Amparo Alonso: “La Inteligencia Artificial es una revolución porque lo cambia todo”

Catedrática de Universidad en el área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. .
“Sostenibilidad, la clave para la nueva era en Inteligencia Artificial”

‘Sostenibilidad, la clave para la nueva era en Inteligencia Artificial’

Desde los primeros vestigios en la mitología hasta su aparición en el cine hace apenas unas décadas, la Inteligencia Artificial lleva años presente en la realidad cotidiana, pero es ahora cuando comienza a estar en boca de todos. Con ese pequeño repaso a la línea temporal de la IA, Amparo Alonso comenzó su sesión ordinaria centrada en definir la sostenibilidad como la clave para la nueva era de la Inteligencia Artificial. La catedrática en el área de Ciencias de la Computación e IA habló de la máquina analítica de 1837, el primer algoritmo informático de Ada Lovelace o la máquina Enigma de Alan Turing, el padre de la IA, como esos primeros ejemplos de esta tecnología. Computing Machinery and Intelligence, de Turing, es precisamente una de las primeras reflexiones sobre el poder que ya se creía que iba a tener este tipo de tecnología con esa célebre frase que pasaría a la historia: “¿Pueden pensar las máquinas?” Sería en los años 50 cuando una serie de científicos americanos se reuniese para estudiar cómo hacer realidad las ideas de Turing y convertirse en “los pioneros del desarrollo de la IA en los próximos 100 años”, destacó Alonso, así como en autores del propio nombre de esta tecnología que, a día de hoy, continuamos manteniendo.

Y es que, aunque ese primer algoritmo data del siglo XIX, ¿por qué la fama ahora? Planteó la ponente a la clase antes de dar paso a una pequeña explicación sobre el algoritmo. “Hay un montón de cosas que hacemos los humanos que no podemos codificar en un algoritmo matemático” y no todos los algoritmos son Inteligencia Artificial, que se define por tanto como una parte de la computación con el objetivo de crear software capaz de ejecutar acciones comparables a lo que haría un ser humano: planificar, reconocer patrones o razonar. Su fama actual depende de una serie de factores que han creado un despertar en esta tecnología, empezando por la cantidad de datos generados en un mundo completamente digitalizado, con una estructura capacitada para procesar esa Big Data y procurando nuevas ideas de negocio que antes no existían, explicó la ponente. Todo ello impulsado por un cambio social donde se demanda una conectividad constante. ¿Y para qué sirve? “Para casi todo”, destacó contundente la experta, que insistió en esta nueva tecnología como una forma no solo de procesar datos ya existentes, como esas primeras fases en las que se creó, sino también para crear y personalizar de cero.

Alonso no quiso dejar pasar la oportunidad tampoco de desbancar algunos de los mitos que rodean a la IA, como que superará a los humanos: “No debemos preocuparnos, porque ya lo ha hecho”, señaló, “pero lo ha hecho en contextos concretos”, añadió, “porque no reemplazará ciertas habilidades humanas y no tiene voluntad propia ni intencionalidad”.

La nueva primavera de la IA

Tres elementos son clave en lo que la experta definió como “la nueva primavera de la IA”: el modelo matemático, el algoritmo de entrenamiento y los datos de entrenamiento. Las redes profundas son las causantes de que hayamos conseguido el manejo de texto e imágenes que ahora tenemos, resolviendo problemas mucho más difíciles, pero abriendo a su vez preocupaciones éticas. “Es imposible saber lo que pasa ahí dentro”, explicó la profesional con respecto a esos nuevos modelos disruptivos. “Desvelos y privacidad, uso indebido o transparencia” son algunos de estos problemas que ahora se plantean, destacó Alonso.

Otro de esos modelos innovadores es el aprendizaje por refuerzo, que imita el aprendizaje humano y se suma al de redes profundas como los impulsores de algunas de las acciones de IA más destacadas. Alonso habló, por último, de la IA generativa: “Por primera vez hemos conseguido generar contenido”, lo que cambia por completo la forma de trabajo de esas búsquedas de información tradicionales, como ese listado de enlaces directos de contenidos sobre lo que estás buscando versus un análisis resumido en un lenguaje adaptado como respuesta a tu pregunta.

