Ai y el futuro del trabajo

La Inteligencia Artificial tendrá un profundo efecto en la forma en que las personas trabajan, y casi seguramente también afectará la disponibilidad de empleos y la distribución de ingresos. Pero varios tecnólogos y economistas destacados que hablaron en una conferencia sobre IA y el futuro del trabajo, presentada por el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT y su Iniciativa sobre la economía digital, a principios de este mes sugirieron que los cambios podrían no ser tan rápido o tan inusual como se sugiere popularmente, lo cual es muy diferente de lo que escucho en las típicas conferencias de tecnología.

El presidente del MIT, Rafael Reif, quien abrió la conferencia, dijo que si bien está claro que se está produciendo un gran cambio, la mayoría de la gente no sabe cómo responder a dicho cambio. Reif dijo que escuchó de los CEO que están despidiendo a cientos de personas cuyos trabajos han quedado obsoletos debido a la automatización, quienes al mismo tiempo insisten en que tienen cientos de trabajos que no pueden llenar porque no pueden encontrar a las personas adecuadas con el conjuntos de habilidades correctas. Si queremos que los avances tecnológicos beneficien a todos, dijo Reif, debemos reinventar cuidadosamente el futuro del trabajo.

La revolución de la IA: ¿por qué ahora? Qué significa y cómo realizar el potencial

(John Markoff, Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento; Erik Brynjolfsson, Iniciativa del MIT sobre la economía digital; Kai-Fu Lee, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

En un panel sobre por qué están ocurriendo estos cambios ahora y qué podrían significar mirar hacia el futuro, Erik Brynjolfsson, Director de la Iniciativa sobre Economía Digital del MIT, habló sobre "la segunda era de la máquina" que nos permite aumentar no solo nuestros músculos sino también nuestros cerebros, y dijo que este es un hito en la historia humana.

Brynjolfsson agregó que tal progreso ha sido acompañado por "el gran desacoplamiento", que se refiere a la condición de que, si bien la productividad laboral está en niveles récord, el ingreso medio no ha aumentado desde la década de 1990. Esto, dijo, no es una función de la tecnología, sino de cómo la usamos.

El CEO de Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee, uno de los principales inversores en inteligencia artificial en China, fue quizás el más pesimista en la destrucción de empleos. Habló sobre cuatro olas de tecnología, que han llevado a cuatro tipos diferentes de empresas: datos de internet y gigantes gigantes de internet como Google y Facebook; datos comerciales y cosas como reconocimiento de imágenes médicas y detección de fraude; el "mundo real digitalizado" y dispositivos como Amazon Echo y cámaras en centros comerciales y aeropuertos; y automatización completa, por lo que se refiere a robótica y vehículos autónomos.

Lee dijo que la primera ola no tuvo un gran impacto en el empleo, pero dijo que la segunda y la tercera pueden reemplazar a muchos trabajadores de cuello blanco, mientras que la cuarta afectará en gran medida a los trabajadores de cuello azul. Por lo tanto, dijo, él espera más interrupciones para los trabajadores de cuello blanco primero. Como ejemplos, citó a varias compañías chinas, incluido el software de reconocimiento facial "Face ++" de Megvii, que según él podría reemplazar al 911 si se implementa ampliamente; Yibot, un chatbot que podría reemplazar a los trabajadores de servicio al cliente; y Yongqianbao, una aplicación inteligente de financiamiento de préstamos que podría reemplazar a los oficiales de préstamos. Sin embargo, la revolución de la IA generalmente diezma los trabajos sin reemplazo, dijo, por lo que debemos lidiar con las pérdidas de empleos inducidas por la IA.

Las soluciones que sugirió fueron erradicar la pobreza; reinventar la educación para centrarse en "trabajos sostenibles", es decir, trabajos creativos y de servicio social que no sean reemplazables por IA; creando más empleos sociales y orientados al cuidado; y retirando nuestra "ética de trabajo en la era industrial".

