En las semanas recientes hemos oído, de parte de las mayores em-
presas que la desarrollan, afirmaciones grandilocuentes sobre la in-
teligencia artificial (IA) y sus supuestas capacidades, que podría ter-
minar con la humanidad en 2030 y muchas otras cosas.
Como explica Timnit Gebru, directora del Distributed AI Research In-
stitute, se trata de otra cortina de humo para desviar la atención de los
graves problemas reales que ya causa la IA, como el uso de armas
autónomas en guerras y genocidios o el rol de la IA en la crisis climática.
La IA, que afirman está por superar la inteligencia de la humanidad, no
sabe resolver sudokus. O sólo en cierto porcentaje y no puede explicar
cómo y por qué lo hizo. Y como no sabe la respuesta, la inventa.
Las respuestas fueron pobres o falsas, porque los sistemas de inteli-
gencia artificial generativa no tienen lógica (ni ética, ni emociones), son
sistemas de lenguaje predictivos y estadísticos.
Los grandes modelos de lenguaje (GML) son la base de todos los
asistentes de IA, como chatGPT, Gemini, Grok y similares. Comparan mil-
lones de posibles respuestas y adecúan su mensaje a quien pregunta,
pero no piensan. Son, afirman Timnit Gebru y Emily Bender, “loros
estocásticos”, repetidores seleccionadores de frases y textos que no com-
prenden y que mayormente toman sin pedir permiso y sin citar.
Esta incapacidad que tiene la IA de explicar por qué toma una opción
es especialmente grave cuando se usan sistemas de IA automatizados en
diagnósticos médicos, decisiones judiciales y legales, o determinar si se
otorga un crédito, para calificar estudios, o en gestiones de gobierno.
El entrenamiento de esos sistemas se basa en datos gravemente par-
cializados en género, raza y clases sociales, y no puede tomar en cuenta
factores y contextos distintos. Con la proliferación de bots automatizados
y maliciosos, también el factor “estadístico” es altamente cuestionable.
Los recientes anuncios apocalípticos de los más ricos del mundo
como Elon Musk, Sam Altman, de OpenAI, y Dario Amodei, el direc-
tor de Anthropic que posa de sensato, cumplen con distraernos de
los impactos reales: el uso de IA sigue aumentando su absurda de-
manda energética, que empeora el cambio climático, y sus centros
de datos disputan a comunidades locales agua, tierra y salud.
Que olvidemos los impactos negativos en educación; las con-
secuencias nefastas del uso de granjas de bots y campañas ma-
sivas para determinar elecciones de gobierno; o que el programa
Claude, del sensato Amodei, es responsable de que el Pentágono
asesinara a 168 niñas en una escuela en Irán; y que empresas de
IA automatizaron los asesinatos de decenas de miles de niños, mu-
jeres y hombres en Palestina.
Lo primero que deberían responder es por qué sus empresas
desarrollan esos sistemas si tienen tantos peligros. Plantean una
moratoria (que nadie podría controlar) y la autorregulación por las
propias empresas. O sentarse a la mesa como iguales a los gobier-
nos, en un sistema en el que de todos modos ejercen el enorme
control que tienen, ya que muchos les han delegado gran parte de
su gestión a esas empresas.
¿Se han cumplido las promesas de “progreso” con la IA?
Emily Bender y Alex Hanna explican que es un bombo publicita-
rio. En su libro La estafa de la IA (Paidós, 2026) detallan cómo, más
allá de la propaganda, son escasos o
inexistentes los supuestos beneficios
a la sociedad, pese a las ganancias
sin precedentes.
Lo real en todas las sociedades
son los daños: pérdidas de empleo,
impactos ambientales, sociales, edu-
cativos, a la democracia y las
economías, sobre todo en los países
con los recursos materiales que man-
tienen esta industria. Ya es hora de
sacudirnos el mito de que la IA es la
clave del progreso para todos. Es, por
el contrario, una forma eficaz del capi-
talismo tecnomilitar de mantener la
desigualdad, con renovados métodos
de vigilancia, represión y guerra.
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