La IA es una quimera real: puede hacer el mundo radicalmente mejor

La era de la inteligencia artificial no es ciencia ficción; ya ha comenzado. En 2024, la IA se ha llevado dos premios Nobel, uno para sus pioneros y otro por una aplicación en biología. Las cinco empresas más grandes del mundo son todas tecnológicas. Y en cinco años, la compañía que diseña sus chips, Nvidia, ha multiplicado 27 veces su valor. Sin embargo, la señal más fuerte del terremoto es un movimient...

La era de la inteligencia artificial no es ciencia ficción; ya ha comenzado. En 2024, la IA se ha llevado dos premios Nobel, uno para sus pioneros y otro por una aplicación en biología. Las cinco empresas más grandes del mundo son todas tecnológicas. Y en cinco años, la compañía que diseña sus chips, Nvidia, ha multiplicado 27 veces su valor. Sin embargo, la señal más fuerte del terremoto es un movimiento soterrado, casi silencioso, de usuarios desorganizados: ChatGPT solo tiene dos años, y las aplicaciones de IA son todavía prototipos, pero millones de personas ya las usan.

El debate actual sobre esta nueva tecnología está dominado por las advertencias sobre sus peligros —que son reales—, como la posible destrucción de empleo. Pero eso deja pendiente un ejercicio fascinante: imaginar los posibles futuros de la inteligencia artificial virtuosa. La filósofa Carissa Véliz, aunque se declara pesimista, acepta el ejercicio de imaginar: “El mejor de los mundos posibles, por más que me parezca improbable, es uno donde la IA automatiza las tareas más aburridas, de manera eficiente, precisa y barata, y donde los humanos usemos el tiempo libre para tareas gratificantes, como cuidar de los nuestros, pasar tiempo juntos, descansar, leer o crear”.

Es un ejercicio de imaginación para la acción. Como dice Dario Amodei, CEO de la empresa de desarrollo de IA Anthropic, en un reciente ensayo: “Es crítico tener una visión genuinamente inspiradora del futuro, y no solo un plan para apagar incendios”. Los buenos futuros no son inevitables, pero podemos intuirlos asomándonos a laboratorios, empresas y hogares de todo el mundo. ¿Qué podrían hacer por nosotros las inteligencias artificiales?

Multiplicará la inteligencia

Imagina una clase donde cada niño tenga un tutor artificial. Mi hija podrá hablar con sus libros. Si no entiende un problema de matemáticas, una IA podrá explicárselo. Y si tiene curiosidad por algo que no está en su texto, obtendrá sus respuestas. “Los niños tienen una etapa en donde preguntan el porqué de todo”, recuerda Véliz. “He visto niños hablar con una IA sobre por qué el sol es rojo en el atardecer o por qué las nubes son blancas. Es una aplicación muy bonita, porque tiene paciencia infinita, siempre y cuando el sistema llegue a ser preciso y seguro”. El potencial es evidente: los tutores de IA serán baratos, llegarán a todas partes y estarán siempre disponibles. Los primeros estudios en las aulas ya son positivos.

Imagina visitar al médico y recibir siempre una segunda opinión. En un reciente experimento en Stanford, ChatGPT se demostró capaz de hacer diagnósticos mejor que los médicos humanos. Dados un informe, un historial y unas pruebas, señalaba posibles explicaciones. Los grandes modelos de lenguaje (LLM, en inglés) podrían ser una “extensión del doctor”.

La promesa de la IA es multiplicar la inteligencia. Al menos cierta forma de inteligencia, limitada y diferente de la nuestra, pero real. Hace unos días, GPT-o1 hizo el examen de selectividad coreano y quedó entre el 4% mejor del país. Esa es la singularidad del momento: en el pasado la tecnología ha multiplicado la energía o la información, pero nunca la inteligencia, que ha sido hasta ahora nuestro monopolio. Además, no hace falta hacer proyecciones desatadas, porque una inteligencia modesta puede ser revolucionaria si es omnipresente.

Imagina, por ejemplo, que cada joven investigador tuviese un laboratorio de agentes a los que dirigir. Podrían revisar literatura científica, reproducir resultados dudosos o ayudar a recabar datos. Esto último lo ensayó con éxito un grupo de Google Research: le pasaban un paper a Gemini, su IA tipo LLM, y le pedían buscar un dato específico para copiarlo en una tabla. Era una tarea fácil que podría hacer un estudiante, ¿por qué tanto jaleo? Porque le pasaron 200.000 papers, se fueron a comer y al volver había acabado.

