El aburrimiento es bueno para la política de IA

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Roula Khalaf, editora del FT, recoge sus historias favoritas en este boletín semanal.

Saludos a todos. Gracias a Tej Parikh por escribir el Almuerzo gratuito de la semana pasada sobre los argumentos pesimistas contra el bombo publicitario de la inteligencia artificial. Vuelvo a consultar esta semana para contribuir con algunas reflexiones sobre cómo está evolucionando el pensamiento político sobre la IA. Durante las próximas tres semanas, varios colegas de FT continuarán publicando el boletín para que usted pueda mantenerse actualizado durante lo que esperamos sea una temporada navideña relajante y energizante para todos los lectores de Free Lunch.

El análisis de Tej sobre las cifras que hay que creer para tener expectativas de un auge en la industria de la IA me pareció bastante fascinante. No tengo motivos para cuestionarlos; en todo caso, me convierten en un escéptico de la IA aún más grande de lo que ya era. Pero así como si queremos la paz debemos prepararnos para la guerra, o estar preparados para las pandemias y esperar que nunca sucedan, también deberíamos formular políticas para la eventualidad de que la IA se convierta en una tecnología enormemente disruptiva (financiera y de otro tipo), que muchos quieren. considere probable.

El año pasado escribí dos columnas sobre IA: una reflexionando sobre la conmoción con la que el mundo recibió ChatGPT y la otra después de la Cumbre de IA de Bletchley Park. En ambos, abogué por hacer que el debate sobre la IA sea mucho más aburrido. Para utilizar esta nueva tecnología de manera responsable, debemos considerar los daños banales pero reales que ya está causando, en lugar de los riesgos de estilo ciencia ficción. La atención debería centrarse en los tecnócratas, no en Terminators, escribí.

Hasta ahora mi deseo parece haberse hecho realidad. Este verano, tanto el FMI como el Banco de Pagos Internacionales –dos de las instituciones económicas tecnocráticas más importantes del mundo– publicaron informes sobre inteligencia artificial. Y la próxima semana entrará en vigor la nueva ley de la UE sobre inteligencia artificial. Cada vez más, este trabajo técnico está suprimiendo silenciosamente el debate más sensacionalista.

El capítulo sobre IA del BPI en su informe económico anual, que también incluye una introducción práctica sobre cómo funciona la IA, destaca el papel que puede desempeñar la IA para superar los cuellos de botella de información en el sistema financiero. La banca corresponsal ha disminuido porque los costos de los crecientes requisitos de información debido a las (necesarias con urgencia) normas contra el lavado de dinero no siempre se justifican para una industria de márgenes relativamente bajos. Por lo tanto, al reducir significativamente los costos de los controles de conocimiento del cliente y la evaluación del riesgo de lavado de dinero, la IA puede asegurar un aspecto importante de la conectividad financiera global. El BIS cita los préstamos, los seguros y la gestión de activos como otros ejemplos en los que la eficiencia depende de un procesamiento de información rentable.

Según el BPI, la IA también puede ayudar a los bancos centrales a hacer mejor su trabajo al mejorar la ciberseguridad y permitir el análisis en tiempo real de la economía y los riesgos para la estabilidad financiera.

Tanto el BIS como el FMI ofrecen una buena visión general de las cuestiones macroeconómicas más importantes. De manera sensata, pero no sorprendente, comparten la posición común de que la IA puede tener un impacto positivo en la productividad, pero (a) no tenemos idea de hasta qué punto, y (b) se aplica a diferentes tareas, niveles de habilidades y sectores que pueden impactar. Por lo tanto, probablemente habrá ganadores y perdedores: algunos ganarán más porque se volverán más productivos y otros quedarán superfluos en sus antiguos empleos. Pero también en este caso tenemos poca idea de quién se verá afectado y cómo.

Debemos señalar que no se trata sólo de qué trabajadores serán más productivos gracias a la IA. También depende de si el menor coste efectivo de las tareas que realizan hace que aumente el uso de esas tareas (de modo que se necesitan más trabajadores, incluso si cada uno es más productivo) o simplemente el gasto en ellas disminuye (y menos, más se necesitan trabajadores productivos). Aquí hay un paralelo con cómo, en las tres décadas hasta finales de los años 1970, la mayor productividad manufacturera fue acompañada por un aumento del empleo en las fábricas occidentales (en términos absolutos), mientras que a partir de entonces ocurrió lo contrario, con cada vez menos trabajadores necesarios. producir las cantidades de bienes manufacturados que los mercados podían absorber (incluso antes de que la globalización trasladara algunos de los empleos menos calificados al extranjero).

¿Qué se debe hacer considerando las pocas predicciones que podemos hacer actualmente? El informe del FMI contiene algunas buenas ideas. Un seguro de desempleo más generoso, en particular un sistema vinculado a los niveles generales de empleo, puede tener un gran impacto al liberar a los trabajadores excedentes en empleos afectados por la IA para que encuentren empleos nuevos e incluso mejores en otros lugares. Yo añadiría que las altas presiones de la demanda son importantes, como vimos en la recuperación pospandémica.

Hay un tema aquí, aunque sea una especie de negativo fotográfico, y es que se trata de ideas serias pero no grandiosas. No habrá terminadores, singularidades ni adquisiciones divinas de IA en el futuro, sino oportunidades y riesgos concretos aquí y ahora y algunos buenos consejos sobre cómo afrontarlos.

Lo mismo ocurre con la ley de IA de la UE, sobre la cual parece haber demasiadas protestas desinformadas o desconfianza. En general, su objetivo es categorizar riesgos muy reales y presentes, no tanto los de la tecnología en sí sino sus usos plausibles, e imponer algunas restricciones a los más riesgosos. Por ejemplo, están prohibidas las aplicaciones distópicas como la manipulación subliminal de usuarios humanos o los sistemas de crédito social al estilo chino. Sin duda, este es exactamente el primer paso que esperaríamos de los reguladores. (¡Ojalá tuviéramos reglas como esta cuando surgió por primera vez la segmentación por comportamiento en línea!)

Por supuesto, incluso estos ejercicios más mundanos pueden generar errores, incluso si el error no consiste en dejar que los peligros de la ciencia ficción distraigan la atención de los peligros reales y presentes. Por ejemplo, me temo que la regulación de última hora de los modelos básicos añadida a la Ley de IA, que, a diferencia del resto de la ley, intenta regular la tecnología en sí en lugar de cómo se utiliza, podría hacer más daño que bien. .

También me preocupa la voluntad del FMI de decir que tal vez deberíamos trasladar la tributación hacia donde gravamos directamente a la IA (y no sólo como parte de un impuesto general más alto sobre el capital). Si Los costos sociales del cambio asociado en el mercado laboral son particularmente altos. Eso me parece una abdicación. La mejor respuesta política al cambio tecnológico disruptivo pero que mejora la productividad no puede ser frenarlo; esta actitud ha llevado a la supervivencia de trabajos manuales derrochadores y mal remunerados en el Reino Unido y Estados Unidos. En cambio, debería endurecer las medidas que obligan a las empresas de otros lugares a competir por trabajadores que buscan un nuevo empleo: altas presiones de demanda, políticas activas del mercado laboral y programas sociales que minimicen los costos de dejar un trabajo para buscar uno mejor.

A pesar de todos los errores y diferencias de opinión -que son parte del terreno democrático-, esos debates son mucho más realistas que las reacciones iniciales al último avance. Esto también los hace mucho más útiles. Más de eso, por favor.

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