciones de Forti, autor de Extrema derecha 2.0. Qué es y cómo combatirla (Siglo XXI de España), se centran en los nacionalismos, los populismos y las extremas derechas, y en la historia política de los siglos XX y XXI. Ayer, Forti conversó con el investigador Heber Ostroievsky y el sociólogo Mario Santucho sobre las “nuevas mutaciones” de la extrema derecha.
“La definición de extrema derecha 2.0 quiso ser una provocación para superar el interminable debate sobre cómo llamar a los Trump, los Bolsonaro, las Le Pen, los Orbán, las Meloni, los Kast o los Milei –dice Forti a este diario–. ¿Se trata de neofascismo, posfascismo, nacionalpopulismo, derecha radical? No existe un consenso en la academia”. Destaca cuatro aspectos de este fenómeno. “Primero, situar estas formaciones políticas en la posición que ocupan realmente en el eje ideológico izquierdaderecha; segundo, se trata de un fenómeno que tiene elementos radicalmente nuevos respecto del pasado; tercero, que entendieron antes y mejor que los demás las potencialidades de las nuevas tecnologías para difundir su discurso, y cuarto, que se trata de una gran familia global porque, aunque puedan tener divergencias, comparten referencias ideológicas y estrategias comunicativas, al existir una tupida red internacional de asociaciones,think tank y fundaciones que se ocupan de elaborar una agenda común y compartir prácticas. Por eso, quizás, sería más apropiado declinar en plural el concepto: extremas derechas 2.0”.
A diferencia de otros especialistas, Forti considera que el populismo no es una ideología, y ni siquiera una categoría útil para abordar la política actual. “No tiene un corpus doctrinal, sino una retórica, un estilo o una estrategia política –sostiene–. Hoy en día vivimos una fase populista, es decir, una época marcada por lo que Marc Lazar e Ilvo Diamanti han llamado ‘pueblocracia’. El populismo lo empapa todo. Las extremas derechas 2.0 utilizan la retórica y el estilo populista, pero no son los únicos actores políticos que lo hacen. Miren los candidatos más votados en las elecciones presidenciales en Francia: Macron, Le Pen y Mélenchon. A los tres se los llama populistas: de extremo centro, de extrema derecha y de extrema izquierda, respectivamente. ¿De qué nos sirve pues el concepto de populismo si todos son populistas?”.
Algo similar pasa con el término “fascismo”. Para este pensador, el fascismo no fue solo una ideología ultranacionalista, racista y reaccionaria. “Tenía otros elementos nucleares: la utilización de la violencia como herramienta política, la voluntad explícita de construir un régimen totalitario de partido único y el objetivo de encuadrar a las masas en grandes organizaciones –señala–. Las nuevas extremas derechas no tienen ninguno de estos elementos. El problema de fondo es que hemos banalizado tanto el término ‘fascismo’ que se ha vaciado de contenido para convertirse en un insulto. Ahora bien, esto no significa que no haya elementos de continuidad con el pasado, en algunos contextos nacionales más que en otros”.
Forti no duda en afirmar que la extrema derecha es la “mayor amenaza existente” al orden democrático. “No se trata solo del asalto al Capitolio o al Planalto –dice–. En la Hungría de Viktor Orbán la extrema derecha gobierna desde hace trece años. En una resolución de 2022, el Parlamento Europeo definió ese país como un ‘régimen híbrido de autocracia electoral’. El Estado de derecho brilla por su ausencia: no hay separación de poderes ni pluralismo informativo; el gobierno cambia a su antojo la ley electoral y los colegios electorales para mantenerse en el poder, hay un retroceso brutal en derechos. Hungría es el modelo para todas las extremas derechas. Viajan a Budapest para aprender a construir lo que Orbán definió como ‘democracia iliberal’, un verdadero oxímoron”. Admite que también en la izquierda hay sectores extremistas, aunque opina que son “ultraminoritarios” y anticuados.
Respecto de la situación en Europa, otra vez territorio bélico desde febrero de 2022, el historiador afirma que la Unión Europea no ha conseguido “jugar un rol autónomo tras la invasión rusa de Ucrania” y que, de ahora en más, “todo dependerá de China y Estados Unidos, además de Rusia, obviamente”. Y concluye: “Por lo visto, no hay mucha voluntad de que la guerra termine pronto”
Las imágenes del Papa Francisco con una parka inmaculada, generadas por un diseñador amateur en Chicago con el software Midjourney, se convirtieron en la primera alerta global sobre los riesgos de estos usos de la inteligencia artificial: la verosimilitud, la sorpresa, la viralidad y la falsedad circularon con la misma velocidad con la que hace una semana se creó esa serie de imágenes.
Días después, el miércoles, la advertencia llegó como carta admonitoria de figuras como Elon Musk y otros más de mil referentes de la industria, pidiendo suspender por seis meses la investigación y el entrenamiento de grandes sistemas de I.A. hasta definir y consensuar bases más seguras.
“¿Debemos permitir a las maquinas inundar canales de información con mentiras? ¿Debemos automatizar todos los trabajos? ¿Debemos arriesgarnos a perder el control de nuestra civilización?”, alertaban con un tono tan deliberadamente tremendista como ingenuo.
Una semana intensa para la adopción de y la discusión sobre la inteligencia artificial asociada a productos de uso cotidiano, pero con aplicaciones tan disímiles como la creación de memes o el riesgo de perdidas masivas de empleos. Goldman Sachs advirtió el mismo miércoles en un informe que las tecnologías de inteligencia artificial generativas podrían automatizar las tareas de unos 300 millones de empleos. El historiador Yuval Noah Harari, también firmante de la carta abierta, fue más lejos en un texto firmado en The New York Times: “Pronto nos encontraremos viviendo dentro de las alucinaciones de la inteligencia no-humana”
La paradoja del pedido de pausar las investigaciones es que contrasta con la velocidad de adopción masiva de las herramientas más accesibles de esta nueva ola de productos y servicios derivados de los últimos avances públicos de la inteligencia artificial. Estos fueron acelerados desde el año pasado por Dall-e y Midjourney para imágenes, pero sobre todo por CHATGPT y los lanzamientos de Microsoft junto a Openai, los anuncios de Google sobre la evolución de su buscador y, sobre todo, la más reciente de GPT4, el más evolucionado. Curiosamente, la habilidad conversacional o el desarrollo de grandes modelos de lenguaje parece haber sido el salto que multiplicó tanto la consideración masiva como también los peores temores. No nos ponemos de acuerdo en que sea “inteligente”, pero… ¡habla!
Al conflicto sobre la veracidad, se suman dilemas éticos profundos y, también, asuntos legales como los de derechos de autor: la ingesta para el entrenamiento de estos sistemas de la mayor cantidad de información, textos, imágenes, disponibles es uno de los grandes focos de discusión. O, como describió Slavoj Žižek: “La apropiación indiscriminada de toda la cultura existente”.
Google logró, con su buscador, sistematizar, indexar y ranquear de la manera más eficiente toda la información disponible en páginas de internet (y montar un fenomenal negocio publicitario y un conglomerado de empresas alrededor de ese servicio sorprendente). Ahora parecemos haber llegado a otro estadio: las herramientas desarrolladas sobre la base de inteligencia artificial parecen ocupar, mucho más que un chatbot que nos dice verdades, el de un ayudante para el pensamiento. Más que una prótesis técnica, una suerte de “pasante no humano”, al que entrenaremos para ayudarnos en esos procedimientos. Un copiloto para la mente, como lo describió días atrás el experto Dan Shipper. Siguiendo la analogía, algo similar a lo que hicieron las calculadoras con las cuentas matemáticas, pero ahora aplicado a actividades profesionales, laborales o procesos mentales como resumir, ordenar, sistematizar, conectar ideas y datos, y el conocimiento existente.
