La inteligencia y el desafío de al menos 57.000 periodistas
Sí, la reflexión en esta oportunidad es sobre la inteligencia, la inteligencia humana, la vida inteligente en la tierra, aun sabiendo que el interés mundial está enfocado sobre la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y de cómo ésta cambiará nuestras vidas.
Es un llamado a reflexionar sobre inteligencia humana en tiempo presente, con la complejidad y la visión holística como nuevo paradigma, con el cambio climático y las múltiples crisis mundiales y convergentes, en contraste, con las transformaciones impulsadas por las tecnologías de vanguardia que hasta presagian una cuarta revolución industrial.
En este mismo escenario se enmarca la sexagenaria tecnología de Inteligencia Artificial Generativa, hoy remozada y rejuvenecida, que junto con la tecnología de los macro datos o datos masivos o BigData y la ciencia de datos, prometen las tan ansiadas máquinas pensantes y hasta la superinteligencia.
Un futuro proyectado de cambios radicales, que se dicen, impactarán nuestras vidas, en su cotidianidad, en los hogares, en los salones de clases y en los trabajos, instituciones, cultura, economía, política, un sismo antropocéntrico de alcance mundial.
De las 34 crisis globales y convergentes que nos menciona el Reporte de Riesgos Globales 2024 del Foro Económico Mundial, 6 son causados por las tecnologías de vanguardia, y son: resultados adversos de las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), resultados adversos de las tecnologías de vanguardia, censura y vigilancia, cyber inseguridad, deisinformación & manipulación de información & información falsa y concentración de poder tecnológico, estos riesgos o crisis mundiales contrastan, con las 6 crisis ambientales, las cuales son: pérdida de la biodiversidad y colapso de los ecosistemas, cambios críticos de los sistemas terrestres, eventos climáticos extremos, escasez de recursos naturales (alimentos y agua), desastres naturales no relacionados con el clima, contaminación. Si la humanidad logra mitigar o, mejor, evitar estas crisis, los 22 restantes se podrían resolver más fácilmente y tendrían sentido. Este es el desafío mayor para la inteligencia humana, entendida como capacidad para adaptarse (asimilar y/o acomodarse) a la situación, que en parte ella misma como especia causa.
Luego, está el desafío que impone este escenario al periodista, como profesión y oficio, se desconoce la cantidad exacta de estos profesionales en el mundo, primer pelón de los datos macros, de los datos abiertos; la Federación Internacional de Periodistas que agrupa, a 187 sindicatos y asociaciones en 140 países dice que hay 600.000 profesionales en el gremio, en esa misma organización, contabilizan para la región de América Latina y el Caribe 57.000 profesionales. ¿Y los periodistas de oficio, cuánto son? ¿Todos y todas son suficientes o hay déficit? Misión, primero mitigar o evitar las crisis mundiales debido a la tecnología, enfocándose en las que tienen que ver directamente con su profesión como son: la censura y vigilancia y la desinformación & manipulación de información & información falsa. Siempre, desde el entendido de que la esencia del periodismo es la búsqueda de la verdad y la comunicación más que la mercadotecnia y las relaciones públicas. Hay mucha verdad que descubrir, mucha realidad que desvelar, mucha exposición, debate y reflexión que promover. El periodista es un investigador sin ser científico, busca la verdad y el sentido de la vida y el universo sin ser filósofo. Él patea la calle, registra los hechos, los testimonios, las mediaciones, las contrasta, las filtra, las depura y luego las expone como aproximaciones a la verdad, a la realidad, son un pilar fundamental para la democracia y la libertad.
Desde aquí, ¿qué papel como tecnología juega la inteligencia artificial generativa?, más allá del efecto negativo que pudiera tener en la conservación del empleo, ¿cómo podría mejorar el desempeño de la profesión, como habilitador, como herramienta, como palanca, ante el inmenso desafío que tiene el periodismo, según lo vemos?
Unas preguntas para el calentamiento
¿Cómo periodista o aspirante, qué le gustaría mejorar: su productividad o las competencias de lecto – escritura, de redacción, de oratoria y retórica, su capacidad de síntesis, ¿su capacidad de investigación?, ¿usted busca el beneficio, sin el esfuerzo, ni el aprendizaje, sin el cambio que ello conlleva? Solo le importa aumentar su productividad y conservar su empleo.
¿Cómo usuario y consumidor de los medios le gustaría tener algunas competencias de los periodistas?, para poder discernir sobre los contenidos que les presentan los medios, para evitar convertirse en caja de resonancia y re difusor a través de medios sociales de las informaciones falsas, sesgadas o manipuladas, quiere estar mejor informado, quiere estar más consciente, ¿quiere ser sujeto proactivo del hecho comunicacional pero también del hecho político?
¿Cuánto cree del contenido que le presentan los medios?, ¿confía en ellos, en sus dueños, en sus anclas, en los formadores de opinión, en su línea editorial, en la realidad que le presentan?, ¿para usted los medios son necesarios?, ¿usted no cambiaría nada en relación con los medios y el periodismo?
