Casi se pueden escuchar los gritos de las oficinas en todos los rincones del mundo: "¿Qué hacemos con ChatGPT? ¿Cómo monetizamos esto?".
nNo obstante, mientras las empresas y los ejecutivos ven una oportunidad para sacar provecho, el probable impacto de esta tecnología en los trabajadores y la economía en general es menos obvio. A pesar de sus limitaciones, entre las que destaca su tendencia a inventarse información, ChatGPT y otros modelos generativos de IA que han sido lanzados en los últimos meses prometen automatizar trabajos que antes se pensaba que pertenecían al ámbito de la creatividad y el razonamiento humano. Desde la escritura y creación de gráficos, hasta resumir y analizar datos. Eso ha dejado a los economistas con dudas de cómo podría afectar al empleo y la productividad general.
nA pesar de los increíbles avances en la IA y otras herramientas digitales durante la última década, su historial a la hora de mejorar la prosperidad y estimular el crecimiento económico generalizado es desalentador. Aunque algunos inversores y empresarios se han enriquecido, la mayoría no se ha beneficiado. Algunos incluso se han quedado sin sus puestos de trabajo, que han sido automatizados.
nEl crecimiento de la productividad, que es la forma en la que los países se vuelven más ricos y prósperos, ha sido deprimente desde el año 2005 en EE UU y en la mayoría de economías avanzadas (Reino Unido, en particular, es un caso perdido). El hecho de que el pastel económico no esté creciendo mucho ha provocado que los salarios de un gran número de personas se estanquen.
nEn gran medida, el aumento de la productividad ocurrido en ese tiempo se limita a pocos sectores, como los servicios de información. Y, en EE UU, a ciudades como San José, San Francisco, Seattle y Boston.
n¿ChatGPT hará que la ya preocupante desigualdad de ingresos y riqueza en EE UU y otros países empeore aún más? ¿O podría ayudar? ¿Acaso podría proporcionar el impulso tan necesario para la productividad?
nChatGPT, con habilidades de escritura similares a las humanas, y DALL-E 2, el generador de imágenes lanzado recientemente por OpenAI, utilizan grandes modelos de lenguaje que han sido entrenados con muchos datos. Lo mismo ocurre con sus rivales: Claude, de Anthropic, y Bard, de Google. Estos modelos fundamentales, como GPT-3.5 de OpenAI, en el que se basa ChatGPT; o LaMDA, su competidor de Google en el que se basa Bard, han evolucionado rápidamente en los últimos años.
nCada vez más, estos son más potentes. Ya que se entrenan con una mayor cantidad datos, y el número de parámetros y variables crecen drásticamente. A principios de marzo, OpenAI lanzó su versión más reciente, GPT-4. Aunque esta empresa no ha aclarado cuán más grande es, se puede adivinar. GPT-3, con unos 175.000 millones de parámetros, era cien veces mayor que GPT-2.
nNo obstante, el punto de inflexión fue el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. Es fácil de usar y convincente en su capacidad para crear texto similar a la escritura humana, incluidas recetas, planes de entrenamiento y, quizás aún más sorprendente, código informático. Para los no expertos, incluido un número cada vez mayor de empresarios, este modelo de chatbot tan fácil de usar es una clara evidencia de que la revolución de la IA tiene un potencial real. Pues este modelo es menos abstracto y más práctico que otros avances, a menudo esotéricos, que se han gestado en los últimos años en universidades y empresas de alta tecnología.
nLos inversores de capital riesgo ya están invirtiendo miles de millones de dólares en empresas basadas en IA generativa, y la lista de apps y servicios impulsados por grandes modelos de lenguaje crece cada día más.
