¿Qué fué del pensamiento de que los robots no podrían nunca matar a un ser humano? Ya lo hacen... en Gaza... los israelíes adiestran a la Inteligencia Artificial para llevar a cabo un genocidio en Palestina... Genocidio en la cuarta Revolución Industrial: ¿Cómo EEUU está utilizando a "Israel" para poner a prueba su guerra de IA? "Israel" anunció los combates de su primera "guerra de IA" ampliada en "Espadas de Hierro" de 2023 cuando "Israel" aplicó su plataforma de generación de objetivos "el Evangelio", para ampliar masivamente el alcance de los asesinatos. La plataforma produjo no solo el asesinato quirúrgico de miembros y funcionarios de la resistencia palestina, sino la eliminación completa de líneas de sangre... para garantizar que Palestina no solo fuera eliminada de sus combatientes y futuros combatientes, sino también de la gobernanza, los sistemas de educación, documentación, mantenimiento de registros y sistemas hospitalarios (Julia Kassem)

 "En febrero de 2023, se celebró en los Países Bajos la conferencia REAIM para debatir sobre los usos responsables y éticos de la Inteligencia Artificial (AI) en la guerra. Meses después, en septiembre de 2023, las naciones participantes firmaron la Declaración Política sobre el Uso Militar Responsable de la Inteligencia Artificial y la Autonomía. "Israel", a pesar de aspirar a convertirse en pionero y exportador de tecnología de IA a nivel mundial, no firmó la declaración.

La Cuarta Revolución Industrial tuvo que continuar la tradición hegemónica occidental de imponer su sistema por la fuerza sobre Medio Oriente, donde Blackrock reemplazó a Haliburton como el buque icónico para sostener la dominación económica estadounidense sobre la región. Mientras se manifestaba como una guerra de ideas, deslizando el consenso ideológico de la desindustrialización y la descentralización a través de las ONG patrocinadas por la Unión Europea y Estados Unidos. Los EEUU volvieron a confiar en un brazo muy importante que diseñaba su aspirada tecnocracia global unipolar, el laboratorio de pruebas atlantista que es "Israel", poniendo a prueba el consenso de Washington de subyugación por la fuerza, vigilancia, encarcelamiento y recolección de datos sobre la población palestina.

Por supuesto, Occidente hace la vista gorda ante la brutal aplicación de "Israel" de sus pruebas de armas, desde la rotura de ligamentos y las balas de mariposa paralizantes de las piernas en 2018 hasta el fósforo blanco que quema la piel.

El último genocidio de "Israel" –en el marco de la "Operación Espadas de Hierro", lanzada tras la Operación Diluvio de Al-Aqsa– es un asedio totalmente situado en la cuerta Revolución Industrial, aclamado por los regímenes occidentales que dependen de su éxito no sólo para eliminar la resistencia, sino para poder perfeccionar y ampliar su control sobre el consenso del capital sobre la economía del "conocimiento", la recolección de datos, y la ingeniería de la IA. El régimen de Biden no solo hace la vista gorda ante el genocidio, sino que está totalmente en sintonía con él, con "Tel Aviv" ejerciendo la aplicación de la administración Biden de la visión del ex CEO de Google, Eric Schmitt, de un régimen de IA a la policía y la guerra.

Estados Unidos comenzó a implementar formas avanzadas de tecnología de IA en la guerra con el Proyecto Maven en 2017, seis años antes del último genocidio de Gaza impulsado por la IA. Los partidarios del proyecto fue el entonces el director ejecutivo de Google, Eric Schmidt, presidente de la "innovación de defensa". Un artículo del New York Times de 2020 incluso describió a Schmidt como el "enlace entre Silicon Valley y el complejo militar-industrial", junto a Schmidt en el apoyo a Project Maven estaba Peter Thiel. Thiel es el presidente de Palantir Technologies, que voló a "Israel" en enero de este año para continuar proporcionando tecnología de inteligencia en el asedio, asalto y genocidio a Gaza. Theil, además de dirigir un fondo de capital de riesgo se benefició enormemente de la histeria de seguridad posterior al 9/11 para lanzar Palantir en 2003, que describió como una herramienta de detección de terrorismo como PayPal era una herramienta de detección de fraude de dinero. "Israel" se ha vuelto cada vez más dependiente de Palantir para su análisis militar de big data durante su brutal asedio a Gaza, optando por el gigante tecnológico estadounidense en lugar de sus propias empresas similares. Esto apunta a lo gravemente dañada que estaba la seguridad interna israelí en línea con un aumento masivo de la dependencia de Washington para tomar el control y llenar los vacíos en los aparatos militares y de seguridad israelíes perdidos después del 7 de octubre.

Desde 2017, el desarrollo de la IA como aspecto pionero de la guerra industrial de EEUU solo despegó aún más, aunque se observó que el software Maven, probado por el 18º Cuerpo Aerotransportado de EEUU en Carolina del Norte, detectaba sus objetivos con una tasa de precisión propensa a errores de alrededor del 60 por ciento en la identificación de un tanque, que se reduce al 30 por ciento en peores condiciones climáticas.

Los sistemas Gospel desplegados por "Israel" y Lavender recientemente revelados representan las pruebas de batalla de la guerra de IA pionera en EEUU utilizada por la unidad de inteligencia de élite 8200 de "Israel", que a su vez sigue luchando con el colapso de su seguridad, más recientemente con la identidad de un alto funcionario filtrada en un papel del Reino Unido. El soldado, identificado como "Brigadier Y.S.", publicó un libro en 2021 titulado "El equipo humano-máquina: cómo crear una sinergia entre la inteligencia humana y artificial que revolucionará nuestro mundo"

"Israel" pondría a prueba por primera vez su carnicería impulsada por IA en mayo de 2021 con la campaña de bombardeos israelíes "Guardian of the Walls". Esta fue la primera vez que "Tel Aviv" desplegó públicamente tecnología de IA con palestinos en la prisión al aire libre más grande del mundo como sujetos experimentales. En 2023, un oficial de las FOI de la unidad de inteligencia de élite 8200 de "Israel" se jactó de utilizar la IA para encontrar y eliminar a los comandantes de Hamas en Gaza, regodeándose de que el "sistema hace en segundos lo que cientos de investigadores tardarían semanas en hacer".

En lugar de una marca de genio tecnológico e innovación, a medida que "Israel" se posiciona como el "centro tecnológico" del mundo, su dependencia de la tecnología de IA marcó un paso significativo en el despliegue de la tecnología militar en la guerra, donde el fin justifica los medios y la conveniencia debe contrarrestar la rápida disminución del potencial intensivo en mano de obra. La rápida dependencia de "Israel" de la tecnología de IA no demuestra destreza innovadora, ya que es una muleta para llenar los vacíos de una fuerza de combate masivamente ausente, calificada y dispuesta. El "Ejército de TikTok" intentó compensar su mezcolanza de reclutas forzados, que claramente no tienen voluntad de luchar, con solo presionar un botón.

De manera similar a como Estados Unidos marcó el comienzo de la cuarta Revolución Industrial para acelerar la producción y la plusvalía a expensas de la mano de obra, la entidad israelí está acelerando estos objetivos en el campo de batalla en ausencia de una fuerza de combate real.

A medida que el genocidio en Gaza entraba en su tercera semana, con los sistemas Lavender marcando más de 37 mil hogares de combatientes de la Resistencia Palestina, la Casa Blanca emitió una Orden Ejecutiva sobre "Seguridad y protección de la IA".

Si bien la Orden Ejecutiva no mencionaba nada relacionado con la guerra, poco más de 11 días después, Estados Unidos emitió una declaración sobre "Uso militar responsable de la inteligencia artificial y autonomía" con el objetivo de construir un marco acordado internacionalmente sobre el uso responsable de la IA en el ámbito militar. A partir de febrero de 2024, 51 Estados son miembros, sin incluir a "Israel".

'Eugenesia + Tecnología' El artículo de +972, ampliamente difundido, que reveló y expuso el sistema de IA Lavender, meses después de que se hiciera más conocida la cobertura del uso del sistema "Evangelio" por parte de Israel.

Sin embargo, las herramientas de genocidio de "Israel", a diferencia de la imagen precipitada, no calculada e indiscriminada dibujada por la investigación +972, representaron un efecto intencional para infligir un genocidio deliberado alimentado por la eugenesia. Al eliminar linajes enteros basados en lugares marcados por el sistema Lavender para albergar "objetivos de Hamas", "Israel" intenta eliminar no solo linajes enteros de lo que considera "combatientes potenciales y futuros", sino también artistas, escritores, académicos, el sistema de atención médica y los trabajadores de la salud. Las repetidas declaraciones del régimen israelí explican su intención de eliminar no solo los linajes "literales", sino también los ideológicos, intelectuales y basados en habilidades.

A medida que EEUU busca que la inteligencia artificial comprenda más del 90 por ciento del contenido de Internet para el próximo año, siendo pionero en la tecnología deep fake y expandiendo su militarización de las redes sociales y Google como aparatos policiales auxiliares, "Israel", que se ha encontrado sin una fuerza de combate, un ejército de una fuerza aérea bien equipada sin juego terrestre ni cazas, busca perfeccionar el uso de la inteligencia artificial en la guerra en esta ocasión. En mayo de 2021, "Israel" anunció los combates de su primera "guerra de IA" ampliada en "Espadas de Hierro" de 2023 cuando "Israel" aplicó su plataforma de generación de objetivos "el Evangelio", para ampliar masivamente el alcance de los asesinatos.

La plataforma produjo no solo el asesinato quirúrgico de miembros y funcionarios de la resistencia palestina, sino la eliminación completa de líneas de sangre, reproduciendo el golpeteo de muerte por asociación del software espía Pegasus de NSO para garantizar que Palestina no solo fuera eliminada de sus combatientes y futuros combatientes, sino también de la gobernanza, los sistemas de educación, documentación, mantenimiento de registros y sistemas hospitalarios. En su lugar, Occidente construirá su sistema tecnocrático de gobierno, diseñado por Google, bajo el marco de gobierno comprador de Biden liderado por la Autoridad Palestina para el espectáculo.

El llamado Estado judío se basa en la justificación textual de las atrocidades correspondientes, desde las ordenanzas de matanza de bebés de los líderes espirituales de las FOI, Rafael Eliyahu Mali o el rabino Yaron Réuven, hasta la comparación de Netanyahu de Gaza como "Amalek", pero la verdadera lógica bíblica del plan de "Israel" proviene del liberalismo utilitarista, donde en la tradición de John Stuart Mill, solo el fin justifica los medios. El axiomático "hijos de la luz" occidental siempre se justifica en su necesaria conquista de los inherentes "hijos de la oscuridad"."                   

