El final de la primera d\u00e9cada del siglo XXI supuso la clausura definitiva del sue\u00f1o del capitalismo desregulado global como horizonte hist\u00f3rico de paz y prosperidad. A partir de 2008, la denominada Gran Recesi\u00f3n estableci\u00f3 nuevas coordenadas pol\u00edticas caracterizadas por la normalizaci\u00f3n de la precariedad y el ascenso de los movimientos iliberales. De modo an\u00e1logo, el cierre del segundo decenio del siglo XXI ha estado marcado por el final de las esperanzas depositadas en la tecnolog\u00eda digital como v\u00eda de soluci\u00f3n extrapol\u00edtica \u2014an\u00e1loga y complementaria de la mercantil\u2014 a nuestros problemas econ\u00f3micos, culturales y sociales.<\/p>\n\n\n\n
Durante al menos tres d\u00e9cadas \u2013desde los a\u00f1os ochenta hasta el estallido de la crisis\u2013 el v\u00e9rtigo de la fragilizaci\u00f3n social y el riesgo vital asociados a la financiarizaci\u00f3n global, la flexibilidad laboral y la p\u00e9rdida de soberan\u00eda pol\u00edtica quedaron de alg\u00fan modo contenidos por las expectativas de crecimiento econ\u00f3mico y, sobre todo, el avance tecnol\u00f3gico. Resulta dif\u00edcil cuestionar la descomposici\u00f3n de este programa social. La pretensi\u00f3n de una restauraci\u00f3n de la lex mercatoria<\/em> es sencillamente ciencia ficci\u00f3n: se enfrenta no s\u00f3lo a l\u00edmites internos infranqueables relacionados con el descenso de la tasa de ganancia sino, sobre todo, a barreras externas, materiales: a la imposibilidad medioambiental de un crecimiento econ\u00f3mico infinito. Durante toda una d\u00e9cada, la tecnolog\u00eda digital sustituy\u00f3 al mercado como garante de esas esperanzas de progreso basadas en el equilibrio espont\u00e1neo, antes que en grandes intervenciones pol\u00edticas.<\/p>\n\n\n\n En 2019 se hizo evidente tambi\u00e9n la fragilidad de esa apuesta por el solucionismo tecnol\u00f3gico. Tras una serie de esc\u00e1ndalos y reveses judiciales asociados a las pr\u00e1cticas criminales de grandes corporaciones como Google o Facebook gobiernos e instituciones internacionales, desde la OCDE a la Comisi\u00f3n Europea, han coincido en se\u00f1alar los peligros asociados a la digital dominance<\/em> de un pu\u00f1ado de megacorporaciones de Silicon Valley. Tambi\u00e9n la bibliograf\u00eda especializada en tecnolog\u00eda digital se ha hecho eco de este giro: los diagn\u00f3sticos de los problemas asociados al digital turn<\/em>, muy perif\u00e9ricos a principios de la d\u00e9cada, se han vuelto hegem\u00f3nicos y el repertorio de males y problemas atribuidos a las tecnolog\u00edas digitales es apabullante. Seguramente este catastrofismo es tan poco realista como el optimismo precedente. Y, de hecho, es llamativo que un rasgo que permanece invariable en esta dial\u00e9ctica de apocal\u00edpticos e integrados es su naturaleza secuencial. Sucesivamente van apareciendo tecnolog\u00edas que centralizan esperanzas o temores desproporcionados: realidad virtual, redes sociales, blockchain<\/em>, big data<\/em> y, en los \u00faltimos tiempos, la inteligencia artificial (IA).<\/p>\n\n\n\n La centralidad contempor\u00e1nea de la IA en los discursos tecnol\u00f3gicos es llamativa porque constituye una resurrecci\u00f3n guadianesca tras varias d\u00e9cadas de invisibilidad. La IA ocup\u00f3 un lugar destacad\u00edsimo en los primeros debates respecto al alcance, las posibilidades, los riesgos y las implicaciones de la tecnolog\u00eda digital, tanto en la bibliograf\u00eda acad\u00e9mica como en la cultura popular. Tal vez el c\u00e9nit de estas discusiones fuera la publicaci\u00f3n en 1989 de La nueva mente del emperador<\/em>, un best seller<\/em> en el que el f\u00edsico Roger Penrose desarrollaba un abigarrado conjunto de objeciones al programa denominado \u201cIA fuerte\u201d (groso modo<\/em>, la posici\u00f3n de los te\u00f3ricos que entend\u00edan el cerebro como un \u201cordenador biol\u00f3gico\u201d). En realidad, la obra de Penrose era altamente especulativa, pero resulta sintom\u00e1tica de un momento de nuestra historia intelectual reciente en el que se consideraba que la discusi\u00f3n acerca del grado en que las m\u00e1quinas pod\u00edan replicar (o no) la inteligencia humana nos ense\u00f1aba algo acerca de la naturaleza de nuestra propia racionalidad. <\/p>\n\n\n\n De hecho, uno de los argumentos centrales de Penrose era una reformulaci\u00f3n de un famos\u00edsimo experimento mental del fil\u00f3sofo