Hay una velocidad más elevada que la del avance de la inteligencia artificial, la del sonido o la de la luz: la velocidad de generación de nuevos expertos en IA y sus consecuencias en los campos más variados. Esa frase está en uno de los memes que circularon en las últimas semanas, al ritmo del debate sobre ChatGPT4 y la IA generativa en general. En otro, Homero Simpson se declara “especialista en metaverso”, se oculta detrás de una ligustrina y sale como “especialista en IA”.
Un creativo argentino que viajó semanas atrás al South by SouthWest (SXSW) de Austin, el festival de innovación más grande del mundo (con unos 300.000 visitantes) comentaba el sinsabor que le provocó ver como la IA generativa se convirtió en una suerte de “pararrayos” que acaparó todas las presentaciones de los oradores principales: “Nadie pudo escapar de eso, y había metáforas mejores o peores, distintos grados de profundidad, pero uno no podía dejar de pensar que por más genios que sean, están hablando de un fenómeno que comenzó a desplegarse recién hace tres meses”, explicaba.
Una cautela similar es la que exhibe el economista estadounidense Tyler Cowen quien, entre sus infinitas actividades (lee varios libros por semana), escribe comentarios en el muy popular blog “Marginal Revolution”. Entre tanto gurú distópico (la mayoría) u optimista y en una era que objetivamente es de “incertidumbre radical”, Cowen propone una postura de sentido común: la del “agnosticismo radical”.
“La realidad es que nadie en los comienzos de la imprenta tenía idea de los cambios que con este invento sobrevendrían. Nadie al inicio de la era de los combustibles fósiles tenía tampoco idea de las transformaciones que se avecinaban. Nadie es bueno pronosticando los efectos de mediano o largo plazo de los cambios tecnológicos radicales. Nadie, ni usted, ni Sam Altman (el líder de OpenIA) ni el vecino de al lado”, cuenta Cowen, en diálogo con LA NACION.
“La velocidad de difusión de ChatGTP fue la mayor de la historia para un nuevo servicio: pasó de un millón a 100 millones de usuarios en 60 días”
“Así que cuando alguien pronostica un escenario existencial distópico con la IA, no creo que contra-argumentar en sus propios términos sea la respuesta adecuada. El ‘agnosticismo radical’ lo es”, continúa el economista.
Para Cowen, las últimas décadas fueron una especie de “burbuja de la historia”, con relativa estabilidad, sin grandes guerras ni cambios demasiado drásticos. Nuestra mente no está preparada para vivir en una ‘historia móvil’, como fue la mayor parte del devenir de la humanidad, y esto genera una enorme incertidumbre. Estamos acostumbrados a pensar que navegamos en un mar de aguas turbulentas, pero que en algún momento vamos a llegar a un puerto, distinto al de salida, pero con olas más calmas. Y eso es un error, porque las olas van a ser cada vez más grandes e intensas.
Debate entre economistas
Así como la IA generativa copó la parada y reemplazó completamente a la Web3 (que se pensaba que llegaría de la mano de la descentralización) como eje central de las conversaciones en festivales de innovación, algo similar sucedió con el debate entre economistas.
El Premio Nobel de Economía Paul Krugman generó ruido al afirmar con mucho énfasis que la IA no tendrá un impacto significativo en la economía de los países desarrollados, al menos por una década. El argumento de Krugman es que la productividad tiende a mostrar un rezago con relación a la aparición de tecnologías, porque las empresas tienen que adaptar sus nuevos procesos, y eso lleva tiempo.
El ejemplo clásico es el de la electricidad o el de la masificación de la PC: hay un período considerable en el cual las empresas exploran cómo sacar el mejor provecho de las novedades y en el que se construye la infraestructura. La electricidad se introdujo en 1892 en Estados Unidos y el impacto en la productividad comenzó a verse a partir de 1920, por ejemplo.
“Lejos de la ‘IA angosta’, enfocada en tareas específicas, el objetivo actual es generalizar su uso en distintas tareas y crear nuevos conceptos”
Pero no todos coinciden con Krugman, y hay más economistas planteando que “esta vez es diferente”. ¿Por qué? Primero, porque la IA generativa es una tecnología que ya está en la puerta de los negocios, no hace falta ninguna infraestructura nueva para que se despliegue (o, al menos, ninguna muy significativa).
El mejor ejemplo de esto es la muy citada velocidad de difusión de ChatGPT, la mayor jamás registrada para un nuevo servicio, que pasó de un millón a 100 millones de usuarios regulares en un período de tan solo 60 días.
Hay otro motivo fuerte que esgrimen quienes le discuten a Krugman y es que las empresas ya están persuadidas de que se tienen que tirar de cabeza en este nuevo océano. No hay un “esperar para ver” como sucedió el año pasado con el metaverso o la Web3, donde la disyuntiva se jugaba en expectativas.
Aquí hay un “futuro en tiempo real” que ya está ocurriendo, el típico ciclo del entusiasmo (“Hype Cycle”, de la consultora Gartner) se comprimió y la dinámica se parece más al “efecto ketchup” que se citó hace algunas semanas en esta sección: cuando queda poca salsa en el pote, le pegamos al fondo y sale todo de golpe, provocando un enchastre. La metáfora le pertenece al VP de Microsoft, John Maeda: “La IA ha existido desde hace tiempo. Y, al igual que como hacemos con el ketchup, veníamos agitando la botella, viendo si salía algo. Ahora salió todo de golpe, cayó en todas partes y estamos manchadísimos de IA”, dijo Maeda.
Entre los economistas, igualmente, la discusión se da en un terreno pantanoso, no solo por la velocidad del cambio que se está dando sino por las dificultades de medición y la falta de parámetros.
Esto no siempre fue así. Por ejemplo, en los años 80 y 90 el ajedrez se volvió un espejo ideal en los estudios sobre inteligencia artificial, relativamente fácil de medir: reglas bien definidas que requerían una estructura computacional compleja, pero con una cantidad finita de posibilidades.
Hasta hace dos años, los esfuerzos sobre la IA estaban enfocados a desarrollar sistemas que descollaran en una tarea específica: jugar al ajedrez, reconocer imágenes, traducir idiomas, etcétera. Estos modelos se conocen como de “IA angosta” o estrecha. El objetivo actual plantea, por primera vez desde la introducción del concepto de IA en 1959, generalizar su uso en distintas tareas y crear nuevos conceptos: una IA general (“AGI” en su sigla en inglés).
El campo de juego no solo está en constante movimiento, sino que se va agrandando. La IA en su nueva versión es lo que los expertos en innovación llaman “Tecnología de Propósito General”, como lo fueron en su momento la electricidad, la masificación de la PC o Internet. Aquí comienzan a jugar aspectos culturales, sociales, de relación con el trabajo y existenciales de todo tipo, reforzando esta “incertidumbre radical” ante la cual Cowen sugiere, como respuesta, el “agnosticismo radical”.
