Pocas veces estamos frente a un cambio tan radical. La madurez de las soluciones que utilizan la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automatizado y los algoritmos nos están sorprendiendo con sus retos, riesgos y oportunidades, a la vez que nos hacen reflexionar.
Estamos viviendo la siguiente revolución del internet: el web 3.0. Un internet contextual que aprende, nos escucha, nos conoce y sabe qué queremos. Incluso, se habla de que podría superar a la inteligencia humana. Además, nos muestra un presente-futuro de desafíos en diferentes áreas desde la educación, hasta la regulación y la integración de sistemas de IA en la sociedad.
Igualmente puede presentar un impacto en los empleos, en términos de pérdida y de creación. Sin embargo, el resultado final dependerá de la implementación de la tecnología, el manejo de la economía y el mercado laboral. Es urgente abordar estos desafíos de manera colaborativa para garantizar que la IA se utilice de manera efectiva y ética.
El debate es profundo. Desde los años 50 empezó un camino de más de 70 años de los llamados “veranos e inviernos”, donde los algoritmos evolucionaron hasta llegar a ser lo que conocemos hoy. Actualmente, la IA genera modelos de procesamiento de lenguaje natural, para entender cómo hablamos los humanos y para explicarnos de regreso la información.
Esto es sólo la punta del iceberg, Ray Kurzweil, fundador de Singularity, apuesta que para 2029 las máquinas tendrán inteligencia general. Llegaremos a lo que él llama la Singularidad. El punto de inflexión es claro, hemos alcanzado un poder de cómputo increíble a bajo costo y contamos con una base de datos digital enorme para alimentar estos algoritmos. Esto no era así hace 20 años.
Las soluciones tecnológicas que nos ofrecen empresas como Microsoft, OpenAI (creadora de ChatGPT) o IBM (creadora de Watson), así como las versiones similares de Facebook, Google, Tesla y otras empresas, apuestan por solucionar problemas, retos o necesidades con aprendizaje iterativo, a través de redes neuronales, de árboles de decisión y de aprendizaje profundo.
Como sociedad civil, legisladores, industria y academia, nos toca desarrollar estas tecnologías para el bien común. Con ética, representatividad y derechos humanos. Se trata de garantizar un servicio que nos dé información basada en millones de documentos históricos, aunque tendrá sesgo. ¿Por qué? De acuerdo con la Organización Racismo en México, 85% de esos desarrollos los hacen equipos de hombres blancos que tienen impregnado un sesgo racial, cultural, moral y de género.
La Universidad de Stanford analizó 133 sistemas de IA y encontró que 44% presentan sesgos de género, y que 25% combina sesgos de género y raciales, esto se traduce en:
Una hegemonía en la red que excluye,
Distribución desigual de los recursos y,
Perpetuación de estereotipos negativos
Dicen que los algoritmos de inteligencia artificial programados por humanos van a replicar los sesgos de los humanos. ¿Creen que podamos mejorarlos para que expongan sólo aquello que nos hace virtuosos, y no lo contrario? Yo estoy segura de que sí, por eso en el Senado de la República tenemos la oportunidad de impulsar la legislación que nos permita lograrlo.
Fuente: El Heraldo de México