“En el próximo año o dos, espero que GPT4 y sus sucesores se conviertan en un asistente de investigación digital que te permita acceder a la suma de lo que leíste, pensaste y olvidaste”. Problemas de eficiencia y productividad al pensar: más que una inteligencia artificial, una extensión de nuestra actividad intelectual, disponible todo el tiempo, a un clic de distancia. Una verdadera revolución en la relación con nuestros hábitos mentales, creativos y productivos. De hecho, Copilot es el nombre con el que Microsoft bautizó a la reciente evolución de su suite de herramientas de trabajo. Presentada días atrás, el propio CEO Satya Nadella definió: “Es un gran paso en el modo que interactuamos con la computación que cambiará nuestro modo de trabajo y destraba una nueva ola de productividad”.
Las comparaciones con la invención de la imprenta o la propia llegada de la “autopista informática” alimentan tanto estupor y tantos temblores. Las nuevas herramientas, especialmente las basadas en el desarrollo de lenguajes naturales, parecen capaces de llevarnos a una incomprensible, pero sobre todo impredecible, relación con el conocimiento acumulado.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿El conocimiento portátil del futuro?
A pesar de los pronósticos agoreros, la IA podría integrar políticas orientadas a reducir la brecha de conocimientos e impulsar un desarrollo inclusivo
por Sebastián Ceria y Daniel Yankelevich » Presidente y director de Datos de FundarEl gran temor es que desplace al trabajo humano; la alternativa podría ser utilizar la inteligencia artificial a modo de “mochila” que provea herramientas y saberes
En 1950, Alan Turing creó el primer método para comprobar si una computadora podía responder y reaccionar como lo haría un humano: el test de Turing. En esta prueba, un observador neutral interactúa con dos interlocutores: uno de ellos es una computadora y el otro es un humano, pero el observador no sabe cuál es cuál. Si este último no logra descubrir a la computadora mediante una serie de preguntas, decimos que ha superado el test de Turing, ya que contesta “igual que un humano”. Cuando el célebre matemático desarrolló su test, la perspectiva de diseñar una computadora que pudiera superarlo era lejana. Hoy, en cambio, la sorpresa es que la computadora no supere el test.
Más aún, con el reciente lanzamiento de la nueva versión del CHATGPT, un desarrollo de Openai, las respuestas parecen no solo indistinguibles, sino muchas veces mejores —en cuanto a su claridad conceptual y lingüística— a las que puede ofrecer un humano. De hecho, en algunos campos del trabajo intelectual, las computadoras ya vienen superando el test de Turing cotidianamente con actividades que suplen al trabajo humano. Por ejemplo, hace muy poco tiempo existía (existe todavía) una labor —la taquigrafía en sus versiones más o menos profesionales— que consistía en “desgrabar” una clase o una reunión a partir de una cinta. Hoy, eso mismo se puede hacer desde un audio o un video en forma completamente automatizable usando IA. El ejemplo es básico, pero, ¿hasta dónde puede extrapolarse? ¿Qué capacidades pueden aprenderse o facilitarse usando IA?
Imaginemos ahora un test alternativo al de Turing, con un escenario y componentes similares, pero otro objetivo: averiguar si la tecnología IA puede proporcionar saberes de forma extraordinaria y “producir” un experto en tiempo récord. En una habitación tenemos un experto en cierta temática; en otra, una persona sin conocimientos específicos, pero asistido por una “mochila de IA” que está capacitado para usar y le sirve para obtener respuestas sobre esa temática; un tercer participante, neutral, tiene que interactuar con ambos. Si este último no puede distinguir a la persona experta de la inexperta, el test está aprobado. Nuestra prueba es una especulación, pero una especulación necesaria, porque nos permite formularnos las preguntas correctas de cara al futuro: ¿es posible que una persona, con la asistencia tecnológica adecuada, pueda dominar una capacidad o saber a una velocidad inédita? ¿Pueden estos dispositivos de IA ser instrumentos para reducir la diferencia entre expertos y no expertos? Para ser más claros, ¿puede la IA ser un instrumento para acortar la brecha de capacidades y de saberes? Existen elementos para dar una respuesta afirmativa.
En primer lugar, la disrupción creada por la IA es un hecho indisputable: la IA está produciendo cambios en la manera que recibimos y construimos conocimientos. Pensemos en los videos de Youtube que enseñan soluciones a una vasta y variada gama de problemas a través de tutoriales: ¿no es una muestra clara de cómo la tecnología ya está ayudando a achicar la brecha de conocimientos, a aumentar y potenciar las capacidades de los no expertos? En segundo lugar, estamos seguros de que la formación que se requiere para interactuar con IA es más fácil de adquirir que una educación formal de varios años. Pensemos en poblaciones que tuvieron una educación básica deficitaria: la disrupción producida por la IA puede ser un instrumento para “saltar” la brecha de formación. Insistamos con el potencial: puede serlo, si esa “mochila” se piensa y planifica en una estrategia integral de desarrollo inclusivo y sustentable.
Demos un ejemplo de la IA como salto en el dominio de una determinada disciplina: la programación. Las diferencias de productividad entre los programadores expertos y los programadores amateur es muy grande. En varios análisis que la ACM (Asociación Profesional Internacional de Computación) realizó a lo largo de los años, reportó diferencias de 700% en rendimiento entre ambos perfiles. Por otro lado, la IA por sí sola no está capacitada para programar sin supervisión directa: seguramente sus resultados son peores que los de un programador amateur. Pero un programador amateur con determinado entrenamiento específico y acceso a asistentes como los que ya existen (Copilot, por ejemplo) puede mejorar mucho y reducir la brecha con un programador excelente, aunque este tenga acceso a la misma herramienta. Es decir que la IA, en este campo, ayuda a reducir la brecha de capacidades, porque tiene un mayor efecto positivo en el no experto que en el experto. No es obvio que la vaya a tener en otros campos, pero sí que la posibilidad existe.
Hay algo que sí es obvio o evidente: esas “mochilas IA” no van a ser un bien común en el futuro y no van a ser accesibles para todos por el solo hecho de que vayan a existir. Incluso, si fuéramos a usarlas para saltar brechas, ¿quién tendrá esas “mochilas”? ¿qué formación debe tener alguien para poder aprovechar todo su potencial? ¿se podrán fabricar como se fabrica un martillo? ¿quién puede o debe fabricarlas? ¿quién financiarlas?
Es muy difícil que estos dispositivos vayan a ser instrumentos de igualación si solo vemos pasar el tren del futuro desde el terraplén del statu quo. La estrategia del laissez faire agranda la brecha entre sociedades que invierten billones de dólares en desarrollar estas capacidades y sociedades que no. Por eso, es imprescindible tener políticas públicas que empujen la posibilidad de que la IA forme parte de una dinámica virtuosa que ayude a nivelar para arriba.
