“La revolución de la IA no será la baja de costos” “E
Matthias Gallé es especialista en bioinformática. Cree que la tecnología se debe usar para hacer cosas nuevas.
l problema no es que las computadoras sean cada ve z más i nteligentes y vayan a dominar el mundo en el futuro. El problema es que las computadoras son bastante tontas y ya l o dominan hoy”.
A Matthias Gallé, doctor en bioinfor mática e investigador en inteligencia artificial (IA), le gusta citar esa f rase para g raficar apenas uno de l os desafíos que tiene hoy el machine l ear ning, más allá de que esté “de moda”.
Dentro del equipo de investigación en i ntelig encia ar tificial ( IA) que i nte g ra en Francia, Gallé dirige el team de procesamiento de texto escrito. Suena como l a persona i ndicada para pre guntar por l as diferencias entre machine learning e inteligencia artificial.
“Es una cuestión de marcas, o branding. Si bien ‘ artificial’ no presenta dudas, llamarle ‘inteligencia’, sí. La inteligencia no es algo binario, tiene distintos nivel es y, desde un punto de vista científico, es propia solamente de l os seres humanos”, explica Gallé en l a previa de una de l as charlas TedX que l o tuvo como protagonista en Córdoba.
Así y todo, aunque hasta no hace mucho hablar de inteligen- cia artificial era, en ámbitos académicos, algo “pasado de moda”, el hecho de que de tres o cuatro años a esta parte se haya intensificado el uso de la expresión provocó que se volviese casi una marca, algo que todas las empresas “modernas” tienen que tener, aunque no sepan de qué ser trata ni por qué.
“En concreto, la IA era un campo extensísimo de investigación de la ciencia de la ingeniería que incluía las ciencias cognitivas, y machine l ear ning era sólo un subcampo que estudiaba la posibilidad de enseñarle a las computadoras a aprender nuevas capacidades a partir de datos. Hoy se usa indistintamente, pero no lo es”, profundiza.
– ¿ Por qué decís que “l as máquinas son t ontas y ya dominan el mundo”?
–Porque uno de los peligros es usarlas sin entender l o que hacen. En Estados Unidos ya existe un algoritmo que predice si una persona detenida tiene más o menos chances de reincidir en un delito y hay j uzg ados que confían en ese algoritmo para decidir si fijan o no fianza. Ese scoring codifica un prejuicio racial, porque en Estados Unidos las personas negras pasan estadísticamente más tiempo en l a cárcel: si sos negro, tu scoring va a bajar.
–O sea que la tecnología no es tan neutral…
–Si la comunidad científica no se pre gunta para qué van a ser utilizados los avances en inteli- gencia artificial, vamos mal. Yo creo cada vez menos en la neutralidad de las herramientas que se ponen a disposición. Ya no vale decir “bueno, yo hice un algoritmo que deter mina si quien escribió un texto es una mujer o un hombre, lue go para qué lo usen no es mi responsabilidad”. Me parece que deberíamos profundizar en la ética de la infor mática. De hecho, académicamente está teniendo cada vez más espacio.
– ¿ Hay r azones para t emer un futuro distópico a partir de la IA?
– De todos l os pelig ros del l a inteligencia artificial, creo que estamos lejos de la fantasía tipo Ter minator. Creo que en todo caso l os humanos nos mataríamos entre nosotros mucho antes de que las máquinas puedan hacerlo. El futuro distópico de las consecuencias por el mal uso de la inteligencia artificial creo que ya llegó y es un peligro concreto; me parece que la pérdida laboral está entre los dos extremos.
–¿El problema es la escala?
– El problema es l a velocidad, los cambios se suceden tan rápido que no hay tiempo de una transición. La mayor revolución no va a ocur rir en las empresas que quieran reducir costos por la automatización, sino en las que usen esas her ramientas para crear cosas nuevas que no podíamos hacer antes.