nEntre los grandes actores, Microsoft ha invertido 10.000 millones de dólares (9.265 millones de euros) en OpenAI y ChatGPT con la esperanza de que su tecnología traiga nueva vida a Bing, su motor de búsqueda, y nuevas capacidades a sus productos de Office. A principios de marzo, Salesforce afirmó que introduciría una app de ChatGPT en su popular producto Slack. Al mismo tiempo, anunció un fondo de 250 millones de dólares (232 millones de euros) para invertir en las start-ups de IA generativa. La lista continúa, desde Coca-Cola hasta GM, todo el mundo quiere algo sobre ChatGPT.
nMientras tanto, Google anunció que utilizaría sus nuevas herramientas generativas de IA en Gmail, Docs y otros de sus productos ampliamente utilizados.
nn¿ChatGPT hará que la ya preocupante desigualdad de ingresos y riqueza en EE UU, y otros países, empeore aún más? ¿O podría ayudar?
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Aun así, todavía no hay aplicaciones revolucionarias obvias. A medida que las empresas se esfuerzan por encontrar formas de utilizar la tecnología, los economistas afirman que se ha abierto una ventana poco común para repensar cómo obtener mayores beneficios de esta nueva generación de IA.
n"Estamos hablando de este avance porque esta tecnología es palpable. Ahora, podemos jugar con ella sin necesidad de saber programación. Mucha gente comienza a imaginar cómo esto afectará a su flujo de trabajo, o sus perspectivas laborales", resalta Katya Klinova, jefa de investigación de IA, Trabajo y Economía en Partnership on AI de San Francisco (EE UU).
n"La pregunta es ¿quién se va a beneficiar? ¿Y quién se quedará atrás?", sugiere Klinova, que trabaja en un informe que describe los posibles impactos laborales de la IA generativa, y ofrece recomendaciones para utilizarla para aumentar el bienestar común.
nLa visión optimista es que demostrará ser una herramienta poderosa para muchos trabajadores, mejorando sus capacidades y experiencias, al tiempo que impulsará la economía general. La visión pesimista resalta que las empresas la usarán para destruir lo que antes parecían trabajos a prueba de la automatización, bien pagados y que requieren habilidades creativas y razonamiento lógico. Unas pocas empresas de alta tecnología y otras élites tecnológicas se enriquecerán aún más, pero hará poco por el crecimiento económico global.
nAyudar a los menos capacitados
nLa cuestión sobre el impacto de ChatGPT en los trabajos no es solo teórica.
nEn el análisis más reciente, los investigadores de OpenAI: Tyna Eloundou, Sam Manning y Pamela Mishkin, junto con Daniel Rock de la Universidad de Pensilvania (EE UU), descubrieron que los grandes modelos de lenguaje como GPT podrían afectar de alguna manera al 80% de la fuerza laboral de EE UU. Además, estimaron que los modelos de IA, incluidos GPT-4 y otras herramientas de software, afectarían al 19% de los trabajos, y al menos al 50% de las tareas en esos trabajos "expuestos". A diferencia de lo visto en las anteriores oleadas de automatización, los empleos de mayores ingresos serían los más afectados, según estos expertos. Las profesiones más vulnerables son periodistas, diseñadores web y digitales, analistas cuantitativos financieros y, en caso de que esté pensando en un cambio de carrera, los ingenieros de blockchain también.
n"No hay duda de que [la IA generativa] se utilizará, no es solo una novedad. Los bufetes de abogados ya la están utilizando, y es solo un ejemplo. Hay una variedad de tareas que se pueden automatizar", asegura David Autor, economista laboral del MIT y principal experto en el impacto de la tecnología en el empleo.
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nAutor ha pasado años documentando cómo las tecnologías digitales avanzadas han destruido muchos trabajos administrativos rutinarios y de fabricación que antes estaban bien asalariadas. Sin embargo, subraya que ChatGPT y otros ejemplos de IA generativa han cambiado la situación.
nAnteriormente, la IA había automatizado trabajos de oficina, aquellas tareas rutinarias que se podían programar por una máquina. En la actualidad, la IA puede realizar tareas que hemos considerado creativas, como escribir y producir gráficos. "Es evidente para cualquiera que esté prestando atención que la IA generativa abre la puerta a la informatización de muchos tipos de tareas que pensamos que no se automatizan fácilmente", explica David Autor.
