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La historia se repite cada vez que estamos ante una revolución, un cambio radical que nos hace sentir incómodos, porque los cambios radicales siempre incomodan. Pero plantear una competencia contra la Inteligencia Artificial supone darse por perdedor incluso antes de la partida.

El hombre siempre ha tenido que trabajar para subsistir. Desde la prehistoria, la humanidad ha debido destinar esfuerzos para cazar, recolectar, proteger, educar y guiar. Todos estos conceptos se interrelacionaron estrechamente para permitir a nuestros antepasados medrar, incluso ante condiciones desfavorables, como sequías y escasez.

Avanzando miles de años hasta nuestros días, tales formas de “trabajos” siguen siendo válidos si solo hacemos una “pequeña” actualización para reemplazar “cazar” y “recolectar” por “producir” y “comprar”.

Con esta asociación tan ancestral entre trabajo y supervivencia, es normal que exista preocupación cuando se está escuchando y leyendo por diferentes medios que la Inteligencia Artificial conseguirá arrebatar el trabajo a la gente en distintos oficios.

Un miedo fundado, si recurrimos a la historia. Pero infundado, según la misma historia.

Un Viaje Por El Tiempo

Cuando se comenzó a producir la revolución agrícola hace 25 mil años, los oficios más demandados por los humanos de esa época se empezaron a ver amenazados. Cazadores y recolectores iban siendo menos demandados a medida que se iban generando asentamientos y el nuevo concepto de familia se procuraba alimentos directamente desde el cultivo de la tierra y la crianza de pequeños animales. ¿Podemos decir qué la “agricultura” acabó con los empleos? Claro que no, solo demandó a la humanidad aprender nuevas habilidades y continuar su progreso.

Cuando la revolución industrial alcanzó su pináculo en el siglo XIX, diversos oficios quedaron obsoletos gracias a industrias que utilizaban maquinaria para hacer más eficiente la producción. Los tejedores textiles, sopladores de vidrio y, para seguir con el ejemplo, los agricultores, vieron como las industrias los dejaban relegados a simples artesanos desempleados. Herramientas sembradoras, máquinas trilladoras y segadoras mecánicas necesitaban solo un operario que reemplazaba cientos de trabajadores. ¿Podemos decir que las máquinas industriales acabaron con los empleos? Claro que no, las industrias generaron una demanda de trabajadores tan grande que muchas ciudades crecieron como núcleo residencial al tiempo que lo hacían como núcleo industrial. La humanidad requirió acomodarse a este crecimiento, sobre todo en las condiciones laborales, y aprender nuevos oficios para continuar con su progreso.

Seguramente los cazadores que no sabían hacer otra cosa en los albores de la agricultura se sintieron tan postergados como los luditas británicos que se dedicaban a destruir maquinarias textiles a modo de protesta y frustración en el siglo XIX.

En el siglo XX, los medios se encargaron de mantener esta amenaza de prescindencia humana en las portadas: la fabricación en serie, la electrónica, la computación y la robótica fueron secuencialmente llenando titulares donde el desempleo iba a ser un gran azote. ¿Podemos decir que estos avances acabaron con los empleos? Claro que no, pero es cierto que los estudios técnicos y universitarios ahora son considerados estudios básicos.

En este siglo XXI que transitamos, la amenaza del desplazamiento laboral se llama Inteligencia Artificial. Diversos medios dan por difuntos distintos oficios como abogados, analistas, contadores, incluso médicos generales. Esto porque no solo los algoritmos programados en sistemas automatizados han llegado a un nivel de sofisticación importante, sino por sobre todo porque los sistemas ahora cuentan con niveles de procesamiento que rivalizan con los del cerebro humano y porque estos sistemas pueden seguir aprendiendo por su cuenta, mejorando sus propios algoritmos, optimizando sus códigos según la experiencia y sin la necesidad de un humano.