En relación con la inteligencia artificial generativa (IAG), ¿cuánto cree de lo que lee, ve y escucha?, ¿mucho de los que muestra es una realidad, es moda o es ilusión y promesas?, ¿se siente amenazado por la IAG, ya sea en su trabajo y en la sociedad por el poder que pueda concentrar, por el peligro de la autonomía que puedan adquirir?, ¿la ve a la vuelta de la esquina?
Algunas cuentas, por la medida de lo pequeño para ilustrar
Desde el 21 de marzo del presente año, quién escribe, se dio a la tarea de tomar una muestra de todos los contenidos sobre Inteligencia Artificial Generativa (IAG) que se difundían por medios sociales, principalmente por el medio social profesional Linkedin, por las dietas de noticias de los navegadores y por el medio social X.
. -Hasta el día de ayer, se habían recibido 73 notas, entre posts y artículos sobre IAG, éstas se discriminaron entre: 16 propagandas para el consumidor intermedio (CI), 31 propagandas para el consumidor final (CF), 0 propaganda para inversionista, 26 hechos de Inteligencia Artificial (IA) y 9 hechos de computación.
El consumidor intermedio es el que consume para producir, en este caso un nuevo uso o una aplicación basado en un modelo de IAG, es lo que denominamos también prosumidor. El consumidor final, ese satisface una necesidad y listo. La mitad de las notas propagandas, en su mayoría promocionan cursos gratis de empresas de tecnología transnacionales y universidades estadounidenses, pero a través de influyentes del medio social, lo que nos hace presumir que esta tecnología aún está en su fase de desarrollo, producción y depuración de modelos, al igual que la fase de producción de usos y aplicaciones, por ello la demanda de talento humano. También notamos artículos de firmas de consultoría de renombre proyectando los beneficios y el crecimiento económico de la adopción de la IAG.
Resaltaremos algunas notas que revelan realidades:
.-El último reporte del AI Index 2024 del Centro para la Inteligencia Artificial en Medicina e Imagen de Stanford (AIMI, por sus siglas en inglés), llegó a diez hallazgos, mencionamos 2: 3.-Los modelos de vanguardia se vuelven mucho más caros. Los costos de capacitación de los modelos de IA de última generación han alcanzado niveles sin precedentes. Por ejemplo, GPT-4 de OpenAI utilizó un valor estimado de 78 millones de dólares en computación para entrenar, mientras que Gemini Ultra de Google costó 191 millones de dólares en computación. 4.-Estados Unidos supera a China, la UE y el Reino Unido como principal fuente de modelos de IA de primer nivel. En 2023, 61 modelos de IA notables se originaron en instituciones con sede en EE. UU., superando a los 21 de la UE y los 15 de China.
.-Demanda de agua y energía de la IAG (Zoom rt): “La inteligencia artificial no podrá tomar el control del mundo debido a la escasez de energía y agua, escribe…el medio checo ‘Hrot’. Los centros de datos ya carecen de estos recursos. Elon Musk dijo que, si el año pasado el mayor desafío para el desarrollo de la IA fueron los chips, este año ha surgido un nuevo obstáculo: el suministro de energía. Será necesario construir centros de datos de un billón de dólares en los próximos años para respaldar la inteligencia artificial generativa. Debido a que su trabajo implica el procesamiento de grandes cantidades de información, es muy costoso. Según la Agencia Internacional de la Energía, para 2026 el consumo de energía en los centros de datos de todo el mundo se duplicará a casi mil teravatios por hora, lo que equivale aproximadamente al consumo anual de electricidad de todo Japón. Otro problema radica en que los centros de datos necesitan acceso a grandes cantidades de agua para enfriarse…”
.-“No trabajes en LLMs”: este experto en inteligencia artificial recomienda a los estudiantes apostar por nuevas IAs menos “limitadas” Lo dice el Jefe de IA de Meta Yann LeCun
.-Repensar el impacto de la IA: un estudio del MIT CSAIL revela límites económicos a la automatización laboral | MIT CSAIL MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (MIT CSAIL):
“Se ha escrito mucho sobre el impacto futuro de la IA en el mercado laboral, principalmente utilizando medidas de exposición. Sin embargo, estas estimaciones a menudo se basan en el supuesto de que si un trabajo puede automatizarse, así será”, afirma Antonin Bergeaud, profesor asociado de Economía en HEC París. “La investigación de Svanberg y sus coautores adopta una nueva perspectiva al estimar meticulosamente los costos de implementación de estas tecnologías, desde la instalación hasta el mantenimiento. Se descubre que incluso un sistema de IA que sea “sólo” tan bueno como un ser humano a menudo sería prohibitivamente costoso de adoptar, en comparación con los costos laborales actuales en los EE. UU. La conclusión es sorprendente: una proporción mucho menor, de la que sugerían las estimaciones directas basadas en la exposición, del mercado laboral está en riesgo de automatización. Este importante resultado exige una evaluación más sistemática de la viabilidad de adoptar una nueva tecnología para una industria, lo que se relaciona directamente con la Nueva Paradoja de Solow, donde las empresas pueden no adoptar una tecnología de rendimiento superior si las barreras son demasiado altas”.
¿Qué hacer?
Razone sus respuestas…