El presidente del McKinsey Global Institute, James Manyika, dijo que la inteligencia artificial y la automatización ofrecen enormes beneficios para las empresas, la economía y la sociedad, pero dijo que su impacto en el trabajo es más incierto.

En relación con la información del reciente estudio de McKinsey sobre automatización (que cubrí aquí), señaló que solo el 5 por ciento de los trabajos son casi 100 por ciento automatizables en función de las tareas involucradas, pero que el 60 por ciento de las ocupaciones son aproximadamente un 30 por ciento automatizables, nuevamente basado en Las tareas involucradas. Como resultado, habrá algunos trabajos perdidos, pero muchos más trabajos experimentarán cambios importantes. Las preguntas, dijo, ¿habrá suficientes empleos, y de estos trabajos, cómo cambiarán?

El director de tecnología de Thomson Reuters Labs, Mona Vernon, habló sobre dar "superpoderes" a abogados y periodistas, mediante la creación de software sobre gráficos de conocimiento masivos. Ella dijo que la IA está cambiando "la arquitectura de la empresa" al hacer posible responder preguntas que no hubieran sido posibles hace diez años. Pero señaló que se requiere un gran salto para pasar de las demostraciones de IA del "arte de lo posible" a las implementaciones de grado de producción.

El moderador John Markoff, miembro del Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento de Stanford, conocido también por sus muchos años de reportajes en The New York Times, se preguntó por qué, si la tecnología es tan buena, todavía hay tantos trabajos ahora. Brynjolfsson dijo que en los últimos cuarenta años hemos visto muchos trabajos creados, pero no buenos, y que los ingresos medios no han aumentado, por lo que "no deberíamos ser nada complacientes". Dijo que no cree en el determinismo tecnológico, sino que cree que debemos tomar las decisiones políticas correctas en áreas como la educación y el espíritu empresarial.

Aumento vs Automatización

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

Otro panel se centró en si la IA reemplazará los trabajos o los aumentará. El profesor de economía del MIT, John Van Reenen, reconoció que las personas temen a la automatización, y que este miedo se basa en la experiencia económica que han tenido en los últimos treinta o cuarenta años.

Van Reenen dijo que la historia de los últimos 200-300 años es positiva, ya que la economía ha podido crear nuevos empleos. Pero, dijo, "la pregunta es la calidad de los trabajos, más que la cantidad".

La directora de operaciones de IBM Research, Sophie Vandebroek, creía mucho en el argumento del aumento. Ella habló sobre sistemas como AI que ayuda a los profesionales de seguridad al verificar las bases de datos contra amenazas conocidas; dijo que AI ayuda a los profesionales de servicios financieros al verificar las regulaciones; y habló sobre cómo Xerox (donde solía trabajar) desarrolló un sistema para usar el aprendizaje automático para automatizar la calificación de las pruebas. Todas estas cosas ayudan a las personas a desempeñarse mejor en el lugar de trabajo, en su opinión.

De manera similar, el profesor de Ciencia e Ingeniería de Materiales del MIT, Krystyn Van Vliet, dijo que la tecnología que permite que las computadoras busquen tumores no conduce a menos radiólogos, sino que les da a los médicos más tiempo para consultar entre ellos y con los pacientes. Aún así, dijo, "a las personas no les gusta que les digan que necesitan ser capacitadas nuevamente".

Markoff preguntó si este tipo de desarrollos conducirán a la "destreza" de los humanos, y el socio de Ernst & Young, Dimitris Papageorgiou, señaló que los aviones todavía tienen dos pilotos, incluso durante la mayor parte de un vuelo que se realiza en piloto automático. Pero, dijo Papageorgiou, AI está profundizando la brecha entre los empleados menos calificados y los más calificados, y dijo que Estonia y Costa Rica han cambiado los currículos escolares en función de dónde creen que estarán los trabajos en el futuro. Van Reenen señaló que hasta la fecha, la tecnología se ha inclinado a favor del trabajador calificado, lo que se refleja en la enorme prima que ofrece la universidad, incluso a medida que ha aumentado la oferta de trabajadores con educación universitaria. Pero la IA es diferente, dijo, ya que también tendrá un impacto en trabajos altamente calificados, como la radiología.

