El Premio Nacional de Ciencias Aplicadas y Tecnológicas advierte que, a diferencia de lo que muchos creen, la inteligencia artificial no piensa ni entiende. Para el científico el problema central es qué decisiones deben dejarse en manos humanas y cómo regular el mercado del trabajo. “Mi utopía es que la IA haga todo lo que no nos gusta, ese sería el verdadero renacer de la especie humana”, dice.
Por Juan Rodríguez Medina | Crédito: Northeastern University
Es doctor en computación, especialista en datos y búsqueda web, en algoritmos, inteligencia artificial y bioinformática, y en 2024 obtuvo el Premio Nacional de Ciencias Aplicadas y Tecnológicas. Ha trabajado en empresas como Yahoo, ha sido parte de comités y consejos de ética e IA, cofundó OptIA (Observatorio Público para la Transparencia e Inclusión Algorítmica), fundó y dirigió el Centro de Investigación de la Web de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Chile y el Grupo de Ciencia de la Web y Computación Social de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona. Hoy vive y trabaja en Silicon Valley, la capital mundial de la computación; sigue vinculado a las universidades de Chile y Pompeu Fabra, y es profesor del Instituto Tecnológico Real en Estocolmo, Suecia.
“El resto del tiempo es consultor de emprendimientos y empresas tecnológicas además de instituciones internacionales sin fines de lucro, especialmente en IA responsable”, dice el sitio web de Ricardo Baeza-Yates (Santiago, 1961), quien, cuando llegó en 1979 a estudiar ingeniería en la Universidad de Chile, nunca había usado un computador; de hecho, ni siquiera existían los PC. El primero, el de IBM, apareció el 12 de agosto de 1981.
“Mi familia era de clase media-baja”, cuenta a través de una videollamada. Ya en la universidad, en el primer curso de introducción a la programación, el joven Baeza-Yates se acercó al mundo de los ceros y unos, aunque ahí tampoco usó y ni siquiera vio un computador: “Usaban una cosa llamada pantalla de papel”, dice. “Uno escribía el programa en una hoja y luego alguien lo ejecutaba. Tenías que preocuparte mucho de la sintaxis porque, si tenías un error, no tenías resultados”. Recién en el tercer año de estudios tuvo la posibilidad de usar un computador, un terminal IBM.
Lo que lo apasionó y lo llevó a hacer de la computación su carrera fue la lógica necesaria para escribir los programas. En particular, recuerda, fueron importantes para seguir el camino de los algoritmos sus profesores Patricio Poblete y Jorge Olivos.
En 1983 se tituló de bachiller en computación, en 1985 de ingeniero civil eléctrico y magíster en ciencias de la computación, en 1986 de magíster en ingeniería eléctrica —todo en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Chile—, y en 1989 se doctoró por la Universidad de Waterloo en Canadá.
El juego de la imitación
En los años ochenta no había atisbo de lo que hoy conocemos como inteligencia artificial generativa, esa que los legos conocimos con Chat-GPT, es decir, la que es capaz de generar contenidos y aprender a partir de modelos que se entrenan con gigantescos volúmenes de datos. Dicho en simple, la IA que imita a los seres humanos.
Por entonces, los computadores que usaba Baeza-Yates tenían 64 kilobytes de memoria; hoy es difícil, quizás imposible, encontrar un pendrive con tan poca capacidad. “Me sorprende que hoy tengamos que usar memorias gigantescas, cuando en esa época uno programaba con un PC de 64 kilobytes”, cuenta. “Lo que uno tiene aquí, en el celular, son 128 gigabytes. Eso son dos millones de veces más de memoria… Dos millones de veces. ¿Cómo podemos estar usando tanta memoria? Es una cosa que nunca entendí. ¿Por qué somos tan ineficientes cuando fuimos tan eficientes al comienzo? Yo creo que abusamos, porque la memoria es barata”.
¿El mundo de la computación en el que empezaste se parece en algo al actual?