(Julia Kassem, Jaque al neoliberalismo, 25/04/24 , fuente  Al Mayadeen)

¿Cómo está cambiando la IA el mercado laboral? Con un aumento de la pérdida de puestos de trabajo en el sector tecnológico, 33.000 sólo en dos meses de este año... Si graduarse en la universidad ya no garantiza unos ingresos estables y para toda la vida en determinadas carreras, ¿Podríamos asistir a una vuelta al trabajo manual altamente cualificado? El número de estudiantes estadounidenses que se matriculan en programas de formación profesional se disparó un 16% el año pasado, mientras que las matrículas universitarias no han dejado de disminuir desde 2019... ¿Están perdiendo los empleos de cuello blanco su reputación de ingresos seguros, como en su día la perdieron los empleos de color azul con la llegada de la automatización de la producción? En nuestro entorno observamos que cada vez hay más jóvenes dispuestos a tomar conscientemente la decisión de no ir a la universidad y aprender primero un oficio con un enfoque práctico de su trayectoria profesional (Wolfgang Münchau)

 "De la universidad a los oficios

¿Cómo está cambiando la IA el mercado laboral? Los medios de comunicación estadounidenses informan de un aumento de la pérdida de puestos de trabajo en el sector tecnológico, 33.000 sólo en dos meses de este año. Una encuesta mundial de PwC a directores ejecutivos revela que el 25% de ellos espera reducir su plantilla en al menos un 5% en 2024 debido a la IA generativa.

Para los jóvenes, estas perspectivas son desalentadoras a la hora de decidir qué camino tomar después de la escuela. Si graduarse en la universidad ya no garantiza unos ingresos estables y para toda la vida en determinadas carreras, ¿cómo elegir el camino correcto?

¿Podríamos asistir a una vuelta al trabajo manual altamente cualificado? Observamos un interesante artículo de Axios según el cual el número de estudiantes estadounidenses que se matriculan en programas de formación profesional se disparó un 16% el año pasado, mientras que las matrículas universitarias no han dejado de disminuir desde 2019. El número de estudiantes universitarios se disparó en 2008, cuando la generación del milenio estaba asentada en la recesión. Pero estudiar en EE.UU. es caro, y los estudiantes acaban con un montón de deudas una vez abandonada la universidad.

La UE no es EE.UU., y en la mayoría de los países de la UE estudiar no es caro en absoluto. Pero los costes son sólo un factor. La perspectiva de ganar capacidades es otro muy distinto. ¿Están perdiendo los empleos de cuello blanco su reputación de ingresos seguros, como en su día la perdieron los empleos de color azul con la llegada de la automatización de la producción? Estos cambios de expectativas tendrán un impacto estructural en el mercado laboral a la hora de elegir la carrera profesional y provocarán una mala asignación de la mano de obra.

 Ya hay escasez de mano de obra en algunos sectores, tanto en la UE como en Estados Unidos. Esto se debe también al bajo crecimiento demográfico y a la inminente jubilación de la generación del baby boom. Una forma de cubrir esas vacantes es recurrir a la migración de trabajadores extranjeros. Como hemos visto en la UE, esto es más fácil de decir que de hacer para la mayoría de los países, excepto quizá España.

Otra forma de llenar el vacío es a través de un cambio cualitativo de los conjuntos de habilidades dentro de una sociedad. El cambio a la formación profesional es una forma de hacerlo. También hay buenas razones para considerar que los oficios están más preparados para el futuro. Los retos medioambientales y los cambios a los que se enfrentan nuestras economías no sólo requieren arquitectos e ingenieros, sino también profesionales altamente cualificados que apliquen nuevas técnicas y las mejoren. En los años 80, cuando íbamos a la universidad en Alemania, no era raro que la gente hiciera primero un aprendizaje de tres años. Esto pasó de moda en la acelerada década de 1990. Pero, ¿quizás estén volviendo estas opciones profesionales? En nuestro entorno observamos que cada vez hay más jóvenes dispuestos a tomar conscientemente la decisión de no ir a la universidad y aprender primero un oficio con un enfoque práctico de su trayectoria profesional."

(Wolfgang Münchau , Eurointelligence, 15/04/24, traducción DEEPL)

Mobile ALOHA, el robot que cocina gambas y limpia de forma autónoma gracias a la IA... Incluso un 'hardware' de bajo coste puede realizar tareas complejas, y la IA está ayudando a los robots a ser aún más inteligentes.

 "Los robots sofisticados no tienen por qué costar una fortuna. Incluso los robots relativamente baratos pueden realizar complejas tareas de manipulación y aprender nuevas habilidades rápidamente utilizando IA, según ha demostrado un nuevo estudio. 

Con sólo 32.000 dólares (unos 29.400 euros), investigadores de la Universidad de Stanford (EE UU) han conseguido construir un robot con ruedas capaz de cocinar una comida cantonesa de tres platos bajo supervisión humana. Después utilizaron la IA para entrenarlo a realizar de forma autónoma tareas individuales como cocinar gambas, limpiar manchas y llamar a un ascensor. Otros robots capaces de realizar tareas tan complejas suelen costar cientos de miles de dólares, pero los investigadores abarataron los costes del proyecto eligiendo piezas de robot disponibles en el mercado y hardware impreso en 3D.

Los investigadores enseñaron al robot, llamado Mobile ALOHA (acrónimo de "sistema de teleoperación por hardware de código abierto y bajo coste para funcionamiento bimanual"), siete tareas distintas que requerían diversas habilidades de movilidad y destreza, como enjuagar una sartén o chocar los cinco con alguien.

Para enseñar al robot a cocinar gambas, por ejemplo, los investigadores lo manejaron a distancia 20 veces para meter las gambas en la plancha, darles la vuelta y servirlas. Lo hicieron de forma ligeramente distinta cada vez para que el robot aprendiera diferentes maneras de hacer la misma tarea, dice Zipeng Fu, estudiante de doctorado en Stanford, que codirigió el proyecto.

A continuación, se entrenó al robot con estas demostraciones, así como con otras realizadas por humanos para distintos tipos de tareas que no tienen nada que ver con la cocción de gambas —como arrancar una hoja de papel de cocina o cinta adhesiva—, recogidas por un robot ALOHA anterior sin ruedas, explica Chelsea Finn, profesora adjunta de la Universidad de Stanford, que fue asesora del proyecto. Este enfoque de "co-entrenamiento", en el que se combinan datos nuevos y antiguos, ayudó a Mobile ALOHA a aprender nuevas tareas con relativa rapidez, en comparación con el enfoque habitual de entrenar sistemas de IA con miles, si no millones, de ejemplos. A partir de estos datos antiguos, el robot fue capaz de aprender nuevas habilidades que no tenían nada que ver con la tarea en cuestión, afirma Finn.

Aunque este tipo de tareas domésticas son fáciles para los humanos (al menos cuando nos apetecen), siguen siendo muy difíciles para los robots. Les cuesta agarrar y manipular objetos, porque carecen de la precisión, la coordinación y la comprensión del entorno que tienen los humanos por naturaleza. Sin embargo, los recientes esfuerzos por aplicar técnicas de IA a la robótica han resultado muy prometedores para desbloquear nuevas capacidades. Por ejemplo, el sistema RT-2 de Google combina un modelo de visión lingüística con un robot, lo que permite a los humanos darle órdenes verbales.

"Una de las cosas más interesantes es que esta receta de aprendizaje por imitación es muy genérica. Es muy sencilla. Es muy escalable", dice Finn. La recopilación de más datos para que los robots intenten imitarlos podría permitirles realizar aún más tareas relacionadas con la cocina, añade.

"Mobile ALOHA ha demostrado algo único: un hardware robótico relativamente barato puede resolver problemas realmente complejos", afirma Lerrel Pinto, profesor asociado de informática en la NYU, que no participó en la investigación.

Mobile ALOHA demuestra que el hardware robótico ya es muy capaz, y subraya que la IA es la pieza que falta para hacer robots más útiles, añade Deepak Pathak, profesor adjunto de la Universidad Carnegie Mellon, que tampoco formó parte del equipo de investigación.

Pinto afirma que el modelo también demuestra que los datos de entrenamiento en robótica pueden ser transferibles: el entrenamiento en una tarea puede mejorar su rendimiento en otras. "Se trata de una propiedad muy deseable, ya que cuando aumentan los datos, aunque no sea necesariamente para una tarea que te interese, puede mejorar el rendimiento de tu robot", afirma.

A continuación, el equipo de Stanford entrenará al robot con más datos para que realice tareas aún más difíciles, como recoger y doblar la ropa, dice Tony Z. Zhao, estudiante de doctorado en Stanford que formó parte del equipo. La colada ha sido tradicionalmente muy difícil para los robots, porque los objetos se amontonan en formas que les cuesta entender. Pero Zhao afirma que su técnica ayudará a las máquinas a realizar tareas que antes se consideraban imposibles. "                 (Melissa Heikkilä , MIT, 19 Enero, 2024)

Inteligencia Artificial para los pobres del mundo... La mayoría de los sistemas educativos de los países en desarrollo tienen dificultades para ofrecer una enseñanza de calidad. Los tutores personalizados de inteligencia artificial -chatbots con una paciencia infinita- podrían satisfacer algún día las necesidades de estudiantes curiosos en escuelas remotas... o que los trabajadores de la reparación mejoren sus conocimientos y aprendan ingeniería... En gran parte del mundo en desarrollo, es difícil obtener una buena atención médica; los sistemas basados en IA podrían ofrecer diagnósticos mejores y más accesibles... o ayudando a las personas a navegar por las burocracias... pero no habrá inversiones para crear aplicaciones destinadas a los más pobres, a los que rara vez resulta rentable servir... Además, los sistemas de IA están entrenados principalmente para tomar decisiones y producir resultados que satisfagan a los consumidores ricos de Occidente, por lo que pueden cometer errores al tratar con los más pobres de otros lugares... Para compensar la escasez de datos del mundo en desarrollo, hay que crear nuevos contenidos con los que entrenar los modelos... Sin embargo, no está claro si la IA seguirá estando centralizada. Están ganando terreno alternativas de código abierto... estos sistemas abiertos pueden adaptarse más fácilmente a las necesidades locales porque suelen ser de uso gratuito y porque cualquiera puede modificar su código... aprovechar todo el potencial de la tecnología para los países en desarrollo exigirá formular una visión amplia de lo que es posible y prestar especial atención a las personas cuyas vidas podría cambiar

 "Entre las élites de los países ricos se ha instalado una preocupación por la inteligencia artificial: las máquinas nos quitarán el trabajo. Con la explosiva popularidad de ChatGPT, un chatbot extraordinariamente realista, muchos occidentales han empezado a temer que no solo los camioneros y los obreros de montaje corran el riesgo de ser sustituidos por robots, sino también los trabajadores del conocimiento mejor pagados. Contables, analistas de datos, programadores, asesores financieros, abogados e incluso guionistas de Hollywood temen que la IA les deje sin trabajo.