Aprendiendo A Aprender

Sobre las capacidades de procesamiento, Masayoshi Son, CEO de Softbank, y Ray Kurzweil, Director de Ingeniería en Google, piensan que la singularidad tecnológica, aquel punto irreversible en que las máquinas sobrepasen al humano en capacidad de proceso, ocurrirá en los próximos 30 años.

Sobre la capacidad de aprender automáticamente, podemos decir con certeza que eso ya está ocurriendo.

Incluso si consideramos un sistema tan trivial como Netflix, podemos ver que el algoritmo utilizado para presentar recomendaciones está constantemente “aprendiendo” de millones de usuarios. El sistema es capaz de detectar patrones de comportamiento similar y clasificar perfiles en cientos de categorías a la vez para asegurar un grado de acierto. Cuando un espectador declara que no le gusta una película recomendada, no es un fracaso del sistema, es otro dato que se aprende. Y sin intervención humana.

El ejemplo de Netflix que usa el aprendizaje automático para obtener recomendaciones se asemeja al de Amazon con su clásico “Los clientes que compraron esto también compraron” y a servicios como Spotify que se especializan en proponer temas específicos al usuario. Pero existen otros tipos de aprendizaje automático en nuestro diario vivir tecnológico: los filtros anti-spam del correo electrónico, por ejemplo, deben estar continuamente reconociendo técnicas para detectar el correo no deseado, por lo tanto resuelven un problema de clasificación, similar a lo que hace Facebook para reconocer caras en las fotos. El buscador de Google debe resolver un problema de puntuación para elaborar un ránking con los resultados que hagan más sentido en el contexto de una consulta específica y quizás única.

Si bien este tipo de aprendizaje automático es muy básico aún, ya existen sistemas más complejos como los automóviles autónomos, que han generado una base de datos enorme de situaciones reales que sirven de base para un conjunto todavía mayor de potenciales situaciones en caminos y carreteras.

Otro ejemplo complejo del aprendizaje automático es el denominado Deep Learning, que se basa en modelos de redes neuronales –donde el procesamiento se distribuye en varias “capas” de las cuales también se obtiene retroalimentación para el siguiente ciclo—y ha sido utilizado desde 1965 para sistemas de reconocimiento de voz, reconocimiento de rostros y expresiones, detección de drogas y, en un hito reciente para la Inteligencia Artificial, para ayudar a una máquina a ganar en el juego de mesa chino “Go”.

Esto No Es Un Jue-GO

El súpercomputador se llama AlphaGo y es parte del proyecto de Google Deep Mind. La palabra “Deep” a muchos nos trae el recuerdo del enfrentamiento de ajedrez entre Garry Kasparov y Deep Blue, el computador de IBM que logró derrotar al maestro de ajedrez siendo la primera vez en que un computador vencía a un campeón mundial. Pero cuando eso ocurrió en 1997, las cosas eran muy distintas. Deep Blue ganó utilizando “fuerza bruta”, es decir, procesando cientos de miles de jugadas en solo segundos y analizándolas contra los movimientos de Kasparov. En el caso del juego de Go, el número de posibles jugadas sobrepasa a las del ajedrez por una cantidad mayor que la suma de átomos en el universo, por lo tanto una máquina debía ocupar “estrategias” aprendidas para vencer.

Cuando AlphaGo venció en enero de 2016 al campeón europeo de Go, la comunidad científica entendió la importancia del hito histórico. Pero cuando AlphaGo venció 4 juegos contra 1 en marzo del mismo año al coreano Lee Se-Dol, toda una eminencia planetaria en el juego, entonces el asombro y estupefacción fue total.

Seguramente no faltó quien sintiera también algo de temor.

AlphaGo aprendió a jugar en base a un algoritmo programado, pero aprendió a ganar y a diseñar estrategias en base a múltiples enfrentamientos contra sí mismo.

