La inteligencia artificial como ansiolíticola inteligencia artificial como ansiolítico

Por: Markus Gabriel

A Markus Gabriel lo llaman «el enfant terrible” desde que sacudió a la filosofía occidental con el Nuevo realismo, la corriente de pensamiento que fundó. Heredero de Schelling, Kant, Adorno, Marx, Freud y Sartre, impulsa la crítica al mundo de la post experiencia, al que entiende sometido a la lógica algorítmica y al discurso de la neurociencia. En este adelanto de El sentido del pensamiento, su último libro, relaciona ficciones como Matrix y Black Mirror con la flexibilización laboral, la injusticia económica y la crisis ecológica. El jueves 27 dará una conferencia en el Centro Cultural de la Ciencia y el viernes 28 estará en el Aula Tanque del Campus Miguelete de la UNSAM.

Compartimos un breve perfil del autor y un adelanto del libro.

Por Julieta Del Campo Castellano y Solana Camaño (Lectura Mundi [UNSAM])

Markus Gabriel nació en 1980 en Remagen, Alemania. A los 28 años ya era catedrático de la Universidad de Bohn, especializado en Metafísica, Epistemología y Filosofía post-kantiana. Hoy es docente de la cátedra Epistemología y Filosofía Moderna y Contemporánea en esa misma Universidad y director del Centro Internacional de Filosofía (IZPh).

Gabriel habla nueve idiomas y escribió trece libros, tres de los cuales están traducidos al castellano, ¿Por qué el mundo no existe? (2013) –convertido en un best seller–, Yo no soy mi cerebro (2017) y El sentido del pensamiento (2019). Se lo considera uno de los máximos representantes del Nuevo realismo, línea teórica que se le ocurrió fundar mientras tomaba un café con Maurizio Ferraris en Nápoles, Italia. Con ella problematizan la metafísica y su pretensión de dar cuenta de la totalidad y, al mismo tiempo, la suposición posmoderna de que no existen los hechos objetivos sino sólo construcciones discursivas. El nuevo realismo asume, así, que “los pensamientos sobre realidades existen con el mismo derecho que los hechos sobre los que reflexionamos”.

El nuevo “enfant terrible” de la filosofía occidental no nos trae, entonces, un discurso disruptivo como lo fuera toda la tradición post estructuralista, ni nos invita a volvernos a enamorar de Nietzsche. Su mensaje tiene la fibra de la lucha contra todo aquello que atente contra el espíritu de la ilustración. La empresa que se propone es monumental: recoger las mejores vertientes de la tradición filosófica europea para hacerla confrontar con el reduccionismo de las tesis naturalistas hegemónicas. Busca no caer en el positivismo, complejizando la idea de ser humano. No es suficiente, afirma, realizar un experimento o contar con información exacta y cuantificable para hacernos una imagen de quiénes somos.

Entre su extensa caja de herramientas conceptuales encontramos una parte importante de la filosofía moderna alemana: Gabriel puede declararse heredero de Schelling y de Kant, pero también de Adorno, Marx y Freud, sin desconocer los aportes de la filosofía existencialista francesa de Jean Paul Sartre.

Este joven pensador alemán no se contenta con la mera discusión académica, ni permanece plácido en la mentada y criticada “torre de marfil”. Él es un intelectual global, su trabajo es reconocido en universidades de distintos países; a través de declaraciones comprometidas con los grandes problemas de la actualidad logró también posicionarse en el debate público europeo.

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Sus reflexiones, plasmadas en un estilo llano, abarcan temáticas variadas: desde cuestiones ampliamente discutidas por la filosofía y la sociología clásica -todavía actual- tales como la explotación capitalista, la ideología, la democracia y la desigualdad, hasta temas que han cobrado valor reciente en el debate académico y político como las redes sociales, la inteligencia artificial y la neurociencia.

