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La inteligencia artificial y los errores económicos superpoderosos

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Tags Economía Global

09/23/2019

El desarrollo de la IA se ha transformado en una carrera geopolítica con China y Estados Unidos en un callejón sin salida para ser el vencedor. Mientras que el siglo XX puede ser ampliamente considerado como el siglo americano, el siglo XXI será definido por el líder en esta tecnología fundamental. Al menos, esa es la impresión dada por la mayoría de los comentaristas y reflejada en el reciente libro de Kai-Fu Lee, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order.

El libro de Lee encaja en la narrativa común de la Guerra Fría, enmarcando el desarrollo de esta tecnología como una nueva carrera espacial, llegando incluso a calificar la victoria de AlphaGo sobre Ke Jie en 2017 como el «momento Sputnik» de China. Sus capítulos discuten la ventaja de los EE.UU. vs. China y viceversa, con pronósticos sobre quién está por delante hoy y quién lo estará en los próximos años. Por ejemplo, en lo que respecta al uso comercial de la tecnología de inteligencia artificial, afirma Lee (las cursivas son mías):

Hoy en día, Estados Unidos goza de una ventaja dominante (90-10) en esta ola, pero creo que dentro de cinco años, China cerrará un poco esa brecha (70-30), y el gobierno chino tiene más posibilidades de aprovechar el poder de la inteligencia artificial comercial.

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Esto me parece una afirmación increíble, y contradice muchos de los problemas que tengo con el libro.

Sin duda, el Dr. Lee ofrece una gran visión del uso pionero de la tecnología en China y de las diferencias culturales y políticas entre los dos países. Él mismo es chino, pero completó su doctorado en la Universidad Carnegie Mellon, trabajó para Google en los EE.UU. y China, y ha estado involucrado como VC en muchas empresas a ambos lados del Pacífico. Su experiencia y pericia son valoradas y bien recibidas. Mientras permanezca dentro de este reino, creo que ofrece excelentes comentarios. La dificultad es cuando se mueve hacia la filosofía política y la economía, aquí es donde estos pronósticos comienzan a fallar.

Una estrategia de I+D planificada

El mayor descuido que Lee hace a lo largo del libro es su creencia en la eficacia de un programa de I+D planificado y financiado centralmente. Una y otra vez, se refiere a la cantidad de dinero que Pekín está invirtiendo en la investigación de la IA, su apoyo a las nuevas empresas de IA y así sucesivamente. Los montos son realmente asombrosos, ya que miles de millones de dólares se destinan a iniciativas de AI en todo el país con el objetivo de contar con una industria de AI multimillonaria para 2030. Pero no es tanto la cantidad de fondos que se invierten como la calidad.

El trabajo de I+D planificado y dirigido centralmente tropieza debido a los incentivos, los precios y los problemas de conocimiento inherentes a los propios planificadores. Hayek explicó este tema en su discusión del problema del conocimiento, que se basa en las limitaciones epistemológicas de los planificadores centrales porque están tomando decisiones para las masas y carecen del conocimiento detallado y distribuido de aquellos a quienes están tomando decisiones en nombre de ellas. Esta idea ha sido desarrollada y reforzada por las críticas de la teoría de la elección pública, que se centran en el papel de los intereses especiales y los incentivos de los políticos y burócratas que toman las decisiones de financiación. Aunque todavía estamos en los primeros días de la revolución de la IA, ya podemos ver cómo se desarrolla esta dinámica.

I+D de IA para el CCP, no para la gente

Un rápido vistazo a las compañías de IA más grandes y mejor financiadas de China muestra que la mayor parte de los fondos iniciales para la IA se destina a empresas de seguridad enfocadas en el gobierno y dirigidas a tecnologías de IA tales como el reconocimiento facial. Según datos de CBInsights, el 89% de la financiación destinada a las principales empresas chinas de AI se dedica a empresas que son pioneras en tecnologías de reconocimiento facial y seguridad para el CCP. Esto se compara con el 1,4% de las principales empresas de AI en el resto del mundo. Parece claro que las decisiones de financiación chinas están decididamente inclinadas a su favor, mientras que no hay mercado para estos servicios en otros lugares.

Otro problema con el aumento de la investigación de la IA es el gran aumento de las publicaciones científicas de baja calidad en este campo que han emanado de las universidades chinas. Un estudio realizado en 2018 por la editorial Elsevier descubrió que las universidades chinas habían publicado más artículos que las universidades estadounidenses entre 1998 y 2017 en el campo de la IA, pero cuando se ponderó el impacto al contabilizar las citas y las autocitas, la calidad de los artículos chinos se desplomó. Además, la investigación china en general ha sufrido una larga serie de retracciones de la investigación científica general debido a fraudes o investigaciones defectuosas. Pero esto es lo que debemos esperar cuando los no expertos (es decir, los burócratas y los políticos) dirigen el financiamiento en áreas especializadas; aumentan artificialmente la demanda de investigadores e incentivan a más personas a entrar en el campo y producir cuando de otra manera no lo harían o no deberían hacerlo. En otras palabras, un ejemplo clásico de mala inversión.