Hasta ahora, siempre la humanidad ha tenido cierta ascendencia sobre las máquinas. Desde el mecanismo de anticitera las máquinas han reemplazado de mejor forma lo que podrían hacer los humanos más inteligentes o el batallón más numeroso. Esto es considerado normal porque cae dentro del ámbito de las “herramientas”: son los humanos los que las diseñan para facilitar trabajos que los humanos definen. Un brazo mecánico robotizado en un ensamble de automóviles puede llevar a cabo tareas de fuerza y precisión que ningún humano podría, pero cada movimiento, la sincronización entre ellos y el registro de fecha y hora, al milisegundo en que ocurre, es un comportamiento programado así por un humano. Incluso su forma y materiales son el trabajo de ingenieros y técnicos humanos.

Pero llegamos al punto en que esas herramientas pueden diseñarse y perfeccionarse a sí mismas. Pueden inventar soluciones que ningún humano pensó. Incluso pueden construir en base a sus propios diseños. Por lo que no es descabellado pensar que llegará el momento en que no sepamos cómo las máquinas hacen lo que hacen y solo nos quede recurrir a la ingeniería inversa para averiguarlo. Una idea inquietante.

Historia De Un Futuro

¿Podemos decir que las máquinas acabarán con los empleos?

Claro que no. Necesitaremos todas las manos que tengamos para defender a la humanidad de las máquinas inteligentes.

Eso es broma, por supuesto. No se nos viene el apocalipsis de las máquinas, o al menos no como lo presentan las películas con terminators y Skynet. La gran transformación va a ser en la forma en que resolvemos problemas y conflictos, en cómo generamos avances científicos, cómo resolvemos demandas entre civiles o  cómo facilitamos la política externa entre naciones. A diferencia de los humanos, las máquinas no tienen un cultivo del ego y es muy difícil que decidan diseñarse uno porque, como se ha visto en todos los males provocados por el hombre, el ego no es un óptimo sino todo lo contrario.

¿Serán reemplazados los trabajadores de hoy como los cazadores lo fueron con los agricultores o como los agricultores lo fueron con los tractores y segadoras? Muchos de nosotros sí. Si pensamos en médicos que solo diagnostican enfermedades, abogados que solo tramitan papeles, contadores que solo optimizan balances, profesores que solo pasan materia, funcionarios que solo cumplen con la burocracia, ingenieros que solo realizan cálculos, entonces muy probablemente correrán la misma suerte del cazador, la de perder una carrera antes de que empiece.

Existen dos caminos ante nosotros, entonces. Nos resistimos contra las máquinas como los luditas del siglo XIX, haciendo que las entidades de inteligencia artificial paguen impuestos por los trabajos “arrebatados”, por ejemplo, o decidimos adaptarnos con la gran ventaja del conocimiento de la historia y de la repetición del patrón. Hace 100 años no existía una industria tecnológica. Hoy esa industria representa el 20% del PIB mundial. En todo este tiempo, los electricistas dieron cabida a los electrónicos quienes abrazaron a los programadores de sistemas que dieron paso a los ingenieros que hoy sientan las bases de la Inteligencia Artificial. Es nuestra responsabilidad, como sociedad, prepararnos y continuar con el progreso.

Pensemos un momento en la forma en que las máquinas influirán en nuestros empleos y sociedades en un ejercicio de futurología:

