IA de aceite de serpiente. Qué puede hacer la inteligencia artificial, qué no puede hacer y cómo notar la diferencia: ganamos dinero, no arte

IA de aceite de serpiente. Qué puede hacer, qué no puede hacer la inteligencia artificial y cómo diferenciarlo, por Arvind Narayanan, profesor de informática en Princeton y director del Centro de Política Tecnológica de la Información, y Sayash Kapoor, Ph. Candidato a D. en el Centro de Políticas de Tecnología de la Información de la Universidad de Princeton. El libro será publicado por Princeton University Press el 24 de septiembre, pero ya puedes leer la introducción online.

¡Finalmente! Un libro sobre IA que no me hace querer cortarme las venas por desesperación o aburrimiento. Un libro didáctico sin ser obvio ni básico, crítico con los muchos defectos y límites de la tecnología y al mismo tiempo optimista sobre cómo se puede mejorar la IA. Es un libro serio pero sus autores tienen humor. Refiriéndose a la total falta de consenso sobre qué es y qué no es la IA, la definen como «todo lo que no se ha hecho todavía». También me gusta el estilo de escritura, su claridad y alguna que otra fórmula memorable: «A diferencia de la IA predictiva, que es peligrosa porque no funciona, la IA de clasificación de imágenes es peligrosa precisamente porque funciona bien».

Dado que IA es un término general para un conjunto de tecnologías poco relacionadas, Kapoor y Narayanan optaron por centrarse en tipos específicos de IA: IA predictiva, IA generativa y IA de moderación de contenido. Con una pequeña incursión en el alegre mundo de las cartas y la inteligencia artificial en general para evaluar (y refutar) la afirmación de que la IA deshonesta constituye un riesgo existencial para la humanidad.

El perceptrón Mark 1, siendo ajustado por Charles Wightman (ingeniero del proyecto del perceptrón Mark I). Fotografía

Detener ShotStopper. Foto encontrada en Organizando mis pensamientos.

AI Snake Oil es una guía destinada a ayudarnos a distinguir entre exageraciones y progreso genuino, entre realidad y promesas, ficción y un futuro factible. Narayanan y Kapoor creen que, si queremos influir en la forma en que se implementa la IA, debemos poder evaluar la plausibilidad de los supuestos avances. Explican cómo funcionan los distintos tipos de IA, cómo se ha desarrollado la historia de la investigación de la IA y examinan casos de fracasos pasados ​​para identificar dónde nos deja la tecnología. La mayoría de las veces, parece que solucionar o aliviar un problema no es cuestión de más datos y mejores modelos. Se trata de que los ciudadanos, los investigadores, los sindicatos, los medios de comunicación y los responsables políticos desarrollen una comprensión más profunda de la IA y exijan una tecnología más justa, sólida y transparente.

Tanto Kapoor como Narayanan pueden ser científicos informáticos, pero eso no les impide ver dónde caen los humanos (periodistas que no tienen el tiempo, la experiencia o los medios para realizar un trabajo de investigación riguroso antes de publicar un artículo sobre la IA, por ejemplo). , donde los humanos retroceden por ser impredecibles o simplemente por tener suerte y lo que los humanos pueden hacer para resistir la automatización de cada aspecto de su existencia individual y social.

Los autores del libro dan algunos ejemplos alentadores de tal resistencia: el movimiento obrero moderno que siguió a los primeros años de la Revolución Industrial; Karla Ortiz que lucha contra la apropiación por parte de la IA Generativa del trabajo creativo de artistas, fotógrafos y escritores que no reciben crédito ni compensación a cambio de su contenido; una startup india sin fines de lucro que, a diferencia de los proyectos de inteligencia artificial que dependen del trabajo precario distribuido globalmente, paga de 20 a 30 veces el salario mínimo local y permite a los trabajadores de anotación de datos conservar la propiedad de los datos que crean.

Ya sabíamos que no permitir la IA no debería dejarse en manos de las personas que actualmente controlan su desarrollo e implementación. AI Snake Oil muestra por qué esto sería peligroso y qué podemos hacer colectivamente para obtener cierto control sobre la tecnología.

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