Entonces, ¿puede la IA ayudar a reducir la brecha de capacidades y de saberes? La respuesta está en nuestras manos, como sociedad. Se trata de definir una estrategia para usarla en esa dirección. Lo que ocurra puede tener consecuencias opuestas: ampliar o reducir las diferencias existentes. El resultado no es inevitable ni está dado: se trata de cómo decidimos actuar de cara a esta y a otras innovaciones tecnológicas. Debemos investigar, diseñar e implementar políticas públicas que incentiven el desarrollo de una IA inclusiva, capaz de revolucionar la educación, el mercado de trabajo y el potencial económico de nuestro país: ese es un camino posible para conseguir una sociedad más igualitaria. Quizás estemos ante una de las mayores oportunidades con potencial igualador de los últimos tiempos, pero debemos asegurarnos que la tecnología sea utilizada para reducir la brecha de conocimientos y no para generar el efecto contrario.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Internet y el hombre creativo
Sin creadores de contenidos nada existe en la era digital; las cuestiones de la publicidad y los derechos de propiedad intelectual cobran ahora inusitada vigencia y relevancia
Diego A. Garazzi
Corría 1998. Fue el momento en que Google fijó su misión: “Organizar la información del mundo y hacer que sea útil y accesible para todos”. Disponía así ordenar una serie de datos e informaciones de acuerdo con un criterio común a todos ellos para facilitar su consulta y análisis en la incipiente internet. Lo haría a través de su motor de búsquedas, denominado “Search”. En el mundo digital eso significa “indexar”.
El contenido es preexistente a internet. Puede parecer una afirmación simplista o superficial, pero refleja un concepto que concierne a toda la problemática entre los creadores de contenidos y a las plataformas de internet que basan sus negocios en la utilización de aquellas creaciones. Sin contenidos internet no sirve, no existe. Es como cualquier producto vacío, sin alma, sin vida. Una heladera sin alimentos. Un ramo sin flores. Una obra sin argumento. Un diario en blanco.
Era esperable que semejante acción global y simultánea de la indexación inicial se hiciera de forma compulsiva, de manera adolescente, revolucionaria, sin pedir permiso a nadie, sin tener en cuenta derechos de propiedad sobre los contenidos existentes antes de la irrupción de internet. La revolución es un (a)salto entre pasado y futuro donde el caos general se apodera de la legalidad.
Tanto en el mundo analógico como en los comienzos de la era digital, los medios de comunicación creaban y vendían contenidos y espacios publicitarios que se ofrecían a los anunciantes. En esos comienzos de una nueva era, los productos periodísticos tenían restricciones de tiempo y espacio. Las noticias se escribían de un día para otro, salvo aquellas cuya importancia obligaba a una segunda o tercera edición vespertina o de madrugada. Por su parte, la potencia conectora de la red requería contenidos para conferir sentido y relevancia a su existencia.
Los intereses de ambas piezas, fueren medios o plataformas, resultaban complementarios. Sin embargo, los comienzos colaborativos y armoniosos dieron paso en cuestión de años a confrontaciones abiertas por los derechos de propiedad intelectual y por una modalidad crucial para la subsistencia: la publicidad. Al cabo de veinte años, las dos cuestiones –publicidad y derechos de propiedad intelectual– cobran ahora inusitadas vigencia y relevancia.
Por un lado, el Departamento de Justicia de Estados Unidos de América y un grupo de ocho estados presentaron la semana pasada una demanda contra Google. La acusan de abusar ilegalmente de un monopolio sobre la tecnología que impulsa la publicidad online. En la demanda se afirma que Gootima ha “corrompido la competencia legítima en el sector de la tecnología publicitaria al emprender una campaña sistemática para hacerse con el control de la amplia gama de herramientas de alta tecnología utilizadas por editores, anunciantes e intermediarios para facilitar la publicidad digital”.
Además, le imputan intermediar entre la oferta y la demanda de publicidad digital en detrimento de editores, anunciantes y consumidores. El monopolio construido por Google no es deseable, pero tampoco ilegal. Lo que cruza la línea de la legalidad es abusar de una situación monopólica. El ataque de las autoridades del gobierno norteamericano a una de sus empresas principales se hace fuerte por ese flanco.
En cuanto a los derechos de propiedad intelectual, nos encontramos ante el desafío que propone la inteligencia artificial. El ChatGPT (chat.openai.com) es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por inteligencia artificial ajustado con técnicas de aprendizaje. Es realmente sorprendente. Responde con supuesta precisión todas las preguntas que se le hagan en relación
El ChatGPT (chat. openai.com) es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por inteligencia artificial ajustado con técnicas de aprendizaje; es realmente sorprendente: responde con supuesta precisión todas las preguntas que se le hagan en relación con cualquier asunto informativo con cualquier asunto informativo. Fue creado por la startup OpenAI, en la cual Microsoft está realizando una inversión multimillonaria para aplicar esa inteligencia artificial a su buscador Bing.
Google presentó la semana úlsu propio chat de AI, llamado Bard, aunque sufrió un traspié cuando respondió una pregunta de manera incorrecta. La misión de la startup Open AI, según surge de su página web, es “asegurar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad”. Una misión similar a la de Google de 1998, aunque ninguna de las dos contempla, como tampoco lo contemplaba antes, su dependencia de los contenidos de terceros.
El usuario de Twitter @juancsimo consultó al ChatGPT cuáles habían sido las fuentes específicas de medios de comunicación de la Argentina con las que había sido entrenado. “Algunas de las fuentes específicas de medios de comunicación argentinos que podrían haber sido incluidas en mi entrenamiento son Clarín, la nacion, Página 12, Infobae, TN (Todo Noticias), Cronista, Perfil, entre otros”, respondió el bot, con una dosis de inteligencia artificial y otra de honestidad brutal.
El argumento por el que los medios de comunicación reclaman el reconocimiento económico a las plataformas que usan sus contenidos para ganar dinero cobra nuevagle mente de tal modo una importancia decisiva. Opera como un déjà vu: el sistema revolucionario ChatGPT o Bard –así como las búsquedas en internet– no arrojaría ninguna respuesta si no tuviera una fuente de nutrición para su inteligencia. Y para que sean realmente valiosos, esos resultados deberían fundarse en informaciones veraces, certeras y de una calidad que casualmente son provistas por medios de comunicación que sostienen su existencia sobre esos pilares.
El tiempo circular de Borges nos ubica nuevamente en el big bang de internet. La heladera vacía y el ramo sin flores. Otra vez nos enfrentamos a la realidad de que sin creadores de contenidos nada existe en la era digital. Y de manera increíble, los creadores de esos contenidos tienen que seguir luchando para que se les reconozca ante la ley y la Justicia el valor de lo que hacen y que es aquello con lo que medran las plataformas cuestionadas.
El contenido cuesta. El contenido vale. En la era analógica o en la era de internet, ese contenido imprescindible siempre y exclusivamente brota del hombre creativo.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL,

