Mi columna en Invertia de esta semana se titula «El hombre que entrenaba a las máquinas» (pdf), e intenta explicar la posición de los que se dedican a entrenar las máquinas que, con el tiempo, van a ser capaces de sustituir precisamente aquello que ellos hacen, a modo de quintacolumnistas o colaboracionistas con el enemigo.
Periodistas, escritores y creadores de contenido de todo tipo en todo el mundo se dedican – nos dedicamos, dado que etiqueto todos mis textos con una licencia que permite abiertamente su uso para el entrenamiento de algoritmos – a entrenar algoritmos, en muchos casos con completo conocimiento de causa y confiando en que esos algoritmos serán capaces, en algún momento, de llevar a cabo tareas similares a muchas de las que hacemos hoy en día.
Pero una cosa es contribuir los textos y artículos que hacemos para otros fines, y otra ser contratado específicamente, por horas y en remoto, para escribir textos que sirvan de modelo de respuesta adecuada a preguntas habituales que se harán a los algoritmos, no con la idea de que sean utilizados, sino de que sirvan para su entrenamiento, al tiempo que colaboran para corregir a las máquinas cuando incurren en el uso de correlaciones poco significativas y producen eso que algunos han denominado «alucinaciones».
Ninguno de los autores seleccionados para trabajar de esa manera, que por cierto, cobran más que los que trabajan para periódicos o revistas «de las de toda la vida» – verán o reconocerán jamás esos textos reproducidos en ningún sitio, aunque posiblemente sean, no de manera literal, parte de esas respuestas. Lo que los algoritmos hacen no es tomar información y reproducirla, ni simplemente recombinar: no, aprenden a relacionar conceptos y a formular respuestas adecuadas, y a hacerlo mejor que muchas personas.
Compañías sin ánimo de lucro como Common Crawl o LAION trabajan para recolectar enormes colecciones de textos o de imágenes que puedan ser utilizadas para el entrenamiento de algoritmos, y lo hacen sin ningún tipo de remordimiento ni de temor por el futuro que esos desarrollos van a generar. Estamos ante una decisión importante: defender nuestro territorio como humanos y negarnos a aceptar que las máquinas pueden producir trabajos iguales o, en muchos casos, mejores que lo que producimos nosotros, o colaborar con quienes producen esas máquinas para que alcancen un buen nivel lo antes posible.
Yo lo tengo claro desde hace muchos años, antes incluso de empezar a colaborar con mi primera compañía de inteligencia artificial: si va a tener lugar una disrupción, quiero estar en el lado de los que la producen, no del lado de los que la sufren. Estoy perfectamente dispuesto a pasar un tiempo en el que la mayoría de la sociedad tenderá a etiquetar como «de segunda clase» los productos y servicios generados por máquinas, para posteriormente ver cómo terminan reconociendo que esos productos o servicios son objetivamente mejores y de calidad más contrastada.
Y veremos precisamente eso: profesionales que se dedican a «defender su territorio», que ignoran los cambios y que esperan, simplemente, llegar a jubilarse antes de que esos cambios les afecten, y otros que colaboran abiertamente esperando aprender a desenvolverse en una sociedad en la que el significado del trabajo cambiará y se redefinirá, y con él, muchas de las estructuras sociales y económicas que conocemos.
IMAGE: Depositphotos.com
Cada vez menos personas se resisten a estos cambios disruptivos, ya hemos vivido todos muchos procesos disruptivos para saber que hay que estar pendientes y procurar adaptarse lo antes posible.
Parece que no, pero la inteligencia, sin más, también funciona y los seres humanos aprendemos tanto de nuestra propia experiencia como de artículos como los de este blog.
Me temo que este artículo va a tener poca discusión.
En mi opinión la introducción de los LLM en la sociedad no es un en problema tecnológico sino social y político: ¿dejamos más o menos abandonados (como siempre) a las personas afectadas por estas disrupciones? ¿dejamos el control de una parte importante de nuestro sistema productivo en manos de multinacionales extranjeras que pueden cambiar en cualquier momento las condiciones de forma unilateral?
