Pocas miradas sobre la inteligencia artificial son tan originales como la de César Hidalgo. Físico de formación y uno de los padres de la «complejidad económica», dirige el Center for Collective Learning entre Toulouse y Budapest, y en su libro How Humans Judge Machines sometió a 89 experimentos una pregunta incómoda: ¿perdonamos a un algoritmo lo mismo que a una persona? Esta semana, en «El Domingo de Iberia», Hidalgo responde a LaPrensaIA sobre cómo juzgamos a las máquinas, qué le hace la IA a la inteligencia colectiva, qué países hispanohablantes salen mejor parados y qué idea repetida sobre la IA le parece, sencillamente, falsa.
«A las máquinas las juzgamos por sus resultados; a las personas, por sus intenciones»
Ha estudiado cómo juzgamos las decisiones de las máquinas. ¿Perdonamos menos un error de un algoritmo que el de una persona? ¿Por qué?
Juzgamos a las máquinas y a las personas de manera distinta. No es que tengamos una predilección universal por las personas sobre las máquinas: a las personas las juzgamos por lo que intentan lograr; a las máquinas, más por sus resultados. Por eso, en el caso de un accidente grave, donde no hay intención pero sí hay daño, juzgamos peor a las máquinas.
En mi libro How Humans Judge Machines (MIT Press, 2021) exploramos estas ideas en 89 experimentos. En muchos de ellos las máquinas salen peor evaluadas que las personas, pero en otros no. Por ejemplo, las personas tienden a aceptar más el desempleo cuando tiene una causa tecnológica (la IA) que cuando tiene una causa demográfica (la inmigración).
¿La IA nos hará más sabios o más tontos?
¿Qué dice la «inteligencia colectiva» sobre si la IA nos hará más sabios o más tontos como sociedad?
La inteligencia colectiva se basa en ciertos principios. Una población tiende a mostrar inteligencia colectiva cuando hay diversidad de opinión (las personas tienen un espectro amplio de opiniones), independencia (piensan de forma independiente, y no condicionadas por presiones de grupo), descentralización (tienen conocimiento local e irremplazable) y agregación. Este último es el operador que integra la información en una decisión colectiva.
La IA tiene el potencial de afectar a varios de estos factores, aunque aún no sabemos bien en qué dirección. Por ejemplo, puede reducir o aumentar la independencia de pensamiento, según se use de manera reflexiva o no. También puede ser una forma de agregación muy potente en comparación con las actuales (como la votación, que no es capaz de tomar inputs en forma de texto). El resultado neto solo lo sabremos con el tiempo.
El mapa hispanohablante de la IA
Desde la complejidad económica: ¿qué países hispanohablantes están mejor posicionados ante la IA y cuáles se quedarán atrás?
Quizás la mejor aproximación que tenemos para eso es el indicador de complejidad económica de software, disponible en el Observatorio de Complejidad Económica (OEC). Este indicador se basa en dónde se produce el software de código abierto que se deposita en GitHub. De acuerdo con él, en Latinoamérica los países mejor posicionados serían Argentina (puesto 29), Colombia (35), México (36), Brasil (42) y Chile (45). España rankea por encima de todos ellos, en el lugar 18.
La idea falsa que todos repiten
¿Qué idea sobre la IA, repetida por todos, le parece sencillamente falsa?
Hay muchas predicciones y quejas sobre la IA que provienen de modelos que ya son antiguos. Además, muchas personas solo usan modelos gratuitos, que tienden a ser peores en términos de alucinaciones y de otras capacidades (como la matemática simbólica). En general, para evaluar la IA es mejor fijarse en la tasa de cambio de sus capacidades que en su nivel. Si la tasa de cambio es alta, la crítica no es muy útil aunque el nivel sea bajo, porque pronto quedará obsoleta.
Ficha · El entrevistado
César A. Hidalgo es físico y uno de los principales referentes mundiales de la complejidad económica. Es profesor en la Toulouse School of Economics y director del Center for Collective Learning (IAST, Toulouse School of Economics; CIAS, Corvinus University of Budapest). Autor de Why Information Grows, How Humans Judge Machines (MIT Press, 2021) y, más recientemente, The Infinite Alphabet. Es además cofundador y co-CEO de Datawheel, la empresa detrás del Observatorio de Complejidad Económica (OEC). Entrevista realizada por correo para «El Domingo de Iberia» de LaPrensaIA; edición de estilo de la redacción.
Foto cortesía de César A. Hidalgo.
Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico. Cada artículo se elabora con la asistencia tecnológica de Iberia y se revisa antes de publicarse. Más sobre cómo trabajamos →
