En Silicon Valley, algunas de las mentes más brillantes creen que un ingreso básico universal (UBI) que garantice a las personas pagos en efectivo sin restricciones los ayudará a sobrevivir y prosperar a medida que las tecnologías avanzadas eliminen más carreras tal como las conocemos, desde trabajos administrativos y creativos: abogados, periodistas, artistas, ingenieros de software, hasta roles laborales. La idea ha ganado suficiente fuerza como para que se hayan iniciado docenas de programas de ingresos garantizados en ciudades de EE. UU. desde 2020.
Sin embargo, incluso Sam Altman, el CEO de OpenAI y uno de los defensores de más alto perfil de UBI, no cree que sea una solución completa. Como dijo durante una reunión a principios de este año, “Creo que es una pequeña parte de la solución. Yo creo que es genial. pienso como [advanced artificial intelligence] participa cada vez más en la economía, debemos distribuir la riqueza y los recursos mucho más de lo que tenemos y eso será importante con el tiempo. Pero no creo que eso vaya a resolver el problema. No creo que eso le dé sentido a la gente, no creo que signifique que la gente dejará de intentar crear y hacer cosas nuevas y cualquier otra cosa. Así que lo consideraría una tecnología habilitadora, pero no un plan para la sociedad”.
La pregunta planteada es cómo debería ser un plan para la sociedad, y el informático Jaron Lanier, uno de los fundadores del campo de la realidad virtual, escribe en el New Yorker de esta semana que la «dignidad de los datos» podría ser una parte aún mayor de la solución.
Aquí está la premisa básica: en este momento, en su mayoría brindamos nuestros datos de forma gratuita a cambio de servicios gratuitos. Lanier argumenta que en la era de la IA, debemos dejar de hacer esto, que los poderosos modelos que actualmente se abren paso en la sociedad necesitan, en cambio, «estar conectados con los humanos» que les dan mucho para ingerir y aprender en primer lugar. .
La idea es que a las personas «se les pague por lo que crean, incluso cuando se filtra y se recombina» en algo irreconocible.
El concepto no es nuevo, ya que Lanier introdujo por primera vez la noción de dignidad de los datos en un artículo de Harvard Business Review de 2018 titulado «Un plan para una mejor sociedad digital».
Como escribió en ese momento con el coautor y economista Glen Weyl, “[R]la retórica del sector tecnológico sugiere una próxima ola de subempleo debido a la inteligencia artificial (IA) y la automatización”. Pero las predicciones de los defensores de la RBU “dejan espacio solo para dos resultados”, y son extremas, observaron Lanier y Weyl. “O habrá pobreza masiva a pesar de los avances tecnológicos, o mucha riqueza tendrá que ser puesta bajo control nacional central a través de un fondo de riqueza social para proporcionar a los ciudadanos un ingreso básico universal”.
El problema es que ambos “hiperconcentran el poder y socavan o ignoran el valor de los creadores de datos”, escribieron.
desenredar mi mente
Por supuesto, asignar a las personas la cantidad adecuada de crédito por sus innumerables contribuciones a todo lo que existe en línea no es un desafío menor. Lanier reconoce que incluso los investigadores de la dignidad de los datos no pueden ponerse de acuerdo sobre cómo desentrañar todo lo que los modelos de IA han absorbido o qué tan detallada debe intentarse una contabilidad. Aún así, Lanier cree que podría hacerse, gradualmente.
Por desgracia, incluso si hay voluntad, un desafío más inmediato, la falta de acceso, es mucho que superar. Aunque OpenAI había publicado algunos de sus datos de entrenamiento en años anteriores, desde entonces ha cerrado el kimono por completo. Cuando el presidente de OpenAI, Greg Brockman, describió a TechCrunch el mes pasado los datos de capacitación para el último y más poderoso modelo de lenguaje grande de OpenAI, GPT-4, dijo que se derivaba de una «variedad de fuentes de datos con licencia, creadas y disponibles públicamente, que pueden incluir información personal disponible”, pero se negó a ofrecer nada más específico.
Como era de esperar, los reguladores están lidiando con qué hacer. OpenAI, cuya tecnología en particular se está extendiendo como la pólvora, ya está en la mira de un número creciente de países, incluida la autoridad italiana, que ha bloqueado el uso de su popular chatbot ChatGPT. Los reguladores de datos franceses, alemanes, irlandeses y canadienses también están investigando cómo recopila y utiliza los datos.
Pero como Margaret Mitchell, una investigadora de IA que anteriormente fue codirectora de ética de IA de Google, le dice al medio Technology Review, podría ser casi imposible en este momento para todas estas empresas identificar los datos de las personas y eliminarlos de sus modelos.
Como explicó el medio: OpenAI estaría mejor hoy si hubiera incorporado el mantenimiento de registros de datos desde el principio, pero es estándar en la industria de IA crear conjuntos de datos para modelos de IA raspando la web indiscriminadamente y luego subcontratando algunos de los limpieza de esos datos.
Cómo salvar una vida
Si estos jugadores tienen una comprensión limitada de lo que hay ahora en sus modelos, eso es un desafío enorme para la propuesta de «dignidad de los datos» de Lanier.
Si lo hace imposible es algo que solo el tiempo dirá.
Ciertamente, hay mérito en determinar alguno manera de dar a las personas la propiedad de su trabajo, incluso si ese trabajo se hace exteriormente «otro» en el momento en que un gran modelo de lenguaje lo ha masticado.
También es muy probable que la frustración sobre quién posee qué crezca a medida que estas nuevas herramientas remodelen una mayor parte del mundo. OpenAI y otros ya se enfrentan a numerosas y amplias demandas por infracción de derechos de autor sobre si tienen o no el derecho de rastrear todo Internet para alimentar sus algoritmos.
De cualquier manera, no se trata solo de dar crédito donde se debe. Reconocer la contribución de las personas a los sistemas de IA puede ser necesario para preservar la cordura de los humanos a lo largo del tiempo, sugiere Lanier en su artículo del New Yorker.
Él cree que las personas necesitan agencia y, tal como él lo ve, el ingreso básico universal “equivale a poner a todos en el paro para preservar la idea de la inteligencia artificial de caja negra”.
Mientras tanto, poner fin a la «naturaleza de caja negra de nuestros modelos de IA actuales» facilitaría la contabilidad de las contribuciones de las personas, lo que las haría más propensas a mantenerse comprometidas y continuar haciendo contribuciones.
Todo podría reducirse a establecer una nueva clase creativa en lugar de una nueva clase dependiente, escribe. ¿Y tú, de cuál preferirías formar parte?