 

Entre sus declaraciones públicas podemos encontrar referencias críticas a los nuevos modos de expresión de la ideología dominante. Entre ellas, por ejemplo, la crítica al mandato que impone interpretar la “depresión de un trabajador por cobrar un bajo salario o por no poder vivir sólo a los 40 años” como un problema psicológico antes que político o de organización social. La receta neoliberal para este diagnóstico es conocida: más esfuerzo individual, resiliencia, y consejos de autosuperación que podemos encontrar en la batea de libros de autoayuda. Todas respuestas que evaden la responsabilidad social y política de transformar el statu quo.

 

Pero su discusión no se agota en problemáticas de la vida cotidiana. A Gabriel también le preocupa el aspecto filosófico de la política internacional: las fake news, el marketing digital, las estrategias electorales y sus consecuencias en el escenario de la representación democrática. La opinión difundida en la actualidad de que la inteligencia artificial y las tecnologías vinculadas a ella darían solución a la cuestión social es, para el autor, una idea más naif y peligrosa –incluso fatal– que el mito –desacreditado por los efectos de la Primavera Árabe y el “terrorismo internacional”– de que las redes sociales llevarían deliberadamente a la emancipación política del mundo árabe.

 

Otro de los mitos que contribuye a minar es el relato según el cual nos dirigimos hacia un mundo automatizado, en el que sistemas inteligentes, prescindiendo del ser humano harán mejor la vida de los humanos. Para Markus siempre habrá seres humanos tras esos sistemas, impulsados por intereses no siempre legítimos. La inteligencia artificial aparece, entonces, como una fantasía: lo que existe son programas codificados y pensados por humanos “para explotar a otros humanos”. Así, cada uno de nosotros trabajamos para las redes sociales, usamos las barras de búsqueda, generamos una huella, producimos algo en esa interacción. Somos obreros digitales. El mito de que los sistemas de inteligencia artificial son un espejo nuestro no es más que una ideología al servicio de la explotación digital.

 

En este contexto, uno de los objetivos fundamentales de la filosofía, nos dice, es vérnosla con la realidad para desmitificar aquellos imaginarios que nos permiten permanecer tranquilos ante las injusticias. Es este el objetivo filosófico de la Ilustración recargada que Gabriel pretende actualizar, casi sin pedir permiso. En un rescate de Marx y Engels, de la consabida tesis 11 de Feuerbach nos recuerda que ya no alcanza con explicar el mundo, hay que transformarlo: “Como filósofos no tenemos que diagnosticar, tenemos que reparar”.

 

Inscripciones acá.

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La inevitable «Matrix»

La primera parte de la trilogía Matrix de los hermanos Wachowski llegó a las pantallas de cine en 1999. Se grabó rápida y profundamente en la memoria cultural porque formula de manera acertada la sospecha posmoderna de que la realidad es bastante deficiente. La siguiente construcción, que me gustaría recapitular brevemente, conforma el eje de la película: sus protagonistas se nos presentan desde un primer momento habitando una realidad ilusoria (una simulación) que se asemeja a un videojuego programado de forma realista. A esta realidad ilusoria la llaman «Matrix».

 Una simulación es, generalmente, una realidad ilusoria que imita otra realidad (del latín simulatio, derivado de simulare = acción y efecto de imitar). Las simulaciones son reales, pero se crean como imitaciones de ciertos aspectos de una realidad que, normalmente, no es una simulación en sí misma. Consideremos algo que en sí mismo no es ni una simulación ni se ha creado como resultado de las intenciones de un ser vivo, como parte de la realidad básica. La realidad básica no es un «sueño muerto de la realidad elemental», sino una categoría que se puede formar muy fácilmente. Hay muchas cosas que no son ni simuladas ni son, de ninguna de las maneras, un artefacto que los seres vivos hayamos producido intencionalmente: la Luna, Marte, el sistema solar, los tumores cerebrales en los humanos, los leptones, los números primos, y una infinidad de cosas más. Podríamos discutir sobre los candidatos a ser elementos pertenecientes a la realidad básica y esto de hecho ocurre en las ciencias naturales y la filosofía. Pero la afirmación de que la categoría de la realidad básica está vacía de contenido es una falacia posmoderna.