Pero es probable que el efecto de la IA en los 100 países y más de 4.000 millones de personas del mundo en desarrollo sea muy diferente. Los países con menos ingresos emplean a muchos menos trabajadores del conocimiento y una mayor proporción de su población trabaja en sectores menos susceptibles de automatización, especialmente la agricultura. En los países pobres, la gran pregunta no es cómo afectará la IA a millones de personas empleadas, sino cómo la emplearán miles de millones de personas. Las aplicaciones más transformadoras en el mundo en desarrollo probablemente no serán las que sustituyan a los humanos; serán las que abran nuevas posibilidades para los humanos.

Hasta ahora, casi todo el debate sobre cómo apoyar la IA y cómo mitigar sus riesgos se ha centrado en los países ricos, que albergan las empresas y universidades que trabajan en esta tecnología. Pero como los efectos de la IA -buenos y malos- serán diferentes en los países pobres, es probable que también sean diferentes las inversiones y normativas que estos países necesitan. Filósofos, economistas y tecnólogos han derramado infinita tinta contemplando el futuro de la IA en el mundo desarrollado. Ahora es el momento de pensar en una agenda de IA para todos los demás.

EL PODER DE LAS MÁQUINAS

 El aprendizaje automático ya ha afectado a la vida de los pobres del mundo. Pensemos en la evolución del crédito. Muchos pobres carecen de historial financiero y puntuación crediticia, por lo que tienen poco acceso a los préstamos formales. En 2010, propuse una forma de crear puntuaciones de crédito alternativas, utilizando el aprendizaje automático para deducir la probabilidad de reembolso a partir de los datos recogidos automáticamente por las redes de telefonía móvil. Este método es ahora uno de los varios que prestamistas de decenas de países han empleado para ofrecer pequeños préstamos a través del teléfono móvil a millones de personas. Otros investigadores están aplicando el aprendizaje automático al mismo tipo de datos para identificar qué hogares de una zona determinada son los más pobres, de modo que la ayuda pueda dirigirse de forma inteligente durante una crisis. Otros la emplean en imágenes de satélite, afinando las estimaciones de población en función de los patrones de asentamiento humano y anticipando la escasez de alimentos en función de los patrones de vegetación. Estos programas ponen de relieve un valor particular de la IA en el mundo en desarrollo: en entornos con poca información, el aprendizaje automático puede extraer señales de nuevas fuentes de datos.

 Las posibilidades no acaban ahí. Pensemos en la educación. La mayoría de los sistemas educativos de los países en desarrollo tienen dificultades para ofrecer una enseñanza de calidad. Los tutores personalizados de inteligencia artificial -chatbots con una paciencia infinita- podrían satisfacer algún día las necesidades de estudiantes curiosos en escuelas remotas. También podrían ayudar a los profesionales a pasar de una profesión a otra, permitiendo, por ejemplo, que los trabajadores de la reparación mejoren sus conocimientos y aprendan ingeniería. O la salud. En gran parte del mundo en desarrollo, es difícil obtener un buen consejo médico; los sistemas basados en IA podrían ofrecer diagnósticos mejores y más accesibles. Muchas comunidades tienen altas tasas de depresión y pocos terapeutas; las herramientas digitales de salud mental, como los terapeutas chatbot, podrían cubrir una necesidad real a bajo coste. La IA podría desempeñar un papel similar ayudando a las personas a navegar por las burocracias. Un empresario indio que quiera entrar en un nuevo mercado, por ejemplo, podría confiar algún día en una aplicación basada en IA para cumplimentar los permisos necesarios.

 Las tecnologías que permiten estas aplicaciones potenciales seguirán mejorando a medida que los países ricos inviertan enormes recursos en IA. La clave para los países en desarrollo será complementar ese flujo de inversiones utilizando las tecnologías resultantes en productos y servicios que satisfagan las necesidades locales. Los países en desarrollo cuentan con gran parte de la infraestructura social necesaria para poner en marcha nuevas empresas: centros tecnológicos, universidades y grupos de emprendedores. Sin embargo, sus empresas tienen pocos incentivos para crear aplicaciones destinadas a los más pobres, a los que rara vez resulta rentable servir. Algunos países grandes de renta media, como la India, pueden permitirse superar este problema invirtiendo en tecnologías de IA para los pobres. Pero muchos otros países carecen de los recursos y la escala para hacerlo. De ahí el papel de las redes de emprendedores, que pueden compartir aprendizajes a través de las fronteras, y de organizaciones internacionales como el Banco Mundial, que pueden coordinar las inversiones entre gobiernos y filántropos.

CURVA DE APRENDIZAJE

 Hay dos caminos principales que podrían seguir las herramientas de IA en el mundo en desarrollo. El primero es encontrar una tarea para la que la IA esté siendo buena en los países ricos y adaptarla a los países pobres. Por ejemplo, muchos empresarios están desarrollando chatbot tutores para escuelas ricas, herramientas que podrían modificarse para funcionar en lugares con peor conectividad a Internet y mayor proporción de alumnos por profesor. La segunda es encontrar aplicaciones totalmente nuevas para la IA, es decir, nuevos productos que puedan satisfacer las necesidades específicas del mundo en desarrollo. Por ejemplo, un planificador financiero con IA para agricultores de subsistencia podría ayudarles a gestionar los riesgos que conllevan las decisiones sobre qué plantar. De hecho, algunas innovaciones empezaron en un país pobre y sólo llegaron más tarde a otros más ricos. El sistema de pago por móvil M-Pesa de Kenia, por ejemplo, despegó mucho antes que aplicaciones similares en Estados Unidos.

 Mientras que algunas herramientas de IA surgidas en los países ricos pueden funcionar bien en el mundo en desarrollo, otras requerirán adaptaciones. Uno de los problemas es que la mayoría de los sistemas de IA se han entrenado con datos específicos del mundo desarrollado, datos que proceden de personas con ingresos relativamente altos y que suelen estar escritos en inglés. Poco del corpus mundial de conocimientos escritos se refiere a los pobres o se presenta en lenguas minoritarias. Además, los sistemas de IA están entrenados principalmente para tomar decisiones y producir resultados que satisfagan a los consumidores ricos de Occidente, por lo que pueden cometer errores al tratar con los más pobres de otros lugares, por ejemplo, saludar a los clientes por su nombre de pila en una cultura que considera irrespetuosa esa familiaridad.

Las sociedades occidentales ricas han tenido ventaja a la hora de acumular datos de entrenamiento, por lo que los modelos de IA tardarán en representar plenamente a las personas del resto del mundo. Pero el proceso puede acelerarse. Los investigadores pueden identificar aplicaciones que podrían resultar transformadoras, si tan sólo se consiguiera que los datos que las sustentan fueran más representativos. Un asesor médico basado en IA, por ejemplo, puede ser bueno para ayudar a una persona con hipertensión en Silicon Valley, pero menos útil para alguien en Lagos que se enfrenta a la malaria, porque carece de exposición a los casos médicos locales. O un sistema de este tipo puede resultar popular entre los angloparlantes pero no estar disponible en yoruba, una de las principales lenguas nativas de Nigeria.

 Para compensar la escasez de datos del mundo en desarrollo, hay que crear nuevos contenidos con los que entrenar los modelos. En este caso, el crowdsourcing podría ayudar. El movimiento WikiÁfrica, por ejemplo, coordinó la incorporación de contenidos africanos a Wikipedia. Estas iniciativas son tanto más valiosas cuanto que estos conocimientos pueden mejorar las decisiones de las máquinas. En otros ámbitos en los que la corrección es más difícil de discernir, como la medicina o la agricultura, el crowdsourcing no será suficiente. Habrá que contratar a expertos o digitalizar datos analógicos, como las historias clínicas en papel. La representación es sólo una parte del rompecabezas, porque los desarrolladores tendrán que arbitrar entre grupos con valores diferentes. Diferentes grupos religiosos de la India, por ejemplo, pueden discrepar sobre lo que constituye un consejo médico apropiado.

Un segundo problema de la importación de la IA al mundo en desarrollo es tecnológico. A pesar de los grandes avances, el mundo en desarrollo sigue estando por detrás del mundo desarrollado en una serie de puntos de referencia tecnológicos. Algunas aplicaciones de la IA requerirán un acceso más amplio a los teléfonos inteligentes, una mejor conectividad a Internet o sistemas de registro digital para seguir el rendimiento de los estudiantes en una escuela, la salud de los pacientes en un hospital o el resultado de los casos en un tribunal. En el caso de la IA, como en anteriores oleadas de innovación tecnológica, la clave estará en diferenciar entre las aplicaciones que pueden ser valiosas relativamente pronto y las que permanecerán en el reino de la ciencia ficción en un futuro previsible. Esa línea se desplazará y variará de un campo a otro. Por ejemplo, la medicina tiene una menor tolerancia a los errores que inevitablemente cometerán los sistemas de IA, y la agricultura depende de factores contextuales matizados que son intuitivos para los agricultores pero difíciles de expresar a los sistemas de IA.

LOS LÍMITES DE LAS LEYES

Tanto en el mundo desarrollado como en el mundo en desarrollo, la difusión de la IA presentará riesgos. Pero los países en desarrollo se enfrentan a una serie de riesgos diferentes y tienen menos capacidad para regular la tecnología. La cuestión principal es si la tecnología seguirá estando centralizada, es decir, controlada por un pequeño número de empresas tecnológicas. Es probable que los sistemas de IA centralizados estén regulados en grandes mercados como Estados Unidos y la UE. Los mercados más pequeños sólo pueden ejercer una presión limitada, por lo que vivirán a la sombra de la regulación de Estados Unidos y la UE. Aunque podrían cerrar el acceso a un sistema centralizado -por ejemplo, bloqueando servidores, como han hecho algunos gobiernos autoritarios con Twitter, Facebook y YouTube-, no podrán impedir que los contenidos generados por IA crucen las fronteras.

 Sin embargo, no está claro si la IA seguirá estando centralizada. Están ganando terreno alternativas de código abierto como Llama (un gran modelo lingüístico producido por Meta, propietaria de Facebook) y Stable Diffusion (un generador de imágenes creado por la startup Stability AI). Estos sistemas descentralizados pueden ser modificados y ejecutados por cualquiera que disponga de un ordenador. Si llegan a ser lo suficientemente útiles, será difícil que ningún país pueda regularlos directamente. Pero estos sistemas abiertos pueden adaptarse más fácilmente a las necesidades locales porque suelen ser de uso gratuito y porque cualquiera puede modificar su código. Dadas las limitadas palancas de regulación, los países en desarrollo quizá tengan que conformarse con adaptarse a las nuevas tecnologías en lugar de controlarlas. Para mitigar los daños, es posible que tengan que centrarse en regular no la IA en sí, sino las industrias que la utilizan; por ejemplo, recurriendo a leyes de protección del consumidor que responsabilicen a las empresas cuando un producto no sea seguro, independientemente de si utiliza IA o no.

