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Humanos abstenerse por favor

agosto 5, 2020
Publicado en tecnologia
agosto 5, 2020 Conecta Software

Humanos abstenerse por favor

Conceptos clave

  • Los sistemas inteligentes artificiales –“mentes sintéticas”– y los sistemas robóticos complejos –“trabajadores forjados”– revolucionarán el mundo de manera inquietante.
  • El poder de procesamiento en aumento exponencial, la “percepción de las máquinas” y los algoritmos de aprendizaje automático basados en la red ofrecen una nueva y asombrosa capacidad de la informática y la robótica.
  • En las bolsas de valores, los sistemas de comercio de alta frecuencia (CAF) obtienen grandes ganancias sin riesgos.
  • Los veloces programas de CAF pueden causar caos en los mercados, como en la “quiebra repentina” del 2010.
  • Pese a los peligros legales, las máquinas pueden adquirir personalidad jurídica.
  • Las sociedades anónimas monopolistas usan algoritmos de mentes sintéticas para que los precios de compraventa se dirijan a ciertos clientes en particular.
  • Como faraones de hoy, los multimillonarios gastan su dinero en proyectos vanidosos.
  • La automatización crea desempleo estructural y hace obsoletas ciertas habilidades.
  • Los préstamos hipotecarios laborales podrían facilitar la capacitación y el empleo vocacionales; las inversiones que los analistas clasifican en el índice de beneficio público podrían combatir la desigualdad de los ingresos.
  • A medida que cambien las definiciones de la inteligencia, las “personas artificiales” podrían llegar a administrar a la gente.

Resumen

Conozca el futuro

En ciertas áreas, los ordenadores y las máquinas ya superan al hombre. Un nuevo tipo de sistemas puede aprender y adaptarse basado en la experiencia. Esos sistemas que surgen velozmente están hechos de “trabajadores forjados”, ensamblajes complejos y flexibles de sensores y activadores; perciben su entorno, interactúan con las “mentes sintéticas” y son diestros en tareas físicas. Son sistemas de algoritmos diversos, distribuidos y complejos que desafían la comprensión total, incluso de sus creadores humanos.

Con cantidades inimaginables de datos, identifican patrones, predicen y actúan. Los asombrosos cambios en ese campo dejarán a la zaga a los humanos y ampliarán la brecha de la desigualdad al hacer que los ricos, que controlan tantos activos, sean más ricos a medida que substituyen la mano de obra por capital cada vez más. Los trabajadores tienen que ser capaces de obtener y controlar sus propios activos, instrumentos financieros equitativos, transparentes y listos para el futuro.

El paso de los problemas simplificados a la computación cognoscitiva

En 1956 John McCarthy, fundador del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford, Nathaniel Rochester, de IBM, y otros expertos en informática se reunieron en el Dartmouth Collage para resolver el problema de la inteligencia informática. Su enfoque de la IA asustó a los ejecutivos de IBM, que temieron por su empleo. En respuesta, insistieron en que los ordenadores eran solo sistemas secuenciales programados e inflexibles, lo cual llevó la IA por una senda de programación estructurada con ordenadors que procesaban pruebas de problemas simplificados y acertijos de manera gradual.

En la época, la IA se centraba sobre todo en la manipulación de símbolos y reglas; la falta de poder de procesamiento limitaba la capacidad de los ordenadores para superar la explosión combinatoria causada por los enfoques graduales de los problemas complejos; y para superarla, los investigadores optaron por la heurística y las estructuras de programación de sistemas expertos.

“Imagine lo inteligente que sería si pudiera usar miles de ojos, oír sonidos lejanos y leer cada palabra a medida que se publica”.

Los científicos crearon máquinas con redes de tipo neuronal, una interpretación algorítmica, interconectada de manera básica pero ingenua, de las neuronas del cerebro. Los investigadores abandonaron los enfoques de la red neuronal, pero volvieron a ellos al principio de los años 1980, cuando las redes confiables y el aumento exponencial de la potencia informática dieron lugar a sistemas de multiprocesadores interconectados. En lugar de depender de los datos que introducían los expertos, los nuevos sistemas usaron la creciente producción de datos de internet.

Máquinas que perciben

Watson no piensa como una persona, pero la percepción de las máquinas, con el uso de sensores y cámaras, aunada al aprendizaje de las máquinas finalmente hará que los robots sean más sensibles a las necesidades humanas. Algunos robots industriales son un peligro para la gente que entra en su “zona de muerte”, pero los nuevos sistemas pueden escanear videos para reconocer objetos, como la gente: sus sensores imitan otros sentidos humanos y perciben en formas que la gente no puede. Las máquinas robóticas comerciales como las escardadoras, cosechadoras, cargadoras, empacadoras y soldadoras hacen más eficaz el trabajo manual. Los sistemas militares basados en las máquinas vigilarán y atacarán.

“Corremos el riesgo de ser las víctimas arrolladas en la llamada autopista de la información”.

