Los avances recientes en inteligencia artificial (en adelante, IA) generativa –que The Economist llamó “foundation models” en 2022–, han hecho posible que los sistemas computacionales escriban textos, compongan música, generen imágenes y escriban código computacional de formas que parecen creativas. Aunque todavía no es claro cuál será su impacto, se prevé que estos modelos impactarán en ciertos tipos de trabajo intelectual que no fueron afectados por la revolución industrial. Por ello, es relevante considerar las promesas y peligros que estos avances en IA plantean.

Los foundation models son la versión más reciente del aprendizaje profundo [deep learning], un enfoque en el desarrollo de los sistemas de IA que se basa en las llamadas redes neuronales artificiales. Los sistemas basados en aprendizaje profundo son entrenados con miles de millones de ejemplos de textos, imágenes o sonidos. Hasta hace poco, numerosos analistas mostraban escepticismo sobre el potencial económico de los sistemas de IA basados en aprendizaje profundo, pues el entrenamiento mediante miles de millones de datos implicaba grandes costos, que hacían dudar sobre la posibilidad de que pudieran usarse de manera rentable. No obstante, los avances recientes en los foundation models han puesto de relieve la capacidad de los sistemas de IA para generar texto, imágenes o sonido de maneras que parecen creativas.

El semanario británico destaca algunas características interesantes de los foundation models. Por ejemplo, dado su tamaño y profundidad, su desempeño puede adquirir características no planeadas –como hacer bromas–, que sorprenden incluso a sus creadores. Otra característica es que son más fácilmente adaptables que sistemas de IA previos, lo que genera la posibilidad de que se usen en múltiples aplicaciones. Esta situación trae consigo numerosas posibilidades, “la mayoría de las cuales aún tienen que ser imaginadas”.

En lo que se refiere a los riesgos, una preocupación común es que la IA se vuelva más inteligente que sus creadores humanos y que use su inteligencia con fines malignos. Al respecto, The Economist considera que los sistemas actuales de IA están a años luz de distancia de los robots asesinos de las películas de Hollywood. Otra preocupación común en relación con los sistemas de IA es que su entrenamiento consume enormes cantidades de energía y genera ingentes emisiones de gases de efecto invernadero. No obstante, el semanario británico considera que los sistemas de IA son cada vez más eficientes y su uso resultará crucial para desarrollar las tecnologías que permitan la transición hacia las energías renovables.

Una preocupación adicional es sobre el control de los sistemas de IA. Por la forma en que funcionan esos sistemas, a mayor capacidad de cómputo y mayor disposición de datos, su desempeño será mejor. Los costos que ello implica conducen a que el control de estas tecnologías esté muy concentrado, pues sólo un puñado de empresas puede financiarlas.

Otro riesgo presente en los sistemas de IA es que reproduzcan sesgos que afectan a grupos marginados o vulnerables. Puesto que la IA se entrena con datos, puede reproducir los sesgos presentes en los datos que afectan a grupos sociales subrepresentados o que son objeto de discriminación.

Durante mucho tiempo, se ha dicho que la IA representa una amenaza para las personas en trabajos repetitivos y rutinarios, y que las personas con trabajos creativos –como escritores, artistas y programadores– estaban a salvo de la automatización. Los avances en los foundation models ponen en cuestión esa idea. Asimismo, puesto que la IA no es idéntica a la inteligencia humana, muestra la posibilidad de que la IA se use como una herramienta para aumentar la productividad, no para sustituir a los trabajadores. “Si se usa correctamente, es más probable que [la IA] complemente a la humanidad a que la desplace”.