Algunos acontecimientos históricos trascendentales, como la Revolución Francesa o la caída del comunismo, llegan sin previo aviso. Pocos contemporáneos pudieron predecir que estaban a punto de ocurrir o prever cuán profundamente transformarían el mundo.
Otros acontecimientos históricos trascendentales, como la caída del Imperio Romano o la Revolución Industrial, anuncian con fuerza su inminente llegada. Una vez que empezaron a surgir las primeras fábricas en el norte de Inglaterra, la capacidad productiva de la hiladora Jenny y la máquina de vapor era tan evidente que presagiaba una disrupción a gran escala. Cualquier observador contemporáneo que considerara estos avances tecnológicos como uno más entre los muchos y fascinantes acontecimientos sociales, culturales y políticos que tuvieron lugar a principios del siglo XIX en Europa estaba, por así decirlo, tan ocupado estudiando pequeños detalles que no se percató de la repentina aparición de una imponente montaña.
Lo que estamos viviendo actualmente es, según una estimación conservadora, análogo a la Revolución Industrial. La rápida aparición de sofisticados modelos de inteligencia artificial tiene enormes implicaciones para el futuro de la humanidad. Si se aprovechan para el bien, podrían liberar a la humanidad del duro trabajo, acabar con la escasez material y facilitar enormes avances en áreas que van desde la medicina hasta las artes. Si se aprovechan para el mal, podrían conducir a la miseria masiva, causar guerras o pestes a una escala sin precedentes, o incluso convertir a la humanidad en obsoleta.
Pero aunque todo esto es tan obvio como debería haber sido la importancia de la Revolución Industrial en el Manchester de principios del siglo XIX, una cantidad asombrosa de personas opta por seguir estudiando sus pequeños montículos. Sí, toda conferencia de moda tiene algún panel sobre IA. Sí, las redes sociales están repletas de publicistas que intentan alertar a sus lectores sobre las últimas mejoras “alucinantes” de Grok o ChatGPT. Pero incluso mientras la maduración de las tecnologías de IA proporciona el ineludible murmullo de fondo de nuestro momento cultural, los medios tradicionales que se enorgullecen de su sabiduría y erudición —incluso, en momentos de particular autocomplacencia, de su misión de crear significado— lamentablemente no logran comprender su importancia trascendental.
Un reciente ensayo viral en The New Yorker ofrece una ilustración extrema, pero no del todo atípica, del problema. «La IA me parece francamente repugnante», confiesa su autor, Jia Tolentino. «Convierte el sesgo en neutralidad; alucina; puede ‘envenenarse con su propia proyección de la realidad’. Cuanto más usan las personas ChatGPT, más solas y dependientes se vuelven». Al menos Tolentino tiene la honestidad de reconocer el asombroso hecho de que «nunca he usado ChatGPT» (1). Aunque la autora se considera progresista, su actitud básica hacia las nuevas tecnologías se asemeja a la de un sacerdote reaccionario del siglo XIX que denuncia los ferrocarriles como obra del diablo, antes de mencionar orgullosamente que él mismo, por supuesto, nunca ha cometido el pecado de viajar en uno.
Los principales medios de comunicación, desde The New York Times hasta NPR, ofrecen análisis acertados sobre el estado, los riesgos y el probable futuro de la inteligencia artificial. Pero una parte deprimentemente grande de la cobertura sobre IA que probablemente encontrará en estas publicaciones históricas se presenta en tres formas graduales de lo que he llegado a llamar “negacionismo de la IA”.
Existen artículos que tachan de incompetente la IA, presentando a los chatbots como propensos a las alucinaciones e incapaces de realizar tareas básicas como la verificación de datos. También existen artículos que afirman que, lejos de ser verdaderamente inteligente, la IA es simplemente una máquina de reconocimiento de patrones, una especie de “loro estocástico”. Y, por último, existen artículos que argumentan que el impacto de la IA en la economía se ha exagerado enormemente, ya que las ganancias de productividad prometidas aún no se han materializado.
No se oye ningún progreso, no se habla de ningún progreso, no se ve ningún progreso.
“La IA es incompetente”.
El primero de estos tres géneros constituye la forma más pura de negacionismo, ya que en esta etapa debe estipular cosas claramente erróneas (como bien sabría cualquiera que se haya molestado en usar ChatGPT, Claude, Grok, Gemini o Deep Seek). Es prácticamente cierto que hay ciertas tareas específicas en las que los chatbots de IA son sorprendentemente ineptos. Si buscas una cita que recuerdas a medias (como suelo hacer), suele ser un error pedirles ayuda. Porque si no pueden encontrar la cita verdadera, no pueden resistir la tentación de complacerte inventando una frase ingeniosa, aunque falsa.