John Searle conocido como \u201cla habitaci\u00f3n china\u201d. En un art\u00edculo de 1980, posteriormente recogido en Minds, Brains and Science<\/em>, Searle imaginaba una m\u00e1quina que aparentemente es capaz de traducir del chino al espa\u00f1ol, hasta el punto de que es capaz de superar el test Turing. Pero, en realidad, dentro de ese ordenador, hay un humano aislado del exterior salvo por alguna v\u00eda para recibir los mensajes a traducir y emitir los textos traducidos. Esa persona no entiende el chino pero dispone de diccionarios y manuales que le permiten traducir el texto que recibe y, as\u00ed, enga\u00f1ar a quien le solicita las traducciones. Para Searle (y Penrose) el experimento refuta las posiciones de los partidarios m\u00e1s vehementes de la inteligencia artificial, pues el conjunto de la habitaci\u00f3n china supera el test de Turing (es decir, es capaz hacer creer a un observador externo que sabe hablar chino) aunque ninguno de sus componentes comprende el chino. El punto clave que Searle quer\u00eda subrayar es que en la racionalidad humana la sem\u00e1ntica, y no s\u00f3lo la sintaxis, es crucial. <\/p>\n\n\n\n La IA es la versi\u00f3n tecnol\u00f3gica de ese autoritarismo postneoliberal. Un Leviat\u00e1n tecnol\u00f3gico sin bur\u00f3cratas cuyo advenimiento percibimos como inevitable<\/p><\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n En t\u00e9rminos generales, las cr\u00edticas a las posiciones m\u00e1s radicales de los te\u00f3ricos de la IA tienden a subrayar las dimensiones dial\u00f3gicas de nuestra racionalidad, esto es, las condiciones intersubjetivas de nuestra inteligencia. Llamamos inteligentes a seres con los que podr\u00edamos llegar en principio a un acuerdo acerca de la justificaci\u00f3n de ciertos juicios te\u00f3ricos, morales o est\u00e9ticos. Es una definici\u00f3n que, de hecho, excluye a todos los animales no humanos y seguramente a cualquier m\u00e1quina, por mucho que tanto unos como otros sean capaces de resolver problemas complejos, en algunos casos con m\u00e1s eficacia que las personas, o superar el test de Turing.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n En cualquier caso, esta clase de debates declinaron a lo largo de los a\u00f1os noventa. En primer lugar porque las versiones tradicionales o simb\u00f3licas de la inteligencia artificial perdieron peso frente a las redes neuronales y otros desarrollos subsimb\u00f3licos o inductivos, que acapararon la atenci\u00f3n acad\u00e9mica y medi\u00e1tica. En segundo lugar, porque la expansi\u00f3n de Internet cambi\u00f3 completamente las preguntas que se consideraban relevantes en los debates acerca de la relaci\u00f3n entre tecnolog\u00eda y racionalidad. En la \u00e9poca de la conexi\u00f3n global, la cuesti\u00f3n fundamental empez\u00f3 a ser m\u00e1s bien en qu\u00e9 medida las m\u00e1quinas transformaban la inteligencia humana mediante relaciones de hibridaci\u00f3n. Internet y las redes sociales se entendieron a menudo como un espacio de concurrencia de fragmentos de conocimiento que se agrupan hasta componer una especie de mente colmena que nos da acceso a percepciones y comprensiones incrementadas. Poca gente sigui\u00f3 debatiendo sobre la posibilidad de programar inteligencias digitales similares a la humana porque a) las relaciones distribuidas parec\u00edan mucho m\u00e1s potentes y prometedoras y b) la propia racionalidad humana parec\u00eda quedar alterada mediante pr\u00f3tesis digitales. <\/p>\n\n\n\n Posiblemente, la m\u00e1xima expresi\u00f3n de este agnosticismo epistemol\u00f3gico posterior a la \u00e9poca heroica de la IA sea el Big Data. Para muchos investigadores sociales, la posibilidad de acceder a cantidades descomunales de informaci\u00f3n procedente de las redes digitales supone una aut\u00e9ntica revoluci\u00f3n epistemol\u00f3gica: proporciona, por el tama\u00f1o y extensi\u00f3n de los datos, una nueva forma, m\u00e1s objetiva y precisa, de conocimiento, la mejor posible en estos momentos. Por primera vez, se nos dice, no tenemos que elegir entre tama\u00f1os muestrales o estudios en profundidad ni nos enfrentamos a situaciones donde no est\u00e9 garantizada la significatividad de los c\u00e1lculos. El volumen de los datos compensa cualquier otro problema metodol\u00f3gico: sesgos, errores, dise\u00f1os muestrales, etc. El programa del Big Data se basa en una especie de inductivismo sencillo que promete una reducci\u00f3n extrema de la labor