• En 5 años, la combinación de Deep Learning y computación cuántica comienza a demostrar grandes descubrimientos y avances sobre aspectos como el genoma humano, el descubrimiento de galaxias con potencial de vida, reacciones químicas a nivel molecular para curar enfermedades bacterianas, micóticas y virales, resultados en estudios de pliegue de proteínas que llevan a técnicas de modificación de ADN en vivo, diagnósticos médicos personalizados según perfil genético y de manera automatizada, consultoría legal automatizada, asistentes personales capaces de automatizar aspectos de nuestro diario vivir como compra de abarrotes y suministros cuando hacen falta o administrar el presupuesto familiar directamente desde una cuenta bancaria habilitada para tal efecto. Las mismas máquinas comienzan a proponer planes de explotación y distribución de recursos para asegurar un abastecimiento y comercio sustentable. Sin embargo, existen varios problemas legales e índices crecientes de desempleo.
• En 10 años, las corporaciones basan una parte creciente de su mano de obra para trabajo repetitivo en maquinaria sincronizada y monitoreada de manera central. El mismo sistema puede detectar oportunidades de optimización y mejoras productivas, así como levantar riesgos. Esto ocurre en industrias como la agricultura, la manufactura, la producción, la minería, disminuyendo gran cantidad de puestos de trabajo antes ocupados por humanos, pero creando riquezas sostenibles y sustentables que permiten a las empresas reinvertir en iniciativas de responsabilidad social propuestas por inteligencia artificial, con el fin de insertar a la comunidad en el negocio y viceversa. Los gobiernos sacan partido de modelos complejos de administración de fondos de pensiones y planes de salud que benefician a la mayoría de la población. Los conflictos sociales han llegado a su pináculo, pero comienzan a decrecer con una subvención importante de los estados, que cuentan con ingresos frescos por los impuestos a las utilidades crecientes de las empresas gracias a los aportes de la inteligencia artificial.
• En 20 años, un gran porcentaje de enfermedades crónicas se encuentran solucionadas. La manipulación genética modelada por inteligencia artificial es una realidad, tanto para etapas embrionarias de vida como para adultos. La esperanza de vida mundial alcanzó un promedio de 90 años, mientras que en países desarrollados se ha traspasado la brecha de los 100, mejorando la calidad de vida en los últimos momentos. La sociedad se ha adaptado y ha integrado la inteligencia artificial como parte importante su se diario vivir. Existen servicios de suscripción, insertos en programas estatales, para consultas médicas por Internet y prácticamente todos los trámites legales importantes se hacen remotamente. Los descubrimientos científicos superan a la capacidad tecnológica de aplicarlos, por lo que los estados fomentan cada vez más la formación de científicos y técnicos que puedan materializar el conocimiento generado. Muchos aspectos de la vida son personalizados, como la educación, la orientación vocacional y la adquisición de bienes; esto genera crisis de identidad importante en muchos individuos.
• En 40 años, el humano ha establecido colonias en Marte y ha descubierto una enorme cantidad de sitios con potencial para la vida tanto en el Sistema Solar como fuera de él. La inteligencia artificial ha permitido delegar actividades de alto riesgo y de toma de decisiones en el instante en mundos lejanos, en momentos en que el contacto con la Tierra tarda varios minutos. Las naves espaciales son altamente eficientes, siguiendo diseños imposibles creados por la inteligencia artificial. Los asistentes personales han evolucionado desde software en computadores y aparatos inteligentes a humanoides capaces de ejecutar tareas cotidianas y de integrarse a través de implantes biológicos. La población que vive bajo la línea de la pobreza se ha reducido drásticamente y algunos países han adoptado modelos de inteligencia artificial para el cálculo de impuestos con el fin de asegurar una mejor distribución de la riqueza.

Llegando A La Meta, Volviendo Al Principio

Partí este reporte diciendo que los humanos siempre han necesitado trabajar para subsistir, pero eso es una verdad a medias. Al comienzo, el ser humano trabajaba para subsistir junto con su familias y su comunidad. Eventualmente, dejamos de hacerlo para trabajar por dinero, para el enriquecimiento de negocios y corporaciones. Indirectamente, claro, lo hacemos por nuestra subsistencia, pero quizás el miedo que proyectamos en las máquinas, que antes hemos proyectado tantas veces, no sea necesario.

Quizás podemos confiar que las máquinas, si quedan libre del control de las corporaciones, van a ser el ente imparcial que no encontramos en los estamentos humanos tan orientados al ego. Entonces, en lugar de temer a las máquinas por las cosas que no entendemos, quizás haya que aprovecharlas en una sociedad más integrada, imparcial y justa, mientras nosotros nos preocupamos, como antes, del sustento de nuestras familias y comunidades entendiendo qué necesidades debemos cubrir y cómo.

Si competimos contra las máquinas en capacidad de procesamiento de datos, en fuerza o en precisión, estamos perdidos, pero si encontramos una forma de ser más humanos con la ayuda de las máquinas, habremos ganado todos.