Inteligencia Artificial: Las habilidades de las personas son irremplazables
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(ANSOL).- El proceso evolutivo de la Inteligencia Artificial (IA) se encuentra en pleno desarrollo y aspira a transformar el funcionamiento de la sociedad en todos sus aspectos. El perfeccionamiento tecnológico es permanente, a través de herramientas que procesan gran cantidad de datos para dar respuestas puntuales y generar resultados, tanto a necesidades laborales como particulares.
Muchas cuestiones que hacen a la tecnología en nuestra vida cotidiana cambiaron rápidamente y, con la incorporación de la IA, seguirán evolucionando cada vez más rápido, en lo que hace a las relaciones sociales, la comunicación y los servicios, entre tantas otras cosas. En el ámbito del trabajo, no solo los productos y servicios incorporan IA para diferenciarse y aumentar su productividad en el mercado, sino también en lo que hace a los procesos internos de la producción y de la gestión estratégica, automatizando distintas tareas.
Sin embargo, toda esta efervescencia envuelta sobre el paradigma del lucro nos puede hacer creer erróneamente que la IA puede ser la única respuesta a todas nuestras preguntas. Desde la Economía Social, Solidaria y Popular, debemos tener la capacidad de problematizar a la IA, para poder hacer nuestras propias preguntas, ser capaces de generar nuestras respuestas y dar también a las herramientas de la IA nuestro propio significado, como paradigma transformador. Y así poner a las IA a disposición de la propuesta productiva cooperativa, en función del desarrollo local, con todos los profundos dilemas éticos que conlleva su aplicación, que ya no tiene vuelta atrás.
El objetivo de la Inteligencia Artificial en disputa
Tenemos que saber entender que la IA no resuelve todos los problemas y que por eso la gente tiene que seguir trabajando. La responsabilidad del trabajo va a estar en la cabeza de un ser humano, ya sea realizando la tarea o desarrollando la IA que la resuelva. La paradoja es que sería más fácil de reemplazar el trabajo cognitivo que el trabajo manual. Y esto no tiene que ver con una cuestión de facilidades dentro del desarrollo científico tecnológico, sino con una cuestión de costo de inversión.
Es cierto que existen técnicas de automatización productiva de distinta índole y que se aplican parcialmente en todo tipo de industria, pero no se pueden masificar sencillamente porque el mundo de los átomos es más costoso que el mundo de los bytes. No es imposible construir un edificio automatizado a través de la robótica, pero es mucho más barato hacerlo con personas.
Por ejemplo, cuando pensamos en la aplicación de las impresoras 3D, pueden desde ser industriales o de uso particular instaladas en una casa de familia. De hecho, hay distintas industrias donde se utilizan cada vez más. Recientemente, la Universidad Nacional de La Plata junto al Astillero Río Santiago presentaron el proyecto de un prototipo de impresora 3D para la construcción integral de viviendas sociales. Pero la finalidad no es solo producir la casa completa más rápido, sino que al Estado le cueste menos. Cada átomo tiene un precio, al igual que cada hora de trabajo.
La rentabilidad en base al desarrollo siempre representa una ventaja para el capital concentrado, que tiene la capacidad de llevarlo a cabo, aunque también puede ser una oportunidad para los trabajadores porque se necesita contar con nuestra capacidad para producirlo y es lo que, en definitiva, lo hacen potencialmente accesible.
Al mismo tiempo, conseguir el volumen de capital necesario para hacer una inversión tecnológica para una pequeña empresa, o bien para una cooperativa, o hasta para un pequeño emprendimiento familiar es imposible. Cualquier expresión del movimiento obrero organizado no va a contar con el capital necesario. Las órdenes de magnitud hacen que solamente el capital concentrado puede participar en ese terreno y con lo relacionado a la IA. Y aun así sigue siendo inviable en el tiempo. Como siempre, la salida a este problema con más asociatividad: pensar la intercooperación en escala mundial.
Optimizar el consumo energético
Uno de los grandes desafíos que tenemos en ese aspecto es optimizar el consumo energético. El consumo energético que se necesita para satisfacer la demanda que implica procesar la IA es proporcional a la necesidad de simplificarlo para poder dar respuesta a esa demanda. Es algo similar en cuanto a lo que sucede con el planteo de eliminar criptomonedas porque la planificación del crecimiento no está energéticamente pautada y termina, tarde o temprano, representando un daño.
La «producción» de criptomonedas, tan solo para Bitcoin, consume más energía que toda la Argentina. Debemos proponer hacer las optimizaciones necesarias para que en algún momento esa cantidad de procesamiento no sea necesaria y entonces baje el consumo relativo. Un verdadero cambio en la estructura del trabajo puede hacer que eso que deje de ser un problema. Esto mismo puede pasar también con la IA porque hoy es fuertemente demandante de recursos energéticos sin ninguna planificación, por lo que termina siendo viable a un costo prohibitivo para la mayoría de los actores.