—En nada. Cuando estaba terminando la universidad, en 1985, fue cuando se empezó a tener correo electrónico. Se usaba un teléfono y un módem. Cuando me fui a hacer un doctorado ahí sí había internet como la conocemos hoy, pero solo algunas universidades del mundo tenían. Era un mundo muy distinto, pero lo que me gusta de eso es que lo fui descubriendo todo mientras se desarrollaba. Tengo la experiencia de cómo se hizo el camino hasta el presente.
¿Hace diez años era previsible el desarrollo que ha alcanzado la IA?
—Creo que se veía venir, porque la revolución comenzó en 2012, con la posibilidad de tener mucha cantidad de datos y capacidad de procesamiento, gracias a las GPU [unidades de procesamiento gráfico]. A partir de eso empezaron a aparecer los primeros resultados interesantes, como que los sistemas reconocieran una imagen. Eso fue hace quince años. De ahí en más, el avance fue cada vez más rápido, por ejemplo, con la arquitectura de Transformers, una estructura de red neuronal que se usa en los grandes modelos de lenguaje que utilizan los chatbots. Eso fue en 2017. Y desde 2022 hemos tenido este boom de la IA generativa.
A tu juicio, ¿qué es lo más interesante que ha pasado desde entonces?
—En estos últimos cuatro años aprendí que no es tan difícil imitar el lenguaje humano usando patrones estadísticos. Es decir, con una gran cantidad de datos podemos imitar el lenguaje humano de manera perfecta… sin que la máquina entienda nada de lo que está generando.
¿Sin entender?
—El sistema no entiende nada, pero imita tan bien que nosotros pensamos que sí entiende. Y esa es la parte complicada, porque cuando la gente ve algo tan bien escrito, que tiene sentido, lo primero que piensa es que es una máquina inteligente. Alan Turing, uno de los padres de la computación, ya lo definió en 1950: el juego de la imitación.
Le proyectamos humanidad a la máquina.
—Lo que pasa es que nuestro lenguaje no era tan complejo como para no ser imitado. En una de mis charlas digo un chiste en el que una IA le dice a un loro: “¿Hablas?”. Y el loro le dice: “Sí, pero no entiendo lo que hablo”. Es paradójico, porque pareciera que sí lo entiende. Y el loro sí lo podría entender, porque es un animal, como nosotros. Ese es un ejemplo que pongo de lo fácil que es imitar la inteligencia. Y el dilema que tenemos hoy es que nos estamos dejando seducir por una imitación. Eso tiene problemas. Por ejemplo, hay gente que usa esto para crear amistades digitales, ya tenemos al menos quince suicidios, y en muchos casos la IA ha ayudado al suicida. También se genera una adicción, se crea una “amistad digital” con la que necesito interactuar todos los días. Y digo interactuar porque intento no usar verbos inherentemente humanos para describir sus acciones.
¿Por qué?
—Porque ahí uno se confunde más. Por ejemplo, la gente dice “conversé” o “hablé”. Si uso esas palabras significa que el sistema está entendiendo. Por eso las evito, pero me cuesta, porque es muy natural humanizar a estos sistemas, hablar de “él” o de “ella”, tal como uno le habla a una mascota. Pero aquí es peor, porque te aseguro que no entiende nada, es decir, estos sistemas son solamente generadores de textos o imágenes o lo que sea. Son patrones estadísticos que aprendieron con muchos datos.
Quizás el equívoco parte con llamarle “inteligencia”.
—Sí, el nombre es de los años 50, cuando se hizo la Conferencia de Dartmouth, en 1956 [una reunión de pioneros de la IA]. Le pusieron ese nombre, yo creo que para conseguir dinero, porque “inteligencia” y “artificial” venden. Empezamos mal con la semántica del nombre. Como hay distintos tipos de inteligencia, yo la llamaría inteligencia computacional, es decir, algo que no tiene que ver con la inteligencia humana, sino con una gran capacidad de cálculo y de memoria, pero que, por ejemplo, gasta mucho más energía que nosotros. Nuestro cerebro, con 30 watts, hace cosas increíbles.
Una utopía
En el último foro de Davos, en enero pasado, uno de los temas centrales fue la inteligencia artificial, entendida como una fuerza capital que está transformando la economía. Ya no se discutía si cambiará el mundo o redefinirá el futuro —eso se da por hecho—, sino los tiempos, el control y su gobernanza. Como lo planteó un artículo de la revista Forbes: “La pregunta central que debe responderse no es cuándo llegará la IA general, sino qué decisiones deben dejarse en manos de los humanos y por qué”, se lee en la nota.