Los recursos de esos sistemas que pueden desplegar energía, conciencia, razonamiento y medios digitales pueden actuar en concierto para hacer tareas complejas. Los humanos superaron las limitaciones locales con la tecnología de las comunicaciones, pero son sistemas biológicos locales. Las máquinas no tienen restricciones: los enjambres robóticos combatirán incendios, pintarán casas y lanzarán cargas explosivas letales. Un coche autónomo que se comunica con otros lo llevará a su casa. La tecnología será más simple, más eficaz, más integrada, incluso invisible. Así como Google, Amazon y Facebook reemplazaron facetas de la vida diaria, los robots y la IA lo harán con muchas más.

Carteristas inteligentes

A mediados de los años 1980, la banca de inversión Morgan Stanley contrató al científico informático Dave Shaw, cuyo eficaz enfoque del multiprocesador para consultar las bases de datos dio a la firma una mayor ventaja en el análisis de valores y el comercio. Los sistemas de comercio de alta frecuencia (CAF) hacen las transacciones decenas de miles de veces más rápido que los humanos.

En su firma de inversiones, D. E. Shaw and Company, Shaw desarrolló nuevas técnicas secretas de análisis de valores con las que encuentra pequeñas diferencias momentáneas de los precios de un mismo valor en diferentes bolsas. En fracciones de segundo, los sistemas CAF compran las acciones baratas y las venden caras, embolsándose la diferencia entre los precios; algunos de ellos analizan el mercado y encuentran correlaciones sutiles y fugaces entre diversos títulos. Pueden suavizar el mercado, pero exacerban el problema de la desigualdad de la riqueza.

Guerra de subastas en el campo de batalla electrónico

El 6 de mayo del 2010, los programas de CAF atacaron repentinamente como nunca antes en un punto que representó el 60% de todo el comercio de valores. En pocos minutos, su actividad eliminó más de 1.000 puntos del Promedio Industrial Dow Jones. Las investigaciones indican que el problema empezó con un comercio de fondos mutuos que desencadenó varias acciones del programa CAF, incluso instrucciones de venta inmediata para detener la pérdida. En la quiebra repentina, los sistemas CAF hicieron su trabajo, pero causaron un caos financiero.

“No hay nada que impida que una mente sintética, declarada por ley como persona artificial o envuelta burdamente en un caparazón corporativo, nos supere en nuestro propio juego”.

En el campo del marketing digital, empresas como Rocket Fuel, valuada en US$2 mil millones, usan mentes sintéticas para hacer subastas instantáneas de espacio publicitario en el momento en que usted carga ciertas páginas web, las cuales contienen un código único, una cookie de rastreo, y, una vez que llega a su dispositivo, los anunciantes pujan por su atención en guerras de subastas automatizadas.

Las máquinas como personas morales

La gente ya atribuye una actitud moral a entidades no humanas, como las empresas. Los tribunales se esfuerzan por hacer responsables de delitos graves a empresas multinacionales como BP y las responsables del desastre de Deepwater Horizon. Si la ley establece que una empresa es moralmente responsable, puede hacer lo mismo con la mente sintética. Por ejemplo: una mente sintética integrada en un automóvil autónomo se convierte en una persona moral capaz de decidir cómo actuar en una emergencia y quién vive y quién muere.

El hecho de que un auto autónomo sea una propiedad podría no impedir que las autoridades lo acusaran de un crimen. El sistema legal podría castigarlo, limitando quizá su capacidad para alcanzar sus metas deseadas. Ya existe una estructura legal –la personalidad– para atribuir derechos y responsabilidades a las empresas; y se puede esperar que la ley trate a las mentes sintéticas como persona legal; y que las aseguradoras, deseosas de limitar su propia responsabilidad, exijan ese paquete corporativo. Si los derechos de las máquinas incluyen que posean sus propios activos, pueden acumular grandes fortunas para sus dueños.

El envío gratuito no existe

Con los años, el visionario empresario Jeff Bezos llevó Amazon de ser repartidor de libros a pequeña escala a gigante del menudeo en línea. Amazon gana dinero mediante el arbitraje: usa algoritmos similares a los del comercio de acciones para ofrecer precios óptimos, lo cual incluye ajustar el costo de envío mediante estrategias como Amazon Prime. En realidad, el envío no es gratis: usted lo paga con su membresía Prime. Una vez inscrito en Prime, es probable que compre en Amazon y la ayude a ser un monopolio. Los gigantescos almacenes de Amazon, cuidadosamente distribuidos, hacen que sus costos de envío sean bajos. Obtiene información sobre los precios de sus competidores alentándolos a vender mediante su satisfactorio sistema. Espere que los precios personalizados mediante su mente sintética lleguen a ser la norma. Menos competidores automatizados fracasarán mientras los monopolios dominen, fijen los precios y prosperen.

