La inteligencia artificial está transformando rápidamente nuestras economías y lugares de trabajo. Un nuevo estudio muestra que la mayoría de la gente cree que la inteligencia artificial está desplazando más trabajo humano que creando nuevas oportunidades. Los autores de la Universidad LMU de Múnich y la Universidad de Viena demostraron una relación causal: cuanto más fuerte es esta percepción, mayor es la insatisfacción de las personas con la democracia y menor su participación en los debates políticos sobre futuros avances tecnológicos. Estos efectos se producen a pesar de que, hasta la fecha, la inteligencia artificial ha tenido un impacto limitado en el mercado laboral. El estudio se publicó recientemente en la prestigiosa revista PNAS.
¿CÓMO PERCIBE LA POBLACIÓN LA IA?
Los investigadores analizaron primero datos de encuestas de 38 países europeos con más de 37.000 participantes. Los resultados fueron claros: en la mayoría de los países, prevalece la opinión de que la inteligencia artificial destruye más empleos de los que crea. El Dr. Armin Granulo, autor del estudio y miembro de la Escuela de Administración de la LMU de Múnich, explica: «El impacto real de la inteligencia artificial en el mercado laboral aún es limitado. Sin embargo, muchas personas perciben principalmente la inteligencia artificial como un sustituto del trabajo humano. Esta percepción es notablemente estable y está especialmente extendida en los países económicamente desarrollados».
¿QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA LA DEMOCRACIA?
En el estudio actual, el equipo de Múnich y Viena demuestra que esta percepción de desplazamiento no está exenta de consecuencias políticas. Las personas que perciben la inteligencia artificial como destructora de empleos están significativamente más insatisfechas con el funcionamiento de la democracia. También participan menos políticamente, por ejemplo, en debates, participación cívica y en el codiseño de políticas tecnológicas. «Cuando las personas perciben que la inteligencia artificial reemplaza el trabajo humano, expresan dudas sobre el sistema político; están menos satisfechas con la democracia y sus instituciones», resume el autor del estudio, Christoph Fuchs, de la Facultad de Negocios, Economía y Estadística de la Universidad de Viena.
Relación causal: experimentos en el Reino Unido y EE. UU.
Para comprobar si estas correlaciones son realmente causales, los investigadores realizaron dos experimentos representativos en el Reino Unido y EE. UU. Se presentaron a los participantes diferentes escenarios futuros de la inteligencia artificial: uno que la presentaba como un sustituto del trabajo humano y el otro como creadora de nuevos empleos. Los resultados muestran que cuando se planteó la inteligencia artificial como un sustituto del trabajo humano, las personas expresaron una confianza significativamente menor en las instituciones democráticas y una menor disposición a involucrarse políticamente con la inteligencia artificial.
POR QUÉ ESTO ES IMPORTANTE.
El estudio deja claro que las consecuencias sociales de la inteligencia artificial no solo comienzan con la desaparición de empleos. Según los autores del estudio, las expectativas, los temores y la forma en que hablamos de la inteligencia artificial como sociedad son suficientes para cambiar las actitudes democráticas. Si los debates públicos se centran excesivamente en la pérdida de empleos, esto puede tener efectos secundarios no deseados para la democracia.
Al mismo tiempo, enfatizan los autores, los hallazgos también apuntan a oportunidades. Como explica Armin Granulo: «Nuestros experimentos sugieren que las creencias de las personas sobre los efectos de la inteligencia artificial en el mercado laboral podrían cambiar, por ejemplo, mediante una comunicación dirigida que indique que su futuro no está predeterminado, sino que puede moldearse mediante decisiones democráticas».
PARO CARDIACO.
Por otra parte, investigadores estudian el uso de la IA para que médicos tomen decisiones cruciales y amplien el acceso a la atención en entornos de bajos recursos, un problema debido a que las deficiencias en infraestructura, habilidades y gobernanza siguen limitando una adopción segura y eficaz.
Tras un paro cardíaco, las familias y los médicos suelen enfrentarse a una incertidumbre abrumadora sobre las posibilidades de recuperación del paciente. Esta incertidumbre es aún mayor en hospitales con recursos limitados, donde el acceso a herramientas de diagnóstico avanzadas y grandes conjuntos de datos es limitado.
En un ejemplo de cómo la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a superar esta brecha, investigadores de la Facultad de Medicina de Duke-NUS y sus colaboradores han adaptado un modelo avanzado de IA para predecir con precisión la recuperación neurológica tras un paro cardíaco en un entorno con recursos limitados.
Publicado en “npj Digital Medicine”, el estudio utilizó el aprendizaje por transferencia, un enfoque avanzado de IA que adapta modelos preentrenados, basados en grandes conjuntos de datos, a nuevos entornos con datos locales limitados. Este método mejora el rendimiento en nuevos entornos sin requerir una recopilación extensa de datos, lo que lo hace especialmente relevante para países de ingresos bajos y medios.
El equipo utilizó un modelo de predicción de recuperación cerebral desarrollado en Japón con datos de 46.918 pacientes con paro cardíaco extrahospitalario y lo adaptó para su uso en Vietnam, donde se probó en una cohorte más pequeña de 243 pacientes.
El modelo adaptado tuvo un rendimiento significativamente mejor, diferenciando correctamente a los pacientes de alto y bajo riesgo en aproximadamente el 80 % de las ocasiones, en comparación con alrededor del 46 % cuando el modelo original se utilizó en el contexto de Vietnam.
El autor principal, el profesor asociado Liu Nan, del Centro de Ciencia de Datos Biomédicos de Duke-NUS y director de la Iniciativa de IA + Ciencias Médicas de Duke-NUS, afirmó:
“El estudio demuestra que no es necesario reconstruir los modelos de IA desde cero para cada nuevo entorno. Al adaptar las herramientas existentes de forma segura y eficaz, la transferencia de aprendizaje puede reducir costes, acortar el tiempo de desarrollo y ayudar a extender los beneficios de la IA a los sistemas sanitarios con menos recursos”.