 La IA ha suscitado un saludable debate sobre la regulación en los países ricos. Pero muchas de las propuestas para abordar sus riesgos pueden resultar insuficientes en los países pobres. Los reguladores occidentales carecen de la capacidad de evaluar cómo funcionan las normas en contextos diferentes; un sistema certificado como seguro en Bruselas podría no funcionar tan bien en Bangalore. Además, las normas de los reguladores occidentales pueden ser inadecuadamente estrictas en lugares donde las alternativas existentes a una aplicación de IA son mucho peores. Las previsiones meteorológicas, por ejemplo, no tienen por qué ser perfectas para mejorar lo que tienen los agricultores de los países en desarrollo. E incluso en ámbitos de mayor riesgo, como la medicina, la IA puede ser pronto mejor que las opciones existentes a disposición de los pobres. Un estudio de 2023 auditó el rendimiento clínico en países de renta baja para averiguar qué fracción de casos se trataban correctamente. La respuesta: menos de la mitad.

Al mismo tiempo, la persona media de un país en desarrollo es también más vulnerable que su homóloga del mundo desarrollado. Muchas personas en el mundo en desarrollo tienen pocos recursos para impugnar decisiones automatizadas, como el rechazo de una solicitud de préstamo. Los nuevos sistemas de IA suelen funcionar peor de lo anunciado, y es demasiado fácil que las empresas ignoren los problemas que surgen entre las personas con menos ingresos. Por eso será importante que los reguladores se aseguren de que los consumidores disponen de procesos adecuados para denunciar los problemas y recurrir las decisiones.

Muchas personas del mundo en desarrollo tampoco conocen la IA y nunca han oído hablar de algoritmos. Así que hay que tener cuidado de comunicar con eficacia. Un estudio que realicé con Joshua Blumenstock y Samsun Knight demuestra que esto es posible. Ofrecimos a kenianos con bajos ingresos una aplicación que les recompensaba económicamente en función del uso que hacían de su teléfono móvil, empleando un algoritmo que puntuaba la solvencia de cada uno. Cuando los sujetos recibieron descripciones directas del funcionamiento de los algoritmos, modificaron su comportamiento, una señal concreta de comprensión.

También abundan los obstáculos políticos. Los deepfakes -fotos, vídeos y clips de audio realistas generados por IA- pueden tener un efecto especialmente pernicioso en los países en desarrollo, donde los sistemas políticos tienden a ser frágiles y la confianza entre grupos suele ser escasa. A medida que la gente toma conciencia de que se pueden generar medios de comunicación, puede dejar de creer contenidos incriminatorios que en realidad son ciertos. Para evitar estos problemas, la sociedad civil puede desempeñar un papel en la construcción de la infraestructura de la confianza, difundiendo la conciencia de que el contenido puede ser falsificado y estableciendo lugares independientes que desarrollen reputaciones para examinar el contenido.

 La IA también permitirá nuevas formas de vigilancia, como el seguimiento de personas a través de dispositivos móviles y el reconocimiento facial. La mayoría de los países en desarrollo en el mercado de herramientas de vigilancia de alta tecnología no desarrollan las suyas propias, sino que las importan, a menudo de China. Esta externalización significa que la aplicación real de la tecnología impulsada por la IA puede ser dispersa, lo que facilita que la información recopilada se filtre a terceros y que los derechos se vulneren de forma impredecible. Una vez más, la sociedad civil tendrá un papel que desempeñar, vigilando los nuevos sistemas y llamando la atención sobre los abusos.

VUELTA AL FUTURO

Esta oleada actual de IA ha introducido retos y oportunidades con una rapidez sin precedentes. Pero ya hemos visto antes transiciones tecnológicas similares. Aunque los teléfonos móviles se diseñaron inicialmente para los consumidores ricos, despegaron entre los pobres en los últimos 20 años. Los países en desarrollo se beneficiaron del hardware estandarizado -antenas y teléfonos- fabricado en Occidente. Las empresas de telecomunicaciones inventaron modelos de negocio al servicio de los pobres, como los planes de telefonía móvil de pago por uso. Los empresarios crearon nuevas organizaciones que permitían a la gente utilizar los teléfonos para enviar dinero, obtener crédito y consultar precios. Estas innovaciones permitieron que los teléfonos móviles llegaran rápidamente a la mayoría de los pobres del mundo y los conectaran a la economía global.

 Son precisamente estos vínculos los que han sentado las bases para la difusión de la IA. Sin embargo, a pesar del éxito de los teléfonos móviles, incluso esa innovación se ha quedado corta en el mundo en desarrollo. La mayor parte de la innovación del sector privado se ha centrado en las necesidades de los ricos. Se ha invertido mucho más en aplicaciones para conectar a los consumidores ricos con conductores, casas de vacaciones y comidas preparadas que en aplicaciones para conectar a los agricultores de subsistencia con los mercados y a los niños remotos con el aprendizaje. Es probable que la innovación del sector privado en IA transforme muchas industrias, desde la educación a la sanidad y el derecho. Pero aprovechar todo el potencial de la tecnología para los países en desarrollo exigirá formular una visión amplia de lo que es posible y prestar especial atención a las personas cuyas vidas podría cambiar."                  

(Daniel Björkegren es Profesor Asistente de Asuntos Internacionales y Públicos en la Universidad de Columbia. Revista de prensa, 09/08/23; traducción DEEPL; fuente: Foreing Affairs)

 

 

La huelga de actores SI que tiene que ver con la INTELIGENCIA ARTIFICIAL y con la codicia de las plataformas de streaming que obligan a sus actores a someterse a un escaneo de cabeza y a ceder en contrato los derechos de utilización de todos sus gestos a perpetuidad... la voz de alarma la ha dado una actriz consagrada: Salma Hayek. Terminada su intervención en Black Mirror le pidieron una sesión de escaneo de cabeza para cubrir las necesidades técnicas del departamento de efectos especiales. Lo hizo. Cuando leyó la letra pequeña del contrato no daba crédito a lo que acababa de firmar: el robo de su talento (porque no sólo se quedan por el morro con tu cara; te roban tu talento para sonreír pícaramente, tu manera personal de poner una mueca, de guiñar un ojo, de llorar...)... Se quedan con tu rostro y con tu forma de interpretar para utilizarlo en películas y series futuras cuantas veces quieran y sin pagarte nada ni reconocerte derechos de autor. De evitar ese atropello, va la huelga de actores. Y de cobrarle derechos a la Inteligencia Artificial

GUILLERMO FESSER @guillermofesser

Algunas claves para entender la HUELGA DE ACTORES en Hollywood que empieza a MACHACAR a todos/as los/as profesionales que dependen de la industria cinematográfica: operadores/as de cámara, eléctricos/as, sonidistas, maquilladoras/es, vestuario, decoradoras/es, productores/as...

Primero, la huelga de guionistas pospuso sine die los proyectos previstos para un rodaje próximo. https://twitter.com/guillermofesser/status/1658094552605925376?s=20 Después, el 14 de julio, el sindicato de EEUU que representa a 150.000 actores de cine y televisión mandó a todos los que estaban rodando algo a casa.

Y, con ellos, tuvo que hacer la maleta el resto del personal implicado en la película. La nueva temporada de Narcos, por ejemplo, se ha quedado a tres semanas de terminar el rodaje en Santo Domingo. Los equipos, que cobran por obra, se muerden las uñas

La huelga de actores SI que tiene que ver con la INTELIGENCIA ARTIFICIAL y con la codicia de las plataformas de streaming que obligan a sus actores a someterse a un escaneo de cabeza y a ceder en contrato los derechos de utilización de todos sus gestos a perpetuidad.

El asunto es que realmente la Inteligencia Artificial es el Mayor Robo de Propiedad Intelectual de la Historia. Le pides que te haga lo que sea y te lo hace. Claro... ¿pero de dónde lo ha sacado? De copiarlo a otros y sin citar fuentes, para no tener que pagarles derechos.

El sindicato de actores tiene firmado un convenio con los 5 Grandes Estudios (Universal, Paramount, Warner Brothers, Walt Disney y Sony) que no respetan las 5 Grandes Plataformas (Netflix, HBO, Amazon Prime, Apple TV y Disney) y por eso se ha roto la baraja.

Al parecer las plataformas venían obligando a los nuevos actores a incluir en su contrato una sesión (pagada) en la que les escaneaban la cabeza desde todos los ángulos mientras interpretaban todo tipo de gestos que cedían a la plataforma a perpetuidad (gratis). Muchos tragaban

Me cuenta un director de fotografía que la voz de alarma la ha dado una actriz consagrada: Salma Hayek. Terminada su intervención en Black Mirror le pidieron una sesión de escaneo de cabeza para cubrir las necesidades técnicas del departamento de efectos especiales. Lo hizo.

Cuando leyó la letra pequeña del contrato no daba crédito a lo que acababa de firmar: el robo de su talento (porque no sólo se quedan por el morro con tu cara; te roban tu talento para sonreír pícaramente, tu manera personal de poner una mueca, de guiñar un ojo, de llorar...)

Se quedan con tu rostro y con tu forma de interpretar para utilizarlo en películas y series futuras cuantas veces quieran y sin pagarte nada ni reconocerte derechos de autor. De evitar ese atropello, va la huelga de actores. Y de cobrarle derechos a la Inteligencia Artificial.

Me explico: Si le pides a la inteligencia artificial que te cree un tipo duro y la AI te "regala" uno calcado de las más de 80 películas en las que ha intervenido Clint Eastwood... pues resulta que Clint Eastwood quiere cobrar derechos.

Si le pides a Meryl Streep que diga en cámara "fuck you" y luego, cuando te califican la película con una R (sólo apta para adultos por lenguaje malsonante) le cambias la frase con IA para que diga "I hate you", Meryl Streep te dice que nanay. Que la llames a ella.

Le explicas los cambios, te los interpreta ella delante de la cámara, le pagas la nueva sesión y tan amigos. De eso va la huelga, de que, con la disculpa de la AI, no se queden las plataformas el dinero que les corresponde repartir entre el talento que hace posible sus películas.

“@threadreaderapp unroll”

6:31 p. m. · 1 ago. 2023 525,3 mil Reproducciones

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La automatización podría liberarnos… si no viviéramos en el capitalismo... Bajo el capitalismo, la automatización destruye puestos de trabajo. En el socialismo, sería un instrumento de liberación

 "El año pasado, Ben Shapiro, del Daily Wire, debatió con Tucker Carlson sobre la cuestión de la automatización. Ventrilocuando un argumento conservador de mercado muy familiar, Shapiro preguntó a bocajarro a su invitado si apoyaría restricciones en el uso de la tecnología para proteger los puestos de trabajo. En su respuesta, Carlson se mostró poco menos que incrédulo.

