Jeff Dean: “Podríamos tener 100 años de progreso científico en 10 o 15 años”

La influencia de Jeff Dean ha sido fundamental en la configuración del panorama digital durante los últimos 25 años. A menudo descrito como un “genio de la ingeniería” y ganador del Premio Turing (el Nobel de la informática), ha sido el arquitecto silencioso detrás de muchos de los principales avances de Google, desde su motor de búsqueda hasta sus sistemas de inteligencia artificial de vanguardia.

Tras la fusión de DeepMind y Google Brain (que cofundó) en Google DeepMind, fue nombrado Científico Jefe de Google, un rol que consolida su liderazgo en la carrera por la IA general. Su perfil técnico lo tiene alejado de los medios, pero en el marco de una visita académica a Chile, conversó en exclusiva con LA NACION sobre el rol de la IA en el desarrollo de las industrias y el empleo futuro.

-Cada semana se presenta un aluvión de novedades de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen). ¿Estamos viendo la punta de un iceberg o lo que viene será distinto?

-Estamos viendo cómo las capacidades de estos modelos han evolucionado, y bastante rápido, en los últimos dos o tres años. ¿En qué momento estamos? Ahora mismo, los modelos pueden tomar una tarea bastante complicada, descomponerla internamente en unos seis o siete pasos para lograr lo que les pediste, y acertar un 60% de las veces, aproximadamente. Lo que viene es empujar ese límite más allá. Veremos modelos manejando tareas mucho más complejas –que podrían implicar 20, 40 o más pasos, con diferentes subcomponentes– para abordar problemas de mayor escala en muy poco tiempo.

–¿Es la evolución hacia lo que se nombra como Agentes de IA?

–Claro, podría significar que el modelo dependa de otras herramientas. Por ejemplo, podría hacer búsquedas en Google, escribir código en código Python, ejecutarlo, obtener los resultados y luego usar eso para pasar a la siguiente etapa de lo que está intentando hacer. Algunos llaman a esto “comportamiento basado en agentes” porque el modelo empieza a actuar en tu nombre para manejar tareas de alto nivel. Incluso podría operar de forma algo autónoma para completarlas. Esto cambia la forma en que las personas interactúan con estos sistemas. Algunas tareas podrían tomar cinco o diez minutos en completarse, así que no sería como escribir algo y recibir una respuesta en segundos. En cambio, el modelo podría trabajar en segundo plano para vos. De vez en cuando, podría volver y decir: “Tengo que tomar una decisión aquí: ¿quieres un vuelo directo o uno con escala que llegue más temprano?”, hacerte preguntas y seguir trabajando. Creo que eso se sentirá diferente a cómo funcionan los modelos actuales una vez que empiece a consolidarse.

–Existe un consenso en que es necesario reentrenar nuestras habilidades para trabajar con estos sistemas de IA, pero no está claro qué habilidades son esas ¿Son técnicas blandas las qué deberíamos priorizar?

–Dado lo prominentes que van a ser estos modelos de IA en la vida de las personas, parece muy útil que todos entiendan qué pueden hacer, cómo usarlos y prestar atención a cómo mejoran. También es muy importante que las personas sean flexibles y adaptables en lo que hacen, porque a veces algunos aspectos de lo que hacen en su vida o en su trabajo podrán realizarse —ya sea junto con un modelo de IA para ser más productivos, o quizás algunos aspectos los haga completamente una IA—Eso los liberará para enfocarse en otras partes de su trabajo que la IA no puede manejar. Una de las cosas que hemos visto es que los humanos junto con sistemas de IA pueden lograr mejores resultados que los humanos sin IA o los sistemas de IA sin humanos involucrados.

–Hablando de esa relación entre IA y humanos, hay miles de empleos basados en tareas que podrían automatizarse, tanto operativas como estratégicas ¿Qué cree esencial para mitigar la pérdida de empleos?

–El impacto de la IA será más en tareas específicas que en trabajos completos, porque muchos empleos están formados por cientos de cosas distintas que la gente hace. Aunque algunos trabajos, claro, se centran más en un puñado de actividades. La decisión sobre qué hacer en este ámbito realmente requiere un diálogo entre los responsables de las políticas, el público general, las empresas y todos los que planifican en esta área asegurándose el bienestar de los ciudadanos, que puedan adquirir habilidades y estén preparados para los cambios que traerán los sistemas de IA.

