Las falacias de la Inteligencia Artificial
A pesar de la inundación de publicaciones, titulares, conferencias TED y controversias en torno a la Inteligencia Artificial (I.A.) en los últimos años, se han hecho pocos esfuerzos para explorar lo que en realidad es más allá de la publicidad tecno-utópica y los titulares apocalípticos que predicen el desempleo masivo y la inutilidad humana. La inteligencia artificial es, en esencia, una forma de automatización y no hay nada novedoso en ella ya que es simplemente un objetivo inherente dentro del desarrollo de maquinaria bajo el capitalismo, con los objetivos de reducir costos y aumentar la productividad. Por lo tanto, es aplicable a todas las industrias y ha tomado muchas formas.
Estas “emociones contradictorias” surgen del temor de que la automatización busque eliminar el trabajo humano siempre que sea posible o reducirlo a un papel complementario cuando no lo sea. Por lo tanto, para la clase trabajadora, la automatización es una amenaza constante e inminente, mientras que para los gerentes, directores generales y propietarios de capital, la automatización es simplemente un medio para “agregar valor al negocio”.
En términos de tecnologías de la información, estos temores surgieron al menos desde 1964 cuando el llamado Comité de la Triple Revolución envió al presidente estadounidense Lyndon B. Johnson un llamamiento para abordar la “revolución de la cibernética” que, como una combinación de “La computadora y la máquina autorreguladora” amenazaron con dejar sin trabajo a un número sin precedente de personas. Los economistas, generalmente hablando en nombre del capital, no se preocupan porque la sabiduría convencional es que “… a la larga, la tecnología es un creador neto de empleos”.
Dicho de otra manera, el beneficio a las empresas “no surge de la fuerza de trabajo que ha sido reemplazada por la maquinaria, sino de la fuerza de trabajo realmente empleada para trabajar con la maquinaria”.
El hecho que Silicon Valley, el epicentro del tecno-utopismo mundial, deposite una enorme fe en la inteligencia artificial para mejorar y arreglar todo, no es una sorpresa. En 2018, después de que el escándalo de Cambridge Analytica revelara que las plataformas de redes sociales podían fácilmente sufrir manipulaciones en sus algoritmos mediante campañas de desinformación organizadas para impactar los procesos democráticos, Mark Zuckerberg fue llamado a ser interrogado ante el Senado estadounidense. Durante la sesión, Zuckerberg insistió (24 veces durante la sesión de tres horas) que I.A. puede resolver todos los problemas que preocupaban a los senadores y a la sociedad en general. Curiosamente, también hizo referencia a la contratación de 20,000 personas para trabajar en la “revisión de seguridad y contenido” porque “Algunos problemas se prestan más fácilmente a soluciones de I.A. que otras ”. Para poner esto en perspectiva, la operación total de Facebook emplea a un poco más de 40,000 empleados de tiempo completo en todo el mundo. En otras palabras, contrató a un equivalente de la mitad de su fuerza laboral total solo para moderación de contenido.
Facebook necesita una fuerza laboral tan grande para la “revisión de seguridad y contenido”, a pesar de su fe pública en I.A., porque comprender los matices lingüísticos está más allá de lo que la inteligencia artificial puede hacer de manera confiable. La inteligencia artificial es, en esencia, una compleja red de cálculos que no se parece en nada a la “inteligencia” que asociamos con la cognición humana. Parafraseando a John Searle, en la medida en que podamos crear máquinas que puedan realizar cálculos, los cálculos no son pensamientos y no pueden ejecutar procesos cognitivos porque la inteligencia es un proceso bioquímico. Los avances innegables en la computación han llevado a Silicon Valley a otorgarse el éxito en el desarrollo de inteligencia artificial, pero de hecho, lo que han hecho es simplemente secuestrar el nombre de un campo de estudio científico para comercializar la aplicación práctica de herramientas de cálculo avanzadas. Según Noam Chomsky, este “nuevo A.I. […] se centra en el uso de técnicas de aprendizaje estadístico para extraer y predecir mejor los datos [y] es poco probable que arroje principios generales sobre la naturaleza de los seres inteligentes o sobre la cognición.” El hecho de que Silicon Valley insista en equiparar a esos dos en la mente del público no lo hace verdad.
La adhesión de Zuckerberg a la estrategia de marketing de Silicon Valley que promete todo a todos a través de una inteligencia artificial omnisciente es entendible. En los Estados Unidos, mientras que la inversión en startups en general ha estado relativamente estancada, la inversión en las startups de I.A. han aumentado “exponencialmente” en un 113% entre 2015 y 2018. En cuanto a la inversión de Venture Capital en I.A. el crecimiento es aún más dramático con un aumento del 350% en solo cuatro años, entre 2013 y 2017. Silicon Valley ha elegido la inteligencia artifical como su marca y considerando el dinero en juego no sorprende que el mago no quiera que se retire el telón. Si así fuera, veríamos a I.A. en toda su fragilidad algorítmica, incapaz de comprender la diferencia entre una broma y una amenaza e incapaz de comprender el peligroso grado de fe y responsabilidad que sus creadores humanos han puesto en su capacidad de “minar y predecir”. Por lo tanto, nos enfrentamos a una doble falacia. Por un lado, I.A. es incapaz de lidiar con los problemas diarios que han surgido de la constante digitalización y datificación de la vida humana y, en muchos casos, solo complica las cosas aún más por los sesgos incorporados en sus cálculos. Por otro lado, cuando se utiliza I.A., se requiere de mano de obra humana para darle vida, como cualquier otra herramienta o pieza de maquinaria.
