Por estos días nos encontramos bajo una avalancha de titulares periodísticos, académicos y científicos que nos alertan sobre los avances de la inteligencia artificial (IA).
Todas estas noticias pretenden destacar la superación que tiene esta tecnología por sobre las personas, en tareas como la clasificación de imágenes, la resolución de problemas complejos y la comprensión del lenguaje.
Estas conclusiones provienen de distintos estudios que no sólo nos sorprenden y entusiasman sino que también nos generan miedo, ya que empezamos a considerar que la IA es definitivamente superior a nuestra mente. Sin embargo, para poder tomar estas afirmaciones como ciertas, es clave analizar en detalle la forma en que se realizan las comparaciones y qué significan realmente estos logros.
A primera vista, comparar el rendimiento entre máquinas y humanos puede parecer una manera justa de evaluar el progreso tecnológico. A pesar de eso, este paralelismo suele omitir aspectos esenciales. Por ejemplo, cuando se evalúa la capacidad de un algoritmo para clasificar imágenes, se ignora la diferencia fundamental respecto de cómo las personas y las máquinas procesan la información visual. Los seres humanos utilizamos una combinación de experiencias previas, contexto y comprensión del mundo real, mientras que la IA se basa en grandes cantidades de datos de entrenamiento y algoritmos sofisticados para identificar patrones comunes.
En otras palabras, los sistemas informáticos tienen mayor acceso a la información y pueden predecir con mayor precisión, pero esto no quiere decir que su capacidad de visión sea verdaderamente superior. La detección de imágenes es una tecnología que llega al mismo lugar a donde queremos ir nosotros, pero no necesariamente toma el mismo camino para hacerlo.
Este aspecto, íntimamente relacionado con su efectividad, impone la necesidad de establecer nuevas métricas de evaluación, ya que las actuales no siempre reflejan el contexto y las condiciones en las que operan tanto las máquinas como las personas.
Las comparaciones directas que se hacen suelen ignorar estos factores y llevan a obtener una lectura incompleta del verdadero rendimiento de la IA.
Por eso, es conveniente tomar con precaución documentos como el Índice de IA 2024 de la Universidad de Stanford, en donde se destaca que las herramientas sofisticadas, como los chatbots y los sistemas de reconocimiento de imágenes, están alcanzando niveles de rendimiento humano en tareas específicas; estas comparaciones no siempre consideran la creatividad y la adaptabilidad del ser humano en la resolución de problemas en el mundo real.
Aprobar un examen no es sinónimo de inteligencia general o capacidad para desempeñarse en entornos dinámicos y desestructurados. De la misma forma, lo que pueden hacer las máquinas es resolver problemas en condiciones ideales y sin demasiados obstáculos como los que nos enfrentamos día a día.
En este entendimiento, podemos sostener que la IA puede superarnos en tareas específicas y bien definidas pero esto no significa que posea una comprensión profunda o una capacidad de razonamiento equivalente a la nuestra. Las pruebas estandarizadas son solo una manera de evaluar el rendimiento de los algoritmos y, por defecto, no reflejan habilidades fundamentales como la empatía, la ética o la capacidad de tomar decisiones basadas en valores humanos.
Para poder dimensionar el impacto de esta tecnología y generar una comparación justa con la capacidad humana, es fundamental considerar nuevos indicadores y desarrollar otros métodos de evaluación. Estas pruebas deben ir más allá de las que se están efectuando ahora y tienen que considerar aspectos cualitativos y contextuales.
En otras palabras: que un programa de computación ofrezca efectividad en el diagnóstico por imágenes de una enfermedad no reemplaza la consulta médica. Tendríamos que avanzar sobre el contexto de esa situación para también medir la capacidad de comunicar ese diagnóstico de manera comprensible y empática, una habilidad en la que, obviamente, las personas todavía seguimos siendo insuperables. Ese resultado, entonces, sería el verdadero potencial de la tecnología.
Como conclusión, es lógico que las comparaciones entre humanos y máquinas impulsen el discurso de los avances y el potencial de la IA. Nadie discute que sean importantes para medir su rendimiento y conocer el grado de desarrollo. Sin embargo, es esencial empezar a abordar estas comparaciones con una perspectiva crítica y matizada. No se trata solo de qué tan bien puede una máquina realizar una tarea en comparación con un abogado, una médica, un ingeniero o una programadora; debemos observar también cómo y en qué contexto se realiza esa tarea. Al desarrollar estas nuevas métricas de evaluación que consideren estos factores, podremos obtener una visión más completa y precisa del verdadero impacto que tendrá la IA en nuestras vidas.
*Abogado experto en nuevas tecnologías.