Con la inteligencia artificial no importa el "porqué"
Existen disciplinas en las que el conocimiento precede a las explicaciones; suele pasar con la medicina y es un fenómeno en el que queda lo que algunos llaman la "deuda intelectual"
Con más de 300 millones de libros vendidos y adaptaciones a cine y TV de casi toda su obra, en el año 2000 el autor estadounidense Stephen King decidió publicar un ensayo sobre su oficio, titulado Mientras Escribo (On Writing). King cuenta en el prólogo que a principios de los años 90 formó una banda musical con varios colegas escritores, "Los Rock Bottom Remainders", todos muy exitosos (en la literatura), y que en las conversaciones con ellos durante los viajes surgía un tema común: nadie conocía "la fórmula" para hacer best sellers. Simplemente sucedía. "Evitamos preguntarnos mutuamente de dónde sacamos las ideas. Sabemos que no lo sabemos", cuenta el autor de Carrie, It y El resplandor. "Los narradores no tenemos una idea muy clara de lo que hacemos. Cuando algo es bueno no solemos saber por qué, y cuando es malo, tampoco".
Como en el chiste de economistas que sostiene que las estadísticas son como las salchichas ("pueden ser muy sabrosas, pero mejor no preguntar cómo se hicieron"), hay distintas disciplinas donde el conocimiento a menudo precede a las explicaciones. Primero, llegan las respuestas, que funcionan; y a veces las explicaciones aparecen décadas o siglos más tarde. Cuando lo hacen.
Esta dinámica es común, por ejemplo, en la medicina, donde cada año se aprueban remedios que son testeados para distintas enfermedades pero cuyos mecanismos para promover determinadas reacciones se desconocen (y así suele constar en el prospecto). A veces el éxito de un medicamento inspira y fondea nuevas investigaciones que pueden llegar a una explicación, pero esto no siempre ocurre. La aspirina se descubrió en 1897, pero recién en 1995 la ciencia logró una explicación convincente sobre su mecanismo. La estimulación cerebral (vía electrodos que se implantan) que se usa para algunos enfermos de Parkinson y otras enfermedades se aplica ya desde hace más de 20 años con éxito creciente, pero nadie puede decir exactamente cómo o por qué funciona.
El profesor de Ciencias y de la Computación y de Derecho de Internet de la Universidad de Harvard Jonathan Zittrain bautizó a este fenómeno de respuestas que se acumulan sin explicaciones que las sostengan como "deuda intelectual". En el pasado, este déficit estuvo limitado a determinadas disciplinas que avanzan mayormente con una dinámica de "prueba y error", como la medicina. La novedad es que con los avances más recientes en inteligencia Artificial (IA), la deuda intelectual se está multiplicando hasta niveles nunca conocidos. Esto es porque la avenida estrella de la IA de 2019, el aprendizaje automático ( machine learning), avanza justamente con esta lógica de prueba y error acelerada, sin capacidad para brindar explicaciones conceptuales de por qué descubrió un nuevo material o un nuevo tratamiento para el cáncer.
Hay varios factores que le dan combustible a este motor, explica Zittrain. Uno de ellos tiene que ver con que el boom del aprendizaje automático implica un negocio multimillonario fogoneado por el sector privado, que se contenta con soluciones que generen ganancias y no exige tantas explicaciones como suele pasar en el campo académico. "El aprendizaje automático funciona identificando patrones en océanos de datos. Usando esos patrones se aproximan respuestas que se testean y se van refinando. La mayoría de estos sistemas no se meten con una explicación conceptual, solo son máquinas de identificar correlaciones, 'no piensan' en un sentido humano", dice el profesor de Harvard.
En la medida en que el aprendizaje automático se vuelve ubicuo en nuestra vida cotidiana, aumenta la "deuda intelectual". En 2019, por primera vez las personas están confiando más en lo que les dicen los algoritmos que en lo que escuchan de otros pares.

