El impacto de la IA solo será en trabajos mediocres, dice Yann LeCun

Yann LeCun, el padrino de la IA, ha dicho que la IA no afectará los trabajos para siempre y que no eliminará los trabajos de los escritores, sino los de nivel inferior. LeCun, profesor de informática y aprendizaje automático de origen francés-estadounidense, vicepresidente y científico jefe de IA de Meta, también señaló que los que se verán afectados negativamente serán los estudiantes que hacen trampa, los periodistas que reproducen comunicados de prensa en lugar de hacer su propia investigación y los profesores perezosos. 

Él cree que la narración de historias auténtica y similar a la humana con aporte creativo no necesita sentirse amenazada por la IA, ya que esta es la sustancia misma de cada pieza significativa de trabajo. LeCun piensa que la IA solo reemplazará los trabajos de tareas repetitivas, y los campos que requieren decisiones complejas, sentido social y creatividad no serán reemplazados en el futuro cercano.

LeCun cree que los alarmistas de cualquier tipo solo buscan atención, y a pesar de que las máquinas eventualmente superarán a los humanos, estamos lejos de eso, y aquellos que predicen que la IA tomará el mundo deben darse cuenta de que la IA aún tiene que ganar inteligencia cognitiva tan poco como una rata. Y, por supuesto, una rata no puede tomar nuestro mundo, y si lo intenta, sabemos que cualquier modelo de IA opera desde un centro de datos, y debe haber un interruptor de apagado para ello. 

Los trabajos creativos no desaparecerán.

Dado que ha sido una percepción común que la IA tiene el potencial de reemplazar muchos tipos de trabajos, por esta razón, un número considerable de empresas ha dejado de contratar para ciertas posiciones. Pero, el Prof. LeCun piensa que la IA no expulsará a muchas personas de sus trabajos para siempre. Él cree que la naturaleza del trabajo y la forma en que hacemos nuestro trabajo cambiarán, ya que es difícil asumir qué roles laborales estarán demandados dentro de 20 años. 

Yann LeCun dice que los humanos tendremos que pasar por una transición como fuerza laboral, como lo hicimos cuando se inventó la imprenta o cuando la internet llegó a nuestras manos. Él piensa que los trabajos de entrada de datos, análisis financiero y atención al cliente disminuirán, ya que la reducción de costos y la eficiencia de la IA jugarán un papel decisivo. Pero él cree que los trabajos de maestros, terapeutas, abogados, atletas y artistas se mantendrán. El científico jefe de Meta siente que las empresas y los gobiernos deben invertir en la capacitación de su personal para que puedan adaptarse a las condiciones laborales cambiantes.

Yann LeCun no es optimista sobre la AGI

Yann LeCun tiene su propia teoría de la IA, que a menudo es contradictoria con las creencias populares. Se ha opuesto a los líderes de la industria en muchas ocasiones. No piensa en la IA como algo que tomará nuestro mundo, la piensa como una proyección humana en las máquinas. En su opinión, la investigación de la IA no debería mantenerse bajo llave, ya que sería un error. 

Anteriormente, LeCun se opuso a la idea de Elon Musk de que la AGI superaría a la humanidad para el año 2025. Jensen Huang, CEO de Nvidia, también predijo que la AGI podría estar aquí en cinco años. Pero LeCun no parece tan optimista sobre la AGI; niega que aún exista algo llamado AGI. Pero, ¿por qué? — El argumento de LeCun es que la inteligencia humana no es general en su núcleo. Pero según LeCun, ese sigue siendo un objetivo lejano. Los rasgos fundamentales de la inteligencia humana son comprender el mundo físico que nos rodea, razonar, planificar y tener memoria persistente. Los animales también poseen estos mismos rasgos. 

LeCun dice que aún estamos lejos incluso de la inteligencia a nivel humano, y mucho menos de superarla. Según él, un niño de cuatro años ha visto cincuenta veces más datos que los LLM más grandes han visto jamás. Como los humanos no aprendemos solo del lenguaje; aprendemos de nuestro entorno y del mundo que nos rodea. Para esto, necesitamos cambiar la arquitectura del entrenamiento de los LLM y debemos incluir otros parámetros además de simplemente alimentar texto para hacerlos capaces, al menos al nivel de un gato, que tiene mucho más poder cognitivo que el LLM más inteligente disponible.