Pero en la mayoría de los campos de actividad, los motores de IA ahora rivalizan con casi todos, salvo con los humanos más dotados. Son asombrosamente buenos traduciendo textos y jugando al ajedrez, escribiendo poesía y enseñando nuevas habilidades, programando y haciendo ilustraciones, diagnosticando enfermedades y resumiendo un artículo de investigación técnica en formato de podcast. Descartar esta asombrosa caja de maravillas con base en unas pocas tareas que la tecnología aún no ha descifrado recuerda al trillado chiste sobre dos judíos ancianos que van al circo. Un acróbata cruza una cuerda floja en un monociclo mientras hace malabarismos con siete antorchas encendidas y toca una pieza virtuosa con el violín. Con desdén, un judío se vuelve hacia el otro y se lamenta: «Paganini, no lo es».
“La IA es simplemente un loro estocástico”.
El segundo género de negacionismo es a la vez más sofisticado y más hueco. Invoca una supuesta comprensión técnica profunda de la naturaleza de la IA, pero en última instancia no es más que un eslogan desdeñoso, astutamente disfrazado tras un conjuro a medias.
Según un influyente artículo de 2021, el problema de los grandes modelos lingüísticos es que no comprenden realmente el mundo; más bien, simplemente repiten el lenguaje humano basándose en un modelo estocástico que establece qué palabras suelen asociarse con qué otras en los grandes conjuntos de datos con los que se entrenan. Lejos de ser “inteligentes”, los chatbots de IA resultan, tras un análisis más detallado, ser meros ” loros estocásticos “.
La idea de que los chatbots de IA son simplemente “loros estocásticos” se basa en una verdad indiscutible sobre la naturaleza de estas tecnologías: los algoritmos realmente recurren a vastos conjuntos de datos para predecir cuál podría ser la siguiente palabra en un texto, el siguiente píxel en una pintura o el siguiente sonido en una pieza musical. Pero por muy evocador que suene este hecho, no hace desaparecer por arte de magia las prodigiosas capacidades de la inteligencia artificial. Si los chatbots realizan tareas en un abrir y cerrar de ojos que antes requerían semanas de trabajo para humanos cualificados, este avance transformará el mundo, para bien o para mal, independientemente de cómo los bots sean capaces de hacerlo.
La observación de que los chatbots utilizan razonamiento estocástico tampoco es tan descalificativa como parece a primera vista. Estamos tan lejos de comprender cómo funciona la mente humana como de comprender qué es exactamente lo que impulsa a ChatGPT. Pero hay buenas razones para creer que nuestra asombrosa capacidad para comprender y manipular el mundo se basa en nuestra capacidad de coincidencia de patrones. De hecho, la coincidencia de patrones que supuestamente convierte a la inteligencia artificial en un simple “loro estocástico” podría, en realidad, hacerla más parecida a los humanos de lo que sus críticos más sensatos quieren admitir.
En mayo de 1997, Garry Kasparov, entonces el mejor jugador de ajedrez en la historia de la humanidad, perdió contra Deep Blue, una enorme máquina IBM que abarcaba varios gabinetes del tamaño de un refrigerador. Como él mismo contó más tarde , quedó particularmente afectado por un movimiento realizado por la máquina. Kasparov creía que Deep Blue haría un movimiento que ofrecía una gran ventaja táctica a pesar de que podía sentir, basado en su vasta experiencia, que al hacerlo en última instancia debilitaría su posición. Pero Deep Blue, que no era más que una gigantesca máquina calculadora jugando con tantos escenarios lo más lejanos posible, no cayó en la trampa. Su movimiento fue impactante para Kasparov porque se dio cuenta de que una máquina era capaz de llegar a la mejor opción intuitivamente, algo que se sentía esencialmente humano, por mero cálculo.
