Personalmente creo que hacer que todas las tecnologías conocidas se adapten realmente a las aplicaciones de que disponemos será la mayor contribución social a la humanidad. Si nos fijamos en la evolución del reconocimiento de voz o de los sistemas operativos de los ordenadores, o en la noción de Internet, vemos que tras el descubrimiento hay una prolongada etapa de aplicación. En un primer momento son experimentos en laboratorios que tardan en llegar a la etapa de aplicación por la industria. ¿Qué sector industrial los aplica en primer lugar? ¿Qué empresa se convierte en líder del desarrollo de la tecnología? ¿Cuáles son los usos principales? Lo más importante es retocar y ajustar una tecnología para que sea aplicable.
Desde que se descubrió Internet hasta que cambió el mundo pasaron 20 años. Probablemente la IA tomará un poco menos de tiempo, pero en 10 o 20 años o más habrá llegado a todos los ámbitos y a ser adaptada a todas las aplicaciones.
Kai-Fu Lee
Andar en busca de la siguiente innovación revolucionaria refleja cierta cortedad de miras. La gente no se preguntó cuál iba a ser el siguiente avance decisivo en los sistemas operativos. Sin embargo, es evidente que hubo varios. La tecnología de 3G, 4G y 5G introdujo avances notables en lo concerniente a la penetración y el hecho de agrupar todos los componentes en el teléfono mismo trajo importantes novedades en los sistemas operativos; esa es la clase de cosas que sucederán con la IA. Se invertirá mucho dinero y habrá mucha gente trabajando para solucionar ese problema.
Es posible que los siguientes avances decisivos provengan de la combinación de la IA y las ciencias del cerebro, en la forma de captar algunos aspectos de nuestro pensamiento lógico e ilógico, de la computación cuántica y el hardware cuántico o de la semántica y comprensión del lenguaje. Cada uno de esos tres campos tiene de un 5% a un 20% de posibilidades de hacer aportes significativos.
En los cinco próximos años, es probable que los sectores de mayor repercusión sean Internet, las finanzas y el comercio electrónico, ámbitos en los que se producen transacciones inmediatas de dinero. Luego, observaremos esa incidencia en sectores tales como la venta al por menor, la atención de la salud, la fabricación de productos, la educación, el transporte y la automoción, y la logística, incluido el almacenamiento/transporte/entrega. Con el tiempo, la IA influirá en todos los sectores.
Con el tiempo, cada país tendrá una legislación diferente en materia de datos. China cuenta con una legislación de datos muy férrea, no en lo que atañe a la privacidad de las personas, sino con respecto a las empresas que venden y utilizan los datos sin el consentimiento de los usuarios, como en el caso de Facebook y Cambridge Analytica, que en China habrían sido condenados a una pena de prisión por los actos ejecutados. La UE tiene el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y los EE. UU. están dilucidando a ese respecto. Nos hallamos en un terreno desconocido hasta la fecha, pues tenemos que encontrar la manera de abordar los aspectos de gestión y de privacidad de los datos de cada persona y lo que resulta legal o ilegal a ese respecto. A mi juicio, no hay una única respuesta para cada país, dadas las diferentes culturas y expectativas de los usuarios que existen en Oriente y en Occidente. En cambio, creo que nos hallamos al comienzo de un proyecto de colaboración masiva. El RGPD es una de las primeras iniciativas que resultan más visibles en ese campo. Su formulación no me parece muy adecuada, pero ya la perfeccionaremos. Quizá tengamos al final tres tipos de legislación en materia de datos, las de la UE, China y los EE. UU., en las que habrá varios aspectos comunes y también algunas diferencias.
Los gobiernos están haciendo las veces de jefes de producto, mediante un enfoque de fuerza bruta, en el sentido de ofrecer a cada usuario la opción de elegir cada permutación en cada sitio web, de modo que las responsabilidades vuelvan a recaer en él. La gente acaba hartándose de las ventanas emergentes que irrumpen constantemente y termina por hacer clic en “sí”. Un porcentaje muy pequeño de personas hace clic en “no” constantemente y se pierde las ventajas que se ofrecen mientras que un gran número de personas ve esas ventanas emergentes como un fastidio. Para el usuario es una experiencia bastante mala.
Cuantos más datos se recopilen, mayor será el riesgo de perjudicar la privacidad individual, lo que a su vez perjudicará a las empresas y obligará a los países a endurecer las leyes. Es como la pena capital: se podría argumentar que en los países que tienen las leyes más estrictas hay menos delitos, pero eso también tiene consecuencias. No soy experto en políticas y gobernabilidad, así que solo puedo señalar los posibles puntos a favor y en contra.
La IA no está muy patentada en general porque los artífices del aprendizaje profundo no solicitaron patentes. No está claro si cada permutación es susceptible de patente. Hay patentes en manos de gigantes de la IA. A juzgar por la cantidad de algoritmos que circulan, supongo que no hay tantas patentes muy sólidas que se puedan hacer valer ahora mismo, como las patentes sobre los correos de voz o algunas de las patentes sobre la seguridad del encriptado.
