El impacto de la IA solo se dará en empleos mediocres, afirma Yann LeCun

Yann LeCun, el padrino de la IA, ha afirmado que esta no afectará los empleos para siempre y que no acabará con los empleos de los escritores, sino con los de aquellos que no cumplen con las expectativas. LeCun, profesor franco-estadounidense de informática y aprendizaje automático, ydent y científica principal de IA de Meta, también señaló que quienes se verán afectados negativamente serán losdentque hacen trampa, los periodistas que reproducen comunicados de prensa en lugar de investigar por su cuenta y los profesores perezosos. 

Él opina que la narración auténtica y humana con aportación creativa no tiene por qué verse amenazada por la IA, ya que esta es la esencia misma de todo trabajo significativo. LeCun cree que la IA solo reemplazará los trabajos repetitivos, y que los campos que requieren decisiones complejas, sentido social y creatividad no serán reemplazados en el futuro próximo.

LeCun cree que quienes siembran el miedo solo buscan llamar la atención, y a pesar de que las máquinas eventualmente superarán a los humanos, estamos lejos de eso, y quienes predicen que la IA dominará el mundo deben darse cuenta de que la IA aún tiene que desarrollar inteligencia cognitiva, tan poco como una rata. Y, por supuesto, una rata no puede dominar nuestro mundo, y si lo intenta, sabemos que cualquier modelo de IA opera desde un centro de datos, y debe haber un interruptor para apagarlo. 

Los trabajos creativos no desaparecerán.

Dado que se ha generalizado la percepción de que la IA tiene el potencial de reemplazar muchos tipos de empleos, numerosas empresas han dejado de contratar para ciertos puestos. Sin embargo, el profesor LeCun cree que la IA no obligará a muchas personas a dejar sus trabajos para siempre. Considera que la naturaleza del trabajo y la forma en que lo realizamos cambiarán, ya que es difícil predecir qué puestos de trabajo tendrán mayor demanda dentro de 20 años. 

Yann LeCun afirma que los humanos tendremos que atravesar una transición como fuerza laboral, como ocurrió con la invención de la imprenta o la llegada de internet. Cree que los empleos de entrada de datos, análisis financiero y atención al cliente se reducirán, ya que la reducción de costes y la eficiencia de la IA desempeñarán un papel decisivo. Sin embargo, cree que los empleos de profesores, terapeutas, abogados, deportistas y artistas se mantendrán. El científico jefe de Meta considera que las empresas y los gobiernos deben invertir en la formación de su personal para que pueda adaptarse a las cambiantes condiciones laborales.

Yann LeCun no es optimista sobre el IAG

Yann LeCun tiene su propia teoría de la IA, que a menudo contradice la creencia popular. Se ha opuesto a los líderes de la industria en numerosas ocasiones. No cree que la IA vaya a dominar nuestro mundo, sino que la ve como una proyección humana sobre las máquinas. En su opinión, la investigación en IA no debería mantenerse en secreto, ya que sería un error. 

Anteriormente, LeCun se opuso a la idea de Elon Musk de que la IA podría superar en inteligencia a la humanidad para el año 2025. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, también predijo que la IA podría estar aquí en cinco años. Sin embargo, LeCun no parece tan optimista con respecto a la IA; niega que aún exista algo llamado IA. ¿Pero por qué? —- El argumento de LeCun es que la inteligencia humana no es general en su esencia. Pero según LeCun, ese es un objetivo aún lejano. Las características fundamentales de la inteligencia humana son la comprensión del mundo físico que nos rodea, el razonamiento, la planificación y la memoria persistente. Los animales también poseen estas mismas características. 

LeCun afirma que aún estamos lejos de alcanzar la inteligencia humana, y mucho menos de superarla. Según él, un niño de cuatro años ha visto cincuenta veces más datos que los LLM más grandes jamás vistos. Como los humanos no aprendemos solo del lenguaje, aprendemos de nuestro entorno y del mundo que nos rodea. Para ello, necesitamos cambiar la arquitectura del entrenamiento de los LLM e incluir otros parámetros además de la simple introducción de texto para que sean capaces, al menos, al nivel de un gato, que tiene mucha más capacidad cognitiva que el LLM más inteligente disponible.