Los multimillonarios de Estados Unidos

Los ricos estadounidenses de hoy hacen menos alarde de riqueza que sus predecesores. A pesar de poseer uno o dos jets privados, múltiples casas y hectáreas de bienes raíces de primera, su presencia sigue siendo discreta. Hoy, sólo los multimillonarios integran la lista de personas más ricas de la revista Forbes. La riqueza extraordinaria da un poder desproporcionado y gran influencia política. Los multimillonarios derrochan sus riquezas en sus proyectos consentidos y ejercen presión para que sean aprobados. Con su gasto desproporcionado, ellos, no la clase media, impulsan la economía de Estados Unidos.

“Pronto, una mente sintética sabrá más sobre usted que su madre, podrá predecir mejor que usted lo que hará y advertirle de peligros que ni usted puede percibir”.

Más abajo en el estrato de la riqueza, los empleados sobrecalificados trabajan arduamente, luchan por encontrar empleo y lidian con la abrumadora carga de trabajo, sus deudas y su mala salud. La tecnología y los algoritmos de la IA amenazan con expulsarlos de sus frágiles nichos económicos.

El veloz cambio a la automatización

Los mercados enfrentan el cambio incremental, pero no responden bien a los veloces cambios de la tecnología exponencial. La automatización amenaza el empleo al hacer que muchas habilidades sean redundantes. En el abandono histórico de la agricultura iniciado a principios del siglo XIX, las máquinas han reemplazado cada vez más a los trabajadores en un periodo de 200 años; y su reemplazo total podría ocurrir en el 2035. El cambio de los patrones de empleo no será cíclico, sino estructural.

Empresas como Amazon rediseñan los flujos del trabajo para eliminar al humano. Los trabajadores forjados y las mentes sintéticas reemplazarán a los humanos en toda clase de empleo. Las compras en línea reducen la necesidad de personal, aumentando los ingresos por empleado mucho más que los de un minorista rentable físico como Walmart. En los envíos, los camiones autónomos que circularán día y noche sin conductores que necesitan descansar, reemplazarán con el tiempo a la mayoría de los 1,7 millones de camioneros estadounidenses.

“La teoría legal moderna acepta la noción de que tanto la gente como las empresas pueden ser autores intelectuales y ejecutantes y juzgar a cada cual por sus delitos”.

En la práctica legal, las mentes sintéticas redactarán los contratos, rastrearán los precedentes pertinentes en los documentos y actuarán como abogados. Con la tecnología Watson, IBM ayudará a los médicos con diagnósticos. Los pilotos automáticos de avión ya vuelan con más seguridad que los humanos y el software educativo ya reemplaza a los maestros. La capacitación vocacional y el aprendizaje permanente prepararán mejor a la gente para el futuro que la educación antigua. Un sistema de hipotecas de trabajo apoyado por patrocinadores y por el empleador podría dar a los futuros trabajadores la movilidad y la capacitación adecuadas que necesiten en un mercado de trabajo diverso y en veloz cambio.

Solución a la desigualdad económica

La solución económica progresiva a la desigualdad de los ingresos se centra en la forma como la economía puede satisfacer los intereses de la sociedad. Considere una sociedad muy dividida: la minoría de una gran riqueza y las masas en la pobreza; y la brecha entre el nivel de vida se amplía a diario. Las políticas del gobierno ya reducen la contaminación y mejoran la salud pública, entonces, ¿por qué el gobierno no hace nada sobre la desigualdad de los ingresos?

“Cuando los precios discrepan por momentos, un programa de CAF puede comprar simultáneamente al precio más bajo, vender al precio más alto y embolsarse la ‘diferencia’ sin correr riesgo alguno”.

El coeficiente de Gini mide la desigualdad y podría servir como una nueva norma de distribución benéfica de la propiedad de los activos: el índice de beneficio público (IBP). Para volver razonablemente a la distribución de 1970, las autoridades podrían hacer que la inversión en un IPB alto fuese fácil para todos y un incentivo para que el común de la gente participe. En Estados Unidos, el ingreso medio neto de los hogares en el 2010 fue de unos US$77 mil 300; pero, si los beneficios principales de los ingresos van a una pequeña minoría, los ahorros de la mayoría no bastan para tener ingresos suficientes. Con ingresos garantizados, los que ganan menos podrían beneficiar a la sociedad en funciones no remuneradas. Si no se reequilibra la economía, la automatización exacerbará la desigualdad y dañará la calidad de la vida.

Redefinición del futuro

Los vehículos autónomos generarán grandes ahorros: financieros y de vidas, pues se estima que los accidentes de tráfico caerán el 90% al año. Los efectos positivos para el medio ambiente y la salud serán múltiples, como menos contaminación. La mente sintética no pensará como los humanos, pero la ley puede considerarla como “persona artificial”. Las máquinas pueden controlar los recursos y considerar a los humanos como meras mascotas artísticas y emocionales o ser completamente indiferentes a ellos.

Sobre el autor

Jerry Kaplan, doctor en filosofía, empresario, inventor y futurólogo, trabajó en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford y enseña ética y filosofía de la inteligencia artificial en esa universidad.

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