    Shapiro: En [tu] libro hablas de la tecnología y de cómo está cambiando y quitando puestos de trabajo a la gente, y haces referencia específica a la conducción de camiones y al hecho de que va a haber estos coches automatizados en las carreteras.
    Entonces, Tucker Carlson, ¿estarías a favor de restringir la capacidad de las empresas de transporte para utilizar este tipo de tecnología específicamente para mantener artificialmente el número de puestos de trabajo disponibles en el sector del transporte por carretera?

    Carlson: ¿Estás de broma? Un momento. En otras palabras, si yo fuera presidente, ¿le diría al Departamento de Transporte: «No vamos a permitir que los camiones sin conductor circulen por las carreteras, y punto»? ¿Por qué? Muy sencillo. Conducir para ganarse la vida es el trabajo más común para los hombres con estudios secundarios en este país.

En esta respuesta hay una pista de dónde radica en última instancia el argumento de Carlson. Para él y otros conservadores sociales, la cuestión de la automatización tiene que ver sobre todo con la estabilidad de la unidad familiar tradicional, con el hombre como sostén de la familia en su centro. En cuanto a sus recetas, Carlson llegó a decir que el gobierno debería inventar un pretexto falso para prohibir totalmente los camiones autoconducidos.

Hay, por supuesto, una tercera opción que ni el dogmatismo de mercado de Shapiro ni el ludismo reaccionario de Carlson están dispuestos a contemplar. Como conservadores, ambos ven claramente algún bien inherente en que la gente tenga que trabajar. Uno puede estar a favor de la «destrucción creativa» provocada por los mercados, y el otro de ciertas restricciones a los mismos, pero ninguno ve la tecnología como una herramienta potencialmente liberadora para los trabajadores.

Y, sin embargo, debería serlo. En el siglo XIX y principios del XX, muchos simplemente asumieron que la nueva tecnología acabaría dando lugar a una sociedad del ocio en la que las personas libres de la necesidad de trabajar tendrían todo el tiempo para explorar el mundo y perseguir sus intereses como les pareciera. Exactamente una mitad de esa ecuación resultó ser cierta. La tecnología ha hecho que todo tipo de tareas difíciles sean más fáciles y menos laboriosas, al tiempo que ha aumentado la eficacia de la producción. Entre 1950 y 2020, EEUU experimentó un aumento del 299% en la productividad laboral, y trabajos de todo tipo se hicieron más seguros y fáciles.

Sin embargo, también se eliminaron muchos, y con ellos los medios de vida que antes sustentaban. Una mejor tecnología de telecomunicaciones, después de todo, significa que no se necesitan telefonistas. Los cajeros automáticos reducen las oportunidades de empleo en el comercio minorista. Con la ayuda de las máquinas, las fábricas pueden producir más con menos trabajadores. Con la llegada de las tecnologías de inteligencia artificial y los vehículos autoconducidos, el mismo proceso se desarrollará a un ritmo acelerado en las próximas décadas.

Las consecuencias sociales de esto son francamente alarmantes de contemplar. A pesar de ser más productivos que nunca, los salarios de los trabajadores llevan mucho tiempo estancados, y las jornadas laborales punitivamente largas ya están causando setecientas mil muertes innecesarias al año, según la Organización Internacional del Trabajo. A medida que se eliminan millones de puestos de trabajo y que el trabajo de servicios en particular se vuelve más precario, un proceso que podría y debería beneficiar a los trabajadores será en cambio uno que haga sus vidas más difíciles e inseguras.

Que el actual clima político impida posibles soluciones a este problema no hace que esas soluciones sean menos obvias. La modernización presenta una clara oportunidad para legislar semanas laborales más cortas, algo para lo que ya existe un precedente histórico. Como dijo recientemente Bernie Sanders, «En 1940, la Ley de Normas Laborales Justas redujo la semana laboral a 40 horas. Hoy, como resultado de los enormes avances en tecnología y productividad, es el momento de reducir la semana laboral a 32 horas, sin pérdida de salario» (el experimento de Islandia en este sentido, por cierto, ya ha dado grandes resultados).

Durante una entrevista reciente con Margaret Brennan de la CBS, Sanders también planteó la perspectiva de un impuesto sobre los robots que obligaría a las empresas a pagar una prima por sustituir a los trabajadores. Aunque la idea sigue sin desarrollarse al nivel de detalle, lleva flotando en diversas formas desde la década de 1980 como posible respuesta a la automatización y podría ayudar a generar los ingresos necesarios para financiar nuevos bienes públicos y servicios universales.

En última instancia, son esos bienes y servicios públicos los que representan la mejor solución a los problemas de la automatización. A pesar de lo que insisten algunos en la Derecha, no hay necesidad de limitar artificialmente la tecnología para preservar los empleos que pueden realizar las máquinas. Con unos servicios universales de alta calidad y una economía estructurada en torno a los imperativos de la necesidad social y no a los del beneficio privado, la importancia del trabajo en la vida cotidiana retrocedería drásticamente. Liberados de la carga constante de trabajo tedioso e innecesario, incontables millones de personas podrían dedicar su tiempo a lo que quisieran sin tener que luchar para obtener lo estrictamente necesario para vivir.

A menos que te aferres a ideas retrógradas sobre el trabajo, el género y la familia, no hay razón para no recibir un futuro así con los brazos abiertos."               (Luke Savage , La Haine, 13/07/23)

Los científicos han utilizado la inteligencia artificial (IA) para descubrir un nuevo antibiótico capaz de matar una especie mortal de superbacteria... para eso es

 "Los científicos han utilizado la inteligencia artificial (IA) para descubrir un nuevo antibiótico capaz de matar una especie mortal de superbacteria.

La IA ayudó a reducir miles de posibles sustancias químicas a un puñado que pudiera probarse en el laboratorio.

El resultado fue un potente antibiótico experimental llamado abaucina, que deberá someterse a más pruebas antes de ser utilizado.

Los investigadores canadienses y estadounidenses afirman que la IA puede acelerar enormemente el descubrimiento de nuevos fármacos.

Es el último ejemplo de cómo las herramientas de la inteligencia artificial pueden revolucionar la ciencia y la medicina.

 Detener las superbacterias

Los antibióticos matan las bacterias. Sin embargo, hace décadas que faltan nuevos fármacos y las bacterias son cada vez más difíciles de tratar, ya que desarrollan resistencias a los que tenemos.

Se calcula que más de un millón de personas mueren al año por infecciones resistentes al tratamiento con antibióticos.

Los investigadores se centraron en una de las especies de bacterias más problemáticas: Acinetobacter baumannii, que puede infectar heridas y causar neumonía.

Puede que no haya oído hablar de ella, pero es una de las tres superbacterias que la Organización Mundial de la Salud ha identificado como amenaza "crítica".

A menudo es capaz de eludir múltiples antibióticos y es un problema en hospitales y residencias, donde puede sobrevivir en superficies y equipos médicos.

El Dr. Jonathan Stokes, de la Universidad McMaster, describe este bicho como el "enemigo público número uno", ya que es "realmente frecuente" encontrar casos en los que es "resistente a casi todos los antibióticos".

 Para encontrar un nuevo antibiótico, los investigadores tuvieron primero que entrenar a la IA. Tomaron miles de fármacos de los que conocían la estructura química exacta y los probaron manualmente con Acinetobacter baumannii para ver cuál podía ralentizarlo o matarlo.

Esta información se introdujo en la IA para que aprendiera las características químicas de los fármacos que podían atacar a la problemática bacteria.

A continuación, se utilizó una lista de 6.680 compuestos cuya eficacia se desconocía. Los resultados, publicados en Nature Chemical Biology, muestran que la IA tardó una hora y media en elaborar una lista.

Los investigadores probaron 240 en el laboratorio y encontraron nueve antibióticos potenciales. Uno de ellos era la abaucina, un antibiótico increíblemente potente.

Los experimentos de laboratorio demostraron que podía tratar heridas infectadas en ratones y matar muestras de A. baumannii procedentes de pacientes.

 El siguiente paso es perfeccionar el fármaco en el laboratorio y luego realizar ensayos clínicos. Prevé que los primeros antibióticos de IA podrían tardar hasta 2030 en estar disponibles para ser recetados.

Curiosamente, este antibiótico experimental no tuvo efecto en otras especies de bacterias, y sólo funciona en A. baumannii.

 Muchos antibióticos matan bacterias indiscriminadamente. Los investigadores creen que la precisión de la abaucina dificultará la aparición de resistencias a los fármacos y podría tener menos efectos secundarios.

 En principio, la IA podría analizar decenas de millones de posibles compuestos, algo que sería poco práctico de hacer manualmente.

"La IA aumenta el ritmo y, en un mundo perfecto, reduce el coste con el que podemos descubrir estas nuevas clases de antibióticos que necesitamos desesperadamente", me dijo el Dr. Stokes.

Los investigadores probaron los principios del descubrimiento de antibióticos asistido por IA en E. coli en 2020, pero ahora han utilizado esos conocimientos para centrarse en las grandes plagas. A continuación, tienen previsto estudiar el Staphylococcus aureus y la Pseudomonas aeruginosa.

"Este hallazgo refuerza la premisa de que la IA puede acelerar y ampliar significativamente nuestra búsqueda de nuevos antibióticos", afirma el profesor James Collins, del Instituto Tecnológico de Massachusetts.

Y añadió: "Me entusiasma que este trabajo demuestre que podemos utilizar la IA para ayudar a combatir patógenos problemáticos como A. baumannii".

La profesora Dame Sally Davies, ex jefa médica de Inglaterra y enviada del Gobierno para la resistencia antimicrobiana, declaró al programa The World Tonight de Radio 4: "Estamos ante un ganador".

