"AI-GPT: ¿un cambio de juego?
ChatGPT se anuncia como una revolución de la "inteligencia artificial" (IA) y está arrasando en los medios de comunicación y el mundo de la tecnología desde su lanzamiento a finales de 2022.
Según OpenAI, ChatGPT es "una inteligencia artificial entrenada para ayudar con una variedad de tareas". Más concretamente, es un gran modelo de lenguaje (LLM) diseñado para producir texto similar al humano y conversar con la gente, de ahí el "Chat" en ChatGPT.
GPT son las siglas de Generative Pre-trained Transformer (transformador generativo preentrenado). Los modelos GPT son preentrenados por desarrolladores humanos y luego se les deja que aprendan por sí mismos y generen cantidades cada vez mayores de conocimiento, entregando ese conocimiento de una forma aceptable para los humanos (chat).
En la práctica, esto significa que el usuario presenta al modelo una consulta o solicitud introduciéndola en un cuadro de texto. La IA procesa la petición y responde basándose en la información de que dispone. Puede realizar muchas tareas, desde mantener una conversación hasta escribir un trabajo de examen completo; desde hacer el logotipo de una marca hasta componer música y mucho más. Mucho más que un simple buscador tipo Google o Wikipedia, se afirma.
Los desarrolladores humanos trabajan para aumentar la "inteligencia" de GPT. La versión actual de GPT es la 3.5, y la 4.0 saldrá a finales de este año. Y se rumorea que ChatGPT-5 podría alcanzar la "inteligencia general artificial" (AGI). Esto significa que podría superar el test de Turing, que determina si un ordenador puede comunicarse de forma indistinguible de un ser humano.
¿Supondrán las AGI un cambio de juego para el capitalismo en esta década? ¿Serán capaces estas máquinas autodidactas de aumentar la productividad del trabajo a un ritmo sin precedentes y sacar así a las principales economías de su actual "larga depresión" de bajo crecimiento real del PIB, la inversión y la renta; y permitir así al mundo dar nuevos pasos para salir de la pobreza? Esto es lo que afirman algunos de los "tecno-optimistas" que ocupan los medios de comunicación. (...)
Los economistas de Goldman Sachs calculan que, si la tecnología cumple sus promesas, provocará "alteraciones significativas" en el mercado laboral, exponiendo al equivalente de 300 millones de trabajadores a tiempo completo de las principales economías a la automatización de sus puestos de trabajo. Los abogados y el personal administrativo estarían entre los más expuestos al despido (y probablemente los economistas). Calculan que aproximadamente dos tercios de los empleos en EE.UU. y Europa están expuestos a algún grado de automatización por IA, basándose en datos sobre las tareas que se realizan habitualmente en miles de ocupaciones.
La mayoría de las personas verían automatizada menos de la mitad de su carga de trabajo y probablemente continuarían en sus puestos, con parte de su tiempo liberado para actividades más productivas. En Estados Unidos, esto se aplicaría al 63% de la población activa, calcularon. Otro 30% que trabaja en actividades físicas o al aire libre no se vería afectado, aunque su trabajo podría ser susceptible de otras formas de automatización.
Los economistas de GS concluyen: "Nuestros resultados revelan que alrededor del 80% de la mano de obra estadounidense podría ver afectado al menos el 10% de sus tareas laborales por la introducción de los LLM, mientras que aproximadamente el 19% de los trabajadores podría ver afectado al menos el 50% de sus tareas".
Con acceso a un LLM, alrededor del 15% de todas las tareas de los trabajadores en EE.UU. podrían completarse mucho más rápido con el mismo nivel de calidad. Cuando se incorpora software y herramientas creadas sobre LLM, este porcentaje aumenta hasta el 47-56% de todas las tareas. Alrededor del 7% de los trabajadores estadounidenses desempeñan trabajos en los que al menos la mitad de sus tareas podrían ser realizadas por IA generativa y son vulnerables a la sustitución. A nivel mundial, dado que los trabajos manuales representan una mayor proporción del empleo en el mundo en desarrollo, GS calcula que aproximadamente una quinta parte del trabajo podría ser realizado por la IA, es decir, unos 300 millones de puestos de trabajo a tiempo completo en las grandes economías.
Estas previsiones de pérdida de empleo no son nada nuevo. En entradas anteriores, he esbozado varias previsiones sobre el número de puestos de trabajo que se perderán a causa de los robots y la IA durante la próxima década o más. Parece ser enorme; y no sólo en el trabajo manual en las fábricas, sino también en el llamado trabajo de cuello blanco.