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Foto: Magali Del Porte

El experimento mental de Matrix ni siquiera llega a cuestionar la existencia de una realidad básica. Más bien al contrario: porque, en el interior de la película, la Matrix es una simulación que difiere de una triste realidad básica: el hecho de que las máquinas abusan de las personas utilizándolas como plantas generadoras de energía. Para mantener vivos los organismos humanos de manera duradera, las máquinas estimulan los cerebros de las personas mediante la creación de una realidad onírica que a la gente le parece completamente real —una simulación, pues, bastante perfecta—. La idea de simulaciones perfectas a través de la estimulación cerebral es muy recurrente desde hace mucho tiempo en el género de la ciencia ficción. Pensemos también en la obra maestra de David Cronenberg eXistenZ, que saltó a nuestras pantallas en 1999. La punta de lanza de este género cinematográfico, en estos momentos, es la serie británica Black Mirror y su homóloga de éxito similar Electric Dreams. 

El protagonista de Matrix es un tal Neo (interpretado por Keanu Reeves), un hacker dentro de Matrix. Por razones totalmente incomprensibles, algunas personas han logrado defenderse de las máquinas en la realidad básica. Liderados por Morfeo (interpretado por Laurence Fishburne), entran en el programa de conciencia de Neo y lo liberan de la simulación para, a continuación, iniciar una guerra contra las máquinas en la realidad básica.

 La trilogía Matrix desarrolla aún más una mitología que se convirtió en el epítome de la actitud posmoderna hacia la vida que prevalecía, particularmente, en los años noventa del siglo pasado. Desafortunadamente esta mitología no ha sido superada, sino que ha sido transferencia, desde la sociología y filosofía francesa de los años sesenta a los noventa, hasta nuestro todavía joven siglo a través de las neurociencias y la tecnología de la información. En este contexto, una mitología es una estructura narrativa por medio de la cual los seres humanos nos formamos una imagen de nuestra respectiva situación histórica y socioeconómica general. Las mitologías son esencialmente falsas, pero ocultan esto al mantener puntos de referencia plausibles con respecto a la realidad. Por decirlo de entrada y sin rodeos: la imagen transhumanista del ser humano que emerge hoy en día, basada en la idea de que toda nuestra vida y nuestra sociedad podría ser una especie de simulación que solo podríamos superar alineando totalmente nuestra humanidad con el modelo del progreso tecnológico, es una ilusión peligrosa. Debemos desenmascarar esta quimera porque, de lo contrario, nos involucraremos más y más profundamente en la destrucción de las condiciones de vida de los seres humanos, que ya desde hace mucho tiempo viene siendo alarmante y se manifiesta, concretamente, en forma de crisis ecológica.

 

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Pero la crisis ecológica no es ni de lejos el único problema de nuestro tiempo que se ve exacerbado por una mitología difundida desde una perspectiva acrítica. Y esto es así porque está estrechamente entretejida con sistemas globales de explotación y distribución de recursos materiales que, si se examinan más de cerca, son moralmente inaceptables. Esto no solo conduce a formas extremas de pobreza e injusticia económica —visibles para cualquiera que haya viajado alguna vez a Brasil o que haya visto uno de los muchos barrios marginales diseminados por todo el mundo, cuyo horror difícilmente podemos imaginar como habitantes de regiones privilegiadas de Europa—. Estos sistemas conducen más bien a crímenes contra la humanidad y al debilitamiento de nuestros sistemas de valores, lo que no estaríamos dispuestos a aceptar sin más si lo despojáramos de todo adorno y nos percatáramos de ello.

 

La idea actual de que los sistemas de IA y los avances tecnológicos asociados a ellos y las formas de superinteligencia sobrehumana terminarán por aportar más pronto que tarde la solución a los problemas humanos, es aún más ingenua y fatal que la utopía, refutada por las consecuencias de la Primavera Árabe y el terrorismo internacional, de la que las redes sociales conducirán automáticamente a la liberación política del mundo árabe.