Nos puede asustar y con razón, como asustó a Ned Ludd el motor de vapor, porque algunos tendrán serios motivos de preocupación, porque prevean que el trabajo que realizan, será en el un futuro próximo innecesario, o lo mas probable, se realizará con un fracción del personal que se dedica a ello.
Sin embargo hay dos cosas que tenemos que tener claro.
Hemos sacado el genio de la botella y ya nada lo puede volver a meter dentro, el proceso es imparable. Si mediante leyes y normas, imponemos restricciones a la IA en este país, lo único que conseguiremos es que el país que lo autorice, esté aun en mejor posición para imponer sus productos y servicios y tengan la seguridad que en algun lugar se permitirá.
La segunda cosa a tener en cuenta, es que es muy fácil prever los puestos de trabajo que se van a perder, pero es muy difícil tener claro los puestos de trabajo que se van a generar por las oportunidades que la nueva situación permite, así como la increíble rapidez de adaptación al nuevo escenario que se abre, que tiene el conjunto de la sociedad.
Hemos superado la mecanización del campo, hemos superado la digitalización de las oficinas, hemos superado el envío de nuestras fábricas al Tercer Mundo, superaremos también el reto de la AI.
Entiendo todos tus ejemplos que han supuesto grandes cambios pero en general todos esos cambios afectaron directamente a sectores concretos de la población aunque fuesen cambios que mejorasen el nivel de vida en general pero el reto actual va a afectar a mucha más gente ya que hay infinidad de trabajos que pueden verse muy reducidos o incluso desaparecer. No sé si me explico bien.
Para mí uno de los retos más importantes de todo esto está en el cambio en la enseñanza ya que el futuro va a ser completamente diferente y las nuevas generaciones deberían ser instruidas de una forma totalmente diferente a la actual para adaptarse a la nueva realidad. Y hasta ahora no hay indicios por ninguna parte de que eso vaya a ocurrir en un futuro cercano.
El cambio en la enseñanza debería de haberse producido hace ya tiempo e intentar instaurar, por muy Hippie que suene, materias como la inteligencia emocional, como una de las materias, además, más importantes.
Qué filosofía sea “una apestada”, no sino símbolo de la deriva actual. Seguimos manteniendo un sistema educativo, alejado de lo que es en esencia algo tan fundamental como el bienestar emocional.
Reduciéndolo muy mucho, no entiendo la razón por la cual, es más importante aprenderse los nombres de ríos lejanos o matemáticas avanzadas, cuando no sabemos gestionar bien nuestras emociones ni tampoco el entorno que nos rodea.
Que serán “chorradas”, pero mientras tanto, cabría preguntarse porque casi 4000 personas al año (creo que era el dato), deciden tomar una decisión alejada absolutamente de la esencia natural, que es la supervivencia y se suicidan (sumemos también los números de los intentos que no llegan a “buen” puerto).
Si la gente sufre y no sabemos cómo educarnos ni ayudarnos en algo tan básico como el bien estar, me parece que ya de por sí el sistema educativo es cuanto menos una pantomima.
Sí, debe de haber un cambio de enseñanza como indicas y entiendo la dirección que señalas. Estoy de acuerdo con ella en medida en la que cuando los humanos dejemos de ser necesarios laboralmente hablando, podremos dedicar nuestros esfuerzos a investigar algo tan onírico como la felicidad.
Mario Conde y Dani Ferrer han hecho un debate sobre este tema.
enlace: https://youtu.be/lirRfSEnras?si=eO_73w80hFLFWONa
Yo pienso como tu y como Dani Ferrer, no le veo sentido a producir más bienes y servicios con menos recursos y que esto no lleve a una mejora de la renta y el consumo.
Es lo que ha pasado hasta ahora y es lo que presumiblemente pasará, puede haber situaciones intermedias, pero serán eso, desequilibrios temporales.
