Inteligencia artificial

Crónica de una realidad incierta

IA

Una cuarta revolución industrial

De todos los artículos que aparecen en este número de Mètode, este es el que, sin duda, tiene la fecha de caducidad más cercana. Y es que vivimos tiempos de cambio. No los vivimos por primera vez, claro está. Además de los grandes conflictos armados, que siempre añaden incerteza y, a veces, alteraciones repentinas a la vida humana, también los grandes cambios tecnológicos pueden ser fuente de incertidumbre y mudanza. Pensemos en las sucesivas revoluciones industriales: se ha tratado siempre de acontecimientos, afortunadamente pacíficos, de fuerte transformación que han impactado en la vida de las personas de forma profunda. Nuestros antepasados, fruto de su propio ingenio, vieron primero cómo su trabajo se mecanizaba gracias al carbón y al vapor; después, cómo la electricidad, el petróleo y los plásticos permitían expandir y popularizar los bienes de consumo, y, finalmente, cómo el mundo se conectaba con internet. Ahora, nos hallamos en el punto de partida de una cuarta revolución industrial impulsada por la inteligencia artificial (IA), la robótica y la biotecnología. Otra vez tiempos de cambio.

Esta revolución puede ser todavía más transformadora que las anteriores. O no. Pero lo que es seguro es que está siendo mucho más rápida. Son tiempos de cambio acelerado. El 30 de noviembre de 2022, se lanzaba ChatGPT, el bot conversacional de la empresa OpenAI (ChatGPT es el acrónimo de Chat Generative Pre-trained Transformer, que quiere decir ‘transformador generativo preentrenado para conversaciones’). Es decir, un sistema computacional que genera lenguaje y que está entrenado en un conjunto masivo de datos de texto y código para producir las palabras más probables después de cada instrucción. No nos hace falta entrar en detalles sobre cómo funciona ChatGPT, ya que todos sabemos consultar la Wikipedia (por cierto, un producto brillante de la tercera revolución industrial que ya tiene más de veinte años). Pero es importante no dejar de reflexionar sobre la velocidad a la que todo está ocurriendo.

El lanzamiento de ChatGPT fue un momento importante en la historia de la IA. El modelo demostró un nivel de rendimiento sin precedentes en una variedad de tareas, incluyendo la generación de texto, la traducción de lenguas y la respuesta a preguntas. La población mundial se lanzó a usarlo –bien por curiosidad, bien para facilitarse el trabajo– y, solo en el primer mes de vida, el bot acumulaba más de 57 millones de usuarios.

El éxito inesperado de ChatGPT propició un alud de competidores en el mercado de la IA. Las empresas tradicionales («tradicionales», insisto, en el sentido de que son todas hijas de la última revolución industrial), como Google, Amazon y Microsoft, tuvieron que espabilar para no perder su posición de liderazgo. Google, por ejemplo, que –al contrario que Microsoft y Amazon– no es inversora ni colaboradora de OpenAI, aceleró el proceso de desarrollo de su modelo de lenguaje generativo y lanzó Google Bard en mayo de 2023.

Además de estas empresas, hay otras que también se abalanzaron al nuevo mercado, o aceleraron su crecimiento. Durante 2023, la china SenseTime, por ejemplo –fundada en 2015, y tristemente famosa gracias a su tecnología de reconocimiento facial– no hizo sino sacar nuevos productos y crecer hasta la muerte de su fundador y presidente, Tang Xiao’ou, el pasado 15 de diciembre de 2023. Pero, de hecho, hay un montón de compañías, centenares o miles, que se dedican a la IA o que han empezado a dedicarse a ella en los últimos tiempos. Con datos de octubre de 2023, las tres empresas privadas más valiosas centradas en este sector eran la compañía de datos en la nube de IA Databricks, valorada en 43.000 millones de dólares; la start-up de conducción autónoma Cruise, valorada en 30.000 millones de dólares, y, atención, OpenAI, con una valoración de 29.000 millones de dólares. Ahora bien, si consideramos que en el momento de escribir este artículo, en enero de 2024, solo tres meses después, el valor de OpenAI se estima entre 80.000 y 100.000 millones de dólares, parece claro que todo cambia y muy, muy rápido.