 Una de las tareas esenciales del pensamiento filosófico es confrontarnos con la realidad y desenmascarar las construcciones ficticias en las que nos asentamos para calmar nuestra conciencia frente a las injusticias que no podríamos soportar observar con nuestros propios ojos. Esto forma parte de la misión filosófica de la Ilustración, es decir, del «proyecto incompleto de la modernidad», como lo llamó Jürgen Habermas (nacido en 1929).

En nuestro todavía joven siglo XXI se pueden detectar al menos tres remanentes de la llamada era posmoderna:

 1) La idea de que podríamos estar viviendo en una simulación por ordenador, programada por una civilización avanzada del futuro (la hipótesis de la simulación).

2) La idea de que nuestra vida espiritual es una simulación generada por nuestro cuerpo para obtener una ventaja en la lucha por la supervivencia de la especie.

3) La idea de que la sociedad es una construcción social en el sentido de que no es real, sino solo una especie de mascarada que podemos modificar en cualquier momento mediante un cambio de las reglas del juego (constructivismo social).

Fuente de la información e imágenes: https://www.revistaanfibia.com

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La Inteligencia artificial y el Chat GPT: ¿Pueden cambiar las reglas del juego?

POR: MICHAEL ROBERTS

La gran contradicción del capitalismo es que al aumentar la productividad del trabajo a través de más máquinas (Inteligencia Artificial por ejemplo) se reduce la rentabilidad del capital. Esto conduce a crisis regulares y recurrentes de producción, inversión y empleo, de intensidad y duración crecientes.

Chat GPT se promueve como una revolución en la «inteligencia artificial» (IA) y ha conquistado el mundo de los medios y la tecnología desde su lanzamiento a fines de 2022.

Según OpenAI , ChatGPT es «una inteligencia artificial entrenada para ayudar en una variedad de tareas». Más específicamente, es un modelo de lenguaje (LLM) diseñado para producir texto similar al humano y conversar con personas, de ahí el «Chat» en ChatGPT.

El termino GPT significa algo así como “Generador Transformador Pre-entrenado”. Los modelos GPT son entrenados previamente por desarrolladores humanos y luego aprender por sí mismos y generan cantidades cada vez mayores de conocimiento, entregando ese conocimiento de una manera aceptable para los humanos a través de un chat .

En la práctica, esto significa que cuando se hace una consulta o solicitud – introduciéndola en un cuadro de texto del chat- la Inteligencia Artificial (IA) procesa esta solicitud y responde en función de la información que tiene disponible. Puede hacer muchas tareas, desde mantener una conversación hasta escribir un examen completo; desde hacer un logotipo de marca hasta componer música. Mucho más que un simple motor de búsqueda tipo Google o Wikipedia, se afirma.

Los desarrolladores humanos están trabajando para aumentar la «inteligencia» de los GPT. La versión actual de GPT es 3.5 y la 4.0 saldrá a finales de este año. Y se rumorea que ChatGPT-5 podría lograr ‘inteligencia general artificial’ (AGI). Esto significa que podría pasar la prueba de Turing, que es una prueba que determina si una computadora puede comunicarse de una manera que no se puede distinguir de un ser humano.

¿Serán las LLM un cambio de juego para el capitalismo en esta década? ¿Podrán estas máquinas de autoaprendizaje aumentar la productividad del trabajo a un ritmo sin precedentes y así sacar a las principales economías de su actual ‘larga depresión’ de bajo PIB real, baja inversión, poco crecimiento de los ingresos para salir de la pobreza? Esta es lo que afirman algunos de ‘tecno-optimistas’ que dominan los medios de comunicación.

Tratemos de responder a estas interrogantes.

Primero, ¿qué tan buenas y precisas son las versiones actuales de Chat GPT? Bueno, no mucho, todavía. Hay muchos «hechos» sobre el mundo en los que los humanos no están de acuerdo. Una búsqueda regular permite comparar esas versiones y considerar sus fuentes. En cambio, un modelo de lenguaje podría intentar calcular algún tipo de promedio de cada opinión en la que se ha entrenado, que a veces es lo que se desea, pero generalmente no es lo que necesitamos.

