## Aprovechar la IA para el bien de la humanidad

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## Bibliographic details
- Authors: GITA GOPINATH
- Published: December 15, 2023

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### Panorama y potencial económico
- La IA generativa podría desencadenar cambios de envergadura similar a la Revolución Industrial.
- Estudio citado: 453 profesionales con estudios universitarios realizaron una tarea de redacción; a la mitad se les dio acceso a ChatGPT:
  - Tiempo medio necesario para completar la tarea se redujo en un 40%.
  - La calidad aumentó en un 18%.
- Estudios sectoriales indican que la IA podría elevar el crecimiento anual de la productividad de la mano de obra entre 2 y 3 puntos porcentuales, en promedio; algún estudio incluso habla de 7 puntos porcentuales.
- La adopción generalizada de la IA podría revertir el descenso del crecimiento de la productividad mundial y permitiría aumentar las rentas y mejorar la vida de las personas en todo el mundo.

### Impactos en el empleo y la distribución
- La IA revolucionará los mercados de trabajo, pudiendo complementar o reemplazar trabajo humano según los casos.
- Un documento de trabajo del FMI concluye que los efectos podrían variar tanto entre países como dentro de un mismo país, según el tipo de mano de obra.
- Diferencias por tipo de economía:
  - Economías avanzadas (por ejemplo, Estados Unidos y el Reino Unido):
    - Al menos el 60% de su empleo se concentra en ocupaciones de alta exposición a la IA.
    - Se prevé que la IA tenga fuertes repercusiones sobre el empleo de alta cualificación.
    - Efectos potencialmente más polarizados: gran parte de los trabajadores se vería afectada, pero solo una pequeña parte se beneficiaría de la máxima productividad.
  - Mercados emergentes (por ejemplo, India, Brasil, Sudáfrica):
    - India: menos del 30% del empleo está expuesto a la IA.
    - Brasil y Sudáfrica: el porcentaje se acerca al 40%.
    - Riesgo inmediato menor pero también menores oportunidades de impulso a la productividad.
- Riesgo de reversión de deslocalización: la IA que genera ahorro de mano de obra podría provocar que tareas deslocalizadas a mercados emergentes (por ejemplo, centros telefónicos de atención al cliente de India) retornen a economías avanzadas o sean reemplazadas por IA, poniendo en peligro la ventaja competitiva tradicional y dificultando la convergencia.

### Riesgos éticos, sociales y financieros
- La IA generativa condensa gran cantidad de conocimientos en mensajes convincentes; ahora “también habla como nosotros”.
- Riesgos sociales y culturales:
  - Posible uso de “falsa intimidad” para influir en opiniones y visiones del mundo (referencia a preocupaciones de Yuval Harari).
  - Peligro de desestabilización social y de socavamiento de relatos sociales aceptados.
- Riesgos existenciales: más de 350 líderes del sector firmaron una declaración pidiendo priorizar la mitigación del riesgo de “extinción” debido a la IA, comparándolo con pandemias y guerras nucleares.
- Riesgos para el sector financiero:
  - Uso extendido de IA para evaluaciones de riesgos, seguros de crédito y recomendaciones de inversión.
  - Dependencia de unos pocos modelos de IA puede intensificar la mentalidad de rebaño y los riesgos para la estabilidad financiera.
  - Falta de transparencia de modelos complejos dificultará el análisis cuando las cosas salgan mal.
  - Preocupaciones sobre privacidad de datos y cesión accidental de información confidencial al dominio público.
  - Riesgo de sesgo implícito que podría exacerbar la desigualdad, por ejemplo, en la concesión de préstamos.