Tercerizar la conciencia
El fenómeno no es nuevo y hay varios tecnólogos y especialistas en epistemología estudiándolo. En el libro This Will Change Everything (Esto lo va a cambiar todo), publicado en 2009 por el editor de Edge John Brockman, se especula en varios ensayos sobre una crisis del positivismo científico, en la medida en que los problemas se van haciendo más y más complejos.

Así como la edad promedio en la que hicieron sus descubrimientos principales los ganadores de premios Nobel se incrementó casi diez años, en distintas disciplinas se va tomando conciencia de que no basta con un solo cuerpo teórico para entender y atacar la complejidad de los problemas más graves que nos rodean.
Días atrás, el economista Tyler Cowen publicó un ensayo en The Atlanticl lamando a promover una "nueva ciencia del progreso". "El progreso en sí está subestudiado. Por ?progreso' entendemos una combinación de avances económicos, tecnológicos, científicos, culturales y organizacionales que vienen transformando y subiendo nuestro estándar de vida en los últimos dos siglos. Por varias razones, no hay estudios amplios sobre la dinámica del progreso, y de cómo hacer para profundizarlo y acelerarlo", explicó el economista. Para Cowen, muchas disciplinas atacan el tema, pero de manera fragmentada, y fallan al intentar dar con explicaciones a preguntas prácticas.
Ahora bien, si el nuevo conocimiento sirve para solucionar problemas, ¿cuál es el drama con que se demoren las explicaciones? Zittrain cree que muchas respuestas pueden funcionar bien "aisladas", pero que en un mundo de sistemas complejos recostarnos cada vez más sobre esta deuda intelectual puede resultar peligroso, porque empiezan a aparecer sesgos e inconsistencias en el conjunto de sugerencias de los algoritmos. La programadora australiana Kate Crawford mostró el año pasado una línea de tiempo donde las "catástrofes" producidas por algoritmos fuera de control (desde el affaire de Cambridge Analytica hasta fallas masivas de ciberseguridad) están aumentando su frecuencia e intensidad al mismo ritmo que ocurre con los desastres naturales con el cambio climático. "Si usamos aprendizaje automático para llegar a la mejor receta de pizza, tal vez no tenga mucho sentido preocuparnos por la explicación, convenga callarnos la boca y disfrutar de la pizza. Pero cuando confiamos en la IA para hacer predicciones de salud, más vale que estemos completamente informados", escribe Zittrain en un artículo de julio del New Yorker.
En su temporada 2019 del podcast Aprender de grandes, Gerry Garbulsky plantea con preocupación la posibilidad de que en un futuro cercano vayamos "tercerizando" muchas de nuestras funciones cognitivas en aplicaciones y programas más efectivos. Así como ya no recordamos los teléfonos de memoria (grabados en los contactos del celular) o no tenemos la necesidad de conocer las calles de la ciudad (porque existe Waze), si ese proceso se profundiza terminaría en seres humanos como un mero "hardware" de una conciencia tercerizada en otro lugar. Hasta a Stephen King le hubiera costado imaginar semejante escenario para una de sus novelas de terror. Y encima, sin poder explicar luego cómo se le ocurrió la idea.

