¿Quieres saber cómo afectará la IA al gobierno y a la política? Los robots tienen las respuestas | Tecnología

Yosombrero voluntad ¿Qué efectos tiene la IA sobre el empleo? Es, después de “¿nos matará a todos?”, la pregunta más importante sobre la tecnología, y es extraordinariamente difícil de responder, incluso cuando la frontera pasa de la ciencia ficción a la realidad.

En un extremo del espectro se encuentra la afirmación, un tanto optimista, de que la nueva tecnología simplemente crea nuevos empleos; en el otro, los temores de que las empresas reemplacen a sus plantillas enteras con herramientas de inteligencia artificial. A veces, la disputa no tiene tanto que ver con el resultado final como con la velocidad de la transición: una convulsión que se completa en unos pocos años es destructiva para quienes se encuentran en medio de ella, de un modo tal que una que lleva dos décadas puede ser sobrevivible.

Incluso las analogías con el pasado son menos claras de lo que nos gustaría. El motor de combustión interna acabó con los caballos de trabajo, pero la máquina de vapor hizo lo contrario, mucho más. creciente El número de animales de carga empleados en el Reino Unido. ¿Por qué? Porque los ferrocarriles propiciaron un auge en el transporte de mercancías por todo el país, pero no podían completar la entrega desde el depósito hasta la puerta de casa. Se necesitaban caballos para hacer las cosas que la máquina de vapor no podía hacer.

Hasta que no lo fueron.

La energía de vapor y el motor de combustión interna son ejemplos de tecnologías de uso general, avances que transforman toda la estructura de la sociedad. No ha habido muchos, incluso si se empieza a contar al escribir esto (o, antes de eso, al contar el fuego mismo). Creo que es una completa coincidencia que el término “transformador preentrenado generativo” tenga las mismas iniciales, por lo que los GPT parecen ser un GPT.

No son los trabajos, estúpido

Las personas no son caballos ^{(cita requerida)}Parece improbable que la tecnología de IA pueda hacer absolutamente todo lo que un humano puede hacer, porque algunas de las cosas que un humano puede hacer son… ser un humanouna afirmación incómodamente circular pero importante. Los caballos todavía corren en carreras de caballos, porque si reemplazas un caballo por un auto no es una carrera de caballos ^{(cita requerida)}; la gente seguirá prestando los servicios que, por el motivo que sea, la gente quiere que preste. A medida que la cultura se deforma en torno al auge de la IA, algunos de esos servicios son Puede que nos sorprenda. La IA en el ámbito sanitario está subestimada, por ejemplo, porque para mucha gente “el toque humano” es un malo cosa: es el médico a quien le preocupa que juzgue su forma de beber o el terapeuta a quien le miente porque quiere agradarle.

Como resultado, a mucha gente le gusta pensar en “tareas” y no en empleos. Tome un empleo, defínalo en términos de las tareas que implica y pregúntese si una IA puede realizarlas. De esa manera, identificará algunos que corren el riesgo de ser completamente canibalizados, algunos que son perfectamente seguros y un gran grupo intermedio que se verá “afectado” por la IA, sea cual sea el resultado.

Vale la pena señalar lo obvio: ese enfoque dará como resultado, mecánicamente, una gran cantidad de empleos “afectados” y una pequeña cantidad de empleos “destruidos”. (Incluso el empleo más afectado por la IA probablemente tenga algunas tareas que la IA encuentre difíciles). Esa podría ser la razón por la que se trata de una metodología iniciada por OpenAI. En un artículo de 2023, Los investigadores afiliados al laboratorio estimaron:“Que el 80 por ciento de los trabajadores pertenecen a una ocupación con al menos el 10 por ciento de sus tareas expuestas a LLM, mientras que el 19 por ciento de los trabajadores están en una ocupación donde más de la mitad de sus tareas están etiquetadas como expuestas”.

El informe sostiene que entre 15 y 86 ocupaciones quedaron “plenamente expuestas”, entre ellas, matemáticas, secretarias jurídicas y… periodistas.

Todavía estoy aquí. Pero un año después, la idea ha vuelto a ser noticia gracias a un artículo del Tony Blair Institute (TBI). El mega think tank era poderoso e influyente incluso antes de la aplastante victoria laborista hace dos semanas; ahora, se lo considera uno de los arquitectos del pensamiento de Starmerite. Y cree que el sector público está maduro para la disrupción de la IA. Del artículo del instituto: El impacto potencial de la IA en la fuerza laboral del sector público (pdf):

Más del 40 por ciento de las tareas realizadas por trabajadores del sector público podrían automatizarse parcialmente mediante una combinación de software basado en IA, por ejemplo, modelos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje grande, y hardware habilitado con IA, que abarca desde sensores habilitados con IA hasta robótica avanzada.

El gobierno deberá invertir en tecnología de inteligencia artificial, actualizar sus sistemas de datos, capacitar a su fuerza laboral para usar las nuevas herramientas y cubrir los costos de despido asociados con las salidas anticipadas de la fuerza laboral. Según un ambicioso plan de implementación, estimamos que estos costos equivalen a £4mil millones por año en promedio durante esta legislatura parlamentaria.