Está en la esencia de la acumulación capitalista que los trabajadores se enfrenten continuamente a la pérdida de su trabajo por la inversión capitalista en máquinas. La sustitución del trabajo humano por máquinas comenzó al principio de la Revolución Industrial británica en la industria textil, y la automatización desempeñó un papel importante en la industrialización estadounidense durante el siglo XIX. La rápida mecanización de la agricultura a partir de mediados del siglo XIX es otro ejemplo de automatización.
Como explicó Engels, mientras que la mecanización no sólo eliminó puestos de trabajo, a menudo también creó nuevos puestos de trabajo en nuevos sectores, como señaló Engels en su libro La condición de la clase obrera en Inglaterra (1844) - véase mi libro sobre la economía de Engels pp54-57. Pero como Marx identificó esto en la década de 1850: "Los hechos reales, que son travestidos por el optimismo de los economistas, son los siguientes: los trabajadores, cuando son expulsados del taller por la maquinaria, son lanzados al mercado de trabajo. Su presencia en el mercado de trabajo aumenta el número de fuerzas de trabajo que están a disposición de la explotación capitalista... el efecto de la maquinaria, que ha sido representado como una compensación para la clase obrera, es, por el contrario, un azote espantoso". .... Tan pronto como la maquinaria ha liberado a una parte de los obreros empleados en una rama determinada de la industria, los hombres de reserva son también desviados hacia nuevos cauces de empleo y son absorbidos por otras ramas; mientras tanto, las víctimas originales, durante el período de transición, en su mayor parte mueren de hambre y perecen." Grundrisse. La automatización implica un aumento de la precariedad laboral y de las desigualdades.
Hasta ahora, la mecanización seguía requiriendo mano de obra humana para ponerla en marcha y mantenerla. Pero, ¿nos dirigimos ahora hacia la absorción de todas las tareas, y especialmente de las que requieren complejidad e ideas con LLM? ¿Significará esto un aumento espectacular de la productividad del trabajo, de modo que el capitalismo tendrá un nuevo aliciente?
Si los LLM pueden sustituir al trabajo humano y elevar así drásticamente la tasa de plusvalía, pero sin un fuerte aumento de los costes de inversión de la maquinaria física (lo que Marx denominó un aumento de la composición orgánica del capital), entonces quizá la rentabilidad media del capital vuelva a saltar desde sus mínimos actuales.
Goldman Sachs afirma que estos sistemas "generativos" de IA, como ChatGPT, podrían desencadenar un auge de la productividad que acabaría elevando el PIB mundial anual en un 7% a lo largo de una década. Si la inversión empresarial en IA siguiera creciendo a un ritmo similar al de la inversión en software en la década de 1990, la inversión en IA en EE.UU. por sí sola podría acercarse al 1% del PIB estadounidense en 2030.
No voy a entrar en cómo GS calcula estos resultados, porque los resultados son conjeturas. Pero incluso si aceptamos los resultados, ¿son un salto tan exponencial? Según las últimas previsiones del Banco Mundial, el crecimiento mundial va a disminuir aproximadamente un tercio con respecto a la tasa que prevaleció en la primera década de este siglo: sólo un 2,2% anual. Y el FMI sitúa la tasa media de crecimiento en el 3% anual para el resto de esta década.
Si añadimos la previsión del GS sobre el impacto de los LLM, obtenemos alrededor de un 3,0-3,5% anual para el crecimiento real del PIB mundial, tal vez - y esto sin tener en cuenta el crecimiento de la población. En otras palabras, el impacto probable no sería mejor que la media observada desde la década de 1990. Esto nos recuerda lo que el economista Robert Solow dijo célebremente en 1987: "La era informática estaba en todas partes menos en las estadísticas de productividad".
El economista estadounidense Daren Acemoglu añade que no todas las tecnologías de automatización aumentan realmente la productividad del trabajo. Esto se debe a que las empresas introducen principalmente la automatización en áreas que pueden impulsar la rentabilidad, como el marketing, la contabilidad o la tecnología de los combustibles fósiles, pero no aumentan la productividad de la economía en su conjunto ni satisfacen las necesidades sociales. Big Tech tiene un enfoque particular de los negocios y la tecnología que se centra en el uso de algoritmos para sustituir a los humanos. No es casualidad que empresas como Google empleen a menos de una décima parte del número de trabajadores que las grandes empresas, como General Motors, empleaban en el pasado. Esto es consecuencia del modelo de negocio de Big Tech, que no se basa en crear puestos de trabajo, sino en automatizarlos.