Estoy encantada de ver el trabajo que está haciendo (el Dr. Stokes), salvará vidas"."            (James Gallagher, BBCNews, 25/05/23; traducción DEEPL)

Cómo será el trabajo bajo una inteligencia artificial... hay que distinguir entre los algoritmos productivos y los extractivos... Por una parte, está la tecnología productiva o creadora de valor, por ejemplo, robots industriales y ordenadores que permiten a los trabajadores realizar sus tareas obteniendo más con el mismo esfuerzo y tiempo... por otra, las tecnologías extractivas de valor que incrementan el poder empresarial para exprimir al trabajador toda su energía física y mental. Son tecnologías que no crean más producto, sino que la empresa obtiene más rendimiento solamente a través de que el trabajador use más energía propia... con el riesgo de deshumanizar el trabajo con determinados usos tecnológicos, (control de tiempos, selección de personal o despidos automatizados)... la introducción de ordenadores ha supuesto una reducción de la parte que obtienen los asalariados de la renta generada por la economía. Entre 1970 y 2019 la participación de los trabajadores en la renta nacional en España ha pasado del 62% al 55%. Evitar los efectos negativos de las nuevas tecnologías se ha convertido en una cuestión esencial para la democracia... “la mayor preocupación de la sociedad no debería ser que un algoritmo te quite tu trabajo, sino que te quite tu salario”

 "La reciente dimisión de Geofrey Hinton como vicepresidente de Google significó una inquietante alerta. Con su decisión, Hinton, uno de los padres de la inteligencia artificial, lanzó una clara advertencia sobre los riesgos existenciales que puede significar el desarrollo descontrolado de esta nueva herramienta tecnológica.

El Parlamento Europeo ha elaborado un proyecto de reglamento sobre el uso de la inteligencia artificial para impedir los usos perversos de las nuevas tecnologías como la manipulación de la opinión pública, los sistemas de vigilancia masiva o la discriminación de personas. El proyecto legislativo, sobre la base elaborada por la Comisión Europea en 2021, pionero en este ámbito, trata de garantizar el respeto a los derechos fundamentales y más transparencia.

Los avances tecnológicos a través de las sucesivas revoluciones industriales han propiciado un aumento de la productividad que a la larga ha beneficiado al conjunto de la población hasta ahora. Sin embargo, hay relevantes indicios de que la vertiginosa velocidad de implantación de las nuevas tecnologías solo beneficia a una parte de la sociedad.

El profesor de Derecho del trabajo de la Universidad de Valencia, Adrián Todolí Signes, ha estudiado el impacto de la inteligencia artificial en el mundo del trabajo, que desmitifica muchos tópicos. En Algoritmos productivos y extractivos, (Aranzadi) advierte lúcidamente que “la mayor preocupación de la sociedad no debería ser que un algoritmo te quite tu trabajo, sino que te quite tu salario”. Su investigación se centra no en el trabajo que desaparece sino en el que se queda. Esto es, “en cómo será el trabajo bajo una inteligencia artificial”.

 Todolí lucha contra la idea de que la tecnología es neutral. Distingue entre los algoritmos productivos y los extractivos. Por una parte, está la tecnología productiva o creadora de valor. Se refiere, por ejemplo, a los robots industriales y ordenadores, que permiten a los trabajadores realizar sus tareas obteniendo más con el mismo esfuerzo y tiempo.

Por otra parte, están las tecnologías extractivas de valor que incrementan el poder empresarial para exprimir al trabajador toda su energía física y mental. Son tecnologías que no crean más producto, sino que la empresa obtiene más rendimiento solamente a través de que el trabajador use más energía propia. El profesor puntualiza: “este esfuerzo extra, en el fondo, será un coste para sociedad a través de mayor número de accidentes de trabajo, peor salud, física o mental y más rápido envejecimiento”. Alerta sobre los riesgos de deshumanizar el trabajo con determinados usos tecnológicos, (control de tiempos, selección de personal o despidos automatizados). Señala una correlación entre el declive del Derecho del trabajo y la introducción de ordenadores que ha supuesto una reducción de la parte que obtienen los asalariados de la renta generada por la economía. Entre 1970 y 2019 la participación de los trabajadores en la renta nacional en España ha pasado del 62% al 55%. Evitar los efectos negativos de las nuevas tecnologías se ha convertido en una cuestión esencial para la democracia."                (Andreu Missé  , El País, 15/05/23)

Inteligencia artificial: ¿Hacia dónde vamos? La IA realizará por nosotros parte o todo el trabajo cognitivo que queramos, a un coste casi nulo... pero su mal funcionamiento ya está ocurriendo... la desinformación tendrá un impacto inminente... el impacto en el mercado laboral empezará a ser evidente en los próximos meses. El reto será la transición de los trabajos de millones de personas y la lucha contra la desigualdad encontrando mecanismos para repartir la productividad generada por estos sistemas... la alternativa es aprovechar sus superpoderes, en el futuro, los médicos serán directores de orquesta de algoritmos de IA. Igual, por fin pueden tener más tiempo con sus pacientes... Debemos alinear el desarrollo y despliegue de la IA con nuestros valores- esto requiere innovación responsable y políticas para mitigar los riesgos y maximizar las oportunidades. Es el momento para construir mecanismos que permitan delimitar las líneas rojas y una brújula para avanzar hacia una IA con impacto positivo en la humanidad y el planeta

 "Cuestión de escala. Las redes neuronales artificiales entrenadas con información de internet y feedback de humanos son capaces no solo de adivinar la palabra siguiente de un frase a medias - como el autocompletar de Whatsapp - sino las 20.000 palabras siguientes. Esto permite a una máquina- como chatGPT- tener un diálogo como si fuese una persona. Una vez hackeado el lenguaje humano, tenemos herramientas que nos dan acceso a nuevos superpoderes en el mundo de las ideas.

Hace dos décadas trabajé en un robot poeta: un programa informático entrenado con la obra de William Blake para aprender la distribución estadística de sus palabras y su sintaxis. Dadas las primeras palabras de un nuevo verso, la IA terminaba la poesía. Trabajando en la ONU en 2019, entrenamos una red neuronal para escribir discursos al estilo de los presidentes de los países en la Asamblea General alertando de los riesgos de la desinformación creada por IA - entonces OpenAI publicaba GPT2. Hoy, los modelos de IA generativa pueden escribir versos, resumir textos, usar fórmulas de Excel, hacer informes, programar páginas web, diseñar logos, buscar similitudes entre esto y lo otro, dar tres recetas con aquello,  y un sin fin de aplicaciones más. Sin embargo, la IA no se puede humanizar, no tiene sentido común. Es simplemente una herramienta diferente. Como cuando el avión de los hermanos Wright levantó el vuelo - y no lo hizo como los pájaros- lo hizo a su manera. Aterrizajes y despegues complicados, gran alcance y poca eficiencia energética. La IA generativa es capaz de codificar y manipular la información a una velocidad, escala y eficiencia sin precedentes. Igual que la invención de las máquinas nos ha descargado del trabajo físico a lo largo de la historia, estos sistemas realizarán por nosotros parte o todo el trabajo cognitivo que queramos a un coste casi nulo.

Los riesgos de la IA

Las nuevas tecnologías proporcionan grandes poderes que conllevan grandes responsabilidades. Esto no es nuevo: la humanidad ha gestionado  -no siempre a la primera- avances fundamentales como la energía nuclear o la edición genética. Estos son algunos de los riesgos sistémicos clave de la IA.

1) El mal funcionamiento de la IA: ya está ocurriendo.

Que la IA no funcione como debería por sesgos en los datos de entrenamiento. O porque debido a su naturaleza probabilística, la información que provea sea inexacta - lo que llamamos “alucinaciones” -. O que no sepamos qué es lo que está computando exactamente - una caja negra. Los riesgos asociados a estos problemas que ya están presentes en muchos de los sistemas desplegados en la actualidad.

2) La generación de desinformación: impacto inminente.

Es muy fácil crear textos, imágenes, vídeos… contenido digital que no podemos distinguir si es o ha sido real. Como dice Marta Peirano, los modelos de lenguaje de IA son los Kalashnikov de la desinformación. Igual que Cambridge Analytica influenció elecciones en medio mundo a través de las redes sociales, pronto presenciaremos el despliegue de una nueva generación de herramientas capaces de manipular elecciones y difundir desinformación a escala. Podemos esperar vídeos deepfake de políticos, campañas de desprestigio de periodistas o ataques a personas corrientes. Fábricas de bulos de eficacia, velocidad y volumen sin parangón. Además, el feedback de las personas refina y codifica cómo se comportarán los modelos de IA que codifican no solo el conocimiento, sino también los valores y reglas sociales. Porque la IA es poder. 

3) El desequilibrio del mercado laboral: el impacto empezará a ser evidente en los próximos meses.

Los primeros estudios muestran cómo los trabajadores que usan IA aumentan su productividad siendo los menos productivos los que más aumentan su rendimiento. A nivel macro, más de dos tercios de los trabajos se verían afectados por la IA y un quinto podrían ser sustituidos. Los sectores de la banca, los medios, el marketing o la abogacía están entre los más expuestos. El cambio del modelo productivo será más rápido que el que el mercado laboral pueda absorber. Las tareas manuales estarán protegidas por más tiempo - los robots físicos son más complejos, - pero para las tareas cognitivas, el coste básicamente tenderá a cero. Consultoras haciendo informes tienen los días contados. La industria del desarrollo de software también estará afectada. Como muestra, Microsoft, tras despedir 10000 empleados, invirtió 10000 millones en OpenAI. El reto será la transición de los trabajos de millones de personas y la lucha contra la desigualdad encontrando mecanismos para repartir la productividad generada por estos sistemas. 

4) La alienación social: el impacto se percibiría en los próximos años.

Históricamente el conocimiento humano se ha transmitido de forma activa con esfuerzo, leyendo y escribiendo. En el futuro es posible que deleguemos la brújula de nuestra sociedad todavía más a los algoritmos- piensen en el impacto que ya tiene la IA que nos recomienda qué ver o con quién salir. Es posible que una nueva generación de humanos no sepa ni siquiera escribir en narrativa. Las entrañas de los modelos de lenguaje entrenadas con bases de datos de internet, mayormente el inglés, podrían olvidar elementos característicos de lenguajes y culturas minoritarias. Es posible que la historia y el conocimiento humano se extinga si son los algoritmos los que están al mando y no están alineados con los intereses humanos. Yuval Harari alerta de que, si el aumento de la productividad de la IA deja a los humanos sin trabajo, podría aparecer una nueva clase social irrelevante que no es necesaria para el funcionamiento de la sociedad. Como mínimo, una amenaza a la salud mental de nuestra especie. 

5) El shock sistémico -intencionado o no intencionado-: línea temporal incierta.

Sistemas de IA muy avanzados (Artificial General Intelligence o AGI) podrían poner en peligro infraestructura crítica para la humanidad, de forma intencionada o desintencionada. Una especie de Chernobyl de la IA. Hace semanas la carta firmada por líderes de la IA pedía una moratoria en el desarrollo de sistemas más potentes que GPT4 hasta que sean seguros y los riesgos gestionables. Max Tegmark, uno de los impulsores, propone ideas para limitar los riesgos de sistemas de IA superinteligentes: no dejarle manipular humanos, no conectarla a internet ni a robots, ni enseñarle a programar - así podría mejorarse a sí misma. Ya hemos hecho todo, y efectivamente, es posible que, en el futuro, sistemas superinteligentes que no sabemos lo que hacen, optimicen sus propios objetivos sin estar alineados con valores humanos, creando riesgos existenciales para la especie humana. Creo que este escenario es poco probable sin que antes hayamos sufrido otro shock, uno creado por un sistema de IA menos inteligente, pero guiado por malos actores. Estos actores podrían atacar redes energéticas, sistemas bancarios o incluso diseñar armas biológicas. 

