El informe de Deutsche Bank cuestiona la confiabilidad de las predicciones apocalípticas de la IA

Noticias de ME, 16 de septiembre (UTC+8), boletín rápido de Beating AI: El Instituto de Investigación de Deutsche Bank publicó "El Día del Juicio Final de la IA: Una breve historia de predicciones tecnológicas erróneas", echando un balde de agua fría sobre los recientes debates sobre la extinción de la IA. El informe sostiene que es difícil predecir hasta qué punto puede desarrollarse la tecnología, mucho menos cuándo se logrará, cómo se adoptará socialmente o qué impacto final tendrá. Las evaluaciones actuales de los expertos en IA de Silicon Valley sobre el futuro de la IA no son necesariamente más confiables que las de la gente común. El informe revisa una larga lista de predicciones fallidas de casi cien años. En 1934, Einstein consideró que la energía nuclear era casi imposible de lograr; menos de una década después, se logró una reacción en cadena nuclear sostenida. Bob Metcalfe, codisñador de Ethernet, predijo en 1995 que Internet colapsaría "espectacularmente" al año siguiente; la predicción no se cumplió, y él mismo trituró y bebió el artículo que publicaba esa predicción. La industria de la IA tampoco ha estado exenta de errores. En 2016, Geoffrey Hinton afirmó que el aprendizaje profundo superaría a los radiólogos en 5 a 10 años, e incluso sugirió detener la formación de nuevos profesionales. Sin embargo, en la última década, el número de radiólogos ha aumentado aproximadamente un 10%. Deutsche Bank considera que este tipo de predicciones suele cometer un error: confundir la parte más fácil de automatizar de un trabajo con el trabajo en su totalidad. Los radiólogos no solo interpretan imágenes, sino que también realizan explicaciones, juicios, comunicaciones y decisiones clínicas. La predicción sobre la conducción autónoma enfrenta el mismo problema. El progreso tecnológico es solo el primer paso; detrás vienen innumerables casos límite, regulación, asignación de responsabilidades y aceptación pública. Incluso, Deutsche Bank sugiere que hasta dónde puede llegar la IA podría depender más de si las empresas pueden integrarla realmente en sus flujos de trabajo y estar dispuestas a pagar por ella, que del simple avance en la capacidad del próximo modelo. El informe también ofrece una explicación aún más realista para las teorías del fin de la IA: casi todos los participantes tienen incentivos para exagerar. Los fundadores necesitan fe, los inversores necesitan tendencias, las empresas de consultoría necesitan urgencia, los formuladores de políticas necesitan visibilidad y los medios necesitan dramatismo. Las plataformas sociales favorecen naturalmente declaraciones negativas, emocionales y extremas, mientras que las evaluaciones moderadas tienen más dificultad para propagarse. (Fuente: BlockBeats)