La falta de planificación estratégica en el desarrollo de la IA, ya sea por la velocidad que adquieren los procesos o por los medios que la generan, hacen que la inversión no alcance nunca el Punto de Equilibrio y que en ningún caso produzca rentabilidad sostenida en el tiempo. Porque cuando un desarrollo tecnológico se queda estancado, el mercado mira a Google, Amazon y a cada uno de sus nichos. Y si no consigue la rentabilidad a través de estos gigantes, el proceso llega a abruptamente a su fin.
Operar en función de la capitalización hace que en un momento una empresa puntual sea la única que está en condiciones de trabajar en posición de monopolio de ese mercado. Como por ejemplo puede ser Google en el mundo de las búsquedas en internet, Amazon en el mundo de la infraestructura de servidores o Microsoft en los escritorios. Cada cual se acomoda en su nicho y, al no permitir participar a otras empresas, tienen asegurada la rentabilidad en el corto plazo.
Hay algunas tareas que pueden dejar de ser desarrolladas por personas y, en todo caso, pasar a una etapa de supervisión. Entonces, probablemente baje la cantidad de fuerza de trabajo necesaria humana, pero no para determinadas tareas de contenido. De hecho, el asistente de la IA para los programadores es hoy una herramienta funcional para acelerar el proceso de desarrollo, pero no reemplaza el trabajo en sí mismo. De hecho, en muchos de los portales informativos de nuestro país ya se están utilizando asistentes de IA para escribir notas, estableciendo títulos y criterios que después se coordinan.
Debemos ser capaces de discernir si el objetivo de desarrollar herramientas con IA es mejorar nuestra calidad de vida o bien concentrar capital. Es un problema previo y que atraviesa a cualquier desarrollo, pero hace al sentido de cómo la IA se está desarrollando.
El mercado impone una lógica de reemplazo del trabajo humano porque representa un costo y cuenta con la posibilidad de defenderse de esta lógica, a partir de los derechos laborales adquiridos. El esfuerzo más importante es justamente reemplazar al trabajador/a; si evitamos deshumanizarlo, la gente podría gozar de mayor tiempo para el ocio. Entonces, deberíamos bajar la jornada laboral para todos. Es por eso que son las visiones alternativas de sociedad las que pueden interpelar una herramienta como la IA y utilizarla para explorar una visión del mundo diferente a la búsqueda de lucro.
¿Quién es el dueño de lo que crea la IA?
Si asumimos como algo natural que las productividades van a crecer exponencialmente, tenemos que analizar cómo vamos a repartir los resultados de esas productividades. Pero esto no significa que no tengamos ingresos o bien que tengamos satisfechas todas nuestras necesidades. Y no hablamos exclusivamente de las necesidades económicas, sino también de las culturales y las sociales.
De este análisis deviene como resultado que todo lo que crea la IA está entrenado con la información pública que se extrae en su mayor parte de la internet. El estado actual de la IA es gracias a que esta enorme cantidad de datos ya estaba publicada y es por esto mismo que la IA es capaz de programar, entre otras cosas. Porque el software libre tiene todo su código fuente publicado. Aprendieron a programar a partir del acceso al código fuente.
Esta información es comúnmente denominada como bienes comunes digitales porque disponibilizan la propiedad de los recursos informáticos para la utilización de la misma por parte de una comunidad para su desarrollo. Es lógico también que al mismo tiempo sean, en paralelo, insumos comerciales. Mucho de todo esto que estamos atravesando como sociedad no es más que el resultado de la apropiación de conocimiento por parte de las empresas privadas, que a partir del capital concentrado aprovechan su ventaja de oportunidad. Al fin y al cabo, no hay mucho más que se pueda expropiar a la gente que su propio conocimiento.
Si no existe más nada para apropiar dentro del mundo material, llega la hora de explorar el mundo del conocimiento. A partir de ese momento, aparecen una serie de leyes que tienden a garantizar los derechos de autor, de patentes, etc. Nace una noción del conocimiento vinculada directamente con la apropiación, repleta de estrategias legales que la garantizan, para blindar a su vez al proceso de desarrollo capitalista.
Los grandes jugadores de estas tecnologías dijeron «Esto es nuestro y todo lo que resulte de ahí tendrá que ser nuestra». Es tan absurdo como pensar que todo lo que produzca una computadora le corresponde al fabricante o a quien la vendió. No es posible que naturalicemos que el dueño de la tecnología con la que se produce puede ser el dueño también de lo que se produce con esa tecnología. Esa lógica es totalmente privativa.
En el mundo de la tecnología y los programadores, los nuevos autores hablan de una doble explotación del trabajador. Primero, en el momento en que se le paga su salario y su productividad. Después, cada vez que se ejecuta ese programa se está generando plusvalor con el trabajo de esa persona. Es el mismo proceso con la misma lógica de apropiación que se da en la riqueza productiva material.
Revolución Industrial 2.0
Se puede trazar un paralelismo con la Revolución Industrial: en su momento, el capital se apropió del conocimiento manual de los artesanos y lo automatizó. De la misma forma, hoy se apropia del conocimiento intelectual y lo automatiza.
La única forma de confrontar el problema es a través de la política. No contamos con otra herramienta para concientizar a los trabajadores del problema, y para tomar dimensión de que no estamos solos.