Además de la diversificación y expansión del ecosistema con nuevos competidores, hemos podido ver muchas más novedades. Una importante ha sido el desarrollo explosivo de nuevos métodos y tecnologías. En julio de 2023, Microsoft introdujo las Retentive Networks (RetNet o redes retentivas), una alternativa a la tecnología transformer que usa ChatGPT, y BitNet, una nueva metodología de tipo transformer (es decir, similar a ChatGPT), que permiten modelos de lenguaje más eficientes con un coste de computación más pequeño. En paralelo a todo eso, algoritmos más refinados han permitido ir mucho más allá de la generación de texto. Hoy, todas las personas normales podemos generar música e imágenes con una precisión admirable, y una infinitud de webs y aplicaciones nos ayudan en nuestra vida diaria: a cocinar, a calcular, a planificar vacaciones, a mantener nuestras casas limpias, a hacer ejercicio y dieta, a escribir, a preparar alegaciones o denuncias, a conducir…

Y, más allá de nuestro día a día, la IA se está aplicando en nuevas áreas científicas y tecnológicas, como la salud, la educación o los servicios financieros. Por ejemplo, y con gran éxito, para desarrollar nuevos medicamentos. En diciembre de 2023, en la revista Science se anunciaban los primeros antibióticos nuevos en más de sesenta años. Es el resultado de la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo explicable (es decir, que se puede entender lo que hace la máquina) para la exploración eficiente del espacio químico, que permitieron determinar las actividades antibióticas y la citotoxicidad de más de doce millones de compuestos.

Y, con todo esto, solo hemos asistido al principio de la revolución. A modo de ejemplo: dado que la actual oleada de IA se basa en hacer muchos –muchísimos– cálculos en paralelo, la IA cuántica puede acabar proporcionándonos modelos muchos más potentes. La capacidad de la computación cuántica para hacer cálculos exponencialmente más rápidos tiene el potencial de explorar muchas opciones a la vez y, por tanto, el de resolver muchos problemas que actualmente son muy difíciles o imposibles para la tecnología actual, con aplicaciones en salud, nuevos materiales, energías renovables o el reconocimiento automático de imágenes.

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«La IA se está aplicando en nuevas áreas científicas y tecnológicas, como la salud, la educación o los servicios financieros» / Vectorjuice en Freepik.

Nueva sociedad, nuevas leyes

Estas aplicaciones no pueden sino tener un impacto colosal en la sociedad. Un impacto tan grande que va más allá de nuestra imaginación o, como mínimo, de la mía. Y, está claro, el impacto social de cualquier producto del talento humano es una dimensión crucial de este. Las personas preferimos que nos dejen hacer, sin censuras, cuando escribimos un libro, creamos una nueva aplicación para teléfonos móviles o exponemos un cuadro. En cambio, preferimos que determinados ámbitos con potenciales efectos negativos no avancen sin permiso de la sociedad, es decir, de las autoridades. Exigimos a los líderes, democráticos o no, que nos salvaguarden de contaminantes en los alimentos, de nuevos fármacos con efectos secundarios demasiado nocivos, o de modelos de avión innovadores con riesgos de accidente desconocidos. Cuando empezamos a jugar con ChatGPT, hace poco más de un año, podía parecer que era una nueva web, no muy diferente de una mejora del buscador de Google. Pero unos meses después, visto su potencial, e incluso el potencial de riesgo existencial, es evidente que es necesario regular estas innovaciones. Y que es necesario hacerlo cuanto antes.

El 22 de marzo de 2023, un grupo de 120 expertos en inteligencia artificial, incluyendo profesores universitarios, investigadores, empresarios y tecnólogos, publicaron una carta dirigida a la comunidad internacional: gobiernos, organizaciones internacionales, empresas y ciudadanos. La carta declaraba que la IA se estaba convirtiendo en una fuerza transformadora de la sociedad, con potencial para resolver algunos de los problemas más urgentes del planeta; pero también apuntaba a riesgos potenciales asociados a la IA, entre los que se hallaba la obsolescencia humana. La carta proponía una moratoria de seis meses en el desarrollo y la implementación de nuevos sistemas de IA.