PD: Mario Conde es un hombre del renacimiento, igual te habla de derecho, de empresa, de bitcoin que de inteligencia artificial, está en todo…
Mala premisa es considerar como «hombre del renacimiento» a un delincuente habitual. Como dice el diario:
«Como buen telepredicador, construyó su propio ego en víctima y decidió que el sistema le envió a la cárcel cuando quiso convertirse en alternativa política al sistema y no por ser un ladrón»
No blanqueemos el pelotazo como cultura, es una ofensa al Renacimiento.
¿Usted conoce el caso Argentia Trust? ¿Usted sabe cuando llego la documentación de la fiscalía en Suiza quienes constaban en los transfer? ¿Sabe quien se llevo los 600 millones de pesetas de ese caso?
https://www.elmundo.es/elmundo/1998/febrero/27/nacional/reloj.html
Esta documentación que publicó en su antigüa revista MC, quizás por que no había la ley de protección de datos que hay ahora, como digo, en esta documentación se podían ver los originales con los sellos y firmas y los nombres de las personas que cobraron y como esas personas no han pasado 1 día en la carcel y han recibido todo el apoyo mediatico posible.
No se si esa documentación formará parte de las fotos de alguno de los libros que se publicaron luego como dias de gloria o memorias de un preso.
¿Tiene conocimientos de finanzas y bancas para juzgar la situación de Banesto el 28 de diciembre de 2023?
Pues si desconoce estas cosas, si no es su tema no haga afirmaciones de cuñado, de la cultura del pelotazo, está usted hablando de un abogado del estado, un escritor prolífico y un empresario de bastante éxito. Nada en la vida de este señor, salvo la venta de Antibioticos, S.A., se acerca ni de lejos a un pelotazo.
¿Por qué Juan Abelló que vendió sus acciones de Banesto unos meses antes de la intervención acabó en la presidencia de Airtel mientras Mario Conde estaba en la carcel?
Mario Conde no será un santo, pero no robo nada en Banesto y es absurdo pensar que lo hizo, era ya un hombre muy rico y le presionaban para que se hiciese aun más rico vendiendo sus acciones a otro banco por un precio disparatado.
No, no necesitaba robar nada, obedeciendo se habría echo decenas de veces más rico que por la miseria que le acusaron y estaría como Juan Abelló dirigiendo una gran compañía.
No, no debería usar adjetivos así de alguien sin saber de lo que habla.
*28 de diciembre de 1.993
Por el ‘Caso Banesto’, Mario Conde fue condenado por el Tribunal Supremo a 20 años de cárcel.
«Lo que dice la Audiencia y lo que decimos nosotros es que no solamente hubo un agujero en el banco, sino que también hubo lucro o beneficio propio»
A VACILAR A OTRO COMENTARISTA !!!
No hemos superado el envío de nuestras fábricas al 3er mundo (ahora 1er mundo y futuro hegemón). Si te parece que el ascenso del neofascismo debido a la caída en picado de la clase media es haber «superado»….ya me dirás
Si por»neofascismo» entendemos reclamar impuestos más bajos y un estado más pequeño, defender la separación de poderes y parar el deterioro institucional, la libertad de expresión, que la gente ya no se avergüence de sus valores, ni de su religión, pues puedes meterme en el saco del «neofascismo» con total tranquilidad.
No hay nada de que avergonzarse por ser cristiano y de derechas, ya está bien de faltar al respeto a las personas con etiquetas ridículas.
Las ideas de derechas y conservadoras son mejores, dan mejores resultados y poco a poco irán convenciendo a más personas.
Insultar a esas personas como si debieran avergonzarse de algo, ya no funciona porque hay medios libres en internet.
La manipulación funciona a corto plazo, pero a largo plazo sólo los buenos argumentos, la razón y sobre todo la eficacia de las políticas aplicadas es lo que una idea se extienda y sea hegemónica.
Ninguna parte del aluvión de etiquetas que me acabas de soltar la entiendo como neofascismo.
Y no digo neofascismo en plan peyorativo. Entiendo perfectamente las quejas de la gente, perdedores del proceso globalizador, y que se dejen manipular por cuatro iluminados que sueltan cuatro ideas vacías de contenido y que no se ajustan a la complejidad del mundo. De hecho estoy de parte de estas pobres personas, en las que me incluyo.
