Hace años, cuando comencé a escribir sobre los esfuerzos de Silicon Valley para reemplazar a los trabajadores con inteligencia artificial, la mayoría de los ejecutivos de tecnología al menos tenían la decencia de mentir al respecto.
“No estamos automatizando a los trabajadores, somos aumento ellos “, me decían los ejecutivos.” Nuestras herramientas de IA no destruirán trabajos. Serán asistentes útiles que liberarán a los trabajadores del trabajo pesado mundano “.
Por supuesto, líneas como las que a menudo tenían la intención de tranquilizar a los trabajadores nerviosos y dar cobertura a los planes de automatización corporativa, dijeron más sobre las limitaciones de la tecnología que los motivos de los ejecutivos. En aquel entonces, la IA simplemente no era lo suficientemente buena como para automatizar la mayoría de los trabajos, y ciertamente no era capaz de reemplazar a los trabajadores educados en la universidad en industrias de cuello blanco como tecnología, consultoría y finanzas.
Eso está empezando a cambiar. Algunos de los sistemas de IA de hoy en día pueden escribir software, producir informes de investigación detallados y resolver problemas complejos de matemáticas y ciencias. Los “agentes” más nuevos de IA son capaces de llevar a cabo largas secuencias de tareas y verificar su propio trabajo, como lo haría un humano. Y aunque estos sistemas aún no alcanzan los humanos en muchas áreas, a algunos expertos están preocupados de que un aumento reciente en el desempleo para los graduados universitarios sea una señal de que las empresas ya están utilizando la IA como sustituto de algunos trabajadores de nivel de entrada.
El jueves, vislumbré un futuro posterior al trabajo en un evento celebrado en San Francisco por Mechanize, una nueva empresa de IA que tiene un objetivo audaz de automatizar todos los trabajos: el suyo, los míos, los de nuestros médicos y abogados, las personas que escriben nuestro software y diseñan nuestros edificios y cuidan a nuestros hijos.
“Nuestro objetivo es automatizar completamente el trabajo”, dijo Tamay Besiroglu, de 29 años, uno de los fundadores de Mechanize. “Queremos llegar a una economía totalmente automatizada y hacer que eso suceda lo más rápido posible”.
El sueño de la automatización completa no es nuevo. John Maynard Keynes, el economista, predijo en la década de 1930 que las máquinas automatizarían casi todos los trabajos, creando abundancia de material y dejando a las personas libres para perseguir sus pasiones.
Eso nunca sucedió, por supuesto. Pero los avances recientes en la IA han reavivado la creencia de que la tecnología capaz de la automatización de mano de obra masiva está cerca. Dario Amodei, director ejecutivo de Anthrope, Recientemente advertido que la IA podría desplazar hasta la mitad de todos los trabajos de cuello blanco de nivel de entrada en los próximos cinco años.
Mechanize es una de las varias nuevas empresas que trabajan para hacerlo posible. La compañía fue fundada este año por el Sr. Besiroglu, Ege Erdil y Matthew Barnett, que trabajaron juntos en Epoch AI, una firma de investigación que estudia las capacidades de los sistemas de IA.
Tiene Inversiones atraídas De los conocidos líderes tecnológicos como Patrick Collison, fundador de Stripe, y Jeff Dean, el jefe científico de IA de Google. Ahora tiene cinco empleados y está trabajando con las principales compañías de IA. (Declinó decir cuáles, citando acuerdos de confidencialidad).
El enfoque de Mechanize para automatizar los trabajos utilizando AI se centra en una técnica conocida como aprendizaje de refuerzo: el mismo método que se utilizó para entrenar una computadora para jugar el juego de mesa va a un nivel sobrehumano hace casi una década.
Hoy, las principales compañías de inteligencia artificial están utilizando el aprendizaje de refuerzo para mejorar los resultados de sus modelos de idiomas, realizando un cálculo adicional antes de generar una respuesta. Estos modelos, a menudo llamados modelos de “pensamiento” o “razonamiento”, se han vuelto impresionantemente buenos en algunas tareas estrechas, como escribir código o resolver problemas matemáticos.