Ahora bien, lo fascinante de los chatbots actuales, que superan ampliamente a Deep Blue, es que funcionan de una manera completamente diferente. Deep Blue “conocía” las reglas del ajedrez, lo que le permitía considerar millones de escenarios posibles mediante cálculos de fuerza bruta y llegar a la conclusión correcta mediante un simple acto de cálculo. Los grandes modelos de lenguaje actuales, en cambio, recurren a su vasta base de datos de partidas de ajedrez pasadas para predecir qué movimiento parece correcto. En otras palabras, el hecho de que, a diferencia de Deep Blue, ChatGPT funcione como un “loro estocástico” lo hace más, no menos, similar a la forma en que humanos asombrosamente hábiles como Garry Kasparov juegan.
“De todos modos, la IA no tendrá tanto impacto”.
La forma definitiva de negacionismo se centra en el impacto económico de esta tecnología. Cuando OpenAI lanzó ChatGPT 3.5 en noviembre de 2022, algunos analistas predijeron un efecto inmediato y devastador en los empleos administrativos. Algunas industrias ya se han visto gravemente afectadas. Si bien los economistas de la última década instaron a los estudiantes con visión de carrera a aprender programación para asegurar el futuro de sus carreras, los programadores informáticos han pasado rápidamente de cobrar salarios exorbitantes a tener más probabilidades de quedarse sin trabajo que los recién graduados de campos mucho menos seguros, como la historia del arte o la filosofía. Pero, en general, la disrupción a gran escala de los empleos administrativos brilla por su ausencia, al igual que las prometidas mejoras de productividad.
Esto hace tentador predecir que la invención de la inteligencia artificial resultará, al menos en términos económicos, mucho menos importante de lo que parece. Algunos economistas distinguidos argumentan que, en el futuro previsible, el mercado laboral apenas se verá afectado por la IA. Otros argumentan que las altísimas valoraciones de empresas como OpenAI resultarán ser un error garrafal , ya que los crecientes costes de formación de modelos de IA cada vez más sofisticados no se verán suficientemente compensados por los ingresos futuros. Al final, argumentan, este momento será recordado por la irracionalidad de su arrogancia colectiva, al igual que la burbuja puntocom del año 2000.
La forma obvia de refutar este argumento es señalar que la burbuja puntocom resultó ser solo una recesión temporal. Sí, muchas empresas inútiles estaban enormemente sobrevaloradas antes del estallido de la burbuja en marzo de 2000. Pero desde entonces, el revuelo en torno a internet ha resultado estar plenamente justificado. Un cuarto de siglo después de la “burbuja”, el NASDAQ está cuatro veces más alto que antes de su estallido, y las empresas tecnológicas representan una parte enorme de la capitalización bursátil mundial. Es innegable que la economía mundial ha sido transformada fundamentalmente por la tecnología digital.
La forma más profunda de refutar el escepticismo sobre el impacto económico de la IA es señalar que las mejoras en la productividad inducidas por la tecnología requieren una combinación de dos cosas: nuevas tecnologías que puedan complementar o sustituir la mano de obra humana; y los cambios organizacionales que permitan a las empresas aprovecharlas. Las tecnologías que producen aumentos graduales de la productividad en industrias específicas suelen ser fáciles de implementar, en parte porque tienden a ser el resultado de esfuerzos concertados de las empresas establecidas para agilizar los procesos de producción existentes. Las tecnologías que producen grandes aumentos de la productividad en todas las industrias suelen ser difíciles de implementar, en parte porque, como en el caso de la inteligencia artificial, suelen provenir de fuera de la estructura industrial existente y requieren cambios organizacionales mucho más fundamentales antes de su implementación.
Tomemos un ejemplo: los estudios sugieren que los bots de IA son ahora tan eficaces como los médicos más cualificados en muchas tareas médicas clave, como la interpretación de resultados de pruebas sofisticadas o el diagnóstico de la condición de un paciente basándose en un conjunto difuso de síntomas. Pero debido a las regulaciones extremadamente estrictas que rigen el sistema de atención sanitaria, y al poder de los profesionales médicos, que tienen todos los incentivos para evitar ser reemplazados, la práctica real de la medicina hasta ahora ha cambiado poco. Esto nos dice menos sobre el potencial a largo plazo de las nuevas tecnologías que sobre la lentitud de los sistemas complejos para adaptarse a ellas, especialmente cuando están en juego los salarios de profesionales bien conectados en industrias altamente protegidas. Como en muchos casos anteriores de disrupción tecnológica, estas fuerzas están demostrando ser capaces de contener la marea creciente durante un período de tiempo sorprendentemente largo; pero sería insensato predecir que la presa pueda resistir para siempre.