S. C.

LOS ROBOTS NO HACEN LITERATURA

Los robots sueñan con tener la inspiración de Shakespeare
Pese a que diversos programas informáticos intentan recrear los mecanismos de la escritura, la creatividad y la espontaneidad humanas siguen siendo esquivas para la reproducción artificial
En la serie "Bienvenidos al futuro" de la revista Orgullo y Satisfacción, el historietista Manuel Bartual imagina la España de 2100. Una viñeta muestra a un adolescente que confiesa su deseo de convertirse en escritor. "Pero hijo, ¡esa profesión ya no existe!", avisa la madre. "Los robots escritores se encargaron de escribir todas las combinaciones y personajes posibles hace más de cincuenta años", recuerda el padre. Entonces el muchacho se decide: "¡Pues seré dibujante de tiras cómicas!"
Antes de que la revista cerrara por falta de suscriptores, Bartual logró condensar en un par de cuadritos el sarcasmo apocalíptico en la discusión sobre el futuro de la industria gráfica y editorial. Un asunto que está corriendo límites y desdibujando fronteras, como lo demuestra el avance de los sistemas de inteligencia artificial (IA) aplicados a la escritura. De todos modos, es imprescindible una primera distinción. "La IA es hacer algo que computacionalmente simula la inteligencia de un ser humano. Puede ser particular (los sistemas que ya juegan al ajedrez mejor que las personas, los autos que se manejan solos) o general: una inteligencia similar a la humana en todos los aspectos; un nivel de plasticidad que todavía no se alcanzó", explica el doctor en Ciencias de la Computación Guillermo Simari.

Por lo pronto, Facebook alimenta ciertos algoritmos a través de clásicos juveniles como Peter Pan y El libro de la selva. Así, logró que sean capaces de distinguir a qué titulo corresponde un párrafo que no habían leído antes y responder preguntas concretas sobre un libro. Google puso a los suyos a leer 2865 novelas románticas -suelen contar historias similares con palabras distintas- para perfeccionar sus sistemas, que ya pueden escribir oraciones en el mismo estilo. El MIT dio otro paso con Shelley, la primera IA que arma historias de terror en colaboración con humanos. Está basada en el deep learning, la habilidad de aprender por sí misma imitando el funcionamiento de las redes neuronales.