Estrategias para navegar la primera fase

Varios presentadores ofrecieron estrategias para hacer que la IA funcione mejor, así como ideas para educar a los trabajadores para la nueva era.

Allen Blue, cofundador y vicepresidente de gestión de productos en LinkedIn, habló sobre la construcción de un sistema receptivo para que las personas puedan tener acceso al aprendizaje permanente. Advirtió que algunos trabajos son efímeros y dijo que en este momento, la mayor apertura de trabajo es para codificadores médicos, pero que este es un trabajo que es muy probable que eventualmente se elimine automáticamente. Blue se preguntó cómo las personas tendrán el tiempo y el dinero para obtener educación, y dijo que los empleadores y el gobierno deben involucrarse más.

Blue dijo que existe una "necesidad de repensar la educación hasta el nivel de jardín de infantes", con un enfoque en áreas como la colaboración.

Sam Madden, profesor de MIT CSAIL y codirector de la facultad de SystemsThatLearn, dijo que le preocupa cómo los adolescentes pasan su tiempo, incluido cuánto tiempo pasan usando computadoras y dispositivos en lugar de interactuar con sus compañeros, y dijo que cree que esto puede estar teniendo un "impacto extraño en las habilidades sociales".

Jennifer Chayes, investigadora técnica y directora ejecutiva de Microsoft Research New England, habló sobre cómo la IA puede mejorar la atención médica y, por ejemplo, señaló las aplicaciones para dispositivos móviles que utilizan el aprendizaje de refuerzo para motivar a los diabéticos a hacer más ejercicio. Ella está preocupada por la imparcialidad en la inteligencia artificial y dijo que la mayoría de los sistemas, en lugar de optimizar la imparcialidad, toman sesgos en los datos relacionados con los humanos y los magnifican. "Queremos asegurarnos de que a la IA le vaya mejor que a los humanos, no peor", dijo.

Alex "Sandy" Pentland, director fundador de MIT Connection Science Research Initiative, dijo que no le preocupan los trabajos, sino más bien los métodos para producir valor. Dijo que estamos pasando de hacer tareas rutinarias a centrarnos en tareas que requieren habilidades sociales y tareas analíticas no rutinarias, y habló sobre "La estrategia humana", o la idea de que las redes en una empresa o en la sociedad son como conexiones en lo profundo aprendizaje. Dijo que sería interesante llevar el aprendizaje de refuerzo al dominio social, así como a las redes de producción, creando "kaizen hasta arriba" en los niveles de gestión, así como en el taller.

En una discusión, Pentland dijo que debe haber mucho más intercambio de datos y transparencia de datos. Actualmente, dijo que hay una increíble concentración de datos en unas pocas manos, y espera ver alguna forma de abrir el acceso y al mismo tiempo respetar las leyes de privacidad. La inteligencia artificial es tan buena como los datos utilizados para entrenarla, agregó Pentland, y dijo que si le preocupa la equidad, debe comprender qué datos ingresaron al sistema.

¿Es realmente IA o solo estadísticas computacionales?

Se programó otro panel para discutir "oportunidades y desafíos", pero realmente terminó hablando más sobre las limitaciones de los sistemas de IA actuales.

Josh Tenenbaum, profesor, MIT CSAIL, dijo que si bien tenemos tecnologías de inteligencia artificial, no tenemos inteligencia artificial real. En cambio, tenemos sistemas que hacen una sola cosa, basados ​​en el reconocimiento de patrones. Dijo que la inteligencia real modelaría el mundo, explicaría y comprendería lo que ve, imagina, aprende y construirá nuevos modelos del mundo. Dijo que estamos a décadas de distancia de una IA que podría lograr esto, y comentó que incluso los bebés de 3 meses tienen una comprensión más común de las cosas en el mundo en comparación con una IA.

