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El año pasado muchos de nosotros dedicamos un tiempo a pensar en el problema del sesgo de la IA descrito minuciosamente por uno de los autores de “Coded Bias”, el famoso Documentación de Netflix. Ahora que se espera que continúe otro impulso en la popularidad de la IA generativa, las conversaciones sobre el reemplazo de puestos de trabajo están de vuelta en el juego.
Es uno de los informes más detallados sobre cómo la IA podría potencialmente automatizar (o, muchos temen, reemplazar a los humanos en sus trabajos calificados). Goldman Sachsque se difundió con vehemencia bajo una multitud de titulares alarmistas 300 millones de puestos de trabajo potencialmente reemplazados en todo el mundo.
Algunos de los datos informados en particular sugieren que 18% del trabajo en todo el mundo probablemente se computarizará y el impacto en las economías más desarrolladas podría ser peor que en los mercados emergentes, por ejemplo.
Curiosamente, el reciente auge de la IA generativa ha coincidido con varias oleadas consecutivas de despidos en la industria de la tecnología en línea, lo que hace que una especie de pánico menor en innumerables discusiones en Internet sea aún más comprensible.
Ver también: Los 3 principios para construir una IA antisesgo
Sin embargo, el propio informe sugiere que la llamada “suspensión a la automatización” de ninguna manera implica la eliminación o remoción de la mano de obra humana. Más importante aún, muchas de las ocupaciones de los no empleados ni siquiera son propensas a efectos negativos.
A mayor escala, según algunos expertos, la capacidad de ejecutar la tecnología de inteligencia artificial de próxima generación será fundamental para los profesionales, en lugar de quedar obsoleta por soluciones similares a chat-GPT en el corto plazo. Como Ingrid Verschuren, jefa de estrategia de datos en Dow Jones llamado“Los humanos son la ‘máquina’ real que impulsa la IA”.
Enfréntate a la realidad detrás de la exageración
Así, como estima Goldman Sachs, hasta casi El 25% de todo el trabajo podría ser gestionado por IA completamente en los próximos años. Pero, ¿qué significa eso exactamente para un especialista en el departamento legal, un redactor o un diseñador de movimiento, por ejemplo? A decir verdad, no tanto.
Un amigo mío que dirige un estudio de producción de video ha estado probando soluciones de inteligencia artificial para generar imágenes durante un tiempo, y resulta que ha sido un viaje bastante arduo extraer la inspiración creativa de los algoritmos de aprendizaje automático todo el tiempo. Las imágenes predeterminadas suelen ser un poco genéricas (y, a menudo, sombrías), por lo que su equipo de diseño no pudo aplicar la asistencia asistida por IA recién adquirida en un grado significativo.
Mientras tanto, en las salas de redacción, la tendencia reciente de ejecutar consultas de ChatGPT en relación con algunas personalidades de las noticias y ver los resultados no tan veraces también demostró que el punto de la veracidad es el punto más débil de la IA generativa.
Y dada tanta narrativa falsa y la facilidad con la que se pueden persuadir las herramientas generativas de IA (por ejemplo, escribir contenido con hechos inexistentes cuando se proporcionan en la solicitud asignada), dudo mucho que su asesoramiento legal esté lo suficientemente calificado para hacerlo. reemplace incluso a un asistente legal inexperto pero hambriento por su equivalente de soHeaven32ware.
¿El futuro sostendrá nuestros miedos?
Si bien el estado actual de la IA generativa obviamente no es tan avanzado como a sus fundadores les gustaría que creyéramos, algunas de las previsiones de empleo para 2024 pueden parecer demasiado pesimistas. Por supuesto, existe la posibilidad de que la tecnología tenga un impacto significativo en nuestra fuerza laboral de una forma u otra durante la próxima década. Entonces, ¿cómo podemos estar preparados?
Aquí hay algunas áreas clave que los empresarios podrían querer vigilar:
No se apresure a los cortes
Cualquiera que sea el nicho en el que se encuentre, el estado actual de la IA generativa no tiene las habilidades y competencias para reemplazar a ninguno de los especialistas calificados de su equipo.
Más importante aún, incluso a medida que la IA avance más, es probable que aún necesite que su equipo administre el nuevo soHeaven32ware (es decir, explique exactamente qué hacer y luego verifique el resultado) para obtener los mejores resultados.
Algunos de los ejemplos más vívidos son revisiones/optimizaciones de código, edición de scripts creados por IA, nuevas revisiones de proyectos de contabilidad e ingeniería y exámenes médicos físicos/revisiones de recetas, pero la lista es prácticamente interminable.
Ver también: La historia ha demostrado lo que sucede con las empresas que se alejan de las nuevas tecnologías. Entonces, ¿por qué tantos le temen a la IA generativa?
Verifique sus hechos
Si bien dejamos que los medios y las celebridades se preocupen por los posibles efectos negativos de los deepfakes complejos que son posibles gracias a la introducción de actualizaciones generativas de IA, el uso de ChatGPT o herramientas similares para buscar información sigue siendo una propuesta muy complicada.
A medida que evolucione el entrenamiento de los algoritmos, el riesgo de equivocarse por completo definitivamente disminuirá, pero es probable que no podamos confiar en el texto o la imagen generados por la IA en el corto plazo.
Incluso si este aspecto seguirá siendo de importancia primordial en las oficinas editoriales, los bufetes de abogados y las oficinas políticas, todos los cálculos proporcionados por los algoritmos avanzados de aprendizaje automático también deben verificarse nuevamente, al menos en las cohortes de datos seleccionadas.
En particular, la cantidad de tiempo y recursos operativos que se requieren inevitablemente para realizar estas revisiones/auditorías en realidad desafía la creencia común de que el uso ampliado de la IA conduce a una mayor productividad con gastos de presupuesto más bajos.
Cuidado con el sesgo
Lo primero que aprendimos del lanzamiento de ChatGPT fue que la última “adquisición de conocimiento data de 2020 – 2021”, pero lo más importante es que, a pesar de sus últimas actualizaciones, la IA generativa todavía está anticuada o, digamos, sesgada.
Aquí hay algunos ejemplos para probar mi punto.
Ejecuté una consulta simple pidiéndole a ChatGPT que “me contara una historia sobre dos personas”, y lo que obtuve fue una comedia romántica cursi sobre John y Mary. Luego ejecuté una consulta rápida en el soHeaven32ware de IA generativo apropiado para dibujarme dos personas en la playa y obtuve una imagen de dos hombres (aunque la estructura de la escena sin duda era buena). Presumiblemente, después de analizar mi consulta, el algoritmo “decidió” que “personas” debería referirse principalmente a “personas masculinas”.
Lo que esto significa para los empresarios que usan IA generativa, ya sea que trabajen en una industria creativa o no, es que no solo deben tener una comprensión clara de los riesgos de sesgo de la IA, sino también estar dispuestos a verificar tres veces y luego actualizar los resultados generados por el soHeaven32ware intermedio antes de que se integren en uno de los productos de trabajo adicionales.
Perspectivas para 2023-2024
En pocas palabras, independientemente de los conceptos erróneos que podamos tener sobre la IA generativa en este momento, probablemente no seguirán siendo relevantes dentro de 10 años. Sin embargo, el enfoque más sensato para su uso sigue siendo la moderación. En términos simples, exagerar sus beneficios definitivamente será dañino, pero enfocarse demasiado en sus posibles efectos puede ser igual.
Para citar a la Sra. Verschuren de Dow Jones, todavía depende de nosotros, los humanos, determinar nuestro futuro y ajustar nuestras máquinas para obtener mejores resultados, sin importar cuán complejas sean.