Vie Mar 01, 2024
1 marzo, 2024

Consideraciones sobre la Inteligencia Artificial

Actualmente la Inteligencia Artificial (IA) está en todos los medios y es el centro de intensos debates. ¿Cuáles son sus límites? ¿Logrará reemplazar a la inteligencia humana? ¿Cuál será su impacto sobre la de producción de bienes y servicios y, en general, sobre la vida de la sociedad?

Por Alejandro Iturbe

En primer lugar, la IA es un desarrollo de la rama tecnológica integrada por la computación, la informática, la telemática y la robótica. En otras palabras, una herramienta creada por el trabajo humano que permitiría ahorrar tiempo, disminuir el esfuerzo humano y mejorar sus resultados. Es decir, como toda nueva herramienta útil podría servir para mejorar la vida de la Humanidad.

El gran problema es que esa herramienta está en manos del capitalismo imperialista y sus grandes corporaciones. Un artículo de Jeferson Choma, recientemente publicado en esta página, señala: “Hoy toda la investigación sobre Inteligencia Artificial está en manos de unas pocas empresas privadas, como Microsoft, Google, IBM, Amazon, Apple, Facebook, las chinas Baidu y Alibaba y la india Infosys”[1]

El capitalismo es un sistema cuyo objetivo no es satisfacer de modo cada vez más eficiente las necesidades humanas sino que funciona sobre la base de obtener y acumular ganancia (cuya base es la plusvalía extraída en la producción de nueva riqueza). Entonces, al igual que lo que sucedió en las últimas décadas con la rama tecnológica a la que nos hemos referido, la IA es puesta al servicio de esa ganancia. Por ello, acaba siendo un “arma” esgrimida contra los trabajadores.

Entre otras cosas, por la amenaza de pérdida de puestos de trabajo que implica. Las nuevas tecnologías son utilizadas para crear desempleo y atacar las condiciones salariales, laborales y contractuales de la clase obrera. Se estima que más de 50 millones de empleos directos están amenazados en Estados Unidos por la creciente robotización. En el resto del mundo, la estimación es que se reemplazarán entre 400 y 750 millones de puestos de trabajo en los próximos diez años”[2].

Esto significa que el capitalismo ha generado una profunda contradicción: mientras que “el desarrollo tecnológico actual ya permitiría una reducción drástica de la jornada de trabajo, una liberación casi total del trabajo penoso y la inclusión en el proceso de producción de todas las personas desempleadas”[3], la realidad nos muestra un deterioro constante de las condiciones de vida de la clase trabajadora. 

La realidad actual de la clase trabajadora

Detengámonos un poco en este último punto. Algunas predicciones afirman que marchamos al reemplazo total del trabajo humano por parte de las “máquinas”. Opinamos que es una visión impresionista y equivocada que no comprende la esencia de la dinámica capitalista y su funcionamiento alrededor de la búsqueda y acumulación de ganancia.

Una ganancia que está basada en la plusvalía extraída en la producción de bienes y servicios y generada por la fuerza de trabajo. El capitalismo puede disminuir el número de trabajadores pero nunca podrá eliminar totalmente el “trabajo vivo” porque no tendría de donde extraer plusvalía.

Es lo que explica la dinámica real de lo que sucede con la clase trabajadora. En la producción industrial, al mismo tiempo que disminuye el número de trabajadores necesarios, se ha instalado casi de modo generalizado las jornadas de trabajo de 12 horas que los trabajadores acaban aceptando para obtener un salario que cubra sus necesidades. Esto sucede no solo en las industrias de trabajo intensivo, como alimentación o textil, sino también en las industrias de tecnologías de punta. “Aquellos que no estén dispuestos a aceptar turnos de 12 horas no deberían ingresar a la industria de los chips”, expresó Mark Liu, CEO de la empresa taiwanesa TSMC[4].

Actualmente la clase obrera debe trabajar 12 horas diarias para recibir un salario cuyo valor real (poder adquisitivo) es equivalentes al que décadas atrás obtenía por una jornada de 8 horas. Es lo que Marx llamaría un brutal aumento de la extracción de plusvalía absoluta.

Al mismo tiempo, en especial en el sector servicios, se generaliza cada vez más la precarización del empleo y las relaciones laborales. La máxima expresión de esto, es lo que sucede en el sector de aplicativos de delivery y transporte, en el que sus trabajadores ni siquiera son reconocidos como tales, tratados como “prestadores de servicios” y obligados a extensísimas jornadas de trabajo para obtener un ingreso.