“La Inteligencia Artificial es una revolución porque lo cambia todo” y afecta a la geopolítica, la economía o la sociedad en su conjunto. “Las empresas más importantes por valor bursátil son las relacionadas con la Inteligencia Artificial”, destacó Alonso y afecta al empleo, con sectores muy afectados y otros que menos, pero con un cómputo positivo: “Hace diez años nadie hablaba de esto fuera del sector, pero hoy en día son los perfiles más demandados”.

La realidad es que la sociedad está encaminada hacia un nuevo sistema, “en el que debemos acostumbrados todos cada vez más a las máquinas”, por ello, explicó la ponente, es importante “cambiar la educación” hacia esa profesionalización del sector STEM, que lideran países como China, India o Estados Unidos y en donde Europa se encuentra todavía muy a la cola. ¿Y qué debemos cambiar? Planteó la experta para introducir la importancia de empezar desde pequeños en competencias informáticas y digitales, y la necesidad de inculcar desde edades tempranas conceptos como la intuición, la curiosidad, el pensamiento crítico o las habilidades de comunicación. Por otro lado, en las etapas universitarias, se precisa lo contrario, con la necesidad de crear programas formativos más abiertos que se adapten mejor a las necesidades cambiantes de un mundo en constante evolución y desarrollo con una formación interdisciplinar.

Las problemáticas de la IA y el papel de la sostenibilidad

La privacidad, los sesgos, la posibilidad de manipulación o la sostenibilidad como parte de todo ello son algunas de las problemáticas que ahora se plantean para la IA. Por ello, es imprescindible contar tanto con regulación, como con el apoyo y esfuerzo de las empresas, explicó Alonso al respecto. Además, entre los diferentes problemas se diferencia entre aquellos relacionados con los datos y aquellos que tienen que ver con el modelo, pero también los que tienen que ver con la ética.

Los sesgos en el desarrollo de la tecnología juegan también un importante papel. La etnia y sexo de los profesionales detrás de las aplicaciones es precisamente uno de los condicionantes de esa misma tecnología, como la realidad de que las voces de asistentes personales sean femeninas, en contraposición con la de los grandes buscadores de información que son, por el contrario, voces masculinas. “Los datos son de personas, no de máquinas”, puntualizó al respecto la profesional.

En la última parte de la clase, Alonso dedicó la ponencia a hablar del papel de la sostenibilidad en la IA. Entrenar Chat GPT3, por ejemplo, implicó más de un millón de kilovatios, 552 toneladas de CO2 y 700.000 litros de agua, siendo precisamente este último punto uno de los grandes conflictos ya que, en ocasiones, el consumo de agua para este tipo de sistemas supera al de un país entero.

¿El objetivo ahora? Pasar de la IA roja a la IA verde, en la que se tengan en cuenta las repercusiones medioambientales, sociales y económicas, ofreciendo un asesoramiento equilibrado. “Debemos concienciarnos de que no podemos usar herramientas de forma indiscriminada”, así como tener información sobre cuánto estás consumiendo. Es importante también reducir el coste de adquisición, almacenamiento y explotación, así como mejorar la calidad de los datos, explicó la experta. En cuanto al aprendizaje, se debe mejorar el desarrollo de modelos más eficientes y sostenibles con lo que mejorar la privacidad y la implicación de sesgos.

El desarrollo de la IA está, actualmente, en manos de la industria, “de ahí que esa aproximación a la IA verde no sea importante solo para la sostenibilidad energética, sino para la salud democrática del planeta”, señaló Alonso. La siguiente generación de IA está girando ya en torno a la sostenibilidad, no solo medioambiental, sino también aquella que nos permita trabajar en otros escenarios como la democratización o la disminución de la demanda de recursos y obtener una dimensión social, fomentando la interdisciplinaridad. Y con una conclusión siempre en mente: Utilizar la IA para ayudar en la toma de decisiones, pero no para tomarlas por sí misma, esta decisión debe recaer siempre en una persona.

Beatriz Nestar Bueno
Periodista y alumna de la decimotercera edición del Curso de Experto en Sostenibilidad e Innovación Social