### Educación, investigación y capacidades tecnológicas
- Necesidad de ajustes en el sistema educativo:
  - Preparar a la próxima generación para manejar nuevas tecnologías y ofrecer formación continua a empleados actuales.
  - Probable aumento de la demanda de especialistas en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (CTIM).
  - Mayor valor potencial de la educación en humanidades para abordar grandes interrogantes desde disciplinas diversas.
- Evolución de la investigación en IA:
  - Hasta 2014, la mayoría de los modelos de aprendizaje automático procedían del mundo académico; en 2022:
    - El sector industrial produjo 32 importantes modelos de aprendizaje automático.
    - El mundo académico elaboró solo 3.
  - Dado que la creación de sistemas de IA de vanguardia exige más datos, potencia de computación y dinero, es un error no financiar con fondos públicos los estudios sobre IA, pues estos podrían arrojar luz sobre los costos sociales asociados.

### Políticas públicas y coordinación internacional
- Necesidad urgente de una estrategia mundial coordinada para maximizar oportunidades y minimizar perjuicios.
- Ejemplos y estado de la coordinación:
  - La legislación propuesta por la UE, que clasifica la IA según niveles de riesgo, es un avance alentador.
  - No existe sintonía a escala mundial: el enfoque de la UE difiere del de Estados Unidos, del Reino Unido y de China.
  - Riesgo de frenar la difusión de ventajas y avivar la rivalidad entre países si cada bloque adopta normas distintas.
  - Avances: Proceso de Hiroshima sobre IA del Grupo de los Siete, orden ejecutiva para regular la IA de Estados Unidos, Cumbre sobre la Seguridad de la IA del Reino Unido.
- Propuesta de principios e instituciones globales:
  - Elaborar un conjunto de principios globales para el uso responsable de la IA que armonice legislación y regulación a escala local.
  - Paralelo sugerido con la cooperación climática: el Acuerdo de París y el modelo del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático podrían inspirar un grupo similar dedicado a la IA.
  - Apoyo al llamamiento de la ONU para crear un órgano asesor en materia de IA en el marco del Pacto Digital Mundial.
- Políticas sociales y laborales recomendadas:
  - Desarrollar redes de protección social ágiles para quienes pierdan empleos por la IA.
  - Reforzar políticas del mercado de trabajo para ayudar a los trabajadores a permanecer activos.
  - Evaluar cuidadosamente políticas fiscales para evitar que los sistemas tributarios favorezcan la sustitución indiscriminada de mano de obra.
- Papel de la financiación pública:
  - Será necesario invertir fondos públicos en IA y recursos relacionados, evitando inducir la fragmentación y las restricciones entre países.
  - Las autoridades deben respaldar tecnologías en su fase inicial sin inducir proteccionismo.

### Rol de las instituciones financieras internacionales (IFI)
- Tres ámbitos de colaboración para las IFI, entre ellas el FMI:
  - Supervisión y diagnóstico:
    - Ayudar a entender mejor los efectos amplios de la IA en economías y sociedades a escala mundial.
    - El FMI reúne a expertos de distintos departamentos para explorar retos y oportunidades que la IA plantea al FMI y a sus países miembros.
  - Foros para compartir mejores prácticas:
    - Crear foros para compartir respuestas de política que han dado buenos resultados y facilitar el consenso internacional hacia la armonización regulatoria.
  - Asesoramiento y promoción de cooperación:
    - Promover la libre circulación de recursos cruciales —como procesadores y datos— y respaldar el desarrollo de la infraestructura humana y digital necesaria.
    - Calibrar cuidadosamente el uso de instrumentos públicos para respaldar tecnologías en fases iniciales sin inducir fragmentación.
    - Evitar volver a caer en el proteccionismo.

### Conclusión: un futuro con IA
- La singular capacidad de la IA para imitar el pensamiento humano exige normas y políticas singulares y de alcance mundial.
- La cooperación multilateral es más importante que nunca para asegurar que el progreso científico y tecnológico no sea accidental, y para garantizar un progreso responsable hacia una vida mejor para más personas.

*Fuente: FINANZAS & DESARROLLO — GITA GOPINATH, Diciembre de 2023.*

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_Source: https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2023/12/st-harnessing-ai-for-global-good-gita-gopinath_