No te voy a pedir que hagas futurología, pero ¿qué se puede esperar en diez años del desarrollo de la inteligencia artificial o computacional?
—No me gusta mucho hacer previsiones, pero si uno quiere que la inteligencia artificial progrese, hay que preocuparse de tener modelos verdaderos del mundo. Yann LeCun [unos de los científicos de avanzada en IA], que dejó Meta, ahora tiene una compañía que está trabajando en lo que se llama “modelos del mundo”, es decir, que el sistema entienda el mundo.
¿Qué quiere decir eso?
—Por ejemplo, recientemente se le preguntaba a un chatbot: “Si yo quiero lavar el auto y está a 100 metros del lugar donde lavan, ¿voy en auto o voy caminando?”. El sistema decía: “Bueno, por 100 metros ve caminando. No tiene sentido que usted vaya en el auto por tan poca distancia”. Pero claro, el sistema no estaba entendiendo que si uno va sin el auto no lo puede lavar. No tiene la lógica de entender el mundo. Nosotros lo entendemos muy rápido. Es increíble que si tú ves un gato cuando niño, ya sabes que es un gato. Un sistema transforma una imagen de un gato en la palabra gato, pero no entiende qué es realmente un gato. O puede traducir, puede hacer una muy buena traducción, genera lenguaje, pero sin entender de verdad la semántica de las cosas.
Y en relación con nuestra relación con esta novedad, ¿qué debemos hacer?
—En la parte humana, yo creo que si no comenzamos a hacer cosas importantes, como regular esto de una manera muy, muy inteligente, podemos llegar a situaciones complicadas que no tienen que ver con la destrucción del mundo. Hoy tenemos problemas como la discriminación, la desinformación o problemas de salud mental.
¿Y qué pasará con el trabajo? ¿No se supone que la IA nos va a reemplazar?
—Tenemos que hacer algo con el mercado del trabajo. Hay que hacer cosas para que esta tecnología tenga más sentido. Mi utopía sería que todas las personas desarrollen su potencial con un salario universal y que la IA haga todo lo que no nos gusta. Eso, por ejemplo, no tiene que ver con escribir, sino con las cosas aburridas o peligrosas, con lo que requiere un esfuerzo físico que va más allá de los seres humanos; es decir, todo lo que realmente no deberíamos estar haciendo. Y que los seres humanos se dediquen a las cosas que son humanas. Por ejemplo, arte, literatura, música. Eso sería para mí el verdadero renacimiento de la especie humana: que toda la gente haga lo que le gustaría hacer. Hoy en día, lamentablemente, la mayor parte del mundo está trabajando para subsistir y no es feliz, en el sentido de que no está haciendo lo que le gustaría hacer, no está desarrollando su potencial.
¿Qué hacemos, entonces?
—Lo que decía: regular. Por ejemplo, que no se pueda hacer ninguna aplicación que reemplace a una persona. Tenemos que trabajar con la IA de modo que sea un complemento nuestro y que seamos más productivos. Entonces sí, se extinguirán trabajos, pero no vamos a reemplazar el trabajo por completo. Además, creo que en muchos casos no se puede, porque el ser humano todavía hace cosas que la aplicación artificial no puede hacer. Muchas cosas. No vas a tener ninguna aplicación artificial que reemplace aspectos humanos.
Hay que preguntarse, entonces, qué es lo humano
—Sí, hay que preguntarse por el aspecto humano. Tal vez sea escribir. Yo creo que es una de las cosas más importantes de la humanidad, porque escribir significa comunicarle algo a otra persona sin tenerla presente. Uno deja de escribir, deja de pensar. Y dejar de pensar no es una evolución, sino una involución. Nos tardamos veinte años en darnos cuenta del daño de las redes sociales. Una de las ventajas actuales es que ya vemos, y en cinco años ya habremos visto, todos los problemas de la IA —suicidios, desinformación, pérdidas cognitivas—, entonces quizás podemos solucionarlos ahora, sin esperar veinte años.
