Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital

Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital
Capítulo VII
C. El desarrollo económico y social ante
la inteligencia artificial
La revisión de aspectos teóricos de la inteligencia artificial y sus usos permite distinguir oportunidades,
tensiones y desafíos que esta tecnología plantea para el desarrollo de los países.
1. Oportunidad: reutilización de la inteligencia artificial
para aplicar inteligencia a distancia
Las dinámicas y los objetivos de desarrollo presentan un conjunto de factores comunes que lo convierte en
un campo fértil para la aplicación de diferentes tipos de aprendizaje multitarea y de transferencia. En el nivel
más básico se podrían colocar estructuras comunes como los derechos humanos, que se suponen universales,
inherentes e inalienables (Naciones Unidas, 1948). El aprendizaje de dichos elementos compartidos e intrínsecos
en nuestra cultura promueve la proliferación de valores comunes y facilita la aplicación de la inteligencia a
distancia. En diferentes regiones culturales o geográficas pueden acentuarse otros valores más específicos
y en niveles más locales.
En los próximos años, las máquinas inteligentes aprenderán la arquitectura jerárquica de las complejas
estructuras de preferencias multidimensionales que denominamos normas globales. Con una orientación
adecuada, el resultado promete aumentar la coherencia moral y ética con un cierto nivel de creencias y
valores compartidos, al tiempo que enfatiza la diversidad y el multiculturalismo. Las capas jerárquicas de
aprendizaje profundo son una forma natural de encapsular la representación de los valores humanos genéricos
y las costumbres y preferencias específicas. La IA moderna de aprendizaje profundo proporciona una forma
tangible de implementar esta jerarquía existente de forma natural en las estructuras de preferencias humanas
socialmente integradas.
2. Oportunidad: representación de la inteligencia artificial
para la inteligencia local
La capacidad de la IA para aprender rápidamente nuevas representaciones en diferentes contextos de una
manera robusta es quizás una de las mayores promesas de la IA moderna (Goodfellow, Bengio y Courville, 2016).
La inteligencia local permite la capacitación ad hoc de agentes autónomos que consideran las particularidades
de las condiciones locales en áreas remotas. La granularidad cada vez mayor y más automatizada de las
observaciones proporciona insumos constantes que promueven descubrimientos mediante la explotación de
variantes regionales, particularidades y dinámicas propias. Esto promete aumentos constantes de productividad
a partir de las condiciones locales. La huella digital cada vez más precisa de los grandes datos permitirá a los
actores locales encontrar más soluciones a medida para las condiciones locales únicas, que aumentarán la
eficiencia económica y social a nivel nacional.
Al igual que AlphaGo descubrió formas innovadoras de resolver problemas complejos, la IA aplicada a las
condiciones locales puede ofrecer soluciones únicas para los desafíos locales. La aplicación de realidades
virtuales y aumentadas permite agregar nuevas capas informativas a las condiciones locales, impulsando
mayores descubrimientos y la propuesta de soluciones novedosas, además de una automatización dependiente
del entorno. Esto alienta a reemplazar las políticas de “talla única” por políticas hechas a medida en función
del contexto, sobre la base de inteligencia mundial.
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