Vivienne Ming es una neurocientífica teórica estadounidense, emprendedora, autora del libro Robot-Proof. Durante su visita a Paraguay, disertó sobre: Cuando la IA tiene todas las respuestas, construye mejores personas, en el marco del evento FutureX.
Ciertamente la IA nos hace la vida más fácil y algunas tareas, terminan mucho más rápido, pero lo que se preguntó Ming fue: ¿Pero eso nos hace mejores? Atendiendo que la mayoría de los sistemas educativos se enfocaron en hacer memorizar datos a los estudiantes, Ming se pregunta dónde queda el valor del aporte humano, cuando cualquiera desde su celular puede dar respuesta a casi cualquier pregunta.
“Una IA genérica es, sencillamente, muchísimo mejor que nosotros para resolver problemas conocidos. Sin embargo, la IA se entrena con la historia y mapea lo conocido sobre lo conocido y con ello puede hacer cosas creativas en ese ámbito. Pero, ¿cómo medimos lo mejor que pueden hacer las máquinas y los humanos juntos? Bueno, como no queremos que simplemente memoricen la respuesta, realicé un experimento en el que pedí a la gente que predijera el futuro. Y de hecho, los resultados sugieren que los humanos somos realmente pésimos prediciendo el futuro, incluso el peor de los modelos de IA predecía mejor que un ser humano”, afirmó Ming.
En ese estudio piloto del que habla Ming, participaron estudiantes universitarios de UC Berkeley. No obstante, cuando combinó la inteligencia humana con la IA obtuvo tres tipos de interacciones a los que denominó autómatas, validadores, cyborgs y centauros.
Cerebro en off
En la investigación se les pidió que predijeran cuál sería el precio del petróleo en seis meses. En el primer caso, los participantes le preguntaron directamente a ChatGPT y exactamente esa misma respuesta fue la que enviaron.
“No lo hicieron peor que la IA, excepto que eran más lentos porque tenían que escribir y lo más inquietante fue que la mayoría de los participantes hizo esto. Y como neurocientífica, no pude evitar monitorear la actividad cerebral de los autómatas, cuya actividad cognitiva se redujo en un 40%. Parecía que estaban viendo la televisión. Pasaron de pensar a, literalmente, no pensar. Si se diera una caída del 40% en la actividad cognitiva en la población general sería alarmante, sin embargo esto ya está pasando con algo que todos llevamos en el bolsillo: Google Maps”, señaló la neurocientífica.
De acuerdo a la neurocientífica, en las últimas dos décadas han surgido nuevas investigaciones que demuestran que las personas que dependen demasiado de plataformas como Google Maps y la navegación automatizada presentan un peor rendimiento de la memoria y un mayor deterioro cognitivo. En contraposición, según otro artículo que mencionó Ming, entre miles de trabajos, los conductores de taxi y ambulancia eran los que presentaban menores tasas de Alzheimer, que literalmente suelen memorizar la ciudad para conducir por ella.
Reafirmación que deforma
A la segunda interacción entre la IA y los participantes Ming clasificó como validadores, el siguiente grupo más grande luego de los autómatas. Ellos le decían a la IA que sabían cuál sería el precio del petróleo en seis meses y luego solicitaban que esta les dé razones por las cuales estaban en lo correcto y la IA se mostraba complaciente.
“Los validadores sí pensaban por sí mismos, pero usaban la IA simplemente para confirmar sus propios sesgos y preconcepciones. Lo hicieron peor que la IA por sí sola”, añadió Ming.
Los autómatas y los validadores conformaron entre el 90 y 95% de los participantes. “Son nuestros hijos. Son nuestros empleados. Casi con toda seguridad, estadísticamente hablando, esto nos incluye a algunos de nosotros, aquí mismo, al menos en ocasiones”, advirtió.
La esperanza está en los cyborgs
En el caso de los cyborg fue determinar quién hizo la predicción y en este caso, lo hicieron mejores que los humanos y la IA, solos cada uno por su parte.
“A esto lo llamo inteligencia híbrida. No es inteligencia natural, no es artificial, es híbrida”, subrayó Ming.
La interacción cyborg daba como resultado la aparición de la inteligencia híbrida, la cual estaba ligada a aspectos humanos, por ejemplo la curiosidad, la capacidad de perspectiva y contemplar otras posibilidades, buscar una mejor respuesta, la capacidad de adaptación del pensamiento y desafiar las propias ideas. Este tipo de retroalimentación entre humanos e IA fue lo que mejor resultado dio: Curiosidad, inteligencia fluida, fluidez intelectual y perspectiva.
División de tareas
Luego de los cyborgs estaba el modo centauro, donde era clara la división de tareas hechas por los humanos y por la IA. Finalmente usaban a la IA como un ejército de minions robóticos que hacían las tareas, aunque su rendimiento fue inferior al esperado.
Un modelo que desafíe
Cuando la IA nos sirve todo en bandeja, Ming sugiere no siempre buscar la salida más fácil, sino aquella que nos haga mejores de lo que somos.
En este sentido, Ming relató cómo usó la IA para mejorar su libro. Apenas terminaba de escribir un capítulo, se lo presentaba a Gemini, a quien hizo actuar como su némesis y lo programaba para que descubriera todo lo que estaba mal y que se lo explicara por qué. “Lo usé para que fuera difícil. Pero de una manera que me beneficie. Esto es lo que necesitamos para el futuro de la IA”, agregó.
“Una IA que nos dé lo que necesitamos y no solo lo que queremos. No estoy delirando. Una IA que nos dé lo suficiente de lo que queremos para que sigamos recurriendo a ella. De tal manera que cada vez que volvamos, seamos mejores que la última vez. Eso sería asombroso, transformador. Y, literalmente, no existe ningún referente para la IA en eso hoy en día. En esto trabajamos, en cómo la IA logra mejorar a los seres humanos”, concluyó.
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