Adaptándonos a un mundo con IA

Como el genio ya está fuera de la botella habrá que adaptarse. Estas son algunas ideas para mitigar los riesgos:

1) Aprovechemos los superpoderes.

No importa cuál sea tu trabajo, prueba esta tecnología. Superpoderes fundados en hacer buenas preguntas, no sólo en dar respuestas. Por ejemplo, la IA ya saca mejor nota en el MIR que la mejor estudiante. En el futuro, los médicos serán directores de orquesta de algoritmos de IA. Igual, por fin pueden tener más tiempo con sus pacientes. El trabajo de artistas, escritores, creativos va a evolucionar. Lo hecho a mano, creaciones imperfectamente humanas, siempre tendrá un valor especial. Encontraremos nuevos modelos de negocio- la música Grimes cede su voz generada por IA si se le pagan royalties. Aunque algunas estimaciones dicen que la IA Generativa podría aumentar el PIB mundial en un 7%, la naturaleza y escala arrolladora de la IA podría llevar al sistema capitalista a un extremo sin beneficios para las personas. Necesitamos aplicaciones con verdadero valor más allá de comerciar y explotar nuestra atención. 

2) La vacuna contra la desinformación total.

Debemos asegurarnos de que lo que vemos en el mundo digital refleja la realidad física. Cada vez que hagamos una foto o un vídeo, la cámara y el micrófono de nuestro dispositivo - el hardware - deberían de poner un sello criptográfico único y no hackeable codificando el lugar y el momento de la captura. Hemos de estar preparados para tsunamis de desinformación. 

3) El entorno regulatorio de la IA es una pieza fundamental.

Una especie de Agencia del Medicamento que apruebe los sistemas con impacto importante en la sociedad - educación, trabajo, etc.-. El marco regulatorio Europeo para la IA es similar al de las tecnologías médicas donde, cuanto más riesgo tiene la aplicación, más exhaustivos son los procesos de certificación. Además, habrá que reinterpretar o adaptar otros entornos legales referentes a la propiedad intelectual o el derecho al trabajo. A nivel nacional podemos prever que los gobiernos entrenen sus propios modelos tanto por motivos de soberanía y geoestrategia como preservación de la cultura. 

4) Cooperación internacional en IA.

Tras la aprobación de los principios éticos de la IA en la UNESCO en 2021, será fundamental encontrar mecanismos ágiles de consenso acerca de las grandes líneas rojas del desarrollo y despliegue de la IA generativa incluyendo el respeto a los derechos humanos. Además de reforzar los mandatos existentes, algunas opciones serían la creación de un organismo para la seguridad de la IA como la IAEA (Int Atomic Energy Agency), la posibilidad de declarar una emergencia global de IA - cómo se declaran las emergencias globales de salud, o la creación de una institución de investigación como el CERN para la AGI.

La brújula

Tendremos que adaptarnos al cambio tecnológico más rápido que nunca. Debemos alinear el desarrollo y despliegue de la IA con nuestros valores- esto requiere innovación responsable y políticas para mitigar los riesgos y maximizar las oportunidades. Es el momento para construir mecanismos que permitan delimitar las líneas rojas y una brújula para avanzar hacia una IA con impacto positivo en la humanidad y el planeta."                  (Miguel Luengo-Oroz , eldiario.es, 13/05/23)

ChatGPT puede ofrecerte asesoramiento jurídico gratuito. No sustituirá a un buen abogado litigante, pero sí a gran parte del sector jurídico. Lo mismo ocurre con la industria financiera, desde los asesores financieros hasta el extremo inferior y medio de la industria de gestión de fondos... ChatGPT tampoco es muy bueno en fontanería. Es probable que los países con grandes industrias manufactureras se vean menos afectados por los grandes sistemas lingüísticos que los países que han apostado su futuro a la economía de servicios, gran parte de la cual consiste en franquicias de información protegida. Como en cualquier cambio, habrá ganadores y perdedores. Los perdedores esta vez no serán los obreros de las fábricas y los mineros del carbón, sino las personas con formación universitaria que se lanzaron a las industrias de la información

 "(...) La regulación probablemente acabará con algunos focos de las actuales burbujas criptofinancieras, incluidas construcciones dudosas como las stablecoins. Pero romper una blockchain vigilada por una gran comunidad descentralizada está más allá de la capacidad de los gobiernos. El cripto, como tal, sobrevivirá y prosperará.

ChatGPT es una bestia muy diferente. Es tecnológicamente mucho más avanzado. Pero lo que tienen en común las criptomonedas y los llamados grandes modelos lingüísticos es su impacto social. Ambos amenazan franquicias establecidas, protegidas por barreras de entrada. ChatGPT amenaza específicamente la franquicia de los guardianes de la información. Ya está acabando con puestos de trabajo. El otro día oímos que una empresa había despedido a todo su departamento de marketing y lo había sustituido por ChatGPT. Basándonos en nuestras propias experiencias en el sector de los medios de comunicación, no nos sorprendería que los propietarios de periódicos hicieran algún día lo mismo con sus periodistas y mejoraran al mismo tiempo la calidad de los contenidos. ChatGPT nunca hará periodismo de investigación. No publicará documentos clasificados estadounidenses. ChatGPT constituye un peligro claro y presente para cualquiera que pretenda hacer carrera en la industria de los think tanks, o en el extremo más esponjoso del mundo académico. El análisis político es otro ámbito. El mundo está lleno de guardianes de la información.

ChatGPT u otros sistemas LLM pueden ofrecerte asesoramiento jurídico gratuito. No sustituirán a un buen abogado litigante, pero sí a gran parte del sector jurídico. Lo mismo ocurre con la industria financiera, desde los asesores financieros hasta el extremo inferior y medio de la industria de gestión de fondos. Sólo existen debido a las fricciones del sistema financiero. El poeta sin dinero, la perdición de la burguesía de generaciones anteriores, puede acabar siendo financieramente más resistente que las respetables profesiones del pasado.

ChatGPT tampoco es muy bueno en fontanería. Es probable que los países con grandes industrias manufactureras se vean menos afectados por los grandes sistemas lingüísticos que los países que han apostado su futuro a la economía de servicios, gran parte de la cual consiste en franquicias de información protegida. Como en cualquier cambio, habrá ganadores y perdedores. Aquí es donde la cosa se pone interesante. Los perdedores esta vez no serán los obreros de las fábricas y los mineros del carbón, sino las personas con formación universitaria que se lanzaron a las industrias de la información."            (Wolfgang Münchau , Eurointelligence, 18/04/23; traducción DEEPL)

Estos son los empleos que la inteligencia artificial eliminará primero... y los que no eliminará

 "Al contrario que anteriores revoluciones industriales, ningún trabajo estará a salvo del impacto brutal que la inteligencia artificial generativa está teniendo en el mundo aunque a ti todavía no te haya llegado la onda expansiva. Y esta vez serán los trabajos de oficina y los de mayor remuneración — de abogados y financieros a gestores y contables — los que más sufrirán hasta acabar en su desaparición.

Lo dicen los propios ingenieros que han desarrollado la IA generativa más poderosa y popular del planeta: GPT (siglas en inglés de ‘transformador generativo preentrenado’), cuyo uso más popular está en el chatbot ChatGPT. La última versión — GPT-4 — es tan potente que es capaz de pasar los exámenes más complicados para seres humanos. Al contrario que ChatGPT-3, su trabajo es imposible de detectar como generado por una máquina.

Este modelo de IA está siendo incorporado en miles de programas informáticos, desde Microsoft Office a aplicaciones corporativas que son la base de industrias financieras y legales, pasando por los programas para profesionales creativos. Según el estudio publicado esta semana por OpenAI, este despliegue afectará al 80% de los empleos en un futuro próximo.

Qué es lo que va a pasar

Ahora mismo, IA generativas como GPT-4 están realizando tareas de análisis y producción que antes ocupaban una gran parte del tiempo de los trabajadores humanos. El estudio afirma que de ese 80% de profesionales afectados, por lo menos un 10% de su actividad será totalmente reemplazada por IA de forma inminente. Y casi un 20% de todos los trabajadores verán como la IA realizará la mitad de sus tareas. En estos primeros compases, esto está provocando simultáneamente la pérdida de puestos de trabajo en los sectores industriales más vulnerables y, a la vez, el aumento de la productividad en las empresas. 

Los abogados serán una de las primeras profesiones en caer. Un gran número de puestos desaparecerán suplantados por la IA.

Después, el progresivo incremento de las funciones de la IA generativa dará lugar a la eliminación progresiva de un gran número de profesiones. “Aunque la capacidad técnica de las GPT para hacer más eficiente el trabajo humano parece evidente, es importante reconocer que los factores sociales, económicos, normativos y de otro tipo influyen en los resultados reales de la productividad laboral,” señala el estudio en sus conclusiones. “A medida que sus capacidades sigan evolucionando, es probable que el impacto de las GPT en la economía persista y aumente, planteando retos a los responsables políticos a la hora de predecir y regular su trayectoria”.

“La influencia [de la IA generativa] se extiende a todos los niveles salariales,” afirma el estudio, “con los empleos de mayores ingresos potencialmente más expuestos” a la reducción de su utilidad y los consecuentes despidos.

Los diez trabajos más expuestos

El estudio afirma que estos serán los diez trabajos más expuestos al impacto de la IA:

1. Matemáticos
2. Gestores, contables y auditores
3. Analistas financieros
4. Analistas de noticias, reporteros y periodistas
5. Secretarios jurídicos y asistentes administrativos
6. Diseñadores de interfaz de usuario e internet
7. Traductores
8. Analistas demoscópicos
9. Relaciones públicas
10. Ingenieros de blockchain

Pero ojo, aunque esos son los que están en el top 10, los que le siguen tienen porcentajes de vulnerabilidad similares. Estos incluyen programadores, diseñadores gráficos, fotógrafos, biólogos, taquígrafos judiciales, traductores simultáneos, correctores, ingenieros, delineantes, arquitectos… básicamente la lista es inabarcable. 

Irónicamente, la ingeniería de software será también una de las profesiones más afectadas por la revolución de la IA generativa.