PD: si como cristiano aceptas el antiguo testamento al mismo tiempo que los evangelios, deberías avergonzarte, porque son antitéticos. Ser de derechas, por el darwinismo implícito que supone, y su colisión frontal con los valores cristianos, ya es la traca máxima. Ahí te lo dejo.
Yo si diría que hemos superado el envío de nuestras fábricas al 3er mundo. Hoy hay en España muchos mas puestos de trabajo que había antes y he3mos aumentado nuestro PIB. No solo eso, somos polo de atracción de mucha gente de muchos países.
Países Inmigrantes
Marruecos 785.884
Rumanía 613.336
Colombia 450.377
Ecuador 430.275
Venezuela 325.667
Reino Unido 303.193
Argentina 284.921
Perú 226.473
Francia 221.373
Alemania 200.659
R.-Dominic 184.832
La valoración cualitativa de las obras literarias trasciende la mera identidad de su autor, pues atribuir mérito o demérito basándose exclusivamente en la autoría constituiría una falacia ad hominem. Es menester reconocer que la producción de escritores consagrados puede oscilar entre la excelencia y la mediocridad, tanto en su ejecución técnica como en su originalidad conceptual. No obstante, incluso en las obras menos logradas de autores experimentados, se puede apreciar cierto dominio del oficio que, en ocasiones, enmascara la falta de sustancia con un estilo pulido.
En lo que concierne a las creaciones generadas por Inteligencia Artificial (IA), nos enfrentamos a un paradigma fundamentalmente distinto. Estos sistemas, que podríamos caracterizar como «loros estocásticos», carecen de la capacidad de generar contenido verdaderamente original, limitándose a recombinar los vastos repositorios de datos con los que han sido entrenados. Sin embargo, la optimización de estos modelos requiere un proceso meticuloso de depuración de los conjuntos de datos utilizados en su entrenamiento.
El perfeccionamiento de los sistemas de IA se fundamenta en el refinamiento de su capacidad predictiva a nivel de token, con el objetivo de minimizar su perplejidad. Superada la fase de pre-entrenamiento, se hace imperativo implementar estrategias avanzadas de condicionamiento, tales como la elaboración de prompts sofisticados, técnicas de fine-tuning, la incorporación de revisiones humanas, y la ampliación de la memoria de trabajo en interacciones prolongadas.
Es crucial subrayar que este proceso no implica una colaboración con un supuesto «adversario tecnológico», sino que representa un esfuerzo por desarrollar herramientas más sofisticadas que superen las limitaciones inherentes a los actuales Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés). Estos modelos, en su estado actual, carecen de acceso a información externa a su entrenamiento inicial, son propensos a generar contenido ficticio (comúnmente denominado «alucinaciones»), y exhiben capacidades de razonamiento restringidas.
El objetivo último de estas mejoras es refinar la calidad del output generado por IA, mitigando las deficiencias de los modelos en su estado primario. Estos, por sí solos, presentan un razonamiento predominantemente compositivo y limitado. No obstante, mediante la implementación de técnicas avanzadas como prompts heurísticos y razonamiento en cadena, se logra una mejora sustancial en la coherencia y pertinencia del contenido generado.
No se como se realaciona este comentario con el futuro de la IA
¿Es un ejemplo de lo que la IA puede escribir como respuesta?
Para ilustrar las limitaciones actuales de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en tareas de razonamiento, y las estrategias para mitigarlas, veamos un ejemplo extraído de un reciente análisis realizado por el Carlos Santana en su canal DotCsv:
Ante la pregunta:
"¿Si ordenamos alfabéticamente los números del 0 al 100, cuál sería el primero de la lista?",
se observa una tendencia recurrente en los modelos de IA a proporcionar respuestas erróneas, como «cero». Este fenómeno puede atribuirse a una combinación de sobreajuste (overfitting) y sobre todo a deficiencias en las capacidades de razonamiento propias de estos sistemas.
