¿Vienen los robots a quitarnos el trabajo? Más que preocuparnos por las amenazas cibernéticas que nos han presentado varias novelas y filmes de ciencia ficción —amenazas conocidas colectivamente como Escenario Terminator[i]—, debemos poner atención en los informes de organismos financieros internacionales que, desde el 2016, nos advierten que los avances en robótica, inteligencia artificial, impresión en 3D y otras tecnologías modernas probablemente llevarán a una pérdida neta de por lo menos 5.1 millones de empleos en todo el mundo para el año 2020.
De hecho, en la primera semana de este 2019, El Universal publicó un artículo bastante completo sobre la catástrofe laboral que se avecina en México, donde, si la tendencia actual persiste, 7 de cada 10 trabajadores serán sustituidos por un robot, un brazo mecánico, un algoritmo u otro sistema procedente de la Inteligencia Artificial.[ii] Lo anterior es algo que se podría evitar si los humanos aprendiéramos todas las técnicas y habilidades a nuestro alcance, de manera que no resultáramos fácilmente sustituibles por una máquina, circunstancia que, desde hace varios años, he tratado de hacerles ver a los alumnos de la secundaria donde laboro; lamentablemente, con cada año que pasa, los niveles de pensamiento abstracto han ido disminuyendo, por ende, ni aún con ejemplos de películas y series de TV les interesa a los adolescentes comprender de lo que les estoy hablando.
De acuerdo con el informe original del Fondo Económico Mundial, «si no se toman medidas urgentes y específicas para gestionar la transición a corto plazo y crear una fuerza de trabajo con cualificaciones a prueba de futuro, los gobiernos tendrán que hacer frente a un desempleo y una desigualdad cada vez mayores, así como a empresas con una base de consumidores cada vez más reducida»,[iii] situación que abona a lo que Noam Chomsky y otros estudiosos han señalado como «la dinámica suicida del capitalismo», en la cual el interés por producir y generar ganancias sobrepasa la lógica y la razón, es decir, nos hallamos ante un proceso donde existirá una infinidad de bienes producidos, pero muy pocos consumidores que los adquieran, sin considerar que estamos dejando fuera de la ecuación la cada vez más probable extinción de nuestra especie.
En este sentido, si consideramos lo que hemos presenciado en el ámbito que nos ocupa, es tiempo de preguntarnos si la estupidez humana o la Inteligencia Artificial (IA) son lo que nos han llevado al presente callejón sin salida, o tal vez sea la convergencia de ambas lo que realmente debemos temer. A pesar de lo que la ciencia y la tecnología nos prometieron, la IA es un término cuyo significado disminuye constantemente. Resulta que las computadoras pueden hacer cosas que sólo los humanos más brillantes podían hacer, pero, al mismo tiempo, fracasan en tareas que incluso los humanos más estúpidos realizan sin dificultad. Peor aún, durante el año pasado observamos varios casos en los cuales el uso de la IA, sobre todo en el área laboral, nos demostró lo difícil que resulta, aún para los sistemas cibernéticos, despojarse de los prejuicios sociales y étnicos de quienes los han desarrollado, como lo señaló The Economist[iv] y en su momento planteó la malograda cinta Trascender (Wally Pfister, 2014)
En la actualidad, el término IA se utiliza principalmente para referirse al aprendizaje automático: las técnicas que permiten a las redes informáticas descubrir patrones ocultos en cantidades gigantescas de datos desordenados del mundo real. Es algo parecido a lo que pueden hacer las partes de nuestro cerebro biológico. De esta forma, la IA es lo que permite a los automóviles ‘inteligentes’ ser capaces de reconocer y actuar apropiadamente con su entorno. Es lo que se esconde detrás de las espeluznantes habilidades de los programas de reconocimiento facial[v] y lo que hace posible que los asistentes personales, como los altavoces inteligentes de la casa (el Echo de Amazon), seleccionen nuestras peticiones verbales y actúen en consecuencia. Y, por supuesto, es lo que impulsa a las gigantescas industrias de publicidad y marketing en sus implacables intentos por mapear y explotar nuestras vulnerabilidades cognitivas y emocionales.
Un ejemplo siniestro de este aspecto de la IA es el uso que hace el gobierno chino del aprendizaje automático para la represión política, el cual ha ido mucho más allá de las cámaras de vigilancia. Un informe reciente de un grupo de análisis de la autoridad china elogió el poder del software para «predecir la trayectoria de desarrollo de los incidentes de Internet… intervenir preventivamente y guiar el sentimiento público para evitar brotes masivos de opinión pública en línea y mejorar las capacidades de gobernanza social»,[vi] justo como nuestro omnipresente Philip K. Dick predijo en varios de sus relatos, y en la adaptación que Spielberg hizo de uno de ellos, Minority Report (Sentencia previa, 2002).
Y mientras IBM presenta en el CES (Consumer Electronic Show) de este año un avance más hacia la distopía que estamos describiendo, es decir, la primera computadora cuántica para uso comercial,[vii] en 2018 se produjeron algunos avances sorprendentes: la filial de Google, DeepMind, que ya había roto las expectativas de lo que una computadora podía lograr en el ajedrez, construyó una máquina que puede enseñarse a sí misma las reglas de juegos de este tipo para, después de dos o tres días de aprendizaje, vencer a cada humano y computadora existente. Aunque Alfa Cero funciona sólo para juegos con «información perfecta», donde los jugadores conocen todos los hechos relevantes. En principio, no hay nada escondido en un tablero de ajedrez —los errores están ahí, esperando a que se cometan, como observó un gran maestro—, pero se necesita una inteligencia notable e inhumana para ver lo que contiene tan ‘sencillo’ patrón. Las computadoras que pueden enseñarse a sí mismas desde el comienzo, como lo hace Alfa Cero, son un hito significativo en el progreso de la vida inteligente en este planeta, y resulta desconcertante notar que, a veces, este tipo de IA parece estar ya vivo.
