La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos, especialmente desde el lanzamiento de ChatGPT hace poco más de un año. Desde entonces, la evolución de esta tecnología ha sido vertiginosa, con nuevos anuncios cada semana de modelos con cada vez mayores capacidades en generación de texto, audio e incluso imágenes. Hay quienes predicen que la IA revolucionará la actividad económica, pues es capaz de replicar comportamientos humanos y podría reemplazar a trabajadores en diversos sectores (sobre esto escribió hace poco Manuel Hidalgo en este blog). Por otro lado, algunos analistas advierten de los riesgos que entraña la aplicación de la inteligencia artificial para el mercado de trabajo, para la convivencia democrática e incluso para la existencia de nuestra especie.
Entre los economistas existe división de opiniones (¡oh, sorpresa!) sobre los efectos potenciales de la IA. Los tecno-optimistas consideran que en los próximos años vamos a ver un gran crecimiento de la productividad gracias a la aplicación de la IA en varios campos. Un informe de Goldman Sachs estima que la IA podría aumentar el PIB mundial en 7% durante la próxima década. Los tecno-pesimistas, sin embargo, piensan que las posibles ganancias de productividad no serán tan grandes como se anticipa, y sin embargo los riesgos asociados a estas nuevas tecnologías pueden ser muy grandes.
La semana pasada participé en una conferencia de la revista Economic Policy sobre este tema, que fue una gran oportunidad para conocer de primera mano la investigación más reciente y aquí hago un resumen de varios de los estudios que se discutieron.
La visión de los tecno-optimistas: Hay que experimentar más
Por el lado de los tecno-optimistas estaba Joshua Gans, profesor de la Universidad de Toronto. Gans presentó un artículo que analiza si tiene sentido establecer una pausa en el desarrollo de la IA para evaluar sus posibles riesgos, como pedía hace unos meses una carta pública firmada por más de 33000 personas, entre las que estaban personalidades como Elon Musk o Yuval Noah Harari. A través de un modelo teórico, Gans concluye que el desarrollo de la IA es necesario para entender mejor los riesgos potenciales. Por lo tanto, concluye que, en lugar de pausar el desarrollo, habría que acelerarlo para entender los riesgos lo antes posible. Sin embargo, su análisis plantea un problema significativo: si la adopción de la IA resultar ser irreversible, entonces nos enfrentaríamos a un escenario mucho más complejo si los riesgos se materializan.
La visión de los tecno-pesimistas: Pocas ganancias, muchos riesgos
Por el lado de los tecno-pesimistas, Daron Acemoglu (profesor del MIT), presentó un artículo en el que trata de cuantificar los beneficios potenciales de la IAG en el crecimiento de la productividad en la próxima década. Acemoglu estima que solo el 4,6% de las tareas laborales son reemplazables por las tecnologías actuales de IA. Por otro lado, estima que utilizar tecnologías de IA en lugar de trabajadores humanos para esas tareas supone un ahorro de costes del 15.4%, en promedio. Aplicando el Teorema de Hulten*, calcula que el crecimiento resultante de la productividad en los próximos 10 años gracias a la IA sería de apenas 0.7% (=4,6%*15,4%), unas diez veces menor a las estimaciones de Goldman Sachs mencionadas antes. Varios participantes en la conferencia comentaron, con razón, que hay una enorme incertidumbre en estas estimaciones; las tareas realizadas por los humanos podrían cambiar a medida que la IA se desarrolla, con lo que cambiaría el balance entre reemplazo y complementariedad. Además, no tenemos ni idea de por dónde van a progresar las capacidades de los nuevos modelos de IA generativa, que podrían reemplazar a los humanos en un porcentaje mucho mayor de tareas.
Los efectos de la IA sobre la desigualdad
Acemoglu también analiza el posible impacto de este avance de la IA sobre la desigualdad, en línea con sus estudios anteriores (con su coautor Pascual Restrepo) sobre el impacto de la automatización y el uso de robots. Al contrario que en su investigación anterior, en este caso encuentra que el impacto de la IA se distribuye de manera bastante homogénea por niveles de renta y por lo tanto no incrementaría la desigualdad. Esto se debe a que la IA podría reemplazar tanto a trabajadores que realizan tareas rutinarias (poco cualificados) como a algunos que realizan tareas más complejas (cualificados).
Yendo un paso más allá, en su reciente libro con Simon Johnson titulado “Poder y Progreso” (aquí su presentación en la Fundación Rafael del Pino), Acemoglu se muestra pesimista con la trayectoria actual del desarrollo de la IA, porque interpreta que los líderes de esta industria están priorizando el reemplazo de los trabajadores humanos sobre la complementariedad. En el libro, Acemoglu y Johnson proponen que se introduzcan regulaciones para priorizar el desarrollo de capacidades complementarias a las humanas. Por ejemplo, argumentan que uno de los principales problemas actuales es que internet ofrece información muy abundante, pero la información útil y precisa es escasa. En su opinión, se debería invertir más en modelos de IA que faciliten el filtrado y síntesis de la información útil, en lugar de en técnicas que faciliten la desinformación.
Conclusión
En resumen, existe una gran incertidumbre sobre los efectos que puede tener la “revolución” que se está produciendo en el campo de la inteligencia artificial. En los próximos años habrá que seguir muy de cerca la evolución del mercado de trabajo para comprender los cambios que se vayan produciendo y diseñar políticas públicas que garanticen que las mejoras de la productividad (si las hay) se distribuyan a toda la sociedad.
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* Hulten (1978) modela la producción total de una economía (el PIB) como la suma de todas las tareas realizadas, ponderada por el precio (coste) de dichas tareas. Para los que quieran verlo explicado con ecuaciones, pueden ver aquí una explicación detallada, o la sección 2.4 del artículo de Acemoglu
Hay 3 comentarios
Interesante entrada, me ha asaltado una inquietud al respecto de lo inteligente.
Creo que la noción de tiempo no-físico es esencial. Supongamos que tardo un segundo en leer este artículo, pero la IA tarda lo mismo, un segundo, pero en leer un millón de artículos como este. O este mismo artículo lo lee un millón de veces en ese segundo.
Esta fuerza bruta o profundidad de cálculo, creciendo exponencialmente, tendiendo siempre hacía infinito nos puede dar una idea de lo grandioso que puede resultar un segundo, en el que poder calcular sistemas extraordinariamente complejos (vidas, universos…) Así, pensemos cada segundo nuestro, lo que significa en comparativa para el crecimiento de una IA fuerte o de propósito general que lo ensancha hacia infinito.
Así, el tiempo físico está limitado por nuestra capacidad cognitiva, por los propios sentidos, que son un embudo que no permite en muchos casos demostrar el potencial de la conciencia humana y no digamos de una AGI.
En ese sentido me siento tecnofatalista, porque nuestra inteligencia (estimada como cálculo) ya ha sido superada, ahora faltaría ver qué pasa con los sentimientos y las emociones.
Hola Jordi,
Me parece muy interesante el punto sobre el tiempo. Si la IA puede reemplazar una tarea y hacerla igual de bien que cientos de trabajadores y además en una fracción del tiempo , el ahorro probablemente sería mucho más del 15% que estima Acemoglu.
Saludos!
Interesante artículo que deja más preguntas que respuestas. Me gustaría saber más sobre las posiciones del propio autor en estos debates.
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