nLa preocupación no es tanto que ChatGPT genere un desempleo a gran escala (como señala Autor, hay muchos puestos de trabajo en EE UU), sino que las empresas reemplazarán los trabajos administrativos bien remunerados con esta nueva automatización. Enviando a esos trabajadores a empleos del sector servicios peor remunerados, mientras que los pocos empleados que están mejor capacitados para utilizar la nueva tecnología cosechan todos los beneficios.
nnLa IA generativa podría ayudar a muchas personas a adquirir las habilidades necesarias para competir con aquellos que tienen más formación y experiencia.
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En este escenario, los expertos en tecnología y las empresas podrían adoptar las herramientas de IA, volviéndose más productivos al dominar sus áreas de trabajo y sus respectivos sectores. Aquellos con menos habilidades, y poca perspicacia técnica se quedarían aún más atrás.
nNo obstante, Autor también ve una posibilidad más positiva: la IA generativa podría ayudar a muchas personas a adquirir las habilidades necesarias para competir con aquellos que tienen más formación y experiencia.
nUno de los primeros estudios rigurosos realizados sobre el impacto de ChatGPT en la productividad sugiere que este resultado podría ser posible.
nShakked Noy y Whitney Zhang, dos estudiantes de posgrado en economía del MIT, realizaron un experimento donde participaron cientos de profesionales con formación universitaria que trabajaban en áreas como marketing y recursos humanos. A la mitad de ellos se pidió que usaran ChatGPT en sus tareas diarias, y al resto se pidió que no lo hicieran. ChatGPT aumentó la productividad general, esto no sorprende, pero el resultado interesante es que la IA ayudó más a los trabajadores menos calificados y expertos, reduciendo la brecha de rendimiento entre los empleados. En otras palabras, quienes escribían peor, mejoraron su escritura; aquellos que escribían bien solo se volvieron algo más rápidos.
nLos hallazgos preliminares sugieren que ChatGPT y otras IA generativas, en jerga de economistas, podrían "mejorar las habilidades" de las personas con problemas para encontrar trabajo. Hay muchos trabajadores experimentados que están desempleados tras haber sido desplazados de los trabajos de oficina y manufactura en las últimas décadas, como destaca Autor. Si la IA generativa puede utilizarse como herramienta para ampliar el conocimiento y brindar las habilidades especializadas requeridas en áreas como la atención médica o la enseñanza, donde hay muchos puestos de trabajo, esto podría revitalizar nuestra fuerza laboral.
nDeterminar qué escenario ganará requerirá un esfuerzo más deliberado para pensar cómo queremos aprovechar la tecnología.
n"No deberíamos tomarlo como que la tecnología está suelta en el mundo, y debemos adapta os a ella. Ya que está en proceso de creación, puede utilizarse y desarrollarse de varias maneras. No se exagera sobre la importancia de diseñar para qué servirá". opina Autor.
nNos encontramos en una coyuntura donde los trabajadores menos calificados podrán asumir más de lo considerado como trabajo del conocimiento, o los trabajadores del conocimiento con más talento aumentarán sus ventajas sobre los demás. El resultado dependerá en gran medida de cómo los empleadores implementen las herramientas como ChatGPT. Pero la opción más esperanzadora está a nuestro alcance.
nMás allá de lo humano
nSin embargo, hay razones para ser pesimista. El reciente ensayo La trampa de Turing: la promesa y el peligro de la inteligencia artificial similar a la humana escrito por Erik Brynjolfsson, economista de Stanford (EE UU), advirtió que los creadores de IA estaban demasiado obsesionados con replicar la inteligencia humana en lugar de encontrar formas de utilizar la tecnología para permitir que las personas realizaran nuevas tareas y ampliaran sus capacidades.
nLa búsqueda de emular capacidades similares a las humanas, argumenta Brynjolfsson, conllevó a que las tecnologías reemplacen a las personas con máquinas, lo que reduce los salarios y empeora las desigualdades de riqueza e ingresos. Brynjolfsson escribió que es "la mayor explicación" para la creciente concentración de la riqueza.