Chat GPT a veces escribe respuestas que suenan plausibles pero incorrectas o sin sentido. Aquí hay algunos ejemplos.

Le pregunté a Chat GPT 3.5: ¿quién es el economista marxista Michael Roberts? Esta fue la respuesta.

Esto es mayormente correcto, pero también está mal en algunas cuestiones (no diré cuáles).

Luego le pedí que revisara mi libro, The Long Depression. Esto es lo que dijo:

Su respuesta es una reseña o sinopsis muy ‘general’ de mi libro, pero omite el núcleo de la tesis del libro: el papel de la rentabilidad en las crisis del capitalismo. Por qué, no lo sé.

Así que hice esta pregunta sobre la ley de rentabilidad de Marx:

Nuevamente, esto es correcto en términos generales, pero solo en términos generales. La respuesta realmente no permite la comprensión de la ley. De hecho, no es mejor que la Wikipedia. Por supuesto, puede profundizar más para obtener respuestas más detalladas. Pero esto requiere un largo camino por recorrer antes que sea capaz de reemplazar la investigación y el análisis humano.

Luego está la cuestión de la productividad del trabajo y los puestos de trabajo. Los economistas de Goldman Sachs estiman que si la tecnología cumpliera su promesa, traería una «perturbación significativa» al mercado laboral, exponiendo a 300 millones de trabajadores a la automatización en las principales economías capitalistas. Los abogados y el personal administrativo estarían entre los que corren mayor riesgo de volverse redundantes (y probablemente los economistas). Calculan que aproximadamente dos tercios de los trabajos Estados Unidos  y Europa están expuestos a algún grado de automatización por la IA, según los datos sobre las tareas que normalmente realizan miles de trabajadores.

La mayoría de las personas verían automatizada casi la mitad de su carga de trabajo y probablemente continuarían en sus puesto, con una parte de tiempo libre para actividades más productivas.

Los economistas de Goldman Sachs calculan que en EE. UU., la IA se aplicaría al 63% de la fuerza laboral. Un 30 % adicional que trabaja en trabajos físicos o al aire libre no se vería afectado, aunque su trabajo podría ser susceptible a otras formas de automatización.

Concluyeron: “Nuestros hallazgos revelan que con la introducción de las LLM alrededor del 80 % de la fuerza laboral de los EE. UU. podría verse afectada un 10 % de sus tareas laborales, mientras que un 19 % vería afectado su trabajo en un 50 % …”

Con el acceso a un LLM, del 15 % de los trabajadores en los EE. UU. se podría completar las tareas significativamente más rápido y con el mismo nivel de calidad. Al incorporar software y herramientas construidos sobre LLM, la IA aumentaría su participación en las tareas de los trabajadores entre 47-56%.

Alrededor del 7 % de los trabajadores estadounidenses tienen trabajos en los que al menos la mitad de sus tareas podrían realizarse mediante la Inteligencia Artificial  y son vulnerables al reemplazo. A nivel mundial, dado que los trabajos manuales representan una mayor parte del empleo en el mundo en desarrollo, Goldman Sachs estima que la IA podría realizar alrededor de una quinta parte del trabajo, o, dicho de otra manera afectaría a 300 millones de puestos de trabajo a tiempo completo en las grandes economías.

Estas previsiones de pérdida de empleo no son nada nuevo.   En publicaciones anteriores , describí varios pronósticos sobre la cantidad de trabajos que se perderán debido a los robots y la IA durante la próxima década. Parece ser enorme; y no solo en el trabajo manual en las fábricas sino también en el llamado trabajo de cuello blanco.

Está en la esencia de la acumulación capitalista que los trabajadores se enfrentarán continuamente a la pérdida de su trabajo por la inversión capitalista en máquinas. La sustitución del trabajo humano por máquinas comenzó a principios de la Revolución Industrial Británica en la industria textil, y la automatización desempeñó un papel importante en la industrialización estadounidense durante el siglo XIX. La rápida mecanización de la agricultura a partir de mediados del siglo XIX es otro ejemplo de automatización.

