El término inteligencia artificial se vuelve cada vez más relevante. En la búsqueda de lo que realmente es IA, hay inmensos temas que me parecen importantes de analizar. En este post me enfocaré primero a lo que es IA, y después hablaré un poco (porque el tema es inmenso y podríamos ahondar muchísimo) a un tema que me parece extremadamente relevante, el uso positivo o negativo de la IA.

¿Qué es inteligencia artificial?

Generalizando un poco, el término IA actualmente nos lleva a pensar en máquinas y robots que pueden hacer cosas por nosotros, dejando de lado otras cosas que implican inteligencia artificial, desde tecnologías de traducción automática, aparatos inteligentes que usamos día a día, casas y ciudades inteligentes, entre otros.

Existen distintos tipos de inteligencia artificial:

1. Artificial Narrow Intelligence (ANI). Aquella IA que se especializa solo en alguna tarea y no puede desarrollar otra tarea o análisis de data. Actualmente vivimos día a día con esta tecnología, por ejemplo, nuestros teléfonos inteligentes con mapas de navegación, Siri, también con nuestros autos, con parámetros específicos de inyección de combustible, o incluso redes como Facebook o Amazon, capaces de reunir y analizar información de tus preferencias para dar “recomendaciones que puedan interesarte”.
2. Artificial General Intelligence (AGI). Aquella IA a la que nos referimos como Human-Level AI, como computadoras y/o máquinas que puedan desarrollar una actividad intelectual.
3. Artificial Super Intelligence (ASI). Aquella IA que es más inteligente que el ser humano en varios campos, incluyendo creatividad científica, sabiduría general y habilidades sociales.

Es impresionante el desarrollo exponencial estos últimos años, y no nos hemos detenido a pensar realmente como la IA está cambiando y cambiará nuestro mundo en todos los sentidos, sobre todo en esta revolución digital que ha llevado a máquinas a conectar con el ser humano, conociendo gustos, preferencias y proveyendo información “adhoc”.

El uso de AI se vuelve extremadamente relevante en la propuesta de contenido distribuida digitalmente y la automatización del análisis de datos.

La cantidad de datos que producimos se duplica cada año. En 2016 produjimos tantos datos como en toda la historia de la humanidad hasta 2015. Cada minuto producimos cientos de miles de búsquedas de Google y publicaciones en Facebook. Estos contienen información que revela cómo pensamos y sentimos. Pronto, las cosas que nos rodean, posiblemente incluso nuestra ropa, también estarán conectadas con internet, (Helbing, 2017).

Hoy en día, los algoritmos saben muy bien lo que hacemos, lo que pensamos y cómo nos sentimos, posiblemente incluso mejor que nuestros amigos y familiares, o incluso a nosotros mismos, (Helbing, 2017).

En la búsqueda de aprender más de lo que es y su uso, dejamos de lado el reconocimiento de las aplicaciones negativas y positivas; y en caso de las aplicaciones negativas, cómo podemos pre venirlas y/o remediarlas.

¿A qué tipo de aplicaciones negativas o positivas me refiero?

Hay muchísimos, pero hablaré de cómo los algoritmos de búsqueda y los sistemas de recomendación pueden verse influenciados, y cómo pueden afectar el rumbo de la sociedad.

Las empresas pueden pujar por ciertas combinaciones de palabras para obtener resultados más favorables. Los gobiernos probablemente también puedan influir en los resultados. Durante las elecciones, pueden empujar a los votantes indecisos a apoyarlos, una manipulación que sería difícil de detectar. Por lo tanto, quienquiera que controle esta tecnología puede ganar las elecciones empujándose al poder, (Helbing, 2017).

Esta semana observé un video de “Conoce al rey de las fake news en México”. Dentro de la entrevista, hablan de cómo la mayoría de los trending topics de México son escritas por personas falsas en agencias de marketing, y su comienzo de “manipulación digital en 1999-2000”.

Ni siquiera sé qué tan real es todo el contenido del video, pero me preocupa. Es impresionante como los algoritmos pueden influenciar, como la creación de bots y ciber-delincuencia pueden manipular el destino de un país.

Como menciona Dirk Helbing en su artículo “Will Democracy Survive Big Data and Artificial Intelligence?”, para que la manipulación no se note, se necesita un llamado efecto de resonancia, sugerencias que son lo suficientemente personalizadas para cada individuo. De esta manera, las tendencias locales se refuerzan gradualmente mediante la repetición, conduciendo hasta la "burbuja de filtro" o el "efecto de cámara de eco": al final, todo lo recibido parece un reflejo de nuestras propias opiniones.

En el artículo de “preparing for malicious uses of AI”, Clark, Page y Amodei mencionan una investigación que está interesante (la dejo en las referencias). Esta investigación trata sobre cómo la IA desafía la seguridad global, crea nuevas amenazas y complica la atribución de ataques específicos, y muestran un reporte con recomendaciones de alto nivel para compañías, organizaciones de investigación, profesionales individuales y gobierno para garantizar un mundo más seguro. Es importante mencionar que esta investigación va más allá del tema antes mencionado, pero hacen enfoque a algunas prácticas que considero relevante para muchas organizaciones independientemente de la industria. Las menciono a continuación:

1. Reconocer la naturaleza de doble uso de IA. IA es una tecnología capaz de aplicaciones inmensamente positivas e inmensamente negativas. Los gobiernos y los actores privados tendrán acceso a muchas de estas herramientas de inteligencia artificial y podrían usarlas para bien o daño público. Algunas posibles soluciones a estos problemas incluyen evaluaciones de riesgo previas a la publicación para ciertas partes de cada investigación, compartiendo selectivamente algunos tipos de investigación con un componente de seguridad significativo entre un pequeño conjunto de organizaciones de confianza.
2. Aprender de seguridad cibernética. Existen diversas prácticas que son relevantes para los investigadores de IA y se podrían implementar en otras investigaciones. Van desde invertir en pronósticos tecnológicos para detectar amenazas, a convenciones de informes y más.
3. Ampliar la discusión. AI va a alterar el panorama global de las amenazas, por lo que se debería involucrar a la sociedad en discusiones transversales. Podrían incluir sociedad civil, expertos en seguridad nacional, empresas, especialistas en ética, público en general y otros investigadores.

Como vemos, el tema de inteligencia artificial es muy amplio, pero es importante comenzar a darle la relevancia necesaria en cada ámbito, desde utilizarlo en empresas para optimizar procesos, hasta comprender el doble uso que podría dársele y canalizarlo de la mejor manera para la sociedad.

Bibliografía:

https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html

https://www.bsfrey.ch/articles/D_283_2017.pdf

https://blog.openai.com/preparing-for-malicious-uses-of-ai/

https://arxiv.org/pdf/1802.07228.pdf