El surgimiento de una superinteligencia plantea desafíos inéditos
La evolución tecnológica coloca al ser humano ante riesgos de los que todavía no tomó conciencia: capituló ante una máquina y un conjunto de algoritmos para iniciados
- 6 minutos de lectura'
El ser humano todavía no tomó conciencia de la desgracia existencial que sufrió en los últimos años: por primera vez en su historia, perdió el monopolio de la inteligencia.
Después de haber conservado ese privilegio durante unos 300.000 años, el Homo sapiens no fue destronado por otro mamífero, como sería lógico según las leyes de selección de las variantes más aptas descriptas por Charles Darwin en el siglo XIX. El hombre, finalmente, capituló ante una máquina desalmada y un conjunto de algoritmos solo accesibles para los iniciados. El colmo de la paradoja reside en que ese fascinante instrumento tecnológico –la inteligencia artificial– es una invención que él mismo concibió para alcanzar más poder y mayor control sobre la existencia. Algunos expertos, en cambio, interpretan esa evolución como un suicidio.
La incipiente irrupción de la inteligencia artificial generativa es solo el primer paso de una desenfrenada escalada tecnológica que, en un plazo no mayor de 10 años, puede transformarse en una amenaza para la supervivencia de la especie humana, según el temible vaticinio del historiador Yuval Noah Harari. Después de la impetuosa irrupción de la AIG, gracias a la difusión planetaria que tuvo ChatGPT –con más de 1800 millones de visitas mensuales–, el nuevo punto de inflexión se producirá con la llegada de la inteligencia artificial general (conocida como AGI, para distinguirla de la AIG). Ese salto tecnológico le permitirá manejar conjuntos de datos en constante expansión para realizar tareas más complejas, aprender, replicar el sistema de reflexión de las redes neuronales y –en otras palabras– actuar casi como un cerebro humano. “En los próximos 10 años, los nuevos modelos de AI van a ser un millón de veces más potentes que ChatGPT”, pronosticó Jensen Huang, CEO de Nvidia, uno de los mayores constructores mundiales de semiconductores.
La gran novedad reside en que, en su nivel actual, la AGI puede copiar las capacidades cognitivas humanas, como la resolución de problemas y el aprendizaje. Pero, a condición de ser previamente programada para aprender partiendo de modelos conocidos –como los niños en la escuela– a fin de generar nueva información (fotos de gatos para diferenciarlos de otros animales) o resolver teoremas (utilizando axiomas o propuestas previamente demostradas).
Cuando se lanzó a crear ChatGPT, el primer objetivo de Sam Altman fue imaginar “inteligencias artificiales fuertes”, es decir “superiores a la inteligencia humana”. Pero ahora, angustiado por las perspectivas y temores que suscita su proyecto, comenzó a comprender que el camino hacia las IA fuertes (como la inteligencia artificial general) está empedrado de “obstáculos pavorosos”: el surgimiento de una superinteligencia comienza a plantear desafíos inéditos y dudas existenciales sobre “el lugar que ocupará la inteligencia humana en un mundo saturado de IA”, previene el autor francés Laurent Alexandre. No es un hecho menor: ese previsible retroceso en la escala cognitiva dejaría al hombre virtualmente indefenso porque la inteligencia es el arma que le acordó la evolución darwiniana al hombre para sobrevivir en un entorno hostil y mantener su supremacía.
Esa transferencia de la inteligencia neuronal a la ciencia dura y la tecnología es un acontecimiento antropológico mayor que se inscribe en la lógica de las vertiginosas evoluciones tecnológicas que conoció el mundo desde el comienzo de la era industrial, a mediados del siglo XIX.
A pesar de los riesgos que presenta la aventura, no será fácil detener la marcha o volver atrás.
ChatGPT es solo una etapa para llegar a la inteligencia artificial general (AGI), que cuestionará la hegemonía cognitiva que tiene el hombre. Su verdadero poder entrará en acción en los próximos años. En previsión de ese momento crucial, los principales actores de Silicon Valley preparan sus municiones –cuyo calibre se mide en millones de dólares– para lanzar el ataque. Después de haber invertido 110.000 millones de dólares en 20 años, Amazon también acaba de lanzar su propio chatbot conversacional Bedrock, para competir con ChatGPT, Dall-E y Midjourney. Elon Musk, que en 2015 había participado con Sam Altman en el proyecto inicial, se distanció de su amigo y creó X.AI y TruthGPT, ambos para rivalizar con ChatGPT.
Detrás de esa competencia hay una lucha despiadada por un mercado que hoy pesa 4900 millones de dólares y podría llegar a 25.000 millones en 2030, según prevé la consultora Cognitive Market Research.
El resultado dependerá, en gran medida, de la factibilidad de una triple alianza entre la potencia de las computadoras, el manejo de volúmenes crecientes de información (big data) y la expansión de redes neuronales de deep learning (aprendizaje profundo).
Lo que resultaba técnicamente imposible hasta hace pocos años está ahora al alcance de la mano gracias a la febril actividad que despliegan las empresas de high-tech –uno de los sectores tecnológicos más dinámicos de la industria mundial– para seguir multiplicando la capacidad y velocidad de los semiconductores. Esa carrera al infinito es tributaria de múltiples factores, incluidos los progresos en la fabricación de chips, la miniaturización, el diseño de circuitos y los materiales utilizados. Los especialistas calculan que, al ritmo actual, en 2050 aparecerán las primeras computadoras capaces de efectuar “un billón de billones de billones de billones” de operaciones por segundo.
Ese asombroso poder de cálculo puede abrir horizontes impensados en ciertas áreas de investigación –en particular física, astronomía, meteorología o biología computacional–, mejorar la seguridad criptográfica y mejorar los algoritmos de aprendizaje automático y las redes neuronales profundas para entrenar modelos más grandes y complejos, lo que permite obtener resultados superiores en el reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y conducción autónoma, entre otras posibilidades. Un rendimiento computacional excepcional, como el que permitirán los semiconductores del futuro, dará un impulso inimaginable a las actividades que manejan volúmenes siderales de información, como la minería de datos, el análisis de big data o el procesamiento de datos en tiempo real.
Algunos especialistas temen que esa trayectoria conduzca al alucinante escenario en que el hombre pueda terminar sometido a la máquina. El momento M –alrededor de 2050– aparecería con la simbiosis entre la inteligencia artificial y la biología. Esa nueva disciplina, conocida como inteligencia artificial organoide, comenzó cuando algunos biólogos de la Universidad Johns Hopkins (JHU) y algunos laboratorios franceses comenzaron a cultivar células cerebrales in vitro para transformarlas en células madre y, a partir de esas muestras, estar en condiciones de reproducir el funcionamiento de una parte de la arquitectura y las funcionalidades del cerebro humano. Las primeras experiencias, reveladas en un reciente artículo de Frontiers in Science, incitan a pensar que el futuro de la inteligencia artificial podría estar en la conexión del procesador de la computadora con una batería de organoides instalada a distancia: con 100.000 millones de neuronas interconectadas, y una memoria estimada en 2500 terabytes, el cerebro humano aparece como complemento externo extremadamente eficaz, liviano –pues pesa 1,4 kilos–, ecónomo en energía (necesita una potencia de solo 10 watts) y su proceso de fabricación es simple y barato. Es el mismo razonamiento que tuvo el hombre cada vez que creó una máquina para que hiciera su trabajo.
Especialista en inteligencia económica y periodista