Tomar conciencia de ese proceso, es como elegir la metáfora de la elección de la pastilla roja frente a la pastilla azul en Matrix. Una vez que la tomaste, ya no hay vuelta atrás. El conocimiento, para nuestra cultura occidental, no se puede desconocer.
Tenemos que buscar la manera de que esas herramientas puedan mejorarle la vida a los compañeros y las compañeras. Y mientras tanto, trabajar en difundir, concientizar y sumar dentro de cada espacio con las consignas que hacen a los límites políticos económicos.
En esas consignas, está implícita la relación que lleva a limitar el avance de las tecnologías por sobre los derechos colectivos de los trabajadores porque el desarrollo tecnológico implica que tarde o temprano se pongan en juego las fuentes de trabajo.
La tecnología al poder
Nos cuestionamos entonces, ¿qué pasaría si un día se llegase a la automatización total? ¿Quiere decir que este universo distópico ya no es necesario el esfuerzo humano? Si bien no deja de ser una distopía, es muy interesante porque existen sectores que, desde lo ideológico, plantean que la tecnocracia puede tomar el poder.
Desde esta perspectiva, ya no sería necesaria la opresión del hombre por el hombre porque está la maquinaria y la tecnología para suplantar esa necesidad de opresión. Pero inevitablemente hay una disputa política previa para llegar a ese proceso.
Las grandes concentraciones capital hoy hacen que los trabajadores de las naciones de Amazon trabajen casi como esclavos. A pesar de la tecnología, el trabajo de los trabajadores de los almacenes de Amazon está denunciado por crímenes de lesa humanidad.
Yo tengo que vivir esperanzado en que vamos a poder modificar ese escenario, pero la verdad es que la tensión es cada vez mayor. La sobreproducción es cada vez mayor; nadie quiere entregar a su mercado.
Esta idea de que a partir de la tecnología se puede llegar a una dinámica de distribución justa de la riqueza, como una forma viable que garantice el pleno empleo a partir de un crecimiento económico basado en la tecnología, implica a su vez que hay un pequeño grupo que tiene la concentración de la mayor parte de la riqueza y que no va a permitir que esto suceda. Siempre va a ser la clase trabajadora la que pague el costo del desarrollo teconológico, con el valor de su trabajo.
Hacia una ética de la IA
Es tan vertiginoso el ritmo que toma día a día el desarrollo tecnológico en las IA, que hasta pareciera ir más rápido que nuestra capacidad para reflexionar sobre sus posibles consecuencias. El rediseño de muchos aspectos de nuestra sociedad implica grandes beneficios potenciales, pero también una proporción similar de posibilidades de incrementar los prejuicios y desigualdades sociales que podrían atentar contra nuestros derechos humanos básicos, de no establecerse una ética común que refiera al desarrollo de la IA.
En marzo de 2023, se reunieron en Montevideo cientos de especialistas en investigación y desarrollo en IA, dentro del Encuentro Latinoamericano de Inteligencia Artificial. A partir de este encuentro, se constituyó el manifiesto Declaración de Montevideo sobre Inteligencia Artificial y su impacto en América Latina. Se trata de un documento que hace a la ética en los derechos humanos en la IA, estableciendo siete puntos comunes y comprometiéndose a desarrollar criterios y estándares que permitan calificar a las tecnologías según sus riesgos de manera transparente.
Resulta necesario dar esta clase de debates, dado que empezamos a afrontar casos judiciales que demuestran que la IA reproduce los sesgos de la sociedad, que muchas veces no son los que queremos que sean y que en la propia dinámica de la IA se reproducen.
Hablamos, por ejemplo, de racismo o de xenofobia. El algoritmo se alimenta de lo que la propia sociedad expresa y lo reproduce en formato de aprendizaje. Sin saberlo, podemos terminar validando un concepto que hace al pensamiento hegemónico operando más allá de su pensamiento político.
La propuesta que hace el manifiesto es clara y nos sirve como marco de referencia, a pesar de que esos siete puntos consensuados puedan ser cuestiones genéricas, pero son un buen lugar para comenzar el planteo. Además de establecer una discusión política en lo que hace a la toma de conciencia, se puede medir su aplicación dentro del público que hace a los trabajadores de la tecnología en general y, particularmente, a los cooperativos y a los emprendedores que trabajan por su cuenta como «freelance».
Justamente, a partir de acciones de este tipo, el trabajo de publicaciones, análisis e investigaciones; y la atención de organismos internacionales, es posible construir una agenda que haga a la ética de cómo aplicar la IA en la sociedad. De hecho, en este momento ese tipo de enfoque está puesto en la adicción que generan los diseños de las plataformas.
La industria trabaja muchas veces con la lógica de ocultar la posibilidad del daño colateral, ya sea la adicción o la mala información. Por lo que es vital establecer consensos en lo que hace a un código ético para habilitar el desarrollo. ¿Para quién trabajan las IA? ¿A quién pertenecen las obras resultantes de la IA? Son las primeras preguntas que debemos hacernos para empezar a desandar este camino de forma edificante para todas las sociedades.
