Existen varios factores que respaldan la idea de que estamos transitando hacia una sociedad donde el conocimiento generado por procesos artificiales juega un papel cada vez más relevante:

• Avances tecnológicos: Los avances en IA, robótica, big data, internet de las cosas (IoT) y computación cuántica han permitido que las máquinas generen y procesen enormes volúmenes de información. Por ejemplo, los modelos de lenguaje grandes como GPT-4 pueden generar texto coherente y contextualizado, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos médicos para diagnosticar enfermedades y los sistemas de visión por computadora pueden identificar objetos y patrones en imágenes.
• Mayor capacidad de almacenamiento y procesamiento: Se ha incrementado exponencialmente la capacidad de almacenamiento de datos y la velocidad de procesamiento, lo que permite almacenar y analizar grandes cantidades de información de manera eficiente. Esto facilita la creación de bases de datos masivas que pueden ser utilizadas por algoritmos para generar conocimientos y patrones.
• Democratización del acceso a la tecnología: Cada vez más personas tienen acceso a dispositivos tecnológicos como smartphones, computadoras y tablets, lo que permite que una mayor parte de la población pueda interactuar con herramientas digitales y generar datos que posteriormente pueden ser utilizados para obtener conocimientos sintéticos.
• Colaboración entre humanos y máquinas: Se está fomentando la colaboración entre humanos y máquinas en distintos campos. Por ejemplo, en la medicina, los médicos trabajan junto con sistemas de IA para diagnosticar enfermedades y planificar tratamientos; en la educación, los estudiantes utilizan plataformas educativas basadas en IA para aprender a su ritmo y recibir retroalimentación personalizada.
• Automatización de procesos: La automatización de procesos en industrias como la manufactura, la logística y los servicios está generando grandes cantidades de datos que pueden ser analizados para optimizar procesos y tomar decisiones más informadas. Esto también permite que las máquinas realicen tareas que antes requerían la intervención humana, liberando a las personas para que se enfoquen en actividades más creativas y estratégicas.

Retos y limitaciones para alcanzar una sociedad del conocimiento sintético

A pesar de los avances mencionados, existen varios desafíos y limitaciones que deben abordarse para alcanzar una sociedad del conocimiento sintético:

• Calidad y confiabilidad del conocimiento sintético: Aunque la IA y otras tecnologías pueden generar conocimientos, no siempre son perfectos o confiables. Los algoritmos pueden contener sesgos, errores o limitaciones que afecten la precisión y la validez de los resultados obtenidos. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado con datos históricos puede perpetuar estereotipos o prejuicios presentes en esos datos.
• Aspectos éticos y de privacidad: El uso de datos para generar conocimientos sintéticos plantea problemas éticos y de privacidad. Es necesario garantizar que los datos sean recolectados, almacenados y utilizados de manera ética y respetuosa de los derechos de las personas. También se deben establecer normativas claras sobre el uso de la inteligencia artificial y la protección de la privacidad.
• Transparencia y explicabilidad: Los modelos de IA y otros sistemas que generan conocimientos sintéticos a menudo son considerados como «cajas negras», ya que es difícil entender cómo llegan a sus conclusiones. Esto puede generar desconfianza y limitar la aceptación de estos conocimientos por parte de los usuarios y la sociedad en general. Es necesario desarrollar métodos para hacer que estos modelos sean más transparentes y explicables.
• Desigualdad en el acceso a la tecnología: A pesar de la democratización del acceso a la tecnología, aún existen brechas digitales significativas en todo el mundo. Muchas personas, especialmente en regiones menos desarrolladas, no tienen acceso a dispositivos tecnológicos o a internet de alta velocidad, lo que limita su capacidad para participar en la generación y utilización del conocimiento sintético.
• Resistencia al cambio: La transición hacia una sociedad del conocimiento sintético puede generar resistencia por parte de ciertos sectores de la sociedad que temen por su empleo, su privacidad o el impacto en sus valores y costumbres. Es necesario educar y concienciar a la población sobre los beneficios y riesgos de estas tecnologías y fomentar un diálogo abierto para abordar estas preocupaciones.

Conclusión

Aunque no podemos afirmar con certeza que estemos pasando definitivamente de la sociedad del conocimiento humano a la sociedad del conocimiento sintético, sí es evidente que estamos en una etapa de transición donde el conocimiento generado por procesos artificiales está adquiriendo mayor importancia y está transformando nuestros modos de aprender, trabajar y tomar decisiones. Sin embargo, para que esta transición sea exitosa y beneficie a toda la sociedad, es necesario abordar los desafíos y limitaciones mencionados y establecer una regulación adecuada que garantice el uso ético y responsable de estas tecnologías.

Si quieres saber más, mira en Kimi, ¿Pasaremos de la Sociedad del conocimiento humano a la sociedad del conocimiento sintético?