Hace años, cuando empecé a escribir sobre los esfuerzos de Silicon Valley por sustituir a los trabajadores por inteligencia artificial, la mayoría de los ejecutivos tecnológicos tenían al menos la decencia de mentir al respecto.
“No estamos automatizando a los trabajadores, los estamos aumentando“, me decían los ejecutivos. “Nuestras herramientas de IA no destruirán puestos de trabajo. Serán asistentes útiles que liberarán a los trabajadores de la monotonía mundana”.
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Por supuesto, frases como esas —que a menudo pretendían tranquilizar a los trabajadores nerviosos y dar cobertura a los planes de automatización de las empresas— decían más sobre las limitaciones de la tecnología que sobre los motivos de los ejecutivos. Por aquel entonces, la IA simplemente no era lo bastante buena para automatizar la mayoría de los trabajos, y desde luego no era capaz de sustituir a los trabajadores con estudios universitarios en sectores de cuello blanco como la tecnología, la consultoría y las finanzas.
Esto está empezando a cambiar. Algunos de los sistemas de IA actuales pueden escribir software, elaborar informes de investigación detallados y resolver problemas matemáticos y científicos complejos. Los “agentes” de IA más recientes son capaces de realizar largas secuencias de tareas y comprobar su propio trabajo, como lo haría un humano. Y aunque estos sistemas siguen estando por debajo de los humanos en muchas áreas, a algunos expertos les preocupa que el reciente repunte del desempleo entre los licenciados universitarios sea una señal de que las empresas ya están utilizando la IA como sustituto de algunos trabajadores principiantes.
El jueves, pude vislumbrar un futuro poslaboral en un acto celebrado en San Francisco por Mechanize, una nueva empresa de IA que tiene el audaz objetivo de automatizar todos los empleos: los tuyos, los míos, los de nuestros médicos y abogados, los de las personas que escriben nuestro software y diseñan nuestros edificios y cuidan de nuestros hijos.
“Nuestro objetivo es automatizar totalmente el trabajo”, afirmó Tamay Besiroglu, de 29 años, uno de los fundadores de Mechanize. “Queremos llegar a una economía totalmente automatizada, y hacer que eso ocurra lo más rápido posible”.
El sueño de la automatización total no es nuevo. El economista John Maynard Keynes predijo en los años 30 que las máquinas automatizarían casi todos los trabajos, creando abundancia material y dejando a la gente libre para dedicarse a sus pasiones.
Eso nunca ocurrió, por supuesto. Pero los recientes avances en IA han reavivado la creencia de que la tecnología capaz de automatizar masivamente el trabajo está cerca. El director general de Anthropic, Dario Amodei, advirtió recientemente de que la IA podría desplazar hasta la mitad de todos los empleos de cuello blanco de nivel básico en los próximos cinco años.
Mechanize es una de las muchas empresas emergentes que trabajan para hacer eso posible. La empresa fue fundada este año por Besiroglu, Ege Erdil y Matthew Barnett, que trabajaron juntos en Epoch AI, una empresa de investigación que estudia las capacidades de los sistemas de IA.
Ha atraído inversiones de conocidos líderes tecnológicos, como Patrick Collison, fundador de Stripe, y Jeff Dean, científico jefe de IA de Google. Ahora tiene cinco empleados y trabaja con empresas líderes en IA. (Se negó a decir cuáles, citando acuerdos de confidencialidad).
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El enfoque de Mechanize para automatizar empleos mediante la IA se centra en una técnica conocida como aprendizaje por refuerzo, el mismo método que se utilizó para entrenar a una computadora a jugar al juego de mesa Go a un nivel sobrehumano hace casi una década.
Hoy en día, las principales empresas de IA utilizan el aprendizaje por refuerzo para mejorar los resultados de sus modelos lingüísticos, realizando cálculos adicionales antes de generar una respuesta. Estos modelos, a menudo llamados modelos de “pensamiento” o “razonamiento”, se han vuelto impresionantemente buenos en algunas tareas limitadas, como escribir código o resolver problemas matemáticos.
Pero la mayoría de los trabajos implican realizar más de una tarea. Y los mejores modelos de IA actuales aún no son lo bastante fiables como para manejar cargas de trabajo más complicadas, o navegar por complejos sistemas corporativos.