No obstante, es posible implementar estrategias de mitigación inmediatas para optimizar el rendimiento de estos modelos en tareas de razonamiento complejo. Estas estrategias de condicionamiento están ya accesibles a los usuarios finales, incluyen:
a) Refinamiento de los prompts:
La formulación precisa y estructurada de las instrucciones puede guiar al modelo hacia un procesamiento más riguroso de la información.
Para una exposición detallada de esta técnica, se recomienda consultar el video: https://www.youtube.com/watch?v=3puO8urwXeI
b) Implementación de razonamiento en cadena:
Esta metodología implica la descomposición de tareas complejas en una secuencia de operaciones más simples y manejables. En el caso del ejemplo citado, esto se traduciría en:
1. Generar una lista exhaustiva de los números en cuestión.
2. Proceder a su ordenación alfabética.
3. Identificar el primer elemento de la lista resultante.
En paralelo, en el ámbito del desarrollo de IA, se está trabajando técnicas avanzadas de refinamiento de modelos.
Estas incluyen, por ejemplo:
1. Destilación de modelos pre-entrenados
Este proceso implica la especialización de modelos generales mediante fine-tuning con conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados para tareas específicas. Un ejemplo ilustrativo es la diferenciación entre modelos optimizados para la generación de imágenes de estilo manga y aquellos diseñados para producir imágenes fotorrealistas.
2. Utilización de datasets sintéticos:
Esta técnica, ampliamente reconocida en el campo del desarrollo de software, se está aplicando ahora en el entrenamiento de modelos de IA.
Un caso usado hace años es el componer textos marcados sintéticamente para mejorar la predicción de los tokens subsiguientes.
"El perro se comio el [marca]"
y se somete al modelo a un aprendizaje supervisado con la palabra «hueso». Esta técnica básica es usada para reducir la perplejidad.
Estas metodologías representan la vanguardia en el desarrollo de sistemas de IA más robustos y versátiles, cuya implementación a gran escala se anticipa en un futuro próximo. La convergencia de estas técnicas promete una mejora sustancial en las capacidades de razonamiento y la precisión de los modelos de IA, mitigando las limitaciones observadas en los sistemas actuales.
La ciencia ficción o la pseudociencia de la IA en futuros utópicos con singularidades y demás chorradas mejor dejarlas fuera del alcance de los niños !
La revolución industrial llevó al ascenso del marxismo en el mundo, y por reacción al fascismo y a las 2 guerras mundiales (en fin, estos episodios son de sobra conocidos: la bomba atómica, USA como hegemón beligerante, Europa en segundo plano, el telón de acero y la amenaza constante a la vida en la tierra…).
No creo que debamos tomarnos a la ligera ninguna tecnología disruptiva, en el sentido de llamar «llorones» o ludditas a los posibles afectados. Más bien deberíamos estar 1) preparando un plan de contención para evitar desastres de proporciones bíblicas, y 2) quizá por primera vez deberíamos estar dirigiendo la tecnología a los usos más interesantes para la humanidad, en vez de ser dirigidos por la tecnología como monos (lo que pasó con el petróleo) sin voluntad propia. En ese sentido probablemente la UE se ha quedado en una posición ultra-tibia, por miedo a que todo el mundo salvaje (USA, China) gane dinero y nosotros no.
(os dejo algo vara ver…. The Artifice Girl )
Yo entiendo la idea narcisista de trascender en la máquina, que lleva muchas personas a pensar que están enseñando algo a un ente superior, el cielo digital de Ray Kurtzweil y la singularidad, donde todos son inmortales en una cúpula celestial de inteligencias artificiales.
Pero es solo eso, una proyección psicológica, un efecto pigmalion. Un intento de querer moldear una realidad «artificial» a la medida de nuestras expectativas o propia imagen y ego. Una idea pseudoreligiosa, no una base teórica.
Singularity As Pseudoscience
Los algoritmos de los LLM no aprenden de los textos que usan para el entrenamiento, como se ha repetido innumerables veces, sino que los descomponen para usar la gramática, sintaxis y estructura del lenguaje como entrenamiento.