Animamos a nuestras empresas clientes a que presenten solicitudes de patente, pero solo cuando tienen algo que vale la pena. Teóricamente, si una empresa se encuentra en una posición muy favorable en materia de PI, lo tenemos en cuenta como parte del proceso de inversión y de estrategia empresarial, pero solo en teoría. No invertimos nunca en una empresa basándonos únicamente en la solidez de una patente. Si usted tiene algo defendible y es demandado, puede servirse de ello como defensa. Es bueno tener esa opción. Pero en ningún caso las patentes son el criterio número uno. Una vez más, lo que hacemos es analizar la capacidad crítica de los fundadores y de las empresas para implantar tecnologías en productos y actividades, más allá de inventarlas.
En el plano de la investigación, creo que en el Canadá hay aptitudes extraordinarias y hay varios otros países que también destacan a ese respecto. Hong Kong y Singapur no están mal tampoco. Pero a la hora de la puesta en práctica, ninguno de esos países cuenta con un ecosistema que permita convertir la experiencia en una ventaja económica. Se necesita un ecosistema fuerte de capital de riesgo para llevar las tecnologías a los sectores de aplicación adecuados y centrarse sistemáticamente en las necesidades de los usuarios y servirse de ello para incitar a los científicos a que mejoren las tecnologías. Aparte de los EE.UU. y China, no hay países que cuenten con tales ecosistemas. Israel lo tiene en cierta medida, pero no creo que haya muchos países que entiendan de lo que se trata. Se centran en tecnologías dirigidas a sus propias industrias y ahí es donde se equivocan.
La regulación es un factor, pero no el único. De un país a otro, el ecosistema cambia radicalmente: los usuarios, el idioma, las expectativas, la forma en que se crea y se anuncia un producto y cómo se captan usuarios. Aun suponiendo que no haya problemas regulatorios, no es fácil prosperar. Por defecto, los Estados Unidos exportan sus productos a países desarrollados y sus productos están estandarizados. Pero China tiene una gran oportunidad de introducirse en países y regiones en desarrollo que tienen una demografía similar, como los del sudeste asiático, Oriente Medio, África y, probablemente, la India y, potencialmente, América del Sur. Creo que la IA y las tecnologías móviles chinas se implantarán a nivel internacional, pero probablemente no en los países desarrollados. Aunque solo aportan un pequeño porcentaje al PIB, los países en desarrollo representan probablemente dos tercios de la población mundial, y eso a corto plazo no tiene mucho valor pero sí a largo plazo. Estoy convencido de que en el futuro, las tecnologías producidas en China acapararán la mitad del mercado.
La nube es una solución a la que pueden recurrir las empresas para evitarse comprar muchas máquinas. Ayuda a las empresas emergentes en sus inicios y los EE.UU. marcan la pauta. A eso vienen a añadirse lo que podríamos llamar plataformas de IA, que permiten dedicarse a la IA aunque no se sea especialista. Muchas empresas aspiran a ello, pero nadie tiene aún la solución perfecta. ¿Qué se hizo para que Mac, Android y Windows fueran accesibles para muchos usuarios? Se pusieron a nuestra disposición kits de herramientas de desarrollo para que pudiéramos crear aplicaciones sin necesidad de tener demasiados conocimientos de la parte central de los sistemas operativos. Google se encuentra claramente en la vanguardia y es probable que Google Cloud y TensorFlow acaben siendo los productos que se usan por defecto. Facebook está creando PyTorch, que reduce los obstáculos para el desarrollo. Amazon, Tencent, Alibaba y Baidu están haciendo cosas similares para permitir que los que no son expertos en IA y los ingenieros ordinarios incorporen la IA en sus aplicaciones. Quienquiera que sea capaz de descifrar eso dará potencialmente con un sistema como Windows o Android.
Hay muchos riesgos. Por un lado, si la IA elimina todos los empleos de comienzo de carrera, ¿cómo se accederá a los empleos de nivel superior? ¿Cómo potenciar a las personas en el futuro? También hay otros riesgos, como la seguridad de la IA: el pirateo de los teléfonos y de todas sus funciones.
La IA es también un montón de números que son indescifrables y que se multiplican de manera ininteligible para los seres humanos: si alguien piratea y cambia mil números, ¿cómo lo sabremos? ¿Qué podría pasar? Todas estas son preguntas que requerirán nuevas formas de seguridad. Hay distopianos que creen que si la IA tiene una meta, no parará hasta conseguirla. Yo no creo que eso sea una amenaza real, ya que, en la mayoría de las situaciones hipotéticas y problemas conocidos, son los seres humanos lo que controlan las tecnologías. Aún no sabemos qué repercusiones tendrá la IA y cabe esperar que podamos hacerles frente en general, pero también tendremos que vérnoslas con las nuevas que vayan planteándose.