Podemos avanzar mucho con inteligencias limitadas si son millones. Por ejemplo, la mayoría de los programadores ya usan copilotos de IA como Cursor, que miran tu código y lo autocompletan —te predicen—, que resuelven sus errores o que escriben código. ¿Tendremos agentes parecidos para otras tareas? Una IA podría comprarte un billete de tren, revisar tu calendario o configurarte el micrófono. Como dice Véliz —para contestar mi correo, irónicamente—, una de las grandes barreras a nuestra productividad son los e-mails: “Tengo la teoría de que una de las razones por las que no vemos filósofos tan brillantes como antes es porque, en vez de tener tiempo para pensar en las cuestiones importantes, la gente está escribiendo e-mails”.

Esta tecnología puede automatizar las tareas más aburridas y dejarnos tiempo libre para las gratificantes

Las inteligencias artificiales domésticas podrían ser solo la punta del iceberg. Si se cumplen las predicciones de Amodei, tendremos expertos virtuales haciendo de abogados, médicos, contables, nutricionistas y hasta terapeutas. Es natural y razonable sentir vértigo: ¿nos vamos a poner en manos de unos artefactos? Pero luego pienso en mi primer año de paternidad, y caigo en la cuenta de que ya nos informamos a menudo con métodos cuestionables, como búsquedas en Google, cuentas de influencers y consejos ancestrales sin base científica.

Amodei describe con detalle posibilidades aún más allá. Por ejemplo, piensa que las IA podrían llegar a ser “biólogos virtuales”, capaces de realizar todas sus tareas y acelerar 10 veces el ritmo actual de los descubrimientos en biología o biotecnología. También es optimista Jaime Sevilla, director de Epoch AI, una organización sin ánimo de lucro para investigar la trayectoria de la IA: “Tenemos una receta identificada para lograr una IA más capaz y general —pronto esperamos que pueda resolver problemas de matemáticas avanzadas o realizar autónomamente proyectos de programación que llevan horas. ¿Por qué esperamos estos avances graduales? Entre 2012 y 2024 hemos pasado a entrenar modelos con 100 millones de veces más cómputo. Para 2030 espero que se entrenen modelos 10.000 veces más grandes, un salto similar al que hubo entre GPT-2 y GPT-4″.

Va más allá del lenguaje

Una señal del enorme entusiasmo que despierta la IA es su omnipresencia. No importa con quién hable, si son banqueros, periodistas, diseñadores, programadores o analistas de fútbol. Todos están usando IA. Un motivo es que los LLM nos sirven a todos porque el lenguaje es universal. Pero hay otra explicación también trascendental: estamos ante una tecnología —una arquitectura algorítmica con forma de red gigantesca que aprende de datos masivos— que se ha demostrado capaz de descifrar los patrones de fenómenos muy diversos. Igual que ChatGPT maneja textos, otras IA se desenvuelven entre proteínas, imágenes, genomas o datos meteorológicos.

Un modelo de IA del centro europeo de meteorología (ECMWF) predijo la trayectoria del huracán Milton con un margen de error de apenas 12 kilómetros, superando a los modelos establecidos que tienen décadas de desarrollo. El centro ya está entrenando un modelo más grande “para aumentar su resolución”.

El ejemplo más celebrado es la IA de ­AlphaFold, con la que Demis Hassabis y John Jumper han ganado el Nobel de Química por predecir la estructura de 200 millones de proteínas —una tarea que antes costaba años y 100.000 dólares para cada proteína—. La base de datos la usan millones de personas y promete acelerar nuestra capacidad para desarrollar fármacos.

También en genética, Evo, otra IA entrenada con millones de genomas bacterianos, predice los efectos de cambios en el ADN y diseña sistemas funcionales de CRISPR, la técnica de edición genética. La biología de los organismos es absurdamente compleja, y se resistirá a ser descifrada, pero cualquier avance en predicción puede abrir vías alucinantes.

Hablamos de herramientas que ya funcionan. Un investigador del MIT ha estudiado la adopción de una herramienta IA en un gran laboratorio de I+D. Resultado: los técnicos con acceso a la IA descubren un 44% más de materiales y registran un 39% más de patentes.