Durante las últimas semanas, TechScape ha estado observando el enfoque del nuevo gobierno en materia de inteligencia artificial. Mañana sabremos mucho más, ya que se espera que el rey presente un proyecto de ley sobre inteligencia artificial en su discurso. El documento del TBI nos da un punto de referencia al que debemos prestar atención: ¿se acercará la inversión en la transformación a los 4.000 millones de libras al año? Se puede hacer mucho gratis, pero se puede hacer mucho más con dinero sustancial. El gasto se amortiza en más de 9:1, según las estimaciones del instituto; pero es difícil aprobar un proyecto de ley de 20.000 millones de libras sin que se cuestione su cumplimiento en el parlamento.

Expertos en IA

Durante el fin de semana, el informe tuvo una segunda ola de interés, después de que los críticos cuestionaran la metodología. De 404 Media:

El problema con esta predicción, que fue recogida por Político, TecnologíaRadar, Forbes y otros, es que fue realizado por ChatGPT después de que los autores del artículo admitieran que hacer una predicción basada en entrevistas con expertos sería demasiado difícil. Básicamente, el hallazgo de que la IA podría reemplazar a los humanos en sus trabajos y cambiar radicalmente la forma en que funciona el gobierno fue en gran medida realizado por la IA.

“Este método no permite comprobar que un modelo de lenguaje sea bueno para determinar lo que, en principio, se puede automatizar”. Michael Vealeprofesor asociado en el University College de Londres, me dijo: “La automatización es un fenómeno complejo “En el gobierno, implica múltiples niveles de administración, estándares compartidos, cambios en la legislación y costos de fracaso muy bajos y aceptables. Estas tareas no existen de manera aislada, sino que forman parte de un conjunto mucho más amplio de prácticas y rutinas”.

Ya se ha realizado la descomposición de los trabajos en tareas, con una enorme base de datos creada por el Departamento de Trabajo de Estados Unidos. Pero con 20.000 de esas tareas, describir cuáles están expuestas a la IA es una tarea ardua. En el artículo similar de OpenAI, “los autores etiquetaron personalmente una gran muestra de tareas y DWA y reclutaron a anotadores humanos experimentados que han revisado los resultados de GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4 como parte del trabajo de alineación de OpenAI”, pero también reclutaron al entonces nuevo GPT-4 para realizar la misma tarea, y encontraron entre el 60 y el 80 por ciento de acuerdo entre el robot y los humanos.

El artículo sobre el TBI omitió a los expertos y se limitó a plantear sus preguntas a la IA para que las respondiera. Después de una oleada de atención, el artículo fue actualizado discretamente con un apéndice de ocho páginas que defendía la elección:

Es evidente que existen ventajas y desventajas entre los distintos métodos. Ninguno es perfecto. Una mayor confianza en el juicio humanoEl análisis puede limitarse a una categorización más amplia de tareas con menos especificidad y, por lo tanto, ahorrar tiempo. Por otro lado, buscar una categorización más detallada generalmente implica confiar más en la IA para respaldar la evaluación.

Pero la única diferencia entre el artículo de OpenAI y el de seguimiento de la lesión cerebral traumática no fue la eliminación de los etiquetadores humanos. Los expertos también utilizaron un mensaje mucho más detallado, animando al sistema de IA a considerar, en detalle, la naturaleza del trabajo cognitivo y físico involucrado en una tarea determinada, antes de preguntar si la IA puede realizar una tarea, y luego ofrecer preguntas de seguimiento para asegurarse de que solo esas tareas prácticamente Los que se pueden automatizar realmente se cuentan.

Esto es “ingeniería rápida” en acción, en la que se anima al sistema de IA a adoptar un enfoque de razonamiento paso a paso para mejorar sus respuestas. También es un ejemplo de lo que se llama “excedente”: los investigadores utilizaron el mismo modelo GPT-4 en ambos casos, pero al mejorar su funcionamiento con El equipo de TBI pudo realizar un mejor trabajo. de él.

A medida que se asiente el polvo, el nuevo apéndice podría ser la parte más importante de todo el artículo. Los hallazgos de nivel superior probablemente sean, en términos generales, ciertos, porque GPT-4 es muy bueno para generar texto que probablemente sea, en términos generales, cierto. Sin duda, si alguien tuviera el tiempo de buscar entre los miles de páginas de texto que produjo al etiquetar esas decenas de miles de tareas, habría imprecisiones, clichés y alucinaciones directas. Pero a la escala del estudio, no importan.

Y tampoco lo demuestran los resultados. “Algunas tareas del sector público, pero no todas, podrían ser automatizadas por una IA” es una afirmación bastante fácil. Ponerle una cifra ayuda a argumentar a favor de la inversión, pero sería una tontería apostar a que “40 por ciento” es más preciso que 50 o 30 por ciento.

En cambio, el artículo enseña con la práctica. ¿Quiere saber cómo afectará la IA al gobierno y a la política? Pues ahí está, en acción. Se produjo un artículo con un coste que fue una fracción del que hubiera costado antes, pero se presentó a un público en el que el propio método de su creación pone en duda sus conclusiones.

Si repitimos esto con otras 8000 tareas, estaremos mucho más cerca de comprender el impacto de la IA en los empleos y de ver que no será una transición fácil.

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