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nUn año más tarde, el economista opina que ChatGPT "es como el ejemplo de lo que advertí": ha "impulsado" la discusión sobre cómo pueden utilizarse las nuevas tecnologías para dar a las personas nuevas habilidades en vez de reemplazarlas.
nA pesar de sus preocupaciones de que los desarrolladores de IA sigan superándose unos a otros en la imitación de las capacidades humanas; Brynjolfsson, director del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, es un tecno-optimista respecto a la inteligencia artificial. Hace dos años, predijo un auge de la productividad de la IA y otras tecnologías digitales, y ahora es optimista sobre el impacto de los nuevos modelos de IA.
nGran parte de su optimismo proviene de la convicción de que las empresas podrían beneficiarse del uso de la IA generativa como ChatGPT para expandir sus ofertas de servicios y mejorar la productividad de su fuerza laboral. "Es una gran herramienta de creatividad, y es genial para ayuda os a hacer cosas novedosas. No es solo hacer lo mismo más barato", insiste Brynjolfsson. Mientras las empresas y los desarrolladores puedan "mantenerse alejados de la mentalidad de que los humanos no son necesarios, será algo muy importante", añade el economista.
nBrynjolfsson predice que, dentro de una década, la IA generativa podría agregar billones de dólares al crecimiento económico de EE UU. "La mayoría de nuestra economía consiste en trabajadores del conocimiento y de la información. Es difícil pensar en algún trabajador de la información que no se vea afectado, en parte", señala el profesor.
n¿Cuándo llegará ese crecimiento de la productividad, si es que llega? Ese es un juego de adivinanzas económicas. Tal vez solo tenemos que ser pacientes.
nEn 1987, Robert Solow, economista del MIT y ganador del Premio Nobel por explicar cómo la innovación impulsa el crecimiento económico, indicó que "La era informática puede verse en todas partes, salvo en las estadísticas de la productividad". Más tarde, a mediados y finales de la década de 1990, los impactos (sobre todo, los avances en los semiconductores) comenzaron a aparecer en los datos de la productividad. Mientras tanto, las empresas encontraban formas de aprovechar el poder computacional, cada vez más barato, y los avances relacionados en software.
n¿Podría pasar lo mismo con la IA? Avi Goldfarb, economista de la Universidad de Toronto (Canadá), cree que esto depende de si podemos descubrir cómo utilizar la tecnología para transformar las empresas, como en la era informática anterior.
nPor ahora, las empresas solo han incorporado la IA para mejorar algunas tareas: "Crecerá la eficiencia, la productividad podría aumentar gradualmente; pero, en última instancia, los beneficios netos serán pequeños. Ya que está haciendo lo mismo, solo que un poco mejor. La tecnología no solo permite hacer algo mejor o un poco más barato lo que siempre hemos hecho, también podría permitir crear nuevos procesos de valor para los clientes", concluye Goldfarb.
nEl veredicto sobre cuándo (e incluso si) eso sucederá con la IA generativa sigue siendo incierto. Goldfarb asegura que "cuando descubramos qué buena escritura a escala permite que las industrias operen de manera diferente o, en el contexto de Dall-E, qué diseño gráfico permite trabajar de forma distinta, experimentaremos el gran crecimiento de la productividad. Pero no tengo ni idea si eso ocurrirá la próxima semana, el año que viene o dentro de diez años".
nLucha por el poder
nCuando Anton Korinek, economista de la Universidad de Virginia (EE UU) y miembro de la Institución Brookings, obtuvo acceso a los grandes modelos de lenguajes como ChatGPT, hizo lo mismo que muchos de nosotros: empezó a jugar para ver cómo podrían ayudarle en su trabajo. En un artículo publicado en febrero, documentó detalladamente su rendimiento, señalando lo bien que habían manejado 25 casos de uso. Desde la lluvia de ideas y edición de texto (muy útil) hasta codificación (bastante bueno con algo de ayuda) y matemáticas (no muy bueno).
