EL SIGUIENTE TEXTO ES UN RESUMEN DE LA INVESTIGACIÓN DEL CENTRO DE ESTUDIOS INTERNACIONALES GILBERTO BOSQUES DEL 12 DE ABRIL DE 2023 “PERSPECTIVA INTERNACIONAL SOBRE LOS NUEVOS DESARROLLOS EN IA Y SUS IMPLICACIONES”
INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una presencia omnipresente en la vida cotidiana de aquellos inmersos en el mundo digital. Su crecimiento está directamente relacionado con el desarrollo de nuevas tecnologías que la respaldan, otorgándole una creciente importancia e influencia en nuestras actividades diarias. Aunque inicialmente centrada en el sector privado, la adopción de aplicaciones de IA por parte de gobiernos e instituciones públicas ha ido en aumento. Según un análisis de PricewaterhouseCoopers (PwC), se proyecta que para 2030, el sector de la IA contribuirá con casi 16 billones de dólares a la economía mundial.
IBM describe la inteligencia artificial como la combinación de informática y procesamiento de datos para facilitar la resolución de problemas, mientras que la Universidad de Oxford la define como la capacidad de las máquinas para exhibir un comportamiento inteligente. La Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) la caracteriza como un sistema basado en máquinas capaz de influir en el entorno para producir resultados, como predicciones, recomendaciones o decisiones, utilizando datos y entradas tanto de máquinas como de seres humanos.
CONTEXTO INTERNACIONAL
Los avances en aprendizaje automático y aprendizaje profundo han ampliado significativamente el despliegue de sistemas habilitados por IA. La disponibilidad de grandes conjuntos de datos y mejoras en capacidades computacionales ha permitido que la IA tenga usos más extensos y accesibles. Un ejemplo notorio de esta evolución es la IA generativa, una tecnología que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear contenido original a partir de la interpretación de datos.
El ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI, respaldado en parte por Microsoft, ejemplifica este progreso. Su lanzamiento marcó un hito en la industria al destacar las capacidades de los sistemas habilitados por IA generativa. Además, ha desencadenado una competencia entre empresas tecnológicas que buscan liderar las innovaciones en el sector. Este panorama competitivo determinará la velocidad con la que surjan nuevas aplicaciones con capacidades aún desconocidas, demostrando el impacto y la dirección futura de la IA generativa.
Un análisis del PwC proyecta que para 2030, el sector de la IA contribuirá con casi 16 billones de dólares a la economía mundial
Los avances en IA están transformando sectores clave, pero también plantean desafíos, como cambios económicos, desigualdades y cuestiones éticas. La gobernabilidad de la IA es esencial para abordar estos problemas, y diversas partes interesadas, incluyendo gobiernos y empresas, están destacando la necesidad de rendición de cuentas, transparencia y ética.
La regulación de la IA se está intensificando en países como Italia, Estados Unidos y China, mientras que la Unión Europea trabaja en una propuesta de ley. Estos marcos regulatorios buscan mitigar riesgos y establecer principios éticos, proporcionando claridad a las empresas y permitiendo a los gobiernos aprovechar la IA de manera sostenible para mejorar el bienestar y la actividad económica mundial.
Los usos de la IA son cada vez más amplios y accesibles. Ejemplo de ello son las innovaciones en el campo de la IA generativa como el ChatGPT de OpenAI.
ANÁLISIS
Competencia por el dominio en IA generativa
En el ámbito de la IA generativa, destacan innovaciones recientes, especialmente en sistemas como ChatGPT. Este chatbot utiliza el aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos, interactuar con usuarios mediante lenguaje natural y realizar diversas tareas, como generar contenido multimedia y modelos 3D.
ChatGPT se ha convertido en una herramienta atractiva para industrias como el comercio electrónico, facilitando la creación de descripciones de productos y recomendaciones personalizadas. Otros modelos similares, como Bard de Google y Claude de Anthropic, también exploran aplicaciones en motores de búsqueda, terapia personalizada, creación de aplicaciones y explicación de conceptos científicos.
Estas innovaciones no solo impactan en industrias creativas, sino que también transforman la ingeniería informática, como lo demuestra GitHub Copilot de Microsoft, que sugiere código para ayudar a programadores en sus tareas.
La competencia internacional entre las principales empresas tecnológicas, como Apple, Microsoft, Google, Amazon y Meta, ha impulsado una inversión significativa en investigación y desarrollo en el campo de la inteligencia artificial generativa. Se prevé un aumento en el gasto en este campo, alcanzando los 99 mil millones de dólares para 2026, con tasas de crecimiento anual del 32%.
Empresas como Salesforce y Microsoft planean integrar modelos como ChatGPT en sus productos y servicios empresariales. Google también busca llevar sus modelos de IA generativos a clientes empresariales a través de Google Cloud y Google Workspace.
En China, Alibaba ha lanzado Tongyi Qianwen, un modelo similar a ChatGPT, que se integrará en diversas aplicaciones comerciales de la empresa. Este movimiento se suma a otros lanzamientos en China, como SenseChat de la startup SenseTime, que comparten capacidades similares. En general, estas innovaciones han generado un considerable flujo económico en el sector, con grandes inversiones y expectativas de crecimiento futuro.
En 2022, las denominadas “Big Tech” (Apple, Microsoft, Google, Amazon y Meta) invirtieron 223 mil millones de dólares en investigación y desarrollo (I+D) en IA, frente a los 109 mil millones de dólares de 2019.