Patrick Winston, profesor del MIT CSAIL, bromeó diciendo que "el" profesor de IA "será el último trabajo en pie", pero en general fue mucho más optimista sobre el futuro de la fuerza laboral. Las cosas realmente no han cambiado mucho desde 1985, dijo, cuando la última revolución de la IA resultó no reemplazar a las personas. El aprendizaje automático es solo otra palabra para "estadísticas computacionales", dijo, por lo que cuando la gente dice que el dueño de IA será el dueño del mundo, si simplemente reemplaza "AI" con "estadísticas computacionales", suena mucho menos creíble.

En una conversación que siguió, Markoff hizo referencia al proyecto de John McCarthy para construir una máquina de pensar, y Winston se mostró muy escéptico. "Siempre hemos dicho que la tecnología a nivel humano está dentro de 20 años… eventualmente estaremos en lo cierto", pero probablemente no esta vez, dijo. Aunque lo que tenemos hoy es tremendamente útil, representa solo una pequeña parte de la inteligencia humana, enfatizó.

Visión: Industria 2020-2050

(John Markoff, Stanford; Andrew McAfee, MIT IDE; Tom Kochan, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotics)

Perspectivas similares se hicieron eco en una discusión sobre lo que los panelistas anticiparon para 2020-2050.

Rod Brooks, fundador y director de tecnología de Rethink Robotics, señaló que aprender no es general y dijo que aprender a navegar no es lo mismo que aprender a usar los palillos chinos, que a su vez no es lo mismo que aprender idiomas. Señaló que las computadoras de hoy pueden identificar imágenes de personas que llevan paraguas bajo la lluvia, pero no pueden responder preguntas básicas como "¿Pueden los mapaches llevar paraguas?"

Tom Kochan, codirector y profesor de Investigación de Trabajo y Empleo de la Sloan School of Management del MIT, dijo que hay cuatro elementos principales de una "Estrategia Integrada de Tecnología y Trabajo" para garantizar que la tecnología funcione para la sociedad en general.

El primer elemento, dijo Kochan, es definir el desafío y determinar el problema (o problemas) que estamos tratando de resolver. Segundo, piensa que en lugar de considerar primero la tecnología, y luego la fuerza laboral, deberíamos integrar la tecnología y el proceso de diseño del trabajo. Como ejemplo, habló sobre cómo GM gastó $ 50 mil millones en automatización, pero no escuchó a su fuerza laboral y, por lo tanto, no obtuvo los resultados que esperaba.

El tercer elemento, dijo Kochan, es la capacitación, y debemos capacitarnos antes de implementar la tecnología, así como "hacer que el aprendizaje permanente sea una realidad para todos". En el caso de GM, los trabajadores automáticos necesitaban comprender la tecnología para que se implementara correctamente, y en su lugar enfrentaron el estrés de aprender a usar la tecnología cuando se instaló. Finalmente, Kochan dijo que necesitamos compensar a los más afectados. Dijo que aunque se crearán nuevos empleos, eso no importa a las personas que pierden sus empleos, y debemos tratar de manera justa con aquellos que se ven afectados negativamente.

Si somos conscientes de estos elementos, dijo Kochan, crearemos una prosperidad más compartida, pero "si lo dejamos solo a los tecnólogos, replicaremos a ganadores y perdedores".

Andrew McAfee, codirector de la Iniciativa MIT sobre la economía digital, y científico investigador principal, MIT Sloan School of Management, trató de dar respuestas a lo que él considera las tres preguntas más comunes sobre la economía.

Primero, dijo, la pregunta "¿ha sido secuestrada nuestra economía?" McAfee señaló que la brecha creciente entre ricos y pobres, así como el surgimiento de grandes y poderosas compañías y financieros. Pero dijo que lo que está sucediendo es en su mayor parte un cambio estructural, producido como resultado de la tecnología y la globalización, en lugar de que las empresas jueguen injustamente.