nChatGPT explicó incorrectamente uno de los principios más fundamentales de la economía, según Korinek: "Se equivocó, y mucho". Pero el error fue fácil de detectar, y rápidamente perdonado a la luz de los beneficios. "Me vuelve más productivo como trabajador cognitivo. Sin duda, soy más productivo cuando uso un modelo de lenguaje", admite el economista.
nCuando se lanzó GPT-4, Korinek probó su rendimiento con las mismas 25 preguntas que había documentado en febrero, y los resultados fueron mejores. Se inventó menos datos y también funcionó mejor en tareas matemáticas, indicó Korinek.
nDado que ChatGPT y otros bots de IA automatizan el trabajo cognitivo, a diferencia de las tareas físicas que requieren inversiones en equipos e infraestructura, el crecimiento de la productividad económica podría ocurrir antes que en las revoluciones tecnológicas pasadas, según Korinek: "Podríamos ver un mayor impulso en la productividad hacia final de este año, y aún más en 2024".
nn¿Quién controlará el futuro de esta asombrosa tecnología?
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Korinek también opina que, a largo plazo, la forma en la que los modelos de IA pueden lograr que los investigadores sean más productivos tiene el potencial de impulsar el progreso tecnológico.
nEste potencial de los grandes modelos de lenguaje ya ha aparecido en la investigación en las ciencias físicas. Berend Smit, director del laboratorio de ingeniería química en EPFL en Lausana (Suiza), es experto en el uso del aprendizaje automático para descubrir nuevos materiales. En 2022, después de que Kevin Maik Jablonka, uno de sus estudiantes de postgrado, mostrara algunos resultados interesantes con GPT-3; Smit le pidió que demostrara que GPT-3 era inútil para los estudios más sofisticados de aprendizaje automático que realizaba su grupo para predecir las propiedades de los compuestos.
n"Fracasó por completo", bromea Smit.
nDespués de entrenarse durante unos minutos con ejemplos destacados, resulta que el modelo funciona tan bien como las herramientas avanzadas de aprendizaje automático (machine lea ing, en inglés), especialmente desarrolladas para la química, al responder a preguntas básicas sobre temas como la solubilidad de un compuesto o su reactividad. Solo hay que darle el nombre de un compuesto, y puede predecir varias propiedades basadas en la estructura.
nAl igual que otras áreas de trabajo, los grandes modelos de lenguaje podrían ayudar a expandir el conocimiento y las capacidades de los inexpertos. En este caso, aquellos químicos con poco conocimiento sobre las herramientas complejas de aprendizaje automático. Ya que es tan simple como una búsqueda bibliográfica, según Jablonka, "podría llevar el aprendizaje automático a los grupos de químicos".
nEstos impresionantes resultados solo son un indicio tentador de lo poderosas que podrían ser las nuevas formas de IA en una amplia franja de trabajo creativo. Este incluye el descubrimiento científico, y lo más sorprendente es su facilidad de uso. Esto también apunta a cuestiones fundamentales.
nA medida que el posible impacto de la IA generativa en la economía y los empleos se vuelve más inminente, ¿quién definirá la visión de cómo deben diseñarse e implementar estas herramientas? ¿Quién controlará el futuro de esta asombrosa tecnología?