Como explicó Engels en “La condición de la clase obrera en Inglaterra” (1844) la mecanización no solo eliminó puestos de trabajo, a menudo también creó nuevos puestos de trabajo en nuevos sectores. Y Marx en la década de 1850 en los Grundrisse definió el proceso de esta manera:

“Los hechos reales, que son disfrazados por el optimismo de los economistas, son estos: los trabajadores, cuando son expulsados ​​del taller por la maquinaria, son arrojados al mercado de trabajo. Su presencia en el mercado de trabajo aumenta el número de fuerzas de trabajo que están a disposición de la explotación capitalista… el efecto de la maquinaria, que ha sido representado como una compensación para la clase obrera, es, por el contrario, un flagelo espantoso . …. Tan pronto como la maquinaria ha liberado una parte de los trabajadores empleados en una determinada rama de la industria, los trabajadores de reserva también son desviados hacia nuevos canales de empleo y son absorbidos por otras ramas; mientras tanto, las víctimas originales, durante el período de transición, en su mayor parte pasan hambre y perecen.” . La importancia de esta párrafo es que anticipa que la automatización significa más empleos precarios y una creciente desigualdad.

Hasta ahora, la mecanización todavía ha requerido mano de obra humana para iniciarla y mantenerla. Pero, ¿ahora nos estamos moviendo hacia la toma de control de todas las tareas (especialmente aquellas que requieren complejidad e ideas) con las llamadas LLM? ¿Significará esto un aumento dramático en la productividad del trabajo de tal manera que el capitalismo tenga una oportunidad de sobrevivir?

Si las LLM pueden reemplazar el trabajo humano y, por lo tanto, aumentar drásticamente la tasa de plusvalía, pero sin un fuerte aumento en los costos de inversión de la maquinaria física (lo que Marx llamó una composición orgánica creciente del capital), entonces tal vez la rentabilidad promedio del capital no retroceda de sus limites actuales.

Goldman Sachs afirma que los sistemas de IA «generativos» como Chat GPT podrían provocar un auge de la productividad que eventualmente aumentaría el PIB mundial anual en un 7% durante una década. Si la inversión corporativa en IA siguiera creciendo a un ritmo similar al de la década de 1990, la inversión en IA de EE. UU. por sí sola podría acercarse al 1 % del PIB estadounidense para 2030.

No entraré en cómo GS obtiene estos resultados, porque estos deducciones son solo  conjeturas. Pero, incluso si aceptamos estos resultados, ¿son un salto tan exponencial?

Según las últimas previsiones del Banco Mundial, el crecimiento global disminuirá en aproximadamente un tercio de la tasa que prevaleció en la primera década de este siglo, a solo un 2,2% anual. Y el FMI sitúa la tasa de crecimiento promedio en un 3% anual durante el resto de esta década.

Si añadimos el pronóstico de Goldman Sachs acerca del impacto de las LLM, obtenemos alrededor de 3.0-3.5% al ​​año para el crecimiento del PIB real mundial, sin tener en cuenta el crecimiento de la población. En otras palabras, el impacto probable no sería mejor que el promedio visto desde la década de 1990. Eso nos recuerda las famosas palabras del economista Robert Solow en 1987: “la era de las computadoras estaba en todas partes excepto en las estadísticas de productividad”.

El economista estadounidense Daren Acemoglu agrega que no todas las tecnologías de automatización aumentan la productividad del trabajo. Esto se debe a que las empresas introducen principalmente la automatización en áreas que pueden aumentar la rentabilidad, como el marketing, la contabilidad o la tecnología de combustibles fósiles, pero no aumentan la productividad de la economía en su conjunto ni satisfacen las necesidades sociales.

Las Big Tech tiene un enfoque particular de los negocios y sus tecnologías se centran en el uso de algoritmos para reemplazar a los humanos. No es casualidad que empresas como Google estén empleando menos de una décima parte de la cantidad de trabajadores que solían tener grandes empresas, como General Motors, en el pasado. Esto es consecuencia del modelo de negocio de las Big Tech, que no se basa en crear puestos de trabajo sino en automatizarlos.