Como es natural, esta carta no tuvo ningún efecto para conseguir una moratoria (de hecho, imagino que causó una aceleración preventiva por parte de los desarrolladores de IA, en prudente previsión de un paro forzoso que quizás les haría perder mucho dinero), pero sí que provocó una sacudida notable en los poderes ejecutivos y legislativos del mundo. Hasta ese momento, quizás el gobierno más avanzado en aspectos reguladores había sido el del Reino Unido, que hace tiempo que incluye la IA en su National Risk Register (‘registro nacional de riesgos’) anual y que publicó una estrategia nacional sobre IA en 2021 y un libro blanco sobre aspectos legislativos el 29 de marzo de 2023. El Reino Unido corrió a organizar la primera Cumbre Mundial de Seguridad de la Inteligencia Artificial, los días 1 y 2 de noviembre de 2023, en Bletchley Park, uno de los lugares más emblemáticos de la computación, donde durante la Segunda Guerra Mundial se rompieron los códigos de la máquina Enigma.

En esta cumbre se reunieron los países más influyentes en IA, empresas tecnológicas, investigadores y grupos de la sociedad civil para acelerar la acción por un desarrollo seguro y responsable de la IA alrededor del mundo. Los participantes acordaron la necesidad de un marco internacional para la seguridad de la IA, e identificaron una serie de principios éticos para su desarrollo y uso; por ejemplo, que la IA debe ser desarrollada y utilizada de forma segura, ética y responsable, y que debe ser transparente, explicable, inclusiva y no discriminatoria. Todavía es muy pronto para saber si la declaración que se publicó como resultado de la cumbre quedará en papel mojado o si ayudará a guiar el desarrollo y el uso de la IA en los próximos años.

En todo caso, hay diversas iniciativas legislativas en marcha. Y aquí, en el ámbito de la legislación, también parece haber una carrera. En los Estados Unidos, el Congreso ha aprobado una serie de leyes que regulan el uso de la IA en áreas específicas, como la defensa y la salud. Pero todavía no hay una ley federal general que regule su uso en todas las áreas. El 30 de octubre de 2023, el día antes de la cumbre en el Reino Unido, el presidente Biden publicó una orden ejecutiva para promover el desarrollo y el uso de una IA segura y fiable. La orden establece una serie de medidas para proteger a los norteamericanos de los riesgos potenciales de la IA en cuestiones como la discriminación, la privacidad o la seguridad nacional.

Pero ha sido Europa la más rápida en la carrera legislativa. El 8 de diciembre de 2023, la Comisión Europea publicó una propuesta de ley sobre IA. Además de incluir principios éticos, como que la IA sea segura, ética y responsable, la propuesta establece un nuevo marco de calificación para las tecnologías de IA que las clasifica en función de su riesgo potencial. Las tecnologías de IA con un riesgo más alto estarán sujetas a una regulación más estricta. Como europeos, deberíamos pensar qué quiere decir que podamos ganar la carrera de la regulación sin tan siquiera haber sido capaces de ocupar las primeras posiciones en la de la innovación. Quizás podríamos encontrar consuelo en la ironía (nada inverosímil) de que parte de la propuesta se hubiese escrito con ChatGPT, o Bard, o una herramienta similar.

En todo caso, da igual si los europeos somos líderes o vamos de comparsa: el cambio que se está produciendo es más grande y más acelerado que nunca y, como ha pasado contadas veces en la historia de la humanidad, es la búsqueda de la prosperidad lo que lo impulsa, no la guerra. OpenAI, de hecho, empezó como una fundación filantrópica y, todavía hoy, retiene algunas características de ello.

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«La IA generalista es un tipo de inteligencia artificial que, en teoría, podría superar a los humanos en una amplia gama de tareas» / Vectorjuice en Freepik.

La IA generalista todavía no ha llegado

Démosle unas vueltas más. El mundo está cambiando y ni tan siquiera hemos llegado, ni de lejos, al máximo teórico de lo que puede hacer la IA. Para vivir una revolución no nos ha hecho falta una IA como la de las películas. No tenemos un galáctico C3PO ni, afortunadamente, un apocalíptico Terminator: inteligentes, empáticos y con capacidad de movimiento y de interaccionar con la realidad por sí mismos. El mundo está cambiando por efecto de unas cuantas IA que solo son especialistas en lenguaje y que, de hecho, no lo entienden.

Se las califica como especialistas porque ninguna de ellas es una IA generalista (o AGI, artificial general intelligence), también llamada IA general, IA fuerte o IA de propósito general (GPAI, general purpose AI). La IA generalista es un tipo de inteligencia artificial que, en teoría, podría superar a los humanos en una amplia gama de tareas, en lugar de tan solo en tareas específicas. Todavía no se sabe si una IA de este tipo es realizable con los métodos actuales, pero hay varios proyectos de investigación dirigidos a desarrollar una. Naturalmente, están liderados, entre otros, por Google (su filial DeepMind, de hecho) y OpenAI.