Papel activo

Recientemente, Dean, junto a ocho destacados coautores, publicó el artículo titulado Shaping AI, (se encuentra completo en ShapingAI.com) como respuesta a la frustración compartida por el discurso polarizado sobre la IA entre “aceleracionistas” y “catastrofistas”. Dean las considera posturas inflexibles similares a las de los inicios de la televisión, la informática, la energía nuclear e internet. “Al igual que estas innovaciones tecnológicas anteriores, la realidad del impacto potencial de la IA es más matizada. Creemos que existe una necesidad urgente de que asumamos un papel más activo y mostrar cómo puede ser si se dirigen los esfuerzos a maximizar las ventajas y minimizar las desventajas”, explica. En el informe explican que hay trabajos que son “elásticos” —donde más productividad genera más demanda de ese tipo de trabajo— como los pilotos de avión o los programadores. Esos trabajos crecen incluso cuando la tecnología avanza y hace que todo el sector sea más productivo. Pero, por ejemplo, el trabajo agrícola en Estados Unidos es “inelástico”, mucho de eso se ha automatizado en los últimos 50 años. Ahora, menos personas pueden producir la misma cantidad de productos agrícolas en total, y como resultado, muchas menos personas trabajan en ese sector y se han ido a otros.

–Con la evolución acelerada de estos sistemas ¿qué podemos esperar en los próximos dos años en cuanto a interacción humano/IA?

–Ahora, cuando intentas hacer algo, abres una pestaña nueva, haces unas cosas, cliqueas aquí, cliqueas allá, abres tres aplicaciones, comparas algo entre ellas. Creo que ese tipo de cosas serán menos del humano intentando hacer todo solo y más el humano y la IA trabajando juntos para lograr un objetivo mayor. La forma exacta de esa interfaz de usuario y la interacción humana todavía no está del todo clara. Parece que podrías tener muchas cosas pasando en tu nombre en segundo plano, y luego podrías intervenir.

–Lleva 25 años en Google. Ha protagonizado el inicio de internet y ahora la era de la IA generativa. ¿Cuál es la posibilidad de alcanzar una inteligencia artificial general?

–La gente habla de inteligencia artificial general y tiene definiciones muy diferentes en mente. Por ejemplo, si quieres que un sistema sea mejor que el humano promedio en la tarea promedio, en algunos casos, estos modelos ya lo están haciendo en gran medida. Pero si quieres que sea mejor que cualquier humano en cualquier tarea, eso es un estado completamente diferente. Prefiero pensar en términos de qué capacidades pueden ofrecer estos modelos mañana que no ofrecen hoy. Y creo que eso va a ir en la dirección de una actividad mucho más autónoma, donde un humano les da una instrucción de muy alto nivel a estos sistemas y ellos pueden ejecutarla con alta fiabilidad. Por ejemplo, si pudieras pedirle al sistema que haga algo que requiere 80 subtareas y que lo haga con un 99% de fiabilidad, eso sería un mundo muy diferente al que vivimos hoy.

–¿Qué le emociona de este presente con la IA?

–El artículo que mencioné cubre siete áreas diferentes y tres principales para la humanidad son: IA para la salud en general, la IA para la educación, y en particular, poder construir un sistema de tutoría individualizado para cualquier persona que quiera aprender algo específico, de la manera que mejor se adapte a su estilo de aprendizaje. La tercera, IA para la ciencia, tener sistemas que puedan hacer lo que los científicos hacen hoy: establecer conexiones interesantes entre descubrimientos científicos previos, desarrollar hipótesis sobre qué pasará después y qué experimentos se deberían hacer para probar esas hipótesis. Si logramos que un sistema de IA acelere eso, podríamos tener 100 años de progreso científico en 10 o 15 años.

–¿Y qué le preocupa?

–La desinformación. Que se puedan crear textos, imágenes o videos de personas. Pienso que va a requerir una combinación de soluciones técnicas y políticas relacionadas.

Por Martina Rua

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