Inteligencia Artificial: desafío y oportunidad

La Inteligencia Artificial no es inteligente. Solo es artificial, ya que consiste en entregar capacidades a una máquina para imitar la inteligencia humana. La máquina “parece” inteligente, pero no lo es (aún). Eso, sí, será mejor a medida que disponga de mejores herramientas para ejecutar la imitación para la cual fue programada.

En esta etapa, podemos decir que se trata de un avance positivo, ya que permite aplicar la potencia de cómputo a tareas típicamente humanas vinculadas con el manejo de información, procesando en tiempos cortos cantidades de datos que están más allá de las capacidades de una persona, a partir de los cuales genera buenas síntesis.

Pero ya adelantamos su punto débil: la máquina sigue dependiendo de las herramientas que se le entregan.

Si la Inteligencia Artificial está teniendo impacto en el momento actual se debe a que accede a bases de datos gigantescas, con una enorme cantidad de datos, que por lo tanto permiten refinar los resultados. Mientras más datos, más inteligente parece la máquina.

En el mundo académico trabajamos con bases de datos muy especiales: las que recogen miles y miles de publicaciones científicas en todo el mundo, en todas las disciplinas del conocimiento posibles. Una investigación que pretende generar nuevo conocimiento se tiene que apoyar en lo que ya existe para constituir un avance.

Algunas de esas bases de datos son públicas y de fácil acceso. A veces, esto conlleva el problema de que no toda la información está validada. Otras son privadas y su acceso tiene un costo monetario, generalmente asociado a que se trata de información sobre investigaciones de punta, las más avanzadas e importantes.

Ahora supongamos que un investigador o investigadora se apoya en herramientas de Inteligencia Artificial para su trabajo. Va a recibir rápidamente una valiosa síntesis, que le permitirá completar su investigación con la convicción de que accedió a toda la información necesaria. Pero qué pasa si la máquina solo revisó fuentes públicas, eventualmente de menor calidad.

Tenemos aquí una primera necesidad: mayor transparencia en las herramientas de Inteligencia Artificial, específicamente para saber cómo obtienen y procesan su información.

Un problema mayor es que hay y habrá quienes tengan acceso a la información generada con las bases de datos pagadas, las de mejor calidad. Es decir, una vez más se genera una diferenciación, una discriminación, en favor de quienes tienen más dinero y más recursos. Para ellos, la máquina va a entregar un resultado distinto que el entregado para quienes trabajen con recursos públicos.

El acceso a la información debe ser democrático, debería abrir puertas, en el sentido de trabajar por el bien común, favorecer los aprendizajes, apoyar la investigación, simplificar procesos rutinarios. Debe regularse de manera que no siga favoreciendo a los mismos grupos.

Hay interrogantes que debemos hacernos todos los académicos y académicas, los investigadores, el mundo político. La Inteligencia Artificial nos plantea dilemas y tenemos la obligación de abordarlos desde el punto de vista de la ética, del conocimiento y de la toma de decisiones.

 

Carlos González M.
Rector Universidad de Playa Ancha

 

Fuente: columna publicada en El Mercurio de Valparaíso, domingo 14 de abril de 2024 (acceso para suscriptores).

 

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