Uno de los motivos por los que ignoramos si la meta de una IA generalista puede alcanzarse es que desconocemos qué es la inteligencia humana y cómo funciona el cerebro. El famoso test de Turing –que, en esencia, dice que una máquina puede ser considerada inteligente si no puede distinguirse de un humano en una conversación– es el reconocimiento de un fracaso. El fracaso de no conocernos bastante a nosotros mismos. Y de un éxito. El éxito de haber inventado tecnologías que en algunos aspectos ya nos superan, utilizando caminos diferentes de los que ha seguido la evolución para llegar hasta nosotros.

Aun así, hay aproximaciones interesantes a lo que es nuestra inteligencia natural (IN). Como explica Douglas Hofstadter en sus libros Gödel, Escher, Bach y Yo soy un extraño bucle, la inteligencia –y, de hecho, el «yo»– tienen un componente muy importante de bucles autoreferenciales, de recursividad, creados a partir de nuestras experiencias y pensamientos observándose a sí mismos.

Vale la pena reflexionar al respecto si consideramos lo que, desde que salieron en abril de 2023, pueden hacer AutoGPT y otras versiones «recurrentes» o «en bucle» de ChatGPT, como por ejemplo BabyAGI. Se trata de agentes de IA autónomos que, cuando se les pide un objetivo específico, generan códigos para pedir tareas a otras instancias de ChatGPT, que ordenan y priorizan. Los resultados de estas tareas se almacenan y funcionan como un espacio de memoria virtual para tareas posteriores. El concepto es aprovechar la recursividad para crear y ejecutar múltiples tareas a la vez, con la capacidad de acceder a una amplia gama de fuentes de datos. Los resultados no pueden ser más espectaculares. Las aplicaciones de este tipo pueden revolucionar el mundo de la programación, el de las interacciones legales o el del análisis de mercados y decisiones de inversión, todo con un mínimo de intervención humana.

Aun así, todavía estamos lejos de los sueños de algunos visionarios. Sam Altman, el CEO de OpenAI, sorprendió a los inversores cuando dijo que OpenAI sería rentable inventando la primera IA general y después preguntándole cómo hacer dinero. Demis Hassabis, el CEO de DeepMind, describió su misión en un discurso pronunciado en 2017 ante la Academia Real de Artes británica en dos pasos: «1. Resolver la inteligencia. 2. Usarla para resolver todo lo demás». Todavía habrá que esperar.

Un futuro de incertidumbre

En síntesis, los cambios en el mundo de la IA en los últimos años han sido profundos, transformadores y, sobre todo, han ido más rápidos que nunca. Estos cambios están teniendo un impacto significativo en la sociedad, generando apasionantes posibilidades que van desde la solución de problemas científicos hasta ahora irresolubles, hasta los aspectos más personales de nuestra vida diaria, pasando por una potencial capacidad disruptiva de nuestra economía y de nuestra sociedad.

Todas estas esperanzas despiertan sueños de libertad, progreso y prosperidad. Por otra parte, la capacidad disruptiva de la IA alberga también claras amenazas existenciales para la especie humana. Todos tenemos dentro un metrónomo que oscila entre la utopía y la catástrofe. Entre la esperanza de un «futuro abundante y luminoso para la humanidad» y el grito de «¡Dios mío! ¡Vamos a morir todos!».

Cuesta distinguir lo que permanecerá de lo que tenemos ahora y cuesta todavía más vislumbrar lo que está por venir. Todo ocurre en meses, en semanas. Estamos en un momento histórico sin precedentes y, por una vez, no podemos aprender mucho del pasado. No sirve mirar atrás para saber hacia dónde tenemos que ir. El tsunami de incertidumbre que se precipita sobre nosotros, sus propios hacedores, exige conjurarnos para intentar decidir qué futuro queremos.

© Mètode 2024 - 121. Todo es química - Volumen 2

Profesor de Investigación ICREA y catedrático de Genética en la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona. Actualmente, dirige el Evolutionary Genomics Lab del Instituto de Biología Evolutiva (CSIC-UPF) y codirige el Archivo Europeo de Genoma-Fenoma.

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