El ejemplo más celebrado es el sistema de AlphaFold, que predijo la estructura de 200 millones de proteínas

Estos modelos de IA pasarán más inadvertidos que los chatbots porque no interac­tuamos con ellos, aunque su impacto será profundo: están modelizando sistemas complejos. Ya no hablamos solo de procesar datos o automatizar tareas, sino de descifrar patrones profundos en campos tan distintos como la biología, la meteorología o la química. Desde proteínas que adquieren forma tridimensional a mutaciones genéticas, trayectorias de huracanes o palabras que forman pensamientos, estas redes absorben datos masivos y encuentran pautas enrevesadas. Así, la IA pretende predecir fenómenos que hasta ahora escapaban a nuestra ciencia.

Hará de espejo

Un último potencial de las inteligencia artificiales es que podrían ayudarnos a entendernos a nosotros mismos. Son el primer artefacto capaz de replicar algunas habilidades que solo teníamos los humanos, como ciertas formas de razonar o de manejar el lenguaje. También es relevante que sean el producto de un aprendizaje automático, y que sus capacidades hayan emergido de ese proceso autónomo, sin que nosotros los hayamos diseñado paso a paso.

El profesor Ethan Mollick pone un ejemplo en su libro Cointeligencia: vivir y trabajar con la IA (Conecta). En relación a los modelos de lenguaje como ChatGPT, escribe que lo alucinante es que nadie está seguro de por qué estos sistemas que solo predicen tokens [fragmentos de palabras] dan como resultado “una IA con habilidades aparentemente extraordinarias”, capaces de entender órdenes y resolver problemas creativos. “Esto podría sugerir que el lenguaje y los patrones de pensamiento que hay detrás de él son más simples y más mecánicos de lo que pensábamos, y que los LLM han descubierto algunas verdades profundas y ocultas sobre ellos, pero las respuestas aún no están claras”.

Podemos aprender de la IA generativa porque nos ha sorprendido. Es excelente escribiendo, analizando, programando o charlando, que son tareas “intensamente humanas”, como dice Mollick, y sin embargo, tiene dificultades con tareas en las que las máquinas tradicionalmente sobresalían, como repetir un proceso o hacer cálcu­los. “No actúa como software tradicional, sino que actúa como un ser humano”.

Por eso Mollick propone algo provocador: nos anima a interactuar con la IA como si fueran personas. “No sugiero que estos sistemas de IA sean conscientes como humanos, o que vayan a serlo nunca. En cambio, lo que propongo es una cuestión pragmática: trata a las IA como si fuesen humanas porque, de muchas maneras, se comportan como una”.

Muchos expertos avisan de los peligros de la antropomorfización descuidada, con motivos razonables, como reconoce Mollick. Pero es como mínimo interesante que la forma más eficaz de usar un algoritmo sea interactuar con él fingiendo que es una persona.

¿Por qué no somos más optimistas?

He evitado deliberadamente dos temas. El primero es especular sobre una IA mucho más poderosa que la actual. Hay especialistas que apuestan por que pronto una IA general nos supere en todo; otros creen que su desarrollo chocará con un muro insalvable. Tampoco he abordado sus implicaciones sociales, aunque ahí también hay optimistas, porque el cuadro es demasiado borroso.

Llegando al final pensaba: ¿por qué es tan difícil evocar un futuro mejor? El reto no está solo en la palabra “futuro”, siempre incierto, sino también en “mejor”. Es también difícil visibilizar el progreso que ya ocurrió. Como ha dicho Kevin Kelly, fundador de la revista Wired y veterano tecnólogo: “El progreso es sobre todo lo que no sucede. Es una persona de 92 años que no murió hoy, un niño que no fue asaltado camino a la escuela, una niña de 12 años que no fue casada con un hombre de 30″.

Para lograr más de esas victorias invisibles, la tecnología es esencial: hace que el futuro sea distinto del pasado. Por eso en 2024 es imposible pensar seriamente en mejorar el mundo sin reflexionar sobre nuevas tecnologías como la IA. No basta con evitar sus peligros y esperar que los buenos usos lleguen solos, como traídos por una mano invisible. Si quieres dar forma al futuro, tienes que pensar con profundidad, con curiosidad genuina y, sí, también con optimismo sobre la tecnología que quieres hacer realidad.