Aquí hay una selección de titulares recientes sobre inteligencia artificial, elegida más o menos al azar:
Para algunos graduados recientes, el apocalipsis de trabajo de IA ya puede estar aquí
La inteligencia artificial amenaza con asaltar las reservas de agua de las regiones más secas de Europa
Top AI CEO previene el baño de sangre de cuello blanco
De acuerdo, no exactamente al azar, busqué más titulares que suenan doomy. Pero no eran difíciles de encontrar. Esto se debe a que numerosos estudios indican que la cobertura negativa o enmarcada de miedo de la IA en los principales medios de comunicación tiende a superar en número a los marcos positivos.
Y para ser claros, ¡hay buenas razones para eso! Desde la desinformación hasta la ciberfaria, las armas autónomas y la pérdida masiva de empleo hasta el extremo real del mundo (enchufe descarado de mi libro aquí), hay muchas cosas que podrían ir muy, muy mal con la IA.
Pero como en muchas otras áreas, el énfasis en lo negativo en la inteligencia artificial corre el riesgo de eclipsar lo que podría salir bien, tanto en el futuro a medida que esta tecnología continúa desarrollándose y en este momento. Como correctivo (y tal vez solo para congraciarse a nuestros posibles señores de robot futuros), aquí hay un resumen de una forma en que la IA ya está marcando una diferencia positiva en tres campos importantes.
Cada vez que alguien me pregunta sobre una sin duda bien Uso de AI, señalo una cosa: Alfafold. Después de todo, ¿cuántos otros modelos de IA han ganado a sus creadores un premio Nobel real?
Alphafold, desarrollado por la compañía de IA propiedad de Google Deepmind, es un modelo de IA que predice las estructuras 3D de proteínas basadas únicamente en sus secuencias de aminoácidos. Eso es importante porque los científicos necesitan predecir la forma de la proteína para comprender mejor cómo podría funcionar y cómo podría usarse en productos como medicamentos.
Eso se conoce como el «problema de plegado de proteínas», y fue un problema porque mientras investigadores humanos podría Finalmente, descubra la estructura de una proteína, a menudo les tomaría años de trabajo laborioso en el laboratorio para hacerlo. Alfafold, a través de métodos de aprendizaje automático que no pude explicarle si lo intenté, puede hacer predicciones en tan solo cinco segundos, con una precisión que es casi tan buena como los métodos experimentales estándar de oro.
Al acelerar una parte básica de la investigación biomédica, Alfafold ya ha logrado acelerar significativamente el desarrollo de fármacos en todo, desde la enfermedad de Huntington hasta la resistencia a los antibióticos. Y la decisión de Google Deepmind el año pasado de Open Source Alphafold3, su modelo más avanzado, para el uso académico no comercial, ha ampliado en gran medida el número de investigadores que pueden aprovecharlo.
No lo sabrías al ver dramas médicos como El pittpero los médicos pasan mucho tiempo haciendo papeleo, dos horas por cada hora que realmente pasan con un paciente, por un cargo. Encontrar una manera de reducir ese tiempo podría liberar a los médicos para hacer medicamentos reales y ayudar a detener el problema del agotamiento.
Ahí es donde la IA ya está marcando la diferencia. Como informó el Wall Street Journal esta semana, los sistemas de atención médica en todo el país están empleando «escribas de IA», sistemas que capturan automáticamente las discusiones de médico-paciente, actualizan los registros médicos y generalmente automatizan lo más posible en torno a la documentación de una interacción médica. En un estudio piloto que emplea escribas de IA de Microsoft y una startup llamada Abridge, los médicos redujeron el tiempo de documentación diario de 90 minutos a menos de 30 minutos.
No solo los médicos libres de productos de IA que listan ambiente de gran parte de la necesidad de hacer notas manuales, sino que eventualmente pueden conectar nuevos datos de una interacción médico-paciente con los registros médicos existentes y garantizar que las conexiones y las ideas sobre la atención no caigan entre las grietas. «Veo que puede proporcionar información sobre el paciente que la mente humana simplemente no puede hacer en un momento razonable», dijo a The Journal el Dr. Lance Owens, director de información médica regional de la Universidad de Michigan Health.
Una advertencia oportuna sobre un desastre natural puede significar la diferencia entre la vida y la muerte, especialmente en los países pobres ya vulnerables. Es por eso que Google Flood Hub es tan importante.
Un sistema de alerta temprana de inundación fluvial impulsada por la IA, impulsado, proporciona pronósticos de inundación de siete días para 700 millones de personas en 100 países. Funciona casando un modelo de hidrología global que puede pronosticar los niveles de los ríos incluso en cuencas que carecen de medidores de inundación física con un modelo de inundación que convierte los niveles predichos en mapas de inundaciones de alta resolución. Esto permite a los aldeanos ver exactamente qué carreteras o campos pueden terminar bajo el agua.
Flood Hub, en mi opinión, es uno de los ejemplos más claros de cómo la IA puede usarse para el bien para aquellos que más lo necesitan. Aunque muchos países ricos como EE. UU. Están incluidos en el centro de inundaciones, en su mayoría ya tienen infraestructura para pronosticar los efectos del clima extremo. (A menos que, por supuesto, lo eliminemos todo del presupuesto). Pero muchos países pobres carecen de esas capacidades. La capacidad de IA para reducir drásticamente la mano de obra y el costo de tales pronósticos ha permitido extender esas capacidades de salvar vidas a quienes más lo necesitan.
Una cosa más genial: la ONG givedirectly, que proporciona pagos directos en efectivo a los pobres mundiales, ha experimentado con el uso de advertencias de inundaciones para enviar a las familias cientos de dólares en días de ayuda en efectivo antes Una inundación esperada para ayudarse a prepararse para lo peor. A medida que crece la amenaza del clima extremo, gracias al cambio climático y al movimiento de la población, este es el tipo de filantropía de vanguardia.
Incluso lo que parece ser las mejores aplicaciones para la IA pueden venir con sus inconvenientes. El mismo tipo de tecnología de IA que permite que Alphafold ayude a acelerar el desarrollo de fármacos podría usarse algún día para diseñar más rápidamente biowapons. Los escribas de IA en medicina plantean preguntas sobre la confidencialidad del paciente y el riesgo de piratería. Y aunque es difícil encontrar fallas en un sistema de IA que pueda ayudar a advertir a las personas pobres sobre desastres naturales, la falta de acceso a Internet en los países más pobres puede limitar el valor de esas advertencias, y no hay mucha IA para cambiar eso.
Pero con los titulares alrededor de la AI inclinada tan apocalíptica, es fácil pasar por alto los beneficios tangibles que la IA ya ofrece. En última instancia, la IA es una herramienta. Una herramienta poderosa, pero una herramienta de todos modos. Y como cualquier herramienta, lo que hará, malo y bueno, estará determinado por cómo la usamos.