Para solucionarlo, Mechanize está creando nuevos entornos de entrenamiento para estos modelos: básicamente, pruebas elaboradas que pueden utilizarse para enseñar a los modelos qué hacer en un escenario determinado, y juzgar si han tenido éxito o no.
Para automatizar la ingeniería de software, por ejemplo, Mechanize está construyendo un entorno de entrenamiento que se parece a la computadora que usaría un ingeniero de software: una máquina virtual equipada con una bandeja de entrada de correo electrónico, una cuenta de Slack, algunas herramientas de codificación y un navegador web. Se pide a un sistema de IA que realice una tarea utilizando estas herramientas. Si lo logra, obtiene una recompensa. Si fracasa, recibe una penalización. Entonces vuelve a intentarlo. Con bastante ensayo y error, si la simulación está bien diseñada, la IA debería aprender a hacer lo que hace un ingeniero humano.
“En realidad, es como crear un videojuego muy aburrido”, comentó Besiroglu.
Mechanize está empezando con la programación informática, una ocupación en la que el aprendizaje por refuerzo ya ha demostrado ser prometedor. Pero espera que la misma estrategia pueda usarse para automatizar empleos en muchos otros campos de cuello blanco.
“Solo sabremos realmente que hemos tenido éxito cuando hayamos creado sistemas de IA capaces de asumir casi todas las responsabilidades que un humano podría llevar a cabo con una computadora”, escribió la empresa en una reciente entrada de blog.
Tengo algunas dudas sobre si el planteamiento de Mechanize funcionará, especialmente para trabajos no técnicos en los que el éxito y el fracaso no se miden tan fácilmente. (¿Qué significaría, por ejemplo, que una IA “tuviera éxito” como profesora de secundaria? ¿Y si sus alumnos obtuvieran buenos resultados en los exámenes estandarizados, pero se sintieran miserables y desmotivados? ¿Qué pasaría si el profesor de IA aprendiera a hacer tramapa dándoles a los alumnos las respuestas correctas, con la esperanza de mejorar sus resultados en los exámenes?)
Los fundadores de Mechanize no son ingenuos sobre la dificultad de automatizar los trabajos de esta forma. Barnett me dijo que su mejor estimación era que la automatización total tardaría entre 10 y 20 años. (Erdil y Besiroglu piensan que llevará de 20 a 30 años).
Son plazos conservadores, según los estándares de Silicon Valley. Y agradezco que, a diferencia de muchas empresas de IA que trabajan a puerta cerrada en tecnología que sustituye a la mano de obra, Mechanize sea sincera sobre lo que intenta hacer.
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Pero también me pareció que su discurso carecía extrañamente de empatía por las personas cuyos puestos de trabajo intentan sustituir, y que no les preocupaba si la sociedad está preparada para un cambio tan profundo.
Besiroglu dijo que creía que la IA acabaría creando “abundancia radical” y riqueza que podría redistribuirse entre los trabajadores despedidos, en forma de una renta básica universal que les permitiría mantener un alto nivel de vida.
Pero, al igual que muchas empresas de IA que trabajan en tecnología de sustitución de mano de obra, Mechanize no tiene propuestas políticas novedosas que ayuden a suavizar la transición a una economía impulsada por la IA, ni ideas brillantes sobre la ampliación de la red de seguridad social o la reconversión de los trabajadores para nuevos empleos, sino solo el objetivo de dejar obsoletos los empleos actuales lo antes posible.
En un momento dado de la sesión de preguntas y respuestas, intervine para preguntar: ¿Es ético automatizar todo el trabajo?
Barnett, que se describió a sí mismo como libertario, respondió que sí. Cree que la IA acelerará el crecimiento económico y estimulará los avances que salvan vidas en medicina y ciencia, y que una sociedad próspera con plena automatización sería preferible a una economía de bajo crecimiento en la que los humanos siguieran teniendo empleos.
“Si la sociedad en su conjunto se vuelve mucho más rica, creo que justo eso compensa los inconvenientes de que la gente pierda su trabajo”, dijo Barnett.
Al menos son sinceros.
Por Kevin Roose.