En comparación con los programas informáticos convencionales, la IA actúa por razones incomprensibles para el mundo exterior. Puede ser entrenada, como un loro, recompensando el comportamiento deseado, de hecho, esto describe todo su proceso de aprendizaje. Pero no puede ser diseñada conscientemente en todos sus detalles, como acontece con un avión de pasajeros. Si un jet se estrella, en teoría es posible reconstruir todos los pequeños pasos que condujeron a la catástrofe, entender por qué ocurrió cada uno de ellos y cómo cada uno condujo al siguiente. Los programas de computadora convencionales pueden ser depurados de esa manera. Pero las redes neuronales, el tipo de software utilizado en casi todo lo que llamamos IA, funcionan y podemos «animarlas» a trabajar mejor mediante el aprendizaje, pero, en su estado «natural», es imposible reconstruir el proceso por el cual llegan a sus conclusiones.
Uno de los usos menos controvertidos del aprendizaje automático es la interpretación de los datos médicos: para algunos tipos de cáncer y otros trastornos, las computadoras ya son mejores que los humanos en la detección de patrones peligrosos durante una exploración. Pero es posible capacitarlas aún más, para que asimismo elaboren una lista de verificación de los factores que, tomados en conjunto, las han llevado a tales conclusiones, y que los seres humanos puedan aprender de ellos. Aunque, como todo en este mundo, también hay un creciente campo de conocimiento sobre cómo engañar a los dispositivos de clasificación de imágenes con pequeños cambios invisibles para los humanos, de modo que una simple imagen esquemática de un pez puede ser moteada con puntos, en cuyo caso, la IA la clasificará como un gato.
Más preocupante aún, la desfiguración aparentemente aleatoria de una señal de «alto» puede hacer que un sistema de visión artificial suponga que se trata de un límite de velocidad. A su vez, los archivos de sonido también pueden alterarse de forma deliberada para que los sistemas de reconocimiento de voz los malinterpreten. Con el uso creciente de asistentes de voz, lo anterior ofrece objetivos obvios para los delincuentes. Y, mientras que el aprendizaje automático hace posible el reconocimiento de huellas dactilares, también permite la creación de huellas digitales artificiales que actúan como «llaves maestras» para desbloquear varios tipos de dispositivos.
Otro desarrollo del año pasado, que también nos acerca al apocalipsis cibernético, es la disponibilidad mucho más amplia de software y hardware capaces de analizar inmensas cantidades de información. Aunque se necesitan grandes sumas de datos y potencia de cálculo para entrenar a la mayoría de las redes neuronales existentes, una vez desarrolladas, dichas redes pueden funcionar con un hardware muy barato y poco complicado. A esto se le llama a menudo «democratización de la tecnología», pero en realidad representa la anarquía de la misma. Las democracias tienen medios para hacer cumplir las decisiones, las anarquías, como su nombre los indica, ni siquiera se ocupan en tomarlas. La extensión de estos poderes a los gobiernos autoritarios, por un lado, y a las redes criminales, por otro, plantea un doble desafío a las democracias liberales. La tecnología nos otorga poderes nuevos y casi inimaginables, pero al mismo tiempo nos quita bastantes capacidades y también, como estamos comprobando a nuestro pesar, nos priva de la comprensión que siempre creímos que tendríamos como especie.
[i] http://www.institutodeestrategia.com/articulo/internacional/robots-militares-muchos-especialistas-consideran-mas-peligrosos-tecnologia-nuclear/20181022120816017594.html
[ii] https://www.eluniversal.com.mx/nacion/maquinas-reemplazaran-7-de-cada-10-empleados-en-mexico?fbclid=IwAR3yM2TQZl08z40i6jYAf2YzPIbg5TOwMr0mFLLXi_afPRsuz_6SGOVbR4A
[iii] https://arstechnica.com/information-technology/2016/01/report-robots-other-advances-will-cost-humans-5-1-million-jobs-by-2020/?fbclid=IwAR3J-OIXQB8yKJowrGXDR_dsyp-aAJpHoDnUpQlvEXbJFk-Lqxvc8BkouHg
[iv] http://discovery.economist.com/features?aid=6697446573&csid=socialpr&cid1=d/sn/FB-IG/n/n/n/paid/n/n/FB-IG/n/content/n/n&utm_source=Facebook-Instagram&utm_medium=PaidSocial&utm_campaign=Editorial&utm_content=GLOBAL-Followers&csid=socialpr&cid1=d/sn/FB-IG/n/n/n/paid/n/n/FB-IG/n/content/n/n&cid3=UM&dclid=CjgKEAiAsoviBRDJ1PCQhZr87HsSJABsPzCp5Ruy0pusuXRv7A2siiY8WCJlKVRc9Dtfd8maMEskj_D_BwE
[v] Como el #tenyearschallenge en el que tantos han caído y sólo está alimentando las bases de datos de Facebook, el FBI, la CIA, la NSA y Homeland Security.
[vi] https://chinadigitaltimes.net/2018/11/white-paper-outlines-potential-uses-of-artificial-intelligence/
[vii] https://hipertextual.com/2019/01/ibm-version-comercial-computadora-cuantica
Carlos Hinojosa*
*Escritor y docente zacatecano