Finalmente, hemos visto el surgimiento de falsas compañías de inteligencia artificial, aquellas que afirman aprovechar esta nueva tecnología para atraer inversiones y negocios adicionales. Un caso de alto perfil de esto ocurrió con iFlytek el año pasado, una gran empresa china que aparentemente desarrolla IA para el reconocimiento de voz, cuando fueron acusados de usar humanos para completar sus traducciones en lugar de sistemas de IA. Esto no quiere decir que otros mercados no se hayan visto afectados por el auge de la «falsa IA», sino que es casi inevitable ver algún tipo de fraude cuando una nueva tecnología alcanza tal cúspide de publicidad, pero este problema se agrava cuando quienes toman las decisiones de inversión y financiación no tienen nada que ver con las decisiones erróneas que toman.

Los luditas: ¡esta vez es diferente!

Lee dedica otro capítulo a la cuestión de los empleos y el desplazamiento de los trabajadores, citando (y poniéndose del lado de) muchos de los estudios de alto perfil que han salido a la luz en los últimos cinco años y que advierten sobre la eventual automatización de un gran porcentaje de puestos de trabajo. Lee resume bien la posición contraria: cada revolución tecnológica en la historia ha llevado a un desplazamiento temporal, pero siempre ha surgido un aumento a largo plazo en el nivel de vida para todos y nuevos y mejores empleos, pero no hace un caso convincente de por qué «esta vez es diferente».

Se basa en el libro de Brynjolfsson y McAffee, The Second Machine Age, para argumentar que el aumento de la productividad en los últimos 30 años ha llevado al «gran desacoplamiento» porque los salarios se han estancado e incluso han disminuido para las personas más pobres de Estados Unidos, lo que ha llevado a un aumento de la desigualdad. La razón que se aduce para ello es lo que ellos llaman el sesgo de las habilidades, según el cual esta tecnología de la información (y por extensión, IA) hace que la mano de obra altamente calificada sea más productiva, pero hace poco o nada por la mano de obra poco calificada.

Este argumento tiene numerosos problemas que se manifiestan fácilmente en un momento de reflexión. En primer lugar, Lee recita el argumento de desacoplamiento, a menudo desacreditado, que se basa en estadísticas defectuosas y que permite seleccionar un punto de partida en un punto máximo a finales de los años ochenta. Además, esta cifra se basa en ignorar las prestaciones que no se contabilizan en los salarios (que representan entre el 20 y el 31% de la compensación) y se deflactan utilizando el IPC en lugar del PCE más relevante, que sobreestima la inflación, lo que deprime el crecimiento. Además, parece absurdo creer que el trabajador medio en 2019 goza del mismo nivel de vida material que el trabajador medio en 1989; todo, desde la electrónica de consumo, los electrodomésticos, los coches y los servicios, ha aumentado enormemente en calidad y disponibilidad.

El segundo problema es con respecto al argumento del sesgo de habilidad de Lee. Esto parece haber sido un argumento plausible a principios de la década de 2000, cuando Internet aún estaba en su infancia, pero a medida que la adopción fue creciendo, más herramientas y servicios estuvieron disponibles, distribuyendo a fondo el potencial para aprovechar la tecnología a personas de todo el mundo sin la necesidad de conocimientos especializados. Incluso si este fuera el caso entonces y ya no lo es, todavía no entiende por qué los salarios suben en primer lugar. Finalmente, el argumento de Lee pone la culpa de la desigualdad de ingresos a los pies de la tecnología cuando la política del banco central y los efectos de Cantillon son una explicación mucho más eficaz para el reciente malestar económico de Occidente.

El desarrollo de la IA desde Occidente

En general, el libro de Lee es una lectura desigual. La primera mitad del libro es probablemente la razón por la que la mayoría de la gente (yo incluido) lo compró – para obtener una respetada perspectiva interna del desarrollo tecnológico chino. La segunda mitad, entra en la vida personal de Lee, desde su vida desequilibrada hasta su lucha contra el cáncer y las lecciones de la vida pasada. Esto se convierte en su motivo hasta el final, ya que se centra en las conexiones humanas y la necesidad de abordar las posibles pérdidas de puestos de trabajo con una reorientación hacia un trabajo más comunitario e interpersonal.

Si no has leído mucho sobre el empuje de la IA en China o más allá de los tres grandes de China (Baidu, Alibaba y Tencent), entonces obtendrás mucho de este libro y de cómo se ve el paisaje tecnológico. Es realmente notable dar un paso atrás y considerar la historia que Lee teje y que el mundo ha presenciado en las últimas décadas: China pasa de ser un remanso económico basado en la agricultura a un fabricante de imitaciones, a un fabricante competente con un rápido crecimiento y a una potencia tecnológica que impulsa el desarrollo de la IA. Sin embargo, demasiado del libro se gasta persiguiendo fantasmas económicos y no logra entregar la profunda visión que uno espera de alguien tan bien considerado en la industria como Kai-Fu Lee.

Author:

Christian Hubbs

Christian Hubbs is a PhD candidate at Carnegie Mellon University working in machine learning and optimization. He blogs at datahubbs.com and co-hosts a podcast at artificiallyintelligent.tech.

Image source:
Getty

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