En segundo lugar, McAfee escucha mucha preocupación sobre los "monopolios tecnológicos permanentes", y aunque es imposible calmar esta preocupación con certeza, tales monopolios permanentes "seguramente no son" algo de lo que preocuparse. Recordó preocupaciones hace 20 años de que IBM, Microsoft y más tarde AOL podrían convertirse en monopolios tecnológicos permanentes, y comentarios similares hace 10 años sobre Nokia y RIM. En general, dijo, "algo los derrota".

Finalmente, McAfee preguntó: "¿Habrá empleos?" Respondió afirmativamente, pero dijo que no hay garantía de que haya tantos empleos en el futuro como los hay hoy. Aunque muchas personas dicen que siempre nos beneficiamos de una combinación de personas y máquinas, eso no es una regla. Por ejemplo, hoy tenemos muchos menos estibadores que los que teníamos antes, y el empleo en la manufactura alcanzó su punto máximo en 1979, por lo que realmente no sabemos qué sucederá en las próximas tres décadas.

En un panel de discusión que siguió, Markoff preguntó sobre el impacto de Hollywood y las representaciones de la IA en el cine. Brooks señaló que cuando tenía 13 años vio el 2001 y "se enamoró de HAL". Pero, dijo, Hollywood tiende a retratar el mundo tal como es, y luego agrega tecnología, mientras que en el mundo real, la sociedad se adapta junto con la tecnología.

McAfee dijo que está más preocupado por el miedo a la IA, citando a Andrew Ng, quien dijo que "preocuparse por los robots asesinos es como preocuparse por la sobrepoblación en Marte". Dijo que estamos "pasando demasiado tiempo en este tema de BS de dormitorio de segundo año".

Kochan dijo que está más interesado en descubrir cómo llevamos a más personas a la conversación sobre tecnología, ya que muchas tecnologías tardan demasiado en difundirse. En cambio, dijo, deberíamos traer a los usuarios desde el principio. Pero Brooks respondió, preguntando "¿cuántas personas tienen que tomar un curso sobre cómo usar un teléfono inteligente?"

Markoff preguntó sobre el papel de la tecnología en el debate laboral, así como sobre la desigualdad. McAfee dijo que el patrimonio neto de Mark Zuckerberg es "algo equivocado en lo que enfocarse". En cambio, dijo, deberíamos estar preocupados por el estancamiento de la clase media. Kochan estuvo de acuerdo en que el estancamiento es un problema y argumentó que lo más importante que impulsa la desigualdad y el estancamiento es "el declive de las instituciones" como los sindicatos y el salario mínimo.

En una charla separada, la directora del MIT CSAIL, Daniela Rus, dijo que deberíamos pensar en las máquinas como herramientas, y dijo que creía que los robots y la inteligencia artificial pueden crear más empleos y mejores empleos. Pero señaló que el procesamiento de grandes conjuntos de datos no se traduce en conocimiento, y que hacer cálculos complejos no produce autonomía. Rus también señaló que la acción es más difícil que la percepción, que la percepción es más difícil que el procesamiento de datos y que llegar al 99.99 por ciento correcto es exponencialmente más difícil que alcanzar el 90 por ciento.

Aún así, Rus fue optimista en su mayor parte, y habló sobre cómo la tecnología puede dar a los trabajadores de la fábrica más control sobre lo que producen, y cómo cosas como los wearables ayudarán a las personas ciegas a navegar mejor por el mundo. Ella cerró su discurso citando a John F. Kennedy, quien en 1962 dijo que "creemos que si los hombres tienen el talento para inventar nuevas máquinas que los dejan sin trabajo, tienen el talento para volver a poner a esos hombres a trabajar".

Hubo mucho más sobre la economía de la inteligencia artificial y los trabajos en el segundo día (que cubriré en otra publicación).

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