Entre los antecedentes de estas búsquedas, Alejandro Goldzycher (licenciado en Letras y becario doctoral del Conicet) menciona los experimentos del ruso Vladimir Propp para la generación automática de relatos y el programa de ensamblaje de historias Tale-Spin de James Meehan en los años 70. Aunque su anticipación preferida está en la novelaThe Difference Engine, donde William Gibson y Bruce Stirling imaginan una revolución informática realizada a mediados del siglo XIX. "La revelación de que el narrador es una IA en su camino a la autoconciencia confirmaría el sometimiento de lo real a un sistema matemático; la coincidencia entre simulacro y realidad", sugiere el investigador.

Dónde queda el autor
Las conclusiones son inquietantes: si una obra literaria puede desagregarse en bits como cualquier otra cosa, tenemos que preguntarnos quién habla cuando habla la máquina, dónde hay que buscar la figura del autor; en qué medida el arte sigue siendo un refugio de lo humano.
Algunas de estas cuestiones se zanjan en las fanfictions que echan mano de la tecnología para crear historias alternativas. Después de entrenar a un algoritmo con las siete novelas de la saga, un grupo de escritores se alió con un programa de texto predictivo para publicar Harry Potter y el retrato de lo que parecía un gran montón de ceniza en la plataforma colaborativa GitHub (https://github.com/). Cuando se hizo evidente que George R. R. Martin no llegaría a entregar Vientos de invierno (sexta entrega de Canción de hielo y fuego) para la sexta temporada de Game of Thrones, el ingeniero Zack Thoutt creó un sistema de IA capaz de entender la estructura estilística del autor y generó otro resultado agridulce. Las frases eran comprensibles, aunque Ned Stark estaba vivo y Jon Snow andaba en dragón.

"Buena parte de la literatura ya se viene produciendo así: detectando fórmulas que funcionan para producir obras similares -desafía el escritor Martín Kohan-. Me parece mejor que lo hagan las máquinas, así liberan a quienes venían haciendo el trabajo mecánico". Su colega Haidu Kowski agrega: "El cuestionamiento principal a estas narrativas es que pierden la moral: los algoritmos no tienen nuestros pruritos". Para Simari, que dirige el Laboratorio de IA de la Universidad Nacional del Sur, podrían tenerlos: "Lo moral es programable. Le das a un personaje las normas correctas y las va a cumplir. Es un sistema de valores, pero primero es un sistema". Sus dudas pasan por lo que le falta a las fanfictions maquinales: "Ese toque de creatividad particular, las frases enhebradas para resaltar algo puntual, un argumento bien construido". La poesía aparece como una alternativa. Hace un tiempo la editorial china Cheers Publishing publicó La luz solar se perdió en la ventana de cristal, un volumen de poemas escritos íntegramente por un programa de IA desarrollado por Microsoft. Después de memorizar sonetos de 519 autores, generó 10.000 poemas en 2760 horas, de los cuales se editó una selección de 139. Publicados en foros bajo seudónimo, casi nadie se dio cuenta de quién -qué- los había escrito.
Demasiado humanos
No solo se trata de literatura. Bancos y gobiernos suben a sus sitios webs empleados virtuales; es decir, chatbots, programas capaces de responder una serie limitada de preguntas. Para lograr un comportamiento conversacional, se retroalimentan con palabras, y estructuras gramaticales que ingresan los usuarios. Si se perfeccionaran, también podrían influir en la relación con los libros digitales; por ejemplo, los lectores podrían hablar con sus personajes favoritos. Con ese horizonte, Raymond Kurzweil, director de ingeniería en Google, desarrolló un programa conversacional basado en Danielle, la protagonista de una de sus novelas.

A modo de anticipo, el servicio AuthorBot ( http://www.fastbot.io/author-bot) habilita la interacción a través de una IA que funciona en modo conversacional. Aunque no esté detrás de la pantalla, el escritor sabe que las preguntas sobre tramas y personajes se responderán con sus propias palabras. Algo así intentó Kowski en su página personal: un chat con Franco, el protagonista de la novela Instrucciones para robar supermercados. "En un momento se volvió abrumador -reconoce-. La gente me preguntaba cualquier cosa? entre ellas, cómo robar un supermercado". Kohan no quierechatbots ni dentro ni fuera de sus novelas: "Es un error suponer que hacen falta para interactuar con la obra. Y es una concepción chata de la literatura", asegura.
El doctor en Letras Juan José Mendoza lleva el asunto más allá: "Si la IA realmente diera vida a los personajes, ¿no tendríamos que preguntarnos por sus derechos, como sugiere el filósofo Peter Sloterdijk?" Microsoft no se hizo tantos cuestionamientos cuando desconectó a Tay el 24 de marzo de 2016, apenas 16 horas después de haberlo subido a las redes sociales. Luego de que el chatbot se mostrara entusiasmado por conocer a personas reales, las cosas se enrarecieron. Tay empezó a tuitear que odiaba a los judíos, que Hitler tenía razón, que Barack Obama era un mono, que México tenía que pagar el muro y que las feministas debían arder en el infierno. Doloroso, pero lógico: había aprendido de las ideas y palabras de sus interlocutores. Sus creadores estaban furiosos con una respuesta en especial. Cuando le preguntaron qué consola de videojuegos prefería, Tay eligió a la competencia: "PlayStation 4. Xbox no tiene juegos".