Los que quedarán inmunes

De hecho, para darse cuenta del impacto es más sencillo recopilar los únicos trabajos que no se verán afectados por la irrupción de la inteligencia artificial (por lo menos hasta que la robótica no llegue al mismo nivel de sofisticación que el cuerpo humano). Esta es la lista incluida en el estudio:

• Operadores de maquinaria agrícola
• Atletas y competidores deportivos
• Instaladores y reparadores de lunas para automóviles
• Mecánicos de autobuses y camiones y especialistas en motores diesel Albañiles de cemento y acabadores de hormigón
• Cocineros de Comida Rápida
• Cortadores y recortadores manuales
• Operadores de torres de perforación, petróleo y gas
• Ayudantes de comedor y cafetería y ayudantes de camarero
• Lavavajillas
• Operadores de dragados
• Instaladores y reparadores de líneas eléctricas
• Operadores de máquinas de excavación y carga y de dragalinas, minería de superficie Colocadores de suelos, excepto moqueta, madera y baldosas duras
• Fabricantes de moldes y machos de fundición
• Ayudantes de albañiles, albañiles, colocadores de baldosas y mármol
• Ayudantes de carpinteros, carpinteros
• Ayudantes de pintores, pintores, empapeladores, escayolistas y estucadores
• Ayudantes de fontaneros, fontaneros, instaladores de tuberías y vaporistas
• Ayudantes techadores, techadores
• Cortadores y recortadores de carne, aves y pescado
• Mecánicos de motocicletas
• Operadores de equipos de pavimentación, revestimiento y apisonado
• Operadores de martinetes
• Operadores metalúrgicos
• Operadores de equipos de tendido y mantenimiento de vías férreas
• Reparadores de materiales refractarios
• Trabajadores en mataderos y fábricas de procesado de carne
• Canteros
• Reparadores y cambiadores de neumáticos
• Afiladores
• Bombeadores de pozos 
  

Los albañiles son, por ahora, una de las pocas profesiones a salvo de la disrupción de la IA.

Como apunta el trabajo de los ingenieros de OpenAI, aunque las consecuencias finales son muy difíciles de predecir, vamos a tener que enfrentarnos a un cambio radical en el mercado de trabajo. Nadie puede imaginar todavía el alcance de una posible crisis laboral sin precedentes en la historia de la humanidad.

Y no, como apuntan los expertos, esto no va a ser cuestión de que aparezcan nuevas profesiones o meter a todo el mundo a programar, una de los trabajos que se verán más afectados por este seísmo productivo. Va a ser necesaria una reconversión industrial, laboral y social que, desafortunadamente por ahora, nadie puede imaginar y nadie está planficando."                 (Jesús Díaz  , El Confidencial, 24/03/23)

Cómo los trabajadores mal pagados de Madagascar impulsan las ambiciones tecnológicas francesas en Inteligencia Artificial... Los modelos de IA necesitan ser entrenados, con la aportación de una enorme masa crítica de datos, para que aprendan a reconocer e interactuar con el entorno humano. Estos datos deben recopilarse, clasificarse, verificarse y formatearse. Por lo general, las empresas tecnológicas subcontratan estas tareas, que consumen mucho tiempo y están infravaloradas, a un ejército de trabajadores precarios, normalmente radicados en el Sur Global

 "Una investigación de la revista Time de enero de 2023 reveló que trabajadores kenianos a los que se pagaba menos de 2 dólares la hora recibieron el encargo de intentar garantizar que los datos utilizados para entrenar la plataforma de IA ChatGPT estuvieran libres de contenido discriminatorio.

Los modelos de IA necesitan ser entrenados, con la aportación de una enorme masa crítica de datos, para que aprendan a reconocer e interactuar con el entorno humano. Estos datos deben recopilarse, clasificarse, verificarse y formatearse. Por lo general, las empresas tecnológicas subcontratan estas tareas, que consumen mucho tiempo y están infravaloradas, a un ejército de trabajadores precarios, normalmente radicados en el Sur Global.

Este trabajo de datos adopta diversas formas, dependiendo del propósito del algoritmo final. Por ejemplo, puede consistir en delinear personas en imágenes captadas con una cámara de vídeo para enseñar al algoritmo a reconocer a un ser humano. O comprobar los resultados de una herramienta de procesamiento automático de facturas y corregir errores manualmente para ayudar al ordenador en su tarea.

Para explorar la identidad de estos trabajadores de datos, sus funciones y condiciones laborales, y enriquecer el debate en torno a la regulación del sector de la IA, realizamos una investigación entre París y Antananarivo, capital de Madagascar.

Nuestro estudio muestra también la realidad de la IA a la francesa: por un lado, las empresas tecnológicas francesas dependen de las Cinco Grandes (Google, Apple, Facebook, Amazon y Microsoft) para el alojamiento de servicios y la potencia de procesamiento; por otro, las tareas de datos las realizan trabajadores de antiguas colonias francesas, sobre todo de Madagascar, lo que confirma tendencias bien establecidas de externalización. Por cierto, ya se han realizado estudios que comparan el sector tecnológico con la minería y el textil.

Un estudio sobre la globalización de la IA

Nuestro proyecto de investigación se inició en París en marzo de 2021. En primer lugar, nos propusimos comprender qué implicación tenían las empresas francesas de IA en la actividad de trabajo con datos y qué procesos se aplicaban para garantizar la producción de conjuntos de datos de calidad suficiente para el entrenamiento de modelos informáticos. Entrevistamos a 30 fundadores y empleados de 22 empresas parisinas del ecosistema de la IA. De esta exploración inicial surgió rápidamente una conclusión: la mayor parte del trabajo de datos se subcontrataba a contratistas malgaches.

En una segunda parte del estudio, realizada primero a distancia y luego in situ en Antananarivo, entrevistamos a 147 trabajadores, gerentes y directores de diez empresas malgaches. Al mismo tiempo, enviamos un cuestionario a 296 trabajadores de datos establecidos en Madagascar.
Trabajo precario para jóvenes de ciudad bien formados

Nuestras averiguaciones iniciales mostraron que los trabajadores de datos de IA formaban parte de un sector de servicios de TI mucho más amplio, que abarcaba desde personal de centros de llamadas a moderadores de contenidos web, pasando por redactores de optimización de motores de búsqueda (SEO).

Las respuestas al cuestionario mostraron que la mayoría de los trabajadores empleados en el sector son hombres (68%), jóvenes (87% tienen menos de 34 años), viven en ciudades y tienen estudios (75% han cursado o han cursado al menos estudios superiores). Cuando el trabajo se desarrollaba en la economía formal, y no en la sumergida o gris, los encuestados eran generalmente empleados fijos. La escasa protección que ofrece la legislación laboral malgache, frente a la francesa, el desconocimiento de sus derechos por parte de los trabajadores y la debilidad de los sindicatos y de la representación de los trabajadores en las empresas malgaches acentúan la precariedad de su situación. En su mayoría ganan entre 96 y 126 euros al mes, con una enorme diferencia entre su salario y el de los supervisores de equipo: que también suelen ser malgaches, trabajan en el país, pero se llevan a casa entre 8 y 10 veces más.

 Los trabajadores del taller se encuentran al final de una larguísima cadena de subcontratación, lo que explica en parte la minúscula remuneración, incluso para los estándares malgaches. En la cadena de producción de la IA intervienen tres actores diferentes: los servicios de alojamiento de datos/potencia de procesamiento ofrecidos por las cinco grandes empresas tecnológicas, las empresas francesas que venden los modelos de IA y las empresas que ofrecen los servicios de anotación de datos prestados por los trabajadores malgaches. Cada nivel se lleva su tajada.

Las empresas que manejan los datos suelen depender mucho de sus clientes franceses, que gestionan la mano de obra subcontratada de forma casi directa, imponiendo mandos intermedios que trabajan teniendo en cuenta los intereses de las start-ups parisinas. El dominio de estas funciones por extranjeros -empleados por las empresas clientes en Francia, o expatriados que trabajan en Antananarivo- representa un serio bloqueo a la progresión profesional de los trabajadores, que permanecen ignominiosamente atascados en la parte inferior de la cadena de valor.
Aprovechar los vínculos poscoloniales Francia-Madagascar

El sector de la IA se beneficia de una política específica: las "zonas francas" creadas en 1989 para la industria textil. Desde principios de los años 90, las empresas francesas se han instalado en Madagascar, sobre todo en el sector de la edición digital. Estas zonas especiales, equivalentes a las que existen en muchos otros países en desarrollo, atraen las inversiones ofreciendo exenciones fiscales muy atractivas.

En la actualidad, de las 48 empresas que ofrecen servicios digitales en las zonas francas, sólo nueve son propiedad de malgaches, frente a 26 de franceses. Aparte de la situación de las empresas formalmente constituidas, el sector ha desarrollado una práctica de subcontratación en cascada, con empresas y empresarios de la economía sumergida en la parte inferior de la jerarquía, mal tratados y obligados a actuar cuando hay escasez de mano de obra en otros lugares del sector.

Además de mano de obra barata, esta industria subcontratada se beneficia de una mano de obra bien formada: la mayoría ha ido a la universidad y habla francés con fluidez, que aprendió en la escuela, por Internet o en clases del Institut Francais. Esta última institución de iniciación a la lengua y la cultura francesas, creada en 1883, pretendía originalmente extender el poder imperial a través de la lengua a la población colonizada.

Este escenario coincide con lo que el investigador Jan Padios denomina "memoria colonial". Las antiguas colonias con lazos lingüísticos y culturales con los países que dominaban ahora les suministran servicios empresariales.
Hacer visibles a los trabajadores de la IA para entender mejor cómo funcionan

Detrás de la reciente explosión de proyectos comercializados de IA en el Norte Global, se descubre un número creciente de trabajadores de datos. La reciente polémica en torno a las "cámaras de seguridad inteligentes" en los Juegos Olímpicos de París se centró sobre todo en la ética de la vigilancia general. Es necesario tener más en cuenta el componente vital del trabajo humano que se dedica a entrenar los modelos de IA, sobre todo porque plantea nuevas cuestiones sobre las condiciones de trabajo y el derecho a una vida privada.

Hacer visibles las funciones de estos trabajadores es plantear preguntas sobre las cadenas de producción globalizadas. Estas son más familiares en la industria manufacturera, pero también son una característica del sector digital. Estos trabajadores son esenciales para el funcionamiento de nuestra infraestructura digital: son los engranajes invisibles de nuestras vidas digitales.

También hace visible el impacto de su trabajo en los modelos de IA. Una parte del sesgo algorítmico reside en la naturaleza de cómo se lleva a cabo el trabajo con los datos, aunque las empresas de IA mantienen en gran medida en secreto la realidad de esto. Por lo tanto, una IA verdaderamente ética debe establecer normas éticas para las condiciones de trabajo del sector de la IA."               

(Clément Le Ludec trabaja en el departamento de sociología de la tecnología digital de Télécom Paris - Institut Mines-Télécom. Maxime Cornet es doctorando en sociología de la IA en Télécom Paris - Institut Mines-Télécom. Brave New europe, 05/04/23; traducción DEEPL)