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El remedio falso de la IA

Lo que la inteligencia artificial puede hacer, lo que no, y cómo distinguir la diferencia

Arvind Narayanan y Sayash Kapoor

Princeton UP, 2024

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Clasificación editorial

Cualidades

Analítico
Científico
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Reseña

Es hora de diferenciar entre las capacidades reales de la IA y las promesas exageradas de las grandes empresas tecnológicas, dicen el profesor de informática de la Universidad de Princeton, Arvind Narayanan, y el candidato a doctorado Sayash Kapoor. Al igual que los vendedores de antaño vendían aceite de serpiente como una “cura milagrosa” cuando, en realidad, no tenía ningún beneficio médico, hoy en día la gente exagera el potencial de la IA. Por ejemplo, la IA no puede ofrecerle a la humanidad una visión perfecta de acontecimientos futuros, pero puede conducir a una mala toma de decisiones. Narayanan y Kapoor le piden que luche por el futuro de la IA que usted desea, en lugar de aceptar el futuro que las empresas tecnológicas están tratando de venderle.

Resumen

Las capacidades de la IA predictiva son muy exageradas.

Los responsables de la toma de decisiones, gobiernos y empresas están presionando para sustituir la toma de decisiones humana por análisis predictivos de IA. Solo hay un problema: las herramientas de IA no siempre funcionan como se promete. Por ejemplo, los proveedores de Medicare en Estados Unidos han empezado a recurrir a la IA predictiva para estimar cuánto tiempo pasarán los pacientes en el hospital. Sin embargo, estas estimaciones no siempre son precisas y pueden perjudicar la calidad de la atención que reciben los pacientes. En un caso alarmante, una herramienta de IA predijo que un paciente de 85 años solo necesitaría pasar 17 días en el hospital. El seguro médico del paciente, tomando la predicción como un hecho, dejó de pagar el tratamiento después de esos días, a pesar de que el paciente todavía no podía caminar sin ayuda y seguía sufriendo un dolor extremo.

Abundan las falsas promesas sobre el potencial de la IA para hacer predicciones precisas. Por ejemplo, tanto Scientific American como Axios publicaron artículos que elogiaban un texto de 2023 que conten...