Desafíos que supone la IA generativa
El avance de la IA, especialmente en modelos generativos como ChatGPT, ha suscitado entusiasmo por su potencial para abordar problemas sociales en áreas como salud, educación y cambio climático. Sin embargo, también surgen preocupaciones relacionadas con la opacidad de los algoritmos, el uso ético de los datos y la posible disrupción en los mercados laborales.
Un estudio de Goldman Sachs advierte que la IA generativa, como ChatGPT, podría tener efectos disruptivos en los mercados laborales a nivel mundial. Se estima que hasta un cuarto de los trabajos actuales podrían ser reemplazados por esta tecnología, lo que podría resultar en la pérdida o degradación de alrededor de 300 millones de puestos de trabajo.
A pesar de estas preocupaciones, el estudio sugiere que la productividad laboral global podría aumentar hasta un 7%, dependiendo de cómo se adopte la IA generativa. Sin embargo, existen debates sobre la gobernabilidad de la IA, especialmente en lo que respecta a la capacidad de generar contenido falso y engañoso, lo que podría conducir a la desinformación.
Recientemente, Italia prohibió temporalmente el uso de ChatGPT, y otros países como Francia, Irlanda y Alemania están considerando acciones similares. Esta situación resalta los desafíos en la regulación de la IA generativa y la necesidad de abordar cuestiones de privacidad y ética en el uso de estos sistemas.
Además, un grupo de líderes tecnológicos, incluidos Elon Musk y Yoshua Bengio, ha solicitado una pausa en el desarrollo de nuevos modelos de IA generativa para establecer estándares de seguridad y evitar efectos contraproducentes.
A nivel internacional, tanto Estados Unidos como China están dando pasos hacia la regulación de aplicaciones de IA generativa. Mientras que la Administración Biden busca recopilar propuestas para legislar contra los efectos no deseados, China ha propuesto reglas que exigen seguridad y legitimidad en estas aplicaciones.
CONSIDERACIONES ADICIONALES
Consideraciones sobre las políticas en IA
La UNESCO insta a los países a implementar de inmediato su marco ético sobre inteligencia artificial (IA), que fue aprobado de manera unánime por los 193 Estados Miembros en noviembre de 2021. Este marco aborda la ética de la IA, incluyendo temas como inclusión, equidad, no discriminación, transparencia y privacidad de la gobernanza de datos. Más de 40 países colaboran con la UNESCO para desarrollar controles de IA basados en esta recomendación, y se espera un informe de progreso en el Foro Mundial de la UNESCO sobre la Ética de la IA en diciembre de 2023.
En México, se llevó a cabo un foro sobre la implementación de la recomendación de la UNESCO, donde se anunció la intención de instalar un Comité de IA para el diálogo multidisciplinario y la colaboración en políticas éticas de IA con participación pública y privada. Además, la OCDE emitió principios sobre IA centrados en el ser humano, instando a la inversión en investigación y desarrollo, la creación de ecosistemas accesibles, y la cooperación internacional.
El Centro para la Cuarta Revolución Industrial del Foro Económico Mundial, en asociación con el Gobierno del Reino Unido, desarrolló 10 lineamientos para guiar a los gobiernos en la adopción responsable y ética de la IA en el sector público. Además, el "Índice de preparación para la IA de 2022" de Oxford Insights clasifica a los países según sus capacidades para implementar y manejar sistemas de IA en los servicios públicos, destacando a Estados Unidos en el primer lugar.
De los países de Asia, Singapur, Corea del Sur y Japón se posicionan en los primeros lugares.
América Latina es la tercera región con menos preparación de sus gobiernos para utilizar los sistemas de IA desde el servicio público. En particular, México, que parece estar rezagado, se ubica en el lugar 62 a nivel mundial y en el séptimo lugar a nivel regional con una puntuación de 51.78 a pesar de tener el segundo PIB más grande de América Latina. Si bien México tiene el tercer puntaje más alto en la región en Sector de Tecnología y Datos e Infraestructura, la ausencia de una estrategia nacional de IA y principios éticos dan como resultado un puntaje bajo en las dimensiones Visión y Gobernanza y Ética.
De acuerdo con el Índice de preparación para la IA de 2022, la ausencia de una estrategia nacional de IA y principios éticos en México dan como resultado un puntaje bajo en las dimensiones Visión y Gobernanza y Ética.
REFERENCIAS
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5 Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo se componen de algoritmos de IA que buscan crear sistemas capaces de hacer pre-
dicciones o clasificaciones basadas en grandes conjuntos de datos. La diferencia entre ambos está en la forma en que aprende cada algoritmo. El aprendizaje profundo automatiza gran parte del proceso, eliminando parte de la intervención humana manual requerida y permitiendo el uso de conjuntos de datos más grandes. Mientras que el aprendizaje automático depende más de la intervención humana para aprender.
6 La IA generativa utiliza un tipo de aprendizaje profundo llamado redes adversarias generativas (GANs, por sus siglas en inglés) para crear nuevo con- tenido. Un GAN consta de dos redes neuronales: un generador que crea nuevos datos y un discriminador que evalúa los datos. El generador y el discriminador trabajan en paralelo de modo tal que, el generador mejora sus resultados en función de la retroalimentación que recibe del discriminador, logrando así crear contenido que es indistinguible de los datos reales. Nick Routley, “What is generative AI? An AI explains”, World Economic Forum, 6 de febrero de 2023. Consul- tado el 11 de abril de 2023 en: https://www.weforum.org/agenda/2023/02/generative-ai-explain-algorithms-work/
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31 Alex Engler, op. cit.
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