¿Quién se beneficia de la inteligencia artificial? Esta pregunta básica, que ha sido especialmente relevante durante el auge de la IA en los últimos años, estuvo en el centro de una conferencia en el MIT el miércoles, mientras los oradores y miembros de la audiencia lidiaron con las muchas dimensiones del impacto de la IA.
En una de las charlas principales de la conferencia, la periodista Karen Hao ’15 pidió un cambio en la trayectoria del desarrollo de la IA, incluido un alejamiento del aumento masivo en el uso de datos, centros de datos y modelos utilizados para desarrollar herramientas bajo la rúbrica de “inteligencia general artificial”.
“Esta escala es innecesaria”, afirmó Hao, quien se ha convertido en una voz destacada en los debates sobre la IA. “No se necesita esa escala de IA y computación para obtener los beneficios”. De hecho, añadió: “Si realmente queremos que la IA sea ampliamente beneficiosa, debemos abandonar urgentemente este enfoque”.
Hao es un ex empleado de El diario de Wall Street y Revisión de tecnología del MITy autor del libro de 2025, “Empire of AI”. Ha informado ampliamente sobre el crecimiento de la industria de la IA.
En sus comentarios, Hao destacó el sorprendente tamaño de los conjuntos de datos que ahora utilizan las mayores empresas de inteligencia artificial para desarrollar grandes modelos de lenguaje. También enfatizó algunos de los inconvenientes de esta expansión, como el enorme consumo de energía y las emisiones de los centros de datos a hiperescala, que también consumen grandes cantidades de agua. Basándose en sus propios informes, Hao también señaló el costo humano del trabajo de insumos que realizan los trabajadores de la economía global, ingresando datos manualmente en modelos de hiperescala.
Por otro lado, Hao sugirió que podría existir un camino alternativo a la IA en el ejemplo de AlphaFold, la herramienta ganadora del Premio Nobel utilizada para identificar estructuras de proteínas. Esto representa el concepto de un “modelo de IA pequeño y específico para tareas que aborda un problema bien definido que se presta a las fortalezas computacionales de la IA”, dijo Hao.
Y añadió: “Está entrenado en conjuntos de datos altamente seleccionados que sólo tienen que ver con el problema en cuestión: plegamiento de proteínas y secuencias de aminoácidos… No hay necesidad de una supercomputación rápida porque los conjuntos de datos son pequeños, el modelo es pequeño y todavía está generando enormes beneficios”.
En un segundo discurso, la académica Paola Ricaurte destacó la conveniencia de enfoques de IA impulsados por un propósito, esbozando una serie de claves conceptuales para evaluar la utilidad de la IA.
“No tiene sentido tener tecnologías que no respondan a las comunidades que las utilizarán”, dijo Ricaurte.
Es profesora del Tecnológico de Monterrey, México, y profesora asociada del Centro Berkman Klein para Internet y Sociedad de la Universidad de Harvard. Ricaurte también ha formado parte de comités de expertos como la Asociación Mundial para la IA, los Expertos en Ética en IA sin Fronteras de la UNESCO y el proyecto Mujeres por una IA Ética.
El evento fue organizado por el Programa del MIT en Estudios de la Mujer y de Género. Manduhai Buyandelger, director del programa y profesor de antropología, brindó comentarios introductorios.
Titulado “Género, Imperio e IA: Simposio y taller de diseño”, el evento se llevó a cabo en el espacio para conferencias del MIT Schwartzman College of Computing y contó con la asistencia de más de 300 personas a las charlas magistrales. También hubo un segmento del evento dedicado a grupos de discusión y una sesión vespertina sobre diseño, en media docena de áreas temáticas diferentes.
En su charla, Hao denunció la naturaleza a menudo vaga del discurso sobre la IA, sugiriendo que impide una discusión más reflexiva sobre la dirección de la industria.
“Parte del desafío de hablar de IA es la total falta de especificidad en el término ‘inteligencia artificial'”, dijo Hao. “Es como la palabra ‘transporte’. Podríamos referirnos a cualquier cosa, desde una bicicleta hasta un cohete”. Como resultado, dijo, “cuando hablamos de acceder a sus beneficios, tenemos que ser muy específicos. ¿De qué tecnologías de IA estamos hablando y de cuáles queremos más?”.
Para ella, las herramientas más pequeñas (más parecidas a una bicicleta, por analogía) son más útiles en la vida cotidiana. Como otro ejemplo, Hao mencionó el proyecto de IA sobre el cambio climático, que se centra en herramientas que pueden ayudar a mejorar la eficiencia energética de los edificios, monitorear las emisiones, optimizar las cadenas de suministro, predecir condiciones climáticas extremas y más.
“Esta es la visión de la IA que deberíamos construir”, dijo Hao.
En conclusión, Hao alentó a los miembros de la audiencia a participar activamente en discursos y proyectos relacionados con la IA, diciendo que la trayectoria de la tecnología aún no está fijada y que las intervenciones públicas son importantes.
Citando a la escritora Rebecca Solnit, Hao sugirió a la audiencia que “la esperanza reside en la premisa de que no sabemos qué sucederá y que en la inmensidad de la incertidumbre hay espacio para actuar”. También señaló: “Cada uno de ustedes tiene un papel activo que desempeñar en la configuración del desarrollo tecnológico”.
Ricaurte, asimismo, animó a los participantes a ser participantes proactivos en cuestiones de IA, señalando que las tecnologías funcionarán mejor cuando se satisfagan las necesidades urgentes diarias de todos los ciudadanos.
“Tenemos la responsabilidad de hacer posible la esperanza”, dijo Ricaurte.