Luego lo meten en una batidora, llamada modelo algebraico de difusión-reacción, que se estudia desde los 90, y se agita mucho.
La información, la adquieren de otras fuentes que usan como contenido de ese entrenamiento, las grandes cantidades de texto no se utilizan si no están consideradas «fuentes autorizadas».
Precisamente, para evitar tener que andar revisando de forma manual toda la basura que que procesan.
Los LLM no piensan, ni razonan, para aprender de su entrenamiento, solo para estructurar el modelo de lenguaje.
AI Models, a Pseudoscience-Based Myth?
Esta frase:
«aprenden a relacionar conceptos y a formular respuestas adecuadas, y a hacerlo mejor que muchas personas.»
No es cierta en absoluto. Y cualquiera que haya tratado con anteriores modelos de lenguaje natural es consciente de ello; el lenguaje se procesa de manera formal y abstracta, carente de contenido simbólico y por ello surgen las alucinaciones, por la absoluta falta de comprensión del contenido que procesan.
Los «humanos» no están defendiendo ningún territorio. Porque ningún algoritmo es humano. Ni de lejos.
El único que contribuye a la «disrupción» de esa tecnología aquí, y para pagar el alquiler, es el menda. Y me pagan por ello, no por vestir santos en un altar.
–
No es cierta en absoluto.
¿Te importaría poner algún ejemplo que no hay una relación entre un concepto Ia respuesta mejor que la que haría cualquier ser humano medio?
Voy a hacer un par de preguntas a ChapGPT un poco complicadas :
¿Para que sirven las alas de los ángeles?
ChatGPT
Las alas de los ángeles, en la tradición religiosa y artística, simbolizan varias ideas. Principalmente, representan la capacidad de moverse entre el cielo y la tierra, actuando como mensajeros entre lo divino y lo humano. Las alas también simbolizan la pureza, la elevación espiritual y la cercanía a lo divino.
En términos más visuales, las alas se utilizan para destacar la naturaleza sobrenatural y espiritual de los ángeles, diferenciándolos de los seres humanos y otorgándoles un sentido de majestad y poder.
Aunque en los textos religiosos originales, como la Biblia, los ángeles no siempre se describen explícitamente con alas, en el arte y la iconografía cristiana las alas se han convertido en una característica distintiva para representar su papel celestial.
Explica la importancia del Bosón de Higgs
ChatGPT
El bosón de Higgs, también conocido como la «partícula de Dios,» es una partícula fundamental que juega un papel crucial en la física de partículas y, en particular, en el Modelo Estándar, que es la teoría que describe las partículas fundamentales y sus interacciones. Su importancia radica en varios aspectos clave:
1. Explicación del origen de la masa
El bosón de Higgs está asociado con el llamado «campo de Higgs», que permea todo el espacio. Según el Modelo Estándar, las partículas elementales adquieren masa a través de su interacción con este campo. Cuando una partícula interactúa con el campo de Higgs, experimenta una «resistencia» o «arrastre», y esta interacción es lo que da lugar a la masa. En otras palabras, el bosón de Higgs explica cómo las partículas, como los electrones y los quarks, adquieren masa, lo cual es esencial para la estructura de la materia tal como la conocemos.
2. Confirmación del Modelo Estándar
La existencia del bosón de Higgs fue una predicción fundamental del Modelo Estándar, propuesta por los físicos Peter Higgs, François Englert y otros en la década de 1960. La confirmación experimental de su existencia en 2012 por los experimentos ATLAS y CMS del Gran Colisionador de Hadrones (LHC) del CERN fue un gran logro científico, ya que proporcionó una validación crucial del Modelo Estándar, que hasta ese momento no había sido completamente probado.
3. Implicaciones para la física más allá del Modelo Estándar
Aunque el descubrimiento del bosón de Higgs confirmó una parte importante del Modelo Estándar, también abrió nuevas preguntas y direcciones para la física. Por ejemplo, el Modelo Estándar no explica completamente la gravedad, la materia oscura, la energía oscura, o las asimetrías entre materia y antimateria en el universo. El estudio del bosón de Higgs puede proporcionar pistas sobre teorías más allá del Modelo Estándar, como la supersimetría o teorías sobre dimensiones adicionales.