interpretativa mediante un uso as\u00e9ptico de t\u00e9cnicas algor\u00edtmicas. De hecho, en ocasiones se ha llegado a hablar del \u201cfin de la teor\u00eda\u201d social gracias a la inteligibilidad directa que proporciona el Big Data. <\/p>\n\n\n\n Las cr\u00edticas a este modelo subrayan, por el contrario, el bucle operativo que interrelaciona las herramientas de producci\u00f3n de conocimiento con los resultados de su aplicaci\u00f3n. No s\u00f3lo porque en el Big Data la informaci\u00f3n no matematizable queda invisibilizada, sino porque muchas de las recetas estad\u00edsticas que se emplean est\u00e1n dise\u00f1adas para usuarios interaccionando a trav\u00e9s de redes sociales o de medios virtuales descentralizados, de modo que tales registros pueden carecer de contexto interpretativo fuera del espacio online. En otras palabras, el propio Big Data altera nuestra concepci\u00f3n de lo que puede ser entendido como investigaci\u00f3n y conocimiento. Los objetos que consideramos susceptibles de ser investigados responden a fisonom\u00edas concretas que cambian no s\u00f3lo la metodolog\u00eda sino la teor\u00eda social subyacente.<\/p>\n\n\n\n La aparici\u00f3n de sistemas de IA con una presencia pr\u00e1ctica y cotidiana en nuestras vidas genera miedos o esperanzas pero, comparativamente, pocos debates epistemol\u00f3gicos acerca de su naturaleza<\/p><\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n Es un problema central para entender el retorno contempor\u00e1neo de la IA, que est\u00e1 \u00edntimamente relacionado con el ascenso del Big Data. No s\u00f3lo, por supuesto, porque en el desarrollo de los sistemas expertos contempor\u00e1neos sea determinante la disponibilidad de grandes fuentes de datos, sino tambi\u00e9n porque su configuraci\u00f3n actual ha heredado sus pretensiones ate\u00f3ricas. No est\u00e1 muy claro qu\u00e9 implicaciones tendr\u00eda que la persona que se encuentra en la habituaci\u00f3n china tuviera acceso no a un conjunto de diccionarios, como planteaba Searle en su formulaci\u00f3n original del problema, sino a Google Translate. Lo curioso es que no mucha gente parece preocupada por la cuesti\u00f3n. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n La aparici\u00f3n hist\u00f3rica en nuestro tiempo de aut\u00e9nticos sistemas de inteligencia artificial con una presencia pr\u00e1ctica y cotidiana en nuestras vidas genera miedos o esperanzas pero, comparativamente, pocos debates epistemol\u00f3gicos acerca de su naturaleza o de su congruencia o incongruencia con nuestra propia racionalidad. Es llamativo porque los mismos interrogantes de hace cuarenta a\u00f1os siguen en pie. En palabras de Margaret Boden: <\/p>\n\n\n\n \u201cEl alcance metodol\u00f3gico de la IA es extraordinariamente amplio. (\u2026). Existen multitud de aplicaciones de IA dise\u00f1adas para innumerables tareas espec\u00edficas que utilizan en casi todos los campos de la vida legos y profesionales por igual. Muchas superan hasta a los seres humanos m\u00e1s expertos. En ese sentido, el progreso ha sido espectacular. Pero los pioneros de la IA no solo aspiraban a sistemas especializados. Tambi\u00e9n esperaban lograr sistemas con inteligencia general. (\u2026) Seg\u00fan esos criterios, el progreso ha sido mucho menos impresionante\u201d [1]<\/a>1 \u2014 Margaret A. Boden, Inteligencia artificial, Madrid, Turner, 2017\n<\/span><\/span>.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n Desde esa perspectiva, tal vez el aut\u00e9ntico desaf\u00edo no sea describir el modo en que la IA est\u00e1 cambiando la sociedad, dando por hecho que tal cosa est\u00e1 sucediendo. En realidad, ese es un pron\u00f3stico arriesgado pues, en general, es extremadamente complicado asegurar qu\u00e9 tecnolog\u00eda va a resultar determinante en el medio plazo. A menudo tecnolog\u00edas aparentemente secundarias terminan por desempe\u00f1ar un papel central y, viceversa, tecnolog\u00edas deslumbrantes quedan periclitadas poco despu\u00e9s de su surgimiento. Una alternativa te\u00f3rica interesante es invertir la perspectiva y tratar de pensar qu\u00e9 tipo de transformaciones sociales se han producido para que aceptemos con tanta naturalidad e inevitabilidad la presencia de sistemas de IA y dejemos de lado las preguntas gnoseol\u00f3gicas m\u00e1s profundas o inquietantes. <\/p>\n\n\n\nLos debates tradicionales<\/h5>\n\n\n\n
IA poste\u00f3rica<\/h5>\n\n\n\n
La IA como nuevo Leviat\u00e1n<\/h5>\n\n\n\n