Se desconoce el número exacto de personas en todo el mundo que trabajan detrás de la cortina. En términos generales, hay dos categorías diferentes: moderadores de contenido y etiquetadores de datos, aunque no está claro con qué frecuencia se superponen o significan lo mismo.
Ubicados en India, Filipinas, China y muchas ciudades de los EE. UU., el número exacto de moderadores de contenido que trabajan directa o indirectamente para las grandes compañías de redes sociales oscila entre 30 y 50,000 personas. A cambio de su salario, ven contenido tan perturbador que muchos no duran. La alta tasa de rotación juega un papel importante en mantener bajos los salarios, limitar los beneficios y, en muchos casos, proporcionar un apoyo psicológico insuficiente.
Desde que los escándalos relacionados con los datos que involucran a Facebook y otras compañías han revelado la existencia y la necesidad de estos moderadores, muchas organizaciones han publicado importantes y periodísticamente reveladores relatos periodísticos de lo que está involucrado. Tómese un momento para imaginar todas las cosas malas, desgarradoras y trágicas que suceden a diario. Abuso sexual, asesinato, odio, maltrato animal, imágenes horripilantes de guerra; para no ver este contenido en las redes sociales, alguien más tiene que hacerlo. Un moderador de contenido puede comenzar el día viendo un video de un hombre apuñalado hasta la muerte. Luego tiene que explicar por qué ese video viola o no la política de contenido de Facebook y si debe eliminarse o no. Otro, empleado por un contratista diferente, tiene que determinar si el hombre adulto que toca los genitales expuestos de un niño lo hace por accidente o a propósito, mientras que otro, empleado por un tercer contratista, revisará las imágenes del tiroteo en el club nocturno Pulse en Orlando. Probablemente sea cierto, como afirman las compañías de redes sociales, que la mayoría del contenido que requiere moderación no siempre es así y, a menudo, no va más allá del acoso escolar, el discurso de odio o las teorías de conspiración. Quizás también sea cierto que los moderadores ganan por encima del salario mínimo en cada uno de los países donde trabajan y que reciben asesoramiento adecuado para hacer frente al material con el que trabajan. Pero, ¿cuántas publicaciones que contienen pedofilia, suicidio o asesinato pueden considerarse manejables? ¿Y qué es exactamente un salario razonable para filtrar la cloaca global de la depravación, el miedo y la tristeza humana?
En cuanto a los etiquetadores de datos que no participan directamente en la moderación del contenido (el lector recordará que a menudo hay superposición) existe al menos la posibilidad de no estar expuesto al material inductor de TEPT. El mundo de las “granjas de datos” parece ser mucho más variado, ya que los contratistas ofrecen crear conjuntos de datos para reconocimiento facial, vehículos autónomos, atención médica y cualquier otra aplicación de inteligencia artificial. Este etiquetado es necesario porque, como vimos anteriormente, el software no tiene ninguna capacidad cognitiva, sólo puede calcular, por lo que para que un algoritmo identifique una manzana, “necesita de miles a millones de imágenes de manzanas”. Por lo tanto, las limitaciones de I.A. han creado la necesidad de una categoría completamente nueva de trabajador, cumpliendo la afirmación tecno utópica de Silicon Valley, aunque de manera algo irónica, de que la automatización crea nuevos trabajos,. En “India, China, Nepal, Filipinas, África Oriental y Estados Unidos, decenas de miles de trabajadores de oficina checan reloj mientras enseñan a las máquinas”. El número exacto de etiquetadoras de datos es difícil de precisar y hay “muchos miles más” empleados independientemente a través de Mechanical Turk de Amazon y otros servicios de crowdsourcing. Hay más por venir. En el intento de automatizar todo, la adopción de I.A. entre las empresas de todas las industrias permitirán que el mercado de servicios de etiquetado de datos crezca de un mercado de $150 millones de dólares en 2018 (empleando “cientos de miles”) a más de $ 1 mil millones para 2023. Desafortunadamente, no todo el etiquetado de datos es tan benigno como los algoritmos de enseñanza para reconocer las manzanas. Muchos de los trabajadores en esta nueva extensión de la industria de inteligencia artificial encuentran inquietantes los videos médicos, la pornografía o la violencia a los que están expuestos y, aunque algunos abandonan rápidamente sus trabajos, muchos no pueden. “Para aquellos de nosotros que no podemos permitirnos no volver al trabajo, simplemente lo hacemos”.
La imagen de cientos de miles de personas trabajando horas para alimentar la I.A. los datos que necesita y “entrenarlos” para diferenciar correctamente entre un gato y un automóvil, entre violencia real y violencia simulada, recuerdan el trabajo humano necesario en las fábricas del siglo XIX para poner en marcha sus máquinas gigantes. La aplicación innovadora de la ciencia y la tecnología para crear nuevas ganancias para las empresas siempre requerirá trabajo humano. Del mismo modo, esta no es la primera vez que el capital utiliza contradicciones deliberadas en su retórica para ocultar este hecho. Como hemos visto, la automatización se presenta como un medio para aumentar la productividad y como una oportunidad para crear nuevas oportunidades laborales en áreas que aún no se han automatizado. Esta creencia estándar entre los defensores del libre mercado es en sí misma discutible. Los mismos defensores de los mercados libres lo contradicen directamente cuando se usa simultáneamente como una amenaza contra los sindicatos y sus demandas. Detrás de la publicidad y las líneas de código, el discurso del capital permanece sin cambios: “No teman a la automatización, mejorará sus vidas y creará nuevos empleos. Pero no pidan aumentos salariales, mejores condiciones de trabajo o un día de trabajo más corto, porque quizá su trabajo sea el próximo en automatizarse.”