4. Desarrollo de nuevas tecnologías y métodos
La búsqueda y descubrimiento del bosón de Higgs impulsó avances significativos en tecnologías y métodos de investigación. Los detectores del LHC, los métodos de análisis de datos, y los desarrollos en computación de alto rendimiento utilizados para encontrar el bosón de Higgs han tenido aplicaciones más allá de la física de partículas, incluyendo en medicina, informática y otros campos.
5. Comprensión de la simetría y el vacío cuántico
El campo de Higgs también juega un papel fundamental en el concepto de simetría en la física. En el universo temprano, las simetrías fundamentales eran diferentes antes de que el campo de Higgs adquiriera un valor de expectativa no nulo. Este proceso de «ruptura de simetría» explica por qué las fuerzas de la naturaleza tienen diferentes características hoy. También tiene implicaciones para nuestra comprensión del vacío cuántico, es decir, el estado más bajo de energía de un campo cuántico.
Resumen
En resumen, el bosón de Higgs es esencial para entender cómo las partículas obtienen su masa, valida teorías fundamentales de la física, y abre caminos hacia nuevas investigaciones que podrían revolucionar nuestra comprensión del universo.
¿De veras crees, que un individuo medio, sería capaz de encontrar una respuestas tan sensatas como estas?.
Cuando tienes un hijo, simple fotocopia (más o menos) de ti mismo ya no te preocupas por el pasado, solo intentas ayudarle a construir un futuro : alimentación, charlas infotmtivas… se supone que solo es un paso minúsculo en el proceso de la evolución…
Pero di conseguimos construir un mecanismo algorítmico, o nos llega del espacio extragalàctico, ya no lo podemos tratar igual : si necesita electricidad, no se la damos, si necesita informsción, no se la damos (o se la vendemos)… No debemos intentar que se adapta al ecosistema terrestre… e incluso averiguar si nos puede beneficiar… en fin, mejor tenerlo bien separado de nosotros, sin poder estar seguros de su grado de aislamiento… y así llevarnos un buen susto cuando vengan totalmente cabreados.
Ya lo hicimos demonizando al amigo imaginario de la infancia… por qué tenemos que hacerlo también con nuestra amiga y posible futura posthumana IA (casi segura compañera, si sabemos interactuar con ella)???
WTF
¿Hay alguien de servicios sociales leyendo el blog?
Aquí no se trata de hablar de lo obvio cual es que la IA en conjunción con la robótica hará practicamente todo el trabajo humano, solo que mucho mejor, mucho mas rápido y mucho mas barato, y me da igual que sea en 5 años o en 10.
Eso supondrá una producción en bienes y servicios muchos mas abundantes y baratos que ahora.
Aquí de lo que se trata es de ver como se reparte el pastel, y vaticino que , o la gente es gilipollas del tó, y viendo la cantidad de individuos que piensan votar a Trump tengo mis dudas, o la ola ultraderechista mundial se va a quedar en nada, una vez que todo el mundo esté sin trabajo y haya que decidir que hacer con las enormes masas de capital que serán propiedad de los dueños de las IAs y las empresas robóticas.
Si eres de derechas tienes que contestar que si, que mientras estas sin trabajo los dueños del capital tecnológico tienen todo el derecho a disfrutar de todo el capital mundial gracias a su duro trabajo de haber creado una situación en la que el 99 % de la humanidad se muere de hambre.
Y ya sé que no es así de simple.
Lo pongo en trazo grueso para que se entienda mejor.
Supongamos que gracias a la AI y la Robótica, un coche se construye en medio segundo y pasa a costar lo que una bicicleta.
De acuerdo, Elon Musk tendrá 500 coches en un garaje, pero si los robots producen y producen, algún coche me llegara a mi, y alguno llegara a los que hoy no tiene coche, pero tienen bicicleta, entre otras cosas, porque los coches se fabrican para venderlos y no hay ricos suficientes para acaparar la producción de vehículos capace de ser producidos.