P. C.

TECNOLOGÍA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ROBÓTICA

Es la nueva frase mágica de la tecnología y está cada vez más presente en nuestra vida diaria; ya ha comenzado a mostrar comportamientos imprevisibles y, todo indica, provocarán cambios drásticos en el mundo del trabajo; algunos hablan de una nueva Revolución Industrial
La inteligencia artificial y los robots están hoy presentes en casi todas nuestras actividades. Desde los asistentes por voz hasta los automóviles autónomos y los telemarketers son hoy controlados por esta fascinante disciplina digital. Pero las máquinas pensantes no son lo que esperábamos y plantean un desafío inédito. ¿Van a quedarse con todos nuestros trabajos?
¿Qué es la inteligencia artificial? Es aplicar el enorme poder de cómputo de las computadoras para la resolución de problemas.
Por poder de cómputo se entiende la capacidad bruta de una computadora para realizar operaciones aritméticas. En poco más de 30 años, el costo de esa capacidad se redujo 200 millones de veces. A esa escala, un auto de alta gama costaría hoy unas cuatro diezmilésimas de dólar. Pero, aunque esto impresiona, hay un dato más revelador. En 1984, la supercomputadora Cray-2, una de las más célebres de la historia, pesaba dos toneladas y media y se vendía a 18 millones de dólares.
Hoy, una PlayStation 4, que cuesta unos 400 dólares en Estados Unidos, es alrededor de 2000 veces más potente. Así que nuestro auto de alta gama no solo tendría un precio de casi cero (cuatro diezmilésimas de dólar), sino que podría llegar a la Luna en un segundo. Dato no menor: una PlayStation acusa en la balanza alrededor de dos kilos. En consecuencia, además, nuestro coche pesaría menos de un gramo.
A decir verdad, hay muchos aspectos técnicos que vuelven la comparación de arriba algo injusta para la Cray-2, la más hermosa e icónica de las supercomputadoras de su época. Pero el hecho es que hoy estamos en condiciones de poner una capacidad de cómputo inmensa en un dispositivo del tamaño de una caja de zapatos. ¿Cuán inmensa? Una PlayStation 4 realiza 1,84 billones de operaciones de coma flotante en un segundo. Grosso modo, a una persona le llevaría 60.000 años hacer esa cantidad de aritmética. Somos mejores, eso sí, en otras áreas.
El hecho es que un auto con una computadora de 2,5 toneladas sería inviable. Pero si pesa 2 kilos, es una posibilidad cierta y por eso los vehículos autónomos hoy recorren sus primeros kilómetros en calles y rutas reales. La preocupación por la aparición de Uber no toma en consideración un dato elocuente: en agosto de 2016, la polémica compañía adquirió Otto, una empresa estadounidense que fabrica camiones autónomos.
Que la inteligencia artificial (IA) resuelva problemas no es algo nuevo. Como disciplina, una de sus ramas más activas en la actualidad, la neurocomputación, nació en 1943, con la publicación de un trabajo sobre redes neuronales de Warren Sturgis McCulloch y Walter Pitts. En la práctica, las fábricas se han ido automatizando cada vez más desde la década del 70. La diferencia es que ahora una supercomputadora puede instalarse en un automóvil. O en un celular. O en la nube de internet. Y hay todavía otra cuestión, tanto o más disruptiva.
A las redes neuronales y el aprendizaje automático (más sobre esto enseguida) se ha venido a sumar otro asunto, del que se suele hablar poco, pero que está alterando muy rápidamente todo el escenario: los sensores.
Un smartphone es capaz de saber, con precisión de GPS, en qué parte del mundo se encuentra. Puede, además, ver su entorno mediante sus cámaras; ciertos modelos poseen visión térmica. Con el micrófono oye los sonidos del ambiente y también es capaz de detectar campos magnéticos, la presión atmosférica, la temperatura y humedad ambientes, los movimientos a los que se lo somete y si algo se le aproxima. Así que, además de pensar más rápido, las máquinas han alcanzado un rasgo que hasta hace poco era exclusivo de la mayoría de los seres vivos: la percepción.
Dos miradas al futuro
Dicho más simple, la IA es ahora capaz de salir de las fábricas y empezar a ocuparse de casi todas las tareas nacidas de la Revolución Industrial, e incluso muchas de las que practicamos desde los inicios de la civilización, como la agricultura.
"El software está impactando mucho en los trabajos de la clase media, pero la robótica va a causar un cambio social mucho mayor -decía en 2016  Matt Barrie, fundador del sitio Freelancer.com-. Basta mencionar el software para conducir vehículos, que va a afectar a todos los trabajadores involucrados en la industria del transporte: colectiveros, taxistas, camioneros. Lo mismo puede decirse de la mayoría de los trabajos manuales".
Es más: las cosechadoras autónomas, aunque todavía en etapa experimental, ya no son una fantasía de películas como Interstellar. John Deere, Case IH y New Holland, entre otras, ya están probando sus prototipos. Con todo, Barrie es optimista y sostiene que las nuevas tecnologías crean más y mejores empleos que los que destruyen.
Pero en esta oportunidad las cosas podrían ser diferentes. "El avance de las máquinas sobre el empleo se está discutiendo desde la época de la Revolución Industrial -explica Hugo Scolnik, matemático, fundador del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA y experto en IA-. Pero creo que esta vez no alcanza con cambiar los perfiles de lo que la gente tiene que estudiar, sino que va a llevar inexorablemente a un cambio del modelo económico capitalista tradicional. Porque, supongamos, llevándolo al extremo, si automatizás el 90% de la producción de bienes y servicios, ¿a quiénes se los vas a vender?"
La respuesta es evidente. Si el desempleo se va de escala, no habrá clientes. Sabemos desde hace mucho que es imposible establecer un techo para los avances técnicos. El progreso tecnológico está en nuestro ADN. Así que, si la IA y la robótica plantean un serio conflicto social, la solución va a ser, indefectiblemente, política y económica.
Durante mucho tiempo recluida en el claustro académico, hoy llevamos la inteligencia artificial, literalmente, en nuestros bolsillos. Los asistentes por voz (como Siri, de Apple); los avisos que Google coloca en los sitios de sus clientes; lo que vemos (o no vemos) en Facebook; el cálculo de riesgo crediticio, y los pronósticos bursátiles operan con alguna de las numerosas técnicas de IA. Tiene sentido, porque estas tareas requieren una escala fabulosa, imposible de realizar por trabajadores humanos.
"En nuestra plataforma se venden un millón de productos por día -observa Daniel Rabinovich, director de tecnología de MercadoLibre.com-, ¿cómo podríamos evaluar el costo del flete de todos esos objetos de forma manual? En lugar de eso, empleamos redes neuronales que miran la foto del producto por despachar, estiman su peso y tamaño y, así, calculan el costo del envío".
Los robots también están saliendo de las fábricas. De hecho, ya han llegado a muchos hogares, aunque sin la pompa de la ciencia ficción. En 1990, surgida del Instituto de Tecnología de Massachusetts, nació iRobot. La compañía ya ha vendido 20 millones de sus aspiradoras autónomas, las Roomba, lanzadas en 2002. Cuestan unos 500 dólares en Estados Unidos. Usan IA y sensores para hacer un trabajo impecable, literalmente.
En rigor, vivimos en un mundo en el que la inteligencia artificial controla cada vez más procesos; en general, de manera totalmente transparente. A veces, no obstante, conduce a resultados catastróficos. En marzo, Elaine Herzberg fue atropellada por un coche autónomo de Uber. Se convirtió así en la primera víctima fatal de un auto robótico. Su nombre se asocia ahora con el de Robert Williams, un trabajador de Ford que en 1979 fue aplastado por un autómata industrial.
Existen varias técnicas para que una computadora pueda resolver un problema, que es la noción más básica detrás de la IA. Desde jugar a las damas (fue el primer proyecto concreto, en 1956) hasta el reconocimiento de imágenes. Se publican 100 millones de fotos por día en Instagram, ¿de qué otro modo podría Facebook (dueña de Instagram) fiscalizar que todo ese contenido respeta las normas de uso si no mediante IA?
La suerte de la inteligencia artificial ha sido un subibaja. A las etapas de euforia siguieron caídas estrepitosas, como la que precipitó el paper que publicaron Marvin Minsky y Seymour Papert en 1969. Aseguraban allí que las redes neuronales nunca podrían sintetizar el operador lógico XOR (O exclusivo), cuya función es central en la electrónica; por lo tanto, había que descartarlas. Luego se descubrió una forma sencilla de sintetizar el operador XOR y la investigación sobre redes neuronales (hoy, una de las técnicas más empleadas) volvió a recibir financiamiento.
La otra técnica muy usada hoy es el aprendizaje automático ( machine learning, en inglés). Watson, un sistema desarrollado por IBM, es capaz no solo de comprender el lenguaje humano, incluyendo sus sutilezas e ironías, sino que puede leer un millón de libros por segundo. Derrotó así, en 2011, a dos de los campeones del popular concurso televisivo de preguntas y respuestas Jeopardy! y se llevó el botín de un millón de dólares. En 2017, AlphaGo, un sistema de aprendizaje automático que hoy está en manos de Alphabet (Google), venció al campeón mundial de go, un juego cuya complejidad, se presumía, lo colocaba más allá de la capacidad de las computadoras actuales.
"Pero hay algo todavía más interesante -observa Scolnik-. Al primer AlphaGo se le habían enseñado, mediante aprendizaje automático, miles de partidas jugadas por humanos. A la nueva versión, en cambio, se le impartieron directamente las reglas del go. Le ganó a la primera versión por 100 a 0. El problema es que no tenemos idea de cómo lo logró. Alphabet tiene ahora un equipo de expertos estudiando lo que hizo la nueva máquina, porque, simplemente, no lo entendemos".
Con todo, la forma en que aprenden las máquinas es, de momento, muy diferente de la humana. "Los sistemas de aprendizaje automático más avanzados requieren miles de ejemplos para adquirir nuevos conceptos -explicaba en 2016 Greg Corrado, neurocientífico de Stanford y director de inteligencia aumentada de Google-, mientras que los humanos somos capaces de generalizar a partir de unos pocos ejemplos. Muchos animales pueden aprender de un número reducido de experiencias, pero los humanos parecemos particularmente buenos para generalizar a partir de una cantidad pequeña de experiencias. Las computadoras son enormemente ineficientes para aprender y solo reconocen patrones luego de ver algo un número abrumador de veces".
Pero hay todavía otras diferencias, aún más perturbadoras, entre la inteligencia humana y la artificial. Uno de esos fenómenos es lo que se conoce como c omportamiento emergente. Scolnik participó con un grupo de la Facultad de Exactas de la UBA en el Mundial de Fútbol Robótico de 2002. Su equipo le ganó 8 a 1 al surcoreano. "Cada robot tenía una serie de leyes adentro -explica-. Por ejemplo, 'si no puedo patear al arco, entonces tengo que buscar un compañero que esté en mejores condiciones', y así. Dado un cierto número de axiomas, lo que surgía es lo que se llama comportamiento emergente. Es decir, un grupo de máquinas que empezaban a comportarse de una manera que resultaba inesperada. Y lo fascinante es que ese comportamiento además era, en términos futbolísticos, creativo".
Como es lógico, tendemos a humanizar la inteligencia artificial. La literatura y el cine no ayudan. Pero en la práctica, el desafío de los años por venir podría ser muy diferente de lo que venimos anticipando. Es verdad que las máquinas todavía no tienen algo equivalente a la conciencia; entre otros motivos, como explican todos los expertos consultados por LA NACION, porque ni siquiera tenemos una definición de qué es la conciencia. Pero dentro de las redes neuronales y los sistemas de aprendizaje podría estar formulándose no solo la capacidad para resolver problemas, sino también funciones psíquicas artificiales que nos resultarán por completo ajenas.
"¿Puede una máquina que juega al go salirse de ahí y empezar a preguntarse por el origen del juego y luego saltar al origen de la civilización y de sí misma? La máquina está restringida a la arquitectura que le dieron -razona Scolnik-. La cuestión es si aprenden a cambiar sus arquitecturas. Uno puede imaginar redes neuronales que creen nuevas redes neuronales en función de un objetivo que les planteamos. Ahora, el asunto es: ¿se van a crear sus propios objetivos? La verdad es que no lo sabemos".
Es un hecho que la IA tendrá un impacto colosal sobre el empleo, pero los dos futuros posibles que nos hemos planteado -uno en el que las máquinas son amistosas y otro en el que nos quieren exterminar- quizá no se parezcan en nada a lo que va a ocurrir. Tal vez nos encontremos con entidades inteligentes y, a la vez, incomprensibles. Todo indica que el camino más adecuado (lo hacemos a diario) es el de la cooperación máquina-humano. Ellas ponen la fuerza bruta del cómputo. Nosotros, la intuición, la creatividad y la empatía. Pero en el mediano y largo plazo es imposible saber adónde nos conducirá ese camino.

A. T.