Finalmente, otro sector que ha quedado fuera del proceso de producción de bienes y servicios sobrevive con un cuentapropismo precario (venta ambulante y callejera) o con la recolección de residuos destinados al reciclado. Asistimos a una fragmentación de la clase trabajadora y los sectores empobrecidos. Aunque no es el objetivo de este artículo, es necesario unificar esos fragmentos en sus luchas y reivindicaciones.

IA y teoría del conocimiento

Otro artículo recientemente publicado en esta página, examina la IA desde el punto de vista del marxismo y las elaboraciones de Marx, en dos aspectos[5]. El primero es el de teoría de valor-trabajo, la producción de plusvalía, la composición orgánica del capital y la ley de la caída tendencial de la tasa ganancia. Compartimos los conceptos expresados en el artículo citado y, en este, hemos intentado incorporar algunos elementos sobre el tema de la plusvalía.

El segundo aspecto se refiere al campo de la “teoría del conocimiento” (contenida en la dialéctica materialista inherente al marxismo), su contraposición con la lógica formal en que se basa la IA y, a partir de allí, el análisis de los límites infranqueables que esta tiene.

El autor analiza correctamente que la IA trabaja con “conocimientos basados ​​en la lógica formal, la lógica booleana o el álgebra, lo que excluye la posibilidad de que un mismo enunciado sea verdadero y falso al mismo tiempo. La lógica formal y, por lo tanto, las computadoras excluyen las contradicciones. Si pudieran percibirlas, estas serían errores lógicos”.

En este sentido, la IA solo puede ofrecer resultados que están predeterminados por los datos y criterios que le fueron suministrados por el hombre, y que no entren en contradicción con esos datos y criterios previos. Por eso, no puede elaborar un conocimiento realmente “nuevo”. En el mejor de los casos, realizará una nueva combinación de datos que solo es “nueva” en el sentido que antes no se había formulado pero no porque cree por sí misma un “nuevo conocimiento”.

Por eso, la IA puede almacenar un volumen de datos imposible para un cerebro humano, realizar cálculos de alta complejidad o ejecutar eficazmente trabajos de repetición mejor que el ser humano y, en estos campos, reemplazarlo. Pero llega a su límite infranqueable cuando se trata de tomar decisiones en situaciones complejas.

Si en los datos previos, una de las alternativas presenta probabilidades muy mayoritarias de éxito, la propondrá. Pero si se trata de una situación y una decisión más complejas y contradictorias (por ejemplo, tratar un cáncer con medios clínicos o quirúrgicos), se limitará a enunciarlas y ofrecer un cálculo de probabilidades de éxito de cada alternativa. En estos casos, nunca podrá reemplazar al ser humano y sus decisiones.     

En el campo de la ciencia, es necesario señalar que, además de estar sometido a la búsqueda de la ganancia capitalista, el desarrollo científico está atrapado en la “camisa de fuerza” del pensamiento mecánico de la lógica formal, expresado en lo que se llama “método científico”.

Es muy interesante ver el caso de Albert Einstein, cuya teoría revolucionó el campo de la física (atrapada en la física mecánica previa), a inicios del siglo XX. Puesto frente a la contradicción de qué era la luz (si partículas u ondas, masa o energía), Einstein dio una respuesta dialéctica a ese problema y desarrolló su Teoría de la Relatividad y la relación entre energía y masa. Cuando fue llamado de loco por ello, Einstein respondió: “Locura es hacer siempre lo mismo y esperar resultados diferentes”.

La lógica dialéctica

Hemos dicho que la lógica dialéctica materialista es la teoría del conocimiento marxista. A diferencia de la lógica formal, la dialéctica es una lógica abierta que se basa en la comprensión de las contradicciones y su combinación (como dinámica del surgimiento de lo nuevo). Por eso, solo un pensamiento dialéctico es capaz de crear un conocimiento realmente nuevo. Ya hemos visto el ejemplo de Einstein en el campa de la física.

Esto es así porque expresa Guglielmo Carchedi, en un artículo ya citado, la dialéctica es capaz de considerar también la contradicción “entre los aspectos potenciales y realizados del conocimiento”. Esto significa que es capaz de elaborar diferentes hipótesis sobre el potencial de cambio del momento presente (y la dinámica de los elementos y procesos que lo configuran).