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nDiane Coyle, economista de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), resalta que una preocupación es la posibilidad de que los grandes modelos de lenguaje estén dominados por las mismas grandes empresas que gobie an la mayoría del mundo digital. Google y Meta ya están ofreciendo sus propios modelos de lenguaje junto a OpenAI, señala Coyle. Además, los elevados costes computacionales necesarios para ejecutar el software crean una barrera de entrada para quienes quieran competir.
nLa preocupación es que estas empresas tienen similares "modelos de negocio impulsados por la publicidad. Y aparece una cierta uniformidad de pensamiento si no hay diferentes tipos de personas con distintos incentivos", afirma Coyle.
nLa experta reconoce que no existen soluciones fáciles, pero añade que una posibilidad es una organización inte acional de investigación financiada con fondos públicos para la IA generativa, siguiendo el modelo del CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire, por sus siglas en francés). El CERN tiene su sede en Ginebra (Suiza), donde se creó la World Wide Web en 1989. Esta hipotética organización contaría con la enorme potencia informática necesaria para ejecutar los modelos, y la experiencia científica para desarrollar aún más la tecnología.
nCoyle cree que tal esfuerzo fuera de las Big Tech "aportaría cierta diversidad a los incentivos que tienen los creadores de los modelos cuando los producen".
nAunque todavía es incierto qué políticas públicas ayudarían a garantizar que los grandes modelos de lenguaje sirvan mejor al interés público; Coyle agrega que, cada vez, las opciones de uso sobre la tecnología no pueden dejarse en manos de unas pocas empresas dominantes y el mercado.
nLa historia brinda muchos ejemplos de lo importante que puede ser la investigación financiada por el gobie o en el desarrollo de tecnologías que generan una prosperidad generalizada. Antes de la invención de la web en el CERN, otro esfuerzo financiado con fondos públicos a finales de la década de 1960 dio origen a inte et, cuando el Departamento de Defensa de EE UU (DOD, por sus siglas en inglés) apoyó a ARPANET, pionera en las formas de intercomunicación entre varios ordenadores. ARPANET responde a las siglas Advanced Research Projects Agency Network, Red de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada, en español.
nEn Power and Progress: Our 1000-Year Struggle Over Technology & Prosperity, Daron Acemoglu y Simon Johnson, economistas del MIT, ofrecieron un convincente recorrido a través de la historia del progreso tecnológico, junto a la creación de una prosperidad general. Su argumento es que es fundamental dirigir los avances tecnológicos de manera que brinden amplios beneficios, y no solo enriquezcan a las élites.
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nDesde las décadas posteriores a la II Guerra Mundial y hasta principios de los años 70, la economía estadounidense estuvo marcada por rápidos cambios tecnológicos. Los salarios de la mayoría de los trabajadores aumentaron, mientras que la desigualdad de ingresos se redujo drásticamente. Según Acemoglu y Johnson, la razón es que los avances tecnológicos se usaron para crear nuevos empleos, mientras las presiones sociales y políticas ayudaron a garantizar que los trabajadores compartieran los beneficios junto a sus empleadores de manera más equitativa que en la actualidad.
nComo contraste, ambos expertos escriben que la adopción reciente más rápida de robots de fabricación en "el corazón industrial de la economía estadounidense en el Medio Oeste (de EE UU)" durante las últimas décadas destruyó empleos y condujo a un "prolongado declive regional".
nEl libro se publicará en mayo y es relevante para comprender lo que podría traer el rápido progreso en IA. Además de cómo las decisiones sobre la mejor manera de utilizar los avances nos afectarán a todos en el futuro. En una entrevista reciente, Acemoglu explicó que estaban escribiendo el libro cuando se lanzó por primera vez GPT-3. "Habíamos previsto ChatGPT", agrega medio en broma.
nAcemoglu sostiene que los creadores de la IA "van en la dirección equivocada", y asegura que toda la arquitectura tras esta tecnología "está en modo de automatización. Son los modelos comerciales y la visión de las personas en OpenAI y Microsoft, y la comunidad de capital de riesgo, pero no hay nada inherente sobre la IA generativa, o la IA en general, que nos deba empujar en esta dirección".
nSi creemos que podemos dirigir la trayectoria de una tecnología, entonces la pregunta obvia es: ¿Quiénes somos "nosotros"? Aquí es donde Acemoglu y Johnson son más provocativos, pues escriben: "La sociedad y sus poderosos guardianes deberían dejar de estar hipnotizados por los multimillonarios tecnológicos y su agenda... No es necesario ser un experto en IA para opinar sobre la dirección del progreso y el futuro de nuestra sociedad forjado por estas tecnologías".
nLos creadores de ChatGPT y los empresarios involucrados en llevarlo al mercado, en particular el CEO de OpenAI, Sam Altman, merecen mucho crédito por ofrecer la nueva sensación de IA al público. Su potencial es enorme. Pero eso no significa que debamos aceptar su visión y aspiraciones sobre hacia dónde queremos que vaya la tecnología y cómo debe usarse.
nSegún su narrativa, el objetivo final es la inteligencia general artificial, que, si todo va bien, conducirá a una gran riqueza económica y abundancia. Altman, por su parte, ha promovido la visión en gran medida recientemente , proporcionando una justificación adicional para su defensa de larga data de un ingreso básico universal (UBI) para alimentar a los no tecnócratas entre nosotros. Para algunos, suena tentador. ¡Sin trabajo y dinero gratis! ¡Dulce!
nSon las suposiciones que subyacen a la narrativa las que son más preocupantes, a saber, que la IA se dirige a un camino inevitable de destrucción de empleos y la mayoría de nosotros solo vamos por el viaje (¿gratis?). Este punto de vista apenas reconoce la posibilidad de que la IA generativa pueda conducir a un auge de la creatividad y la productividad de los trabajadores mucho más allá de las élites expertas en tecnología al ayudar a desbloquear sus talentos y cerebros. Hay poca discusión sobre la idea de utilizar la tecnología para producir una prosperidad generalizada mediante la expansión de las capacidades humanas y la experiencia en toda la población activa.
nnLas empresas pueden decidir usar ChatGPT para brindarles a los trabajadores más habilidades, o simplemente para eliminar puestos de trabajo y recortar costos.
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Como cuentan Acemoglu y Johnson: "Nos dirigimos hacia una mayor desigualdad, no es inevitable, sino a causa de las malas decisiones sobre quién tiene el poder en la sociedad y la dirección de la tecnología... De hecho, el IBU pertenece a la visión de la élite empresarial y tecnológica de que las personas ilustradas y talentosas deberían financiar al resto generosamente".
nAcemoglu y Johnson también escriben sobre varias herramientas para lograr "opciones de tecnologías más equilibradas". Desde reformas fiscales y otras políticas gube amentales que podrían fomentar la creación de una IA más respetuosa con los trabajadores, hasta reformas que podrían alejar a las universidades de la financiación de las Big Tech para la investigación informática y las escuelas de negocio.
nSin embargo, los economistas reconocen que esas reformas son "una tarea difícil", y este impulso social para redirigir el cambio tecnológico "no está a la vuelta de la esquina".
nLa buena noticia es que, en efecto, podemos decidir cómo usar ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje. A medida que se lanzan al mercado innumerables aplicaciones basadas en esa tecnología, las empresas y los usuarios tendrán la oportunidad de elegir cómo quieren utilizarla. Así, las empresas pueden decidir usar ChatGPT para brindar a los trabajadores más habilidades, o para eliminar puestos de trabajo y recortar costes.
nOtro aspecto positivo es que, al menos, hay cierto impulso tras los proyectos de código abierto en la IA generativa, lo que podría romper el control de las Big Tech sobre los modelos. En particular, el año pasado, más de mil investigadores inte acionales colaboraron en un gran modelo de lenguaje denominado Bloom, que puede crear texto en diferentes idiomas: francés, español y árabe. Si Coyle y otros expertos tienen razón, una mayor financiación pública para la investigación de la IA podría ayudar a cambiar el curso de los descubrimientos en el futuro.
nBrynjolfsson, de Stanford, no quiere afirmar que es optimista sobre cómo se desarrollará. Aun así, su entusiasmo por la tecnología es claro. "Podemos tener una de las mejores décadas de la historia, si usamos la tecnología en la dirección correcta, pero no es inevitable", concluye.
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