Este es el modelo de negocio para la IA bajo el capitalismo. Pero otra cosa seria con medios de producción automatizados de propiedad común, hay muchas aplicaciones de IA que, podrían aumentar las capacidades humanas y crear nuevas actividades en educación, atención médica  y en la fabricación.

Acemoglu propone: “en lugar de utilizar la IA para ayudar con las tareas y  sustituir  los profesores por algoritmos , deberíamos invertir el uso de la IA para desarrollar métodos de enseñanza más individualizados y centrados en el estudiante que estén calibrados para las fortalezas y debilidades específicas de diferentes grupos de alumnos. Dichas tecnologías darían lugar a la contratación de más docentes con nuevas habilidades, yendo así exactamente en la dirección de crear nuevos puestos de trabajo centrados en nuevas tareas”.

Y en lugar de reducir los empleos y los medios de subsistencia de los humanos, la IA bajo propiedad y planificación comunes podría reducir las horas de trabajo humano para todos.

Y luego está la cuestión del aumento de la rentabilidad proporcionado por la tecnología de IA: si la inversión LLM requiere menos medios físicos de producción y reduce los costos de capital, la pérdida de fuerza de trabajo humana podría ser aún mayor. Entonces, la ley de la rentabilidad de Marx aún se aplicaría. Es la gran contradicción del capitalismo que al aumentar la productividad del trabajo a través de más máquinas (IA) reduce la rentabilidad del capital. Esto conduce a crisis regulares y recurrentes de producción, inversión y empleo, de intensidad y duración crecientes.

Finalmente, está la cuestión de la inteligencia. Microsoft argumenta que la inteligencia es una «capacidad mental muy general que, entre otras cosas, implica la capacidad de razonar, planificar, resolver problemas, pensar de forma abstracta, comprender ideas complejas, ilustrarse rápidamente y aprender de la experiencia». Microsoft insinúa que las LLM pronto podrían obtener esta «inteligencia generalizada» y superar la capacidad humana de pensar.

Pero también aquí, hay mucho escepticismo para los ingenieros de Microsoft. “El modelo Chat GPT es ingente, pero no lo suficientemente grande como para retener todos los datos exactos que encuentra en su conjunto de entrenamiento. Puede producir una respuesta convincente a cualquier cosa, pero eso no significa que esté reflejando hechos reales en sus respuestas. Siempre hay que mantenerse escéptico y verificar lo que dice. Los modelos de lenguaje también son famosos por «alucinar», por inventar nuevos hechos que se ajustan a la estructura de la oración a pesar de no tener ninguna base en los datos subyacentes.   Esto claramente no es muy alentador.

Guglielmo Carchedi nos da una razón fundamental para negar que la IA pueda reemplazar a la ‘inteligencia’ humana: “las máquinas se comportan según las reglas de la lógica formal. A diferencia de los humanos, las máquinas son estructuralmente incapaces de comportarse de acuerdo con las reglas del pensamiento dialéctico. Solo los humanos hacen eso” El capitalismo en el siglo XXI , p167).

Aquí está la respuesta de Chat GPT a una pregunta sobre la dialéctica:

¿Puede A ser igual a A y al mismo tiempo ser diferente de A? “No, no es posible que A sea igual a A y al mismo tiempo sea diferente de A. Esto sería una contradicción en los términos, ya que la afirmación “A es igual a A” es una tautología y siempre verdadera, mientras que la afirmación “A es diferente de A” es una contradicción y siempre falsa. Por lo tanto, estas dos afirmaciones no pueden ser ambas verdaderas al mismo tiempo”.

Las máquinas no pueden pensar en cambios potenciales y cualitativos. El nuevo conocimiento proviene de la capacidad de innovaciones (humanas), no de la extensión del conocimiento existente (máquinas). Solo la inteligencia humana es social y puede ver el potencial de cambio, en particular el cambio social, que conduce a una vida mejor para la humanidad y la naturaleza.

Fuente de la información e imagen: https://observatoriocrisis.com

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