La Inteligencia Artificial (IA) es inevitable

            Desde la aparición de ChatGPT a fines de 2022, la Inteligencia Artificial ha cobrado popularidad en los medios y distintos ámbitos laborales y académicos. ChatGPT es un “chatbot”, una aplicación que es capaz de conversar y dar respuestas que parecen ser correctas a las consultas o instrucciones de los humanos (u otras aplicaciones, eventualmente). Para ello, usa un Gran Modelo de Lenguaje (o Modelo Grande de Lenguaje, LLM por sus siglas en inglés) que elabora respuestas a partir del análisis de la consulta recibida, proponiendo un texto plausible a partir de cálculos estadísticos y ponderaciones “aprendidas” de millones y millones de otros textos.

            Se habla mucho de Inteligencia Artificial en numerosos contextos. Sin embargo, no existe un consenso general acerca de qué es exactamente lo que designa esa expresión. Se podría tomar como base el origen de la denominación, que data de 1959 cuando un grupo de científicos encabezados por McCarthy se planteó un programa que partía de asegurar que distintos aspectos de la inteligencia se podría definir de manera suficientemente precisa como para que una máquina pueda simularlos.

            El amplio conjunto de cosas a las que hoy se llama Inteligencia Artificial puede englobarse en lo que decía McCarthy y su grupo: sistemas que exhiben comportamientos o resultados que “simulan” aspectos de la inteligencia. Así, los chatbots como ChatGPT o Gemini, su rival de Google, responden de manera aparentemente “humana” e “inteligente” a lo que les escriben o piden las personas. Otros sistemas similares son aquellos que generan imágenes a partir de texto, o modifican videos, o producen audio, etc. Al conjunto de sistemas de este tipo se le suele denominar IA Generativas.

            Aunque no tengan la popularidad mediática de las IA Generativas, hay otras aplicaciones que también imitan funciones inteligentes, aunque en general con la ventaja de procesar grandes volúmenes de información en poco tiempo, en relación con las posibilidades de sus símiles humanos. Allí podríamos incluir desde los OCR (que “leen” textos de imágenes), visión computacional (identificar cosas o personas en imágenes), recomendar películas, etc. En estos rubros hay muchos sistemas con importante potencial de daño: sistemas de reconocimiento facial usados para perseguir personas (además de mantener una tasa de errores que debería ser inaceptable), programas que deciden a quién se le da un crédito, o qué acusado en un proceso judicial tiene más probabilidades de reincidir, etc. Kathy O’Neal, una profesora estadounidense, denominó a estos sistemas como “armas de destrucción matemática”, capaces de arruinar la vida de personas en base a estadísticas, cuyos parámetros fueron seleccionados y afinados por “alguien” y con determinados criterios que permanecen ocultos. En el contexto de la globalización capitalista, constituyen herramientas que reproducen los sesgos (por ejemplo, tienden a condenar más a pobres de minorías étnicas que a profesionales blancos) y conforman una herramienta de reproducción del poder. Además, esos sistemas suelen ser creados, provistos y mantenidos por monopolios que de esa forma aumentan su poder. Esa mujer pasó de profesora de matemáticas en una universidad a ganar bocha de dólares aplicando modelos en un Fondo Buitre… hasta que comprendió que las cosas que decidían sus modelos implicaba que gente se quedara sin casa, sin bienes, sin trabajo, sólo por ajustarse a las predicciones de su modelo.

A partir de ahí, vio que había otros sistemas similarmente perjudiciales en distintos ámbitos. Es un librazo el suyo, que debería leerse en las asignaturas de inteligencia artificial de las universidades, pero seguramente no hay muchos que impulsen eso.

            Pero esto no tiene por qué llevarnos a actuar como los ludistas que a comienzos del siglo XIX intentaban destruir las máquinas a las que responsabilizaban por la pérdida de empleos. Si la IA deja a mucha gente sin trabajo, será principalmente porque se inserta en la economía imperial, la manejan los monopolios y porque actúan bajo la lógica del lucro capitalista.

No es un cuento chino

            Recientemente, la aparición de una IA puso de relieve muchos de estos aspectos.

            El 10 de enero último, la empresa china DeepSeek lanzó un bot conversacional para Android e iOS. En poco más de dos semanas, la nueva app había superado en descargas al hasta entonces hegemónico ChatGPT.

            El chatbot en cuestión utiliza dos Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) para responder a los usuarios: DeepSeek V3 y DeepSeek R1. El primero es un LLM del estilo de GPT 4, de propósito general, mientras que el segundo es un modelo de razonamiento al estilo de o1 , también de OpenAI. Además de su potencia, lo que hace del chatbot tan popular es que puede descargarse gratuitamente.

            Y no sólo eso: el programa es software libre y de código abierto, de modo que muchos pueden descargar su código fuente (las instrucciones que lo conforman), probarlo e incluso modificarlo según sus necesidades específicas. Es cierto que los datos de entrenamiento que usó la compañía china no están disponibles libremente; sin embargo, lo que sí está abre las puertas a que países en busca de autonomía respecto de los monopolios, pequeñas compañías y hasta particulares (poseedores de computadoras potentes, hay que decirlo) “tuneen” la aplicación, aprendan y hagan desarrollos que serían imposibles a partir de las aplicaciones cerradas de OpenAI (controlada financieramente por Microsoft) o Alphabet (empresa de Google).

            Pero hay otro punto en el que la irrupción de DeepSeek muestra nuevas perspectivas: el descenso sustancial de los costos de su entrenamiento, de los requerimientos de equipos para realizarlo y de consumo energético, dejan en evidencia que el avance de las IA no necesitan imperiosamente de la concentración de capitales a niveles brutales, o de aumentar la potencia usando máquinas más poderosas, con mayor demanda de energía y creciente destrucción ambiental.

            Eso explica por qué el lanzamiento del chatbot de DeepSeek produjo una caída en las bolsas de valores de grandes monopolios ligados a esa visión.

            Pasados los días, los monopolios se reacomodaron. Varios se vieron obligados a bajar precios u ofrecer servicios novedosos para re posicionarse. Pero quedó expuesto que existen otros caminos: software libre, investigación orientada a mejorar la eficiencia de los algoritmos, y producción abierta y distribuida. Un país que quiere ser independiente debe tomar nota de esto. Sabemos que el gobierno de Milei no quiere eso, pero es responsabilidad de quienes queremos un país libre, autónomo y justo, comprender estos escenarios y trabajar con ellos.

JORGE RAMÍREZ