Ese es el modelo de negocio de la IA bajo el capitalismo. Pero bajo los medios de producción automatizados de propiedad común cooperativa, hay muchas aplicaciones de la IA que, en cambio, podrían aumentar las capacidades humanas y crear nuevas tareas en la educación, la atención sanitaria e incluso en la industria manufacturera. Acemoglu sugirió que "en lugar de utilizar la IA para la calificación automatizada, la ayuda con los deberes y, cada vez más, para sustituir a los profesores por algoritmos, podemos invertir en el uso de la IA para desarrollar métodos de enseñanza más individualizados, centrados en el alumno y calibrados para los puntos fuertes y débiles específicos de los diferentes grupos de alumnos. Tales tecnologías conducirían al empleo de más profesores, así como a un aumento de la demanda de nuevas competencias docentes, con lo que se iría exactamente en la dirección de crear nuevos empleos centrados en nuevas tareas." Y en lugar de reducir los puestos de trabajo y los medios de subsistencia de los humanos, la IA bajo propiedad y planificación comunes podría reducir las horas de trabajo humano para todos.
Y luego está la cuestión del impulso a la rentabilidad que proporciona la tecnología de IA. Incluso si la inversión en LLM requiere menos medios físicos de producción y reduce los costes de dicho capital, la pérdida de fuerza de trabajo humana podría ser aún mayor. Así que la ley de la rentabilidad de Marx seguiría aplicándose. Es la gran contradicción del capitalismo que el aumento de la productividad del trabajo mediante más máquinas (IA) reduzca la rentabilidad del capital. Esto conduce a crisis regulares y recurrentes de producción, inversión y empleo, de intensidad y duración crecientes.
Por último, está la cuestión de la inteligencia. Microsoft sostiene que la inteligencia es una "capacidad mental muy general que, entre otras cosas, implica la capacidad de razonar, planificar, resolver problemas, pensar de forma abstracta, comprender ideas complejas, aprender rápidamente y aprender de la experiencia". Microsoft insinúa que los LLM podrían obtener pronto esta "inteligencia generalizada" y superar toda capacidad humana de pensar.
Pero incluso aquí hay escepticismo. "El modelo ChatGPT es enorme, pero no lo suficiente como para retener cada hecho exacto que ha encontrado en su conjunto de entrenamiento. Puede dar una respuesta convincente a cualquier cosa, pero eso no significa que refleje hechos reales en sus respuestas. Siempre hay que ser escéptico y comprobar los hechos. Los modelos lingüísticos también son famosos por "alucinar", es decir, por inventar nuevos hechos que encajan en la estructura de la frase a pesar de no tener ninguna base en los datos subyacentes". Esto no es muy alentador.
Pero Guglielmo Carchedi tiene una razón más fundamental para negar que la IA pueda sustituir a la "inteligencia" humana. Carchedi y Roberts: "las máquinas sólo se comportan según las reglas de la lógica formal. Al contrario que los humanos, las máquinas son estructuralmente incapaces de comportarse según las reglas del pensamiento dialéctico. Eso sólo lo hacen los humanos". (El capitalismo en el siglo XXI, p167). He aquí la respuesta de ChatGPT a la pregunta dialéctica: "¿Puede A ser igual a A y al mismo tiempo ser diferente de A?". "No, no es posible que A sea igual a A y al mismo tiempo sea diferente de A. Esto sería una contradicción en los términos, ya que la afirmación "A es igual a A" es una tautología y siempre verdadera, mientras que la afirmación "A es diferente de A" es una contradicción y siempre falsa. Por lo tanto, estas dos afirmaciones no pueden ser verdaderas al mismo tiempo".
Las máquinas no pueden pensar en cambios potenciales y cualitativos. Los nuevos conocimientos proceden de esas transformaciones (humanas), no de la ampliación de los conocimientos existentes (máquinas). Sólo la inteligencia humana es social y puede ver el potencial de cambio, en particular el cambio social, que conduce a una vida mejor para la humanidad y la naturaleza."
(Michael Roberts, blog, 08/04/23; Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator)
No hay comentarios:
Publicar un comentario