Sobre este tema, nos parece importante incorporar las elaboraciones realizadas por el biólogo, sicólogo y epistemólogo suizo Jean Piaget. Nahuel Moreno (trotskista argentino fundador de la LIT-CI) consideraba que Piaget había elaborado una lógica (a la que su creador denominó hipotético-deductiva) a la que consideró como análoga a la lógica marxista (aunque no partiera de ella) y que tenía aportes que la enriquecían[6].

Piaget considera que “el desarrollo del pensamiento es una construcción continua” que el ser humano realiza en su interacción con el medio social y natural. A lo largo de ese desarrollo, los seres humanos vamos construyendo “estructuras variables”, abstracciones que organizan la actividad mental para comprender y aprehender la realidad y responder a la necesidad de operar sobre ella.

PIAGET, Jean. Epistemología Genética, citado por Antonio M. Battro en Diccionario de Epistemología Genética. Buenos Aires: Proteo

A lo largo de ese desarrollo, los seres humanos vamos construyendo “estructuras variables”, abstracciones que organizan la actividad mental para comprender y aprehender la realidad y responder a la necesidad de operar sobre ella. La estructura es un sistema parcial que presenta leyes de totalidad, distintas de las propiedades de los elementos que la componen.

Para Piaget, existen tres niveles de complejidad en que pueden clasificarse estas abstracciones o estructuras variables. El primero la abstracción simple o empírica: “…tomar los objetos percibidos como poseedores del carácter x para reunirlos sin más trámites en una clase que solo posea ese carácter x…”. Es decir, las acciones de “separar y clasificar”.

El segundo es que, a partir de “reconocer en un objeto un carácter x”, se lo incorpora “como elemento de una estructura diferente de la de las percepciones consideradas”. Piaget denomina este nivel como “abstracciones y generalizaciones ‘constructivas’”.

El tercer nivel es lo que Piaget denomina “abstracción reflexiva”. También es constructiva pero a un nivel superior, porque no solo se apoya en las otras dos abstracciones (de primer y segundo grado) sino que, en cierta forma, se separa del objeto de conocimiento y se apoya en las propias acciones y construcciones mentales del sujeto. Según Piaget es una “reconstrucción en un nuevo plano”.

Piaget denominó su sistema como lógica hipotético-deductiva precisamente por la capacidad de elaborar varias hipótesis alternativas sobre la dinámica posible de una estructura variable. En cierta forma, construir mentalmente diversos futuros posibles y operar sobre la realidad con las perspectivas que nos permite esta herramienta metodológica. Como señala Moreno, surge una “lógica de los posibles” en la que “lo real pasa a ser un momento de lo posible”.

La lógica formal y, por lo tanto la IA, pueden elaborar con muchísima eficiencia “abstracciones simples o empíricas”. Pueden también elaborar “abstracciones constructivas” en la medida que no entren en contradicción con los datos y premisas que le fueron suministrados.

Lo que nunca podrán hacer es elevarse al nivel de la “abstracción reflexiva” porque solo una lógica dialéctica y, por lo tanto, el pensamiento humano son capaces de hacerlo (y ya lo han hecho).

Para la lógica formal y la IA: lo “posible” solo surge como una extensión de lo real (los datos y premisas que le fueron suministrados) y no como algo verdaderamente nuevo que puede concretarse en el futuro y ahí si pasar a ser entonces lo real. Esto invalida su capacidad de crear conocimiento “nuevo” entendido como algo que no surge de la mera combinación acumulativa de lo “existente”. Por eso, la inteligencia humana sigue siendo imprescindible para la creación de verdadero nuevo conocimiento.


[1] El capitalismo y la Inteligencia Artificial – Liga Internacional de los Trabajadores (litci.org)

[2] Idem.

[3] Ibidem.

[4] TSMC: «O aceptan largos turnos o no deberían entrar a trabajar aquí» (elchapuzasinformatico.com)

[5] ChatGPT, valor y conocimiento – Liga Internacional de los Trabajadores (litci.org)

[6] Sobre este tema, recomendamos leer Nahuel Moreno – Lógica marxista y ciencias modernas (marxists.org) y el libro de Jean Piaget Epistemología genética

Más contenido relacionado:

Artículos más leídos: