Hacia una Inteligencia Artificial Socialmente Sostenible

Abajo se incluye un resumen de la charla que impartió la Dra. Oliver a la Fundación Innovación Bankinter en el contexto de sus #FutureTalks titulada Hacia Una Inteligencia Artificial Socialmente Sostenible. Este resumen fue publicado originalmente aquí.

Qué es la Inteligencia Artificial

Es una disciplina, que existe desde los años 1950s, dentro de la ingeniería informática, que tiene como objetivo desarrollar sistemas computacionales que sean inteligentes -tomando como referencia la inteligencia humana.

Dentro de esta definición, hay muchos campos distintos, que intentan emular distintas habilidades de la inteligencia humana. Por ejemplo, la percepción computacional -reconocimiento de imágenes y sonidos, por ejemplo-, emula la capacidad que tenemos los humanos para percibir nuestro entorno y reaccionar en consecuencia.

Dependiendo de su nivel de competencia, nos encontramos con 3 tipos de Inteligencia Artificial:

1.- Inteligencia artificial específica (o IA débil). Que es la que existe hoy en día y que es capaz de hacer muy bien –probablemente mejor que el mejor de los humanos– una tarea o conjunto de tareas previamente acotadas y solamente esas tareas, por ejemplo, jugar al ajedrez.

2.- Inteligencia artificial general (o IA fuerte). Con todas las habilidades y capacidades que tienen los humanos. Considero que estamos muy lejos de conseguirlo, si es que se consigue. Sin embargo, no necesitamos IA general para la que la IA ya esté transformando profundamente nuestra sociedad.

3.- Superinteligencia (o IAG). Sería una IA que superaría a la inteligencia humana, alcanzando en ese momento lo que se conoce como la singularidad. Por definición, al ser una inteligencia superior a la nuestra, no la comprendemos.

Históricamente ha habido dos grandes escuelas de pensamiento para conseguir alcanzar la Inteligencia Artificial:

• La escuela simbólico lógica (o top-down), cuyo ejemplo más paradigmático son los sistemas expertos y que consiste en representar el conocimiento utilizando símbolos y en usar las reglas de la lógica para derivar conocimiento nuevo a partir de dicho conocimiento base.

• La escuela conexionista (o bottom-up), a la que pertenezco, que aboga por el aprendizaje computacional basado en la experiencia, en los datos, y cuyo ejemplo canónico son las redes neuronales, que es donde se encuadra el machine learning y dentro de éste, el deep learning.

A pesar de un cierto enfrentamiento histórico entre ambas escuelas, cualquier sistema comercial actual de inteligencia artificial hace uso de las dos escuelas en simultáneo. Sin embargo, no podemos olvidar que han sido avances exponenciales en el desarrollo y uso de técnicas de deep learning los que están detrás del uso generalizado de la IA para el procesamiento de imágenes y vídeos, el reconocimiento del habla, la traducción automática o la conducción autónoma.

La inteligencia artificial se encuentra en el corazón de la Cuarta Revolución Industrial en la que estamos inmersos.

¿Por qué ha llegado la Cuarta Revolución Industrial ahora?

Fundamentalmente por la confluencia de cuatro factores:

1. Datos: La ingente cantidad de datos no estructurados (Big Data) generados por el tipo de aplicaciones y dispositivos hace que sin IA, sea imposible manejarlos, interpretarlos, analizarlos y sacarles partido.

2. Capacidad de cómputo a bajo coste: La inteligencia artificial consume muchos recursos computacionales y se ha producido no sólo una reducción exponencial de los costes de los microchips con creciente capacidad de computación, sino que ya se diseñan chips específicos para IA (como las TPUs de Google).

3. Modelos de aprendizaje mucho más sofisticados: La aparición de las redes neuronales profundas, que incorporan cientos de millones de parámetros.

4. Democratización en el acceso a los recursos: A través de librerías y de entornos de programación específicos para Inteligencia Artificial de manera que cualquiera que se lo proponga, puede aprovechar la IA.

¿En qué punto de desarrollo está hoy la IA?

La IA forma parte de nuestras vidas ya que está presente en la inmensa mayoría de los servicios digitales y apps que utilizamos, desde las plataformas sociales, los buscadores en Internet, los altavoces inteligentes, los sistemas de traducción simultánea, la publicidad personalizada, las recomendaciones, etc…

Más allá de estas aplicaciones, sistemas de IA cada vez más forman parte en la toma de decisiones de gran relevancia en la vida de las personas, como son decisiones relativas a los diagnósticos médicos, sentencias judiciales, concesión de créditos, seguros médicos y procesos de admisión en universidades o empresas. Por ello, la IA ha dejado de ser una disciplina estrictamente tecnológica para convertirse en un área de alto valor estratégico con implicaciones sociales, económicas y políticas.