Pero la mayoría de los trabajos implican hacer más de una tarea. Y los mejores modelos de IA de hoy todavía no son lo suficientemente confiables como para manejar cargas de trabajo más complicadas o navegar por sistemas corporativos complejos.
Para arreglar eso, Mecanice es crear nuevos entornos de capacitación para estos modelos, esencialmente, pruebas elaboradas que se pueden usar 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 creando un entorno de capacitación que se asemeja a la computadora que utilizaría 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 le pide a un sistema de IA que realice una tarea utilizando estas herramientas. Si tiene éxito, obtiene una recompensa. Si falla, recibe una penalización. Luego lo intenta de nuevo. Con suficiente prueba y error, si la simulación estaba bien diseñada, la IA eventualmente debería aprender a hacer lo que hace un ingeniero humano.
“Es efectivamente como crear un videojuego muy aburrido”, dijo Besiroglu.
La mecanización está comenzando con la programación de computadoras, una ocupación donde el aprendizaje de refuerzo ya ha mostrado cierta promesa. Pero espera que la misma estrategia pueda usarse para automatizar trabajos en muchos otros campos de cuello blanco.
“Solo sabremos realmente que hemos tenido éxito una vez que hayamos creado sistemas de inteligencia artificial capaz de asumir casi todas las responsabilidades que un humano podría llevar a cabo en una computadora”, la compañía escribió En una publicación de blog reciente.
Tengo algunas dudas sobre si el enfoque de Mechanize funcionará, especialmente para trabajos no técnicos donde el éxito y el fracaso no se pueden medir tan fácilmente. (¿Qué significaría, por ejemplo, que una IA “tenga éxito” al ser maestro de secundaria? ¿Qué pasaría si sus estudiantes hicieran bien en las pruebas estandarizadas, pero todos fueron miserables y desmotivados? ¿Qué pasaría si el maestro de IA aprendiera a huella de recompensa Al alimentar a los estudiantes las respuestas correctas, ¿con la esperanza de mejorar sus puntajes de los exámenes?)
Los fundadores de Mechanize no son ingenuos sobre la dificultad de automatizar los trabajos de esta manera. El Sr. Barnett me dijo que su mejor estimación era que la automatización completa tomaría de 10 a 20 años. (El Sr. Erdil y el Sr. Besiroglu esperan que tome de 20 a 30 años).
Estos son plazos conservadores, según los estándares de Silicon Valley. Y aprecio que, a diferencia de muchas compañías de inteligencia artificial que trabajan en tecnología de reemplazo laboral a puerta cerrada, Mecanize es ser sincero sobre lo que está tratando de hacer.
Pero también encontré su tono extrañamente desprovisto de empatía por las personas cuyos trabajos están tratando de reemplazar, y sin preocuparse si la sociedad está lista para un cambio tan profundo.
El Sr. Besiroglu dijo que creía que AI eventualmente crearía “abundancia radical” y riqueza que podría redistribuirse a trabajadores despedidos, en forma de ingresos básicos universales que les permitiría mantener un alto nivel de vida.
Pero al igual que muchas compañías de IA que trabajan en tecnología de reemplazo laboral, Mechanize no tiene propuestas de políticas novedosas para ayudar a suavizar la transición a una economía impulsada por la IA, no hay ideas brillantes sobre la expansión de la red de seguridad social o la capacitación de los trabajadores para nuevos empleos, solo un objetivo de hacer que los trabajos actuales se obsoleten lo más rápido posible.
En un momento durante las preguntas y respuestas, me complacé para preguntar: ¿es ético automatizar toda la mano de obra?
El Sr. Barnett, quien se describió a sí mismo como un libertario, respondió que sí. Él 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 automatización completa sería preferible a una economía de bajo crecimiento donde los humanos todavía tenían trabajo.
“Si la sociedad en su conjunto se vuelve mucho más rica, entonces creo que eso solo supera las desventajas de las personas que pierden sus trabajos”, dijo Barnett.
Oye, al menos están siendo honestos.