Hace diez años, la opinión general sostenía que los avances tecnológicos pondrían en peligro muchos empleos manuales, como los de los camioneros. Ahora, los asombrosos avances en IA basada en texto han convencido a muchos analistas de que los profesionales administrativos, desde asistentes legales hasta profesionales de RR. HH., serán los primeros en perder su trabajo. Pero cabe destacar que hay otro gran obstáculo que aún no ha caído. Si bien ha resultado más difícil construir robots que puedan moverse con destreza en el mundo físico que construir chatbots que puedan realizar tareas cognitivas de alto nivel, llegará un momento, en un futuro relativamente cercano, en que se producirán en grandes cantidades máquinas capaces de realizar ambas tareas simultáneamente. En ese momento, tanto los empleos administrativos como los manuales se verán amenazados masivamente.
Esto me hace dudar del argumento al que incluso economistas sofisticados parecen recurrir ahora para minimizar el probable impacto de la inteligencia artificial. Les gusta señalar que, a pesar de las nefastas predicciones de sus contemporáneos, las transformaciones tecnológicas pasadas, desde la invención de la imprenta hasta la automatización del trabajo en las fábricas, no provocaron desempleo masivo. Si bien ciertas categorías de trabajadores se vieron efectivamente diezmadas por estos avances, también dieron lugar a la necesidad de categorías completamente nuevas. Puede que ya no haya copistas que copien libros a mano; pero (como atestigua el estado de mi bandeja de entrada) ahora hay muchos profesionales del marketing que se ganan la vida presentando autores a presentadores de podcasts. De igual manera, el número de mineros de carbón puede haber caído en picado en las últimas décadas; pero ahora hay un número significativamente mayor de profesores de yoga profesionales en Estados Unidos.
Hasta ahora, ese argumento ha demostrado ser correcto en cada coyuntura histórica. Pero esto se debe a que nunca antes en la historia de la humanidad nos hemos enfrentado a una forma encarnada de inteligencia general que supere a la gran mayoría de los humanos en la gran mayoría de las tareas. Si el principio de reemplazo histórico de categorías laborales, vigente para innovaciones tecnológicas pasadas, puede persistir ante esta innovación sin precedentes sigue siendo, en el mejor de los casos, una incógnita. Personalmente, sospecho que quienes ahora afirman que el impacto de la IA en el mercado laboral se asemejará al de la máquina de vapor correrán la misma suerte que Malthus, cuya teoría sobre los peligros del crecimiento poblacional descontrolado resultó asombrosamente informativa al describir cada momento histórico hasta el momento en que escribió, pero resultó estar completamente equivocada en todo lo que sucedió después.
Tengo que admitir algo .
Intelectualmente, estoy profundamente convencido de que la importancia de la IA está, en todo caso, subestimada . Los lamentables intentos de fingir que no estamos al borde de una revolución tecnológica, económica, social y cultural son poco más que una solución. En teoría, tengo poca paciencia con el negacionismo sobre el impacto de la inteligencia artificial que ahora impregna gran parte del discurso público.
Pero en la práctica, a mí también me resulta difícil aplicar ese conocimiento. No soy programador informático, así que no tengo mucho que decir sobre la tecnología. No estoy muy involucrado en el mundo tecnológico, así que me cuesta encontrar a las personas más adecuadas para hablar sobre estos temas. La mayoría de los artículos que publicamos en Persuasion no abordan la IA, y los que sí lo hacen suelen tener muy poca repercusión.
Pero si algo he aprendido en mi carrera como escritor hasta ahora, es que con el tiempo se vuelve insostenible enterrar la cabeza en la arena. Durante un período asombrosamente largo, se puede fingir que la democracia en países como Estados Unidos está a salvo de los demagogos de extrema derecha, que la conciencia política es una filosofía política coherente o que las burbujas financieras son solo producto de la imaginación de los pesimistas; pero en algún momento, el edificio se derrumba. Y cuanto antes tengamos el coraje de afrontar lo inevitable, mayores serán nuestras posibilidades de estar preparados cuando el reloj marque la medianoche.
(1) Si bien Tolentino no es explícito al respecto, el contexto sugiere que ella usa ChatGPT como sustituto de los bots de IA de manera más amplia; no es solo que tenga una preferencia decidida por Claude.
https://yaschamounk.substack.com/p/the-peculiar-persistence-of-the-ai?utm_source=post-email-title&publication_id=2709399&post_id=169786805&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=36szdn&triedRedirect=true&utm_medium=email