Regulando la IA

Cuando entramos en terrenos como los anteriores (salud, justicia, igualdad), es absolutamente imprescindible regular la tecnología y diseñar estrategias donde la inteligencia artificial pueda aportar más, en las dimensiones ética, social, económica, laboral y ambiental. Muchos países y regiones tienen proyectos y propuestas para regular la IA, entre ellos la Unión Europea y España.

Es importante destacar la vertiente social de la IA **ya que podemos utilizar los datos y la Inteligencia Artificial para el bien social. Este movimiento está intrínsecamente ligado a los 17 **Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, donde la IA puede jugar un papel muy relevante para:

1. Medir mejor cómo se consiguen los distintos objetivos.

2. Apoyar en la toma de decisiones.

3. Evaluar los resultados de las políticas públicas.

Asegurando que la IA tenga un impacto social positivo. Un ejemplo es el de la creación de modelos predictivos para el seguimiento del COVID-19, trabajo en el que ha colaborado con otros científicos. Otro ejemplo es el de la Fundación ELLIS Alicante, que tiene como objetivo abordar desafíos fundamentales en IA, priorizando la excelencia científica y el impacto social positivo de la IA. Su nombre lo describe muy bien: “El Instituto de Inteligencia Artificial centrada en la Humanidad”.

Elementos clave para conseguir que la IA tenga impacto social positivo

Dado que la IA está presente en cada vez más ámbitos de nuestra vida,es necesario abordar las implicaciones éticas y las limitaciones de los sistemas actuales de IA, incluyendo:

• La violación de la privacidad.
• La discriminación y los sesgos algorítmicos.
• La opacidad -falta de transparencia algorítmica-.
• La manipulación subliminal del comportamiento humano.
• La falta de veracidad, con la creación de contenido sintético inventado, que da lugar a la desinformación.
• Excesiva huella de carbono, dado el gran consumo de energía de los sistemas actuales de IA.
• Falta de diversidad tanto en la disciplina como en los algoritmos de IA.
• Asimetría de la capacidad de innovación y desarrollo de la IA, por oligopolio.
• La vulnerabilidad, donde se incluye la IA adversarial, que es inteligencia artificial que trata de “engañar” a otra inteligencia artificial, haciendo que no funcione adecuadamente.

Todas estas áreas están siendo abordadas por ELLIS Alicante así como distintos grupos de investigación a nivel mundial, y se podrán abordar no sólo con investigación sino también con regulación.

La inteligencia artificial será una pieza clave para resolver los grandes problemas que afectan a la humanidad:

La humanidad se enfrenta a grandes retos y la IA sin duda formará parte de las soluciones necesarias para poder abordarlos gracias a su capacidad para analizar millones de datos complejos y no estructurados e identificar patrones y crear modelos predictivos. Se está aplicando con cada vez más éxito en las soluciones a los siguientes grandes problemas:

• Envejecimiento de la población y nuevos retos de salud y bienestar.
• Recursos naturales limitados.
• Energía renovable y sostenible. Ciudades y transporte inteligentes.
• Agricultura de precisión.

• Desigualdades sociales crecientes.

• Emergencia climática y desastres naturales.
• Pandemias globales futuras.
• Crisis humanitarias causadas por conflictos armados.

¿Cómo hacer que la IA sea beneficiosa para la humanidad?

Uno de los pilares clave es la información, la educación y la formación. En contra del determinismo tecnológico, hemos de apostar por una sociedad informada y formada que sea capaz de decidir hacia dónde debe enfocarse la IA. Sólo así, responderemos positivamente a la cita de Stephen Hawking: «La inteligencia artificial será lo mejor o lo peor que le pase a la humanidad«.

Además de una transformación de la formación reglada, es importante aprovechar la multitud de recursos en línea de alta calidad y gratuitos, que cubren desde el nivel principiante hasta cursos de mayor profundidad impartidos por reconocidos expertos internacionales, como los que imparte el MIT o Coursera).

Trabajemos junt@s para que la Inteligencia Artificial sea lo mejor que le ha sucedido a la Humanidad. ¿Se unen a nuestra causa?