La evolución hacia el conocimiento sintético
Estamos en un momento de transición histórica. La sociedad del conocimiento humano, basada en la interpretación y creación de información por parte de personas, está evolucionando hacia una sociedad del conocimiento sintético. En este nuevo paradigma, las máquinas con inteligencia artificial (IA) no solo procesan datos, sino que generan conocimiento original integrando texto, imágenes y audio.
«La IA generativa multimodal representa un paso significativo hacia la consolidación de una sociedad centrada en la generación y consumo de información, que ahora también delega la interpretación y la inferencia de la información que procesa a las máquinas.»
Alba Taboada Villamarín, Funcas
Los sistemas digitales, aparentemente autónomos, gestionan y generan contenido a gran escala, redefiniendo el paisaje digital mediante la transferencia de tareas humanas, como la reflexión y la creación, a máquinas.
Factores que impulsan esta transición
Varios elementos están impulsando este cambio hacia una sociedad donde el conocimiento sintético es cada vez más relevante:
- Avances tecnológicos: La IA, robótica, big data, IoT y computación cuántica permiten generar y procesar grandes volúmenes de datos. Modelos como GPT-4 crean texto coherente, mientras que algoritmos analizan datos médicos o identifican patrones en imágenes.
- Capacidad de almacenamiento y procesamiento: El aumento en la capacidad y velocidad permite analizar datos masivos, creando bases para conocimientos sintéticos.
- Democratización de la tecnología: Más personas acceden a dispositivos que generan datos para conocimientos sintéticos.
- Colaboración humano-máquina: Médicos y estudiantes usan IA para diagnósticos y aprendizaje personalizado.
- Automatización: Genera datos en industrias como manufactura y logística, optimizando procesos.
Desafíos de esta transición
La evolución hacia el conocimiento sintético presenta retos importantes:
1. Calidad y confiabilidad del conocimiento sintético
Los algoritmos pueden contener sesgos o errores que afectan la precisión. Por ejemplo:
«Un algoritmo de machine learning concluyó erróneamente que los pacientes de raza negra eran más saludables que los de raza blanca.»
Biomédica
Es crucial diversificar fuentes de datos y validar modelos localmente.
2. Aspectos éticos y de privacidad
El uso de datos plantea preocupaciones éticas. Karina Batthyány señala:
«La recopilación de datos personales puede comprometer la privacidad, generando sesgos, noticias falsas o manipulación de contenido.»
CLACSO
Es vital recolectar y usar datos éticamente.
3. Transparencia y explicabilidad
Los modelos de IA suelen ser «cajas negras», lo que genera desconfianza. Se necesitan métodos para hacerlos más transparentes.
4. Desigualdad en el acceso a la tecnología
Las brechas digitales limitan la participación en regiones menos desarrolladas.
5. Resistencia al cambio
El temor por empleos o privacidad genera resistencia. Es necesario educar sobre beneficios y riesgos.
6. Impacto ambiental
La IA consume grandes cantidades de agua y energía. Batthyány indica:
«La IA requiere enormes cantidades de agua y energía para operar.»
CLACSO
Para 2027, la demanda de agua para IA podría igualar la mitad del consumo del Reino Unido.
El papel del factor humano
El conocimiento humano sigue siendo esencial. Repsol destaca:
«La IA debe integrarse con otras tecnologías y equipos humanos diversos para aprovechar su potencial.»
Repsol
Funcas añade:
«A mayor complejidad de los sistemas, mayor será su dependencia del trabajo humano.»
Funcas
El conocimiento sintético complementará, pero no reemplazará, al humano.
Conclusión
Estamos en una transición donde el conocimiento sintético transforma nuestra forma de aprender y trabajar. Para que beneficie a todos, debemos:
- Abordar desafíos éticos y técnicos.
- Establecer regulaciones responsables.
- Equilibrar conocimiento sintético y humano.
- Reducir desigualdades en el acceso.
La clave es gestionar esta transformación para potenciar las capacidades humanas, manteniendo los valores éticos y sociales que nos definen.
Palabras clave: conocimiento sintético, inteligencia artificial, sociedad del conocimiento, IA generativa, ética en IA, transición digital.
Si quieres saber más, mira en Frente al conocimiento sintético, ¿Qué pasará con el conocimiento humano?