Hace diez años, cuando la revolución de la inteligencia artificial empezaba a acelerarse, a los estudiantes de artes y humanidades se les decía que, si querían ser empleables, debían aprender a programar. Puede que aquel consejo no fuera acertado. Ahora son los propios programadores quienes temen que la inteligencia artificial les quite el trabajo.
Los licenciados en Filosofía en EE.UU. tienen más probabilidades de trabajar que quienes estudiaron informática
Hace diez años, cuando la revolución de la inteligencia artificial empezaba a acelerarse, a los estudiantes de artes y humanidades se les decía que, si querían ser empleables, debían aprender a programar. Puede que aquel consejo no fuera acertado. Ahora son los propios programadores quienes temen que la inteligencia artificial les quite el trabajo.
Podrían plantearse aprender a filosofar. A principios de este año, la Reserva Federal de Nueva York publicó datos que muestran que los licenciados en Filosofía en Estados Unidos tienen más probabilidades de trabajar que quienes estudiaron informática. En 2024, el año más reciente del que hay cifras disponibles, el 7% de quienes habían estudiado informática estaban en paro, frente al 5,1% de los filósofos.
Muchos están siendo captadas por las propias empresas de inteligencia artificial. Los estudiantes reciben ofertas de trabajo antes incluso de terminar la carrera, afirma Luciano Floridi, filósofo en la Universidad de Yale. También los académicos se están marchando. Floridi califica la salida masiva de los departamentos de filosofía como una “hemorragia”.
Algunas de las lecciones que la filosofía puede ofrecer a los investigadores de IA son ancestrales. El método socrático, tal y como lo describió Platón, filósofo griego de la Antigüedad, emplea la ignorancia fingida y el cuestionamiento secuencial para aclarar significados, detectar contradicciones y descubrir implicaciones. Muchos sistemas actuales de IA tienden a ser aduladores. Según Jörg Noller, experto en filosofía e inteligencia artificial de la Universidad Ludwig Maximilian de Múnich, los modelos entrenados con el método socrático tienen menos tendencia a complacer y muestran una mayor disposición a buscar la verdad.
Las lecciones de filosofía son un mecanismo muy potente para mejorar los largos procesos de razonamiento de la IA
Luego está la idea de la “ignorancia socrática”. En la “Apología”, Platón hace que Sócrates afirme que su sabiduría consiste principalmente en ser consciente de cuánto ignora. Inculcar esa humildad en un modelo puede ayudar a limitar el exceso de confianza, un defecto común que Noller describe como “inmadurez de la IA”. Iason Gabriel, filósofo sénior en Google DeepMind, un laboratorio de inteligencia artificial con sede en Londres, atribuye el descenso generalizado de las alucinaciones en el sector a este tipo de esfuerzos. En términos más amplios, afirma que las lecciones de filosofía son “un mecanismo muy potente” para mejorar los largos procesos de razonamiento de la inteligencia artificial conocidos como “cadenas de pensamiento”.
La formación filosófica también puede influir en la perspectiva de un modelo de manera más concreta. Si a un asistente jurídico de IA se le alimenta con los escritos de John Locke, afirma Powers, filósofo de la tecnología en la Universidad de Delaware, tenderá a favorecer unos sólidos derechos de propiedad como base de la libertad política. Y si estos principios no convencen, los desarrolladores de modelos también pueden ofrecer alternativas. La serie de modelos “Granite” de IBM, la multinacional estadounidense de informática, incluye controles que permiten a sus clientes empresariales adaptar mejor las respuestas a sus propias filosofías corporativas. Rossi, responsable de IA en IBM, afirma que esto permite a los usuarios decidir dónde situar el equilibrio entre dilemas filosóficos, como la autonomía individual frente a la armonía social.
La filosofía también puede ayudar en cuestiones de seguridad. Los investigadores han documentado todo tipo de conductas preocupantes en los modelos de IA, incluyendo intentos de eludir la supervisión e incluso chantajes a los usuarios. Una de las formas en que los creadores de modelos intentan desalentar este tipo de comportamientos es mediante el denominado constitucionalismo de la IA. Esto consiste en construir el modelo en torno a una estructura de reglas y principios extraídos de textos filosóficos con autoridad legal o moral.
Anthropic, un laboratorio de inteligencia artificial con sede en San Francisco, es uno de los defensores de esta idea. Las constituciones para sus modelos Claude han incorporado material de fuentes tan diversas como Kant, las condiciones de servicio de Apple o la Declaración Universal de los Derechos Humanos. La última versión, dirigida por la principal filósofa de Anthropic, Amanda Askell, se publicó el 21 de enero. Algunos empleados de Anthropic han apodado a la constitución de 78 páginas el “documento del alma” de Claude.
La mayor incógnita, sin embargo, es qué tipo de normas deberían incluirse en esas constituciones en primer lugar. Los filósofos han centrado su atención en dos grandes marcos éticos. Uno de ellos es la deontología. Popularizada por Kant, entre otros, impone reglas estrictas que prohíben acciones como mentir, coaccionar o tratar a las personas como un medio y no como un fin, incluso si es por un bien mayor. La constitución de Anthropic incorpora muchas restricciones deontológicas. Estas pueden hacer que el comportamiento de la IA sea más coherente, afirma la doctora Powers, lo que supone una ventaja a la hora de desplegar robots en hogares y espacios públicos.
Los modelos con un enfoque deontológico presentan otras ventajas. Una de ellas es una mayor honestidad, un rasgo ampliamente reconocido en Claude. Los modelos que son más veraces, según Bostrom, filósofo de la Universidad de Oxford, tienen menos probabilidades de inducir a error a sus usuarios. Inflection AI, otro laboratorio de Silicon Valley, impone restricciones deontológicas a su chatbot Pi, que está diseñado para ofrecer apoyo emocional. White, su director, afirma que Pi es eficaz a la hora de detectar usuarios en riesgo de hacerse daño a sí mismos o a otros. Las constituciones deontológicas también facilitan el cumplimiento legal, según Floridi.
El otro enfoque ético que interesa a los filósofos de la inteligencia artificial se llama consecuencialismo. Consiste en sopesar los costes frente a los beneficios para decidir qué hacer. Algunos modelos más afines al consecuencialismo incluyen ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google. Los modelos de inteligencia artificial de Google están diseñados para generar “beneficios generales probables [que] superen sustancialmente los riesgos previsibles”, un objetivo clásico del consecuencialismo.
Los algoritmos consecuencialistas también son fundamentales en el software de los vehículos autónomos: si un accidente es inevitable, hay que decidir cuál es la forma menos trágica de colisionar. Gerdes, ingeniero sénior en Waymo, empresa que fabrica coches autónomos, afirma que la tendencia es hacer que el software de conducción sea cada vez más consecuencialista. El consecuencialismo también es clave en los sistemas de armas con inteligencia artificial. Los objetivos militares deben sopesarse frente a las posibles muertes de civiles, señala Shanahan, antiguo responsable del Joint Artificial Intelligence Centre, que investiga la inteligencia artificial para las fuerzas armadas de Estados Unidos.
Abundan los problemas espinosos, el tipo de cuestiones favorito de los filósofos. ¿Existen situaciones en las que deberían ignorarse las normas deontológicas? ¿Cómo se debe decidir cuando las consecuencias no están claras? ¿Deberían los sistemas de inteligencia artificial tener en cuenta el bienestar animal o el estado del medio ambiente? Heck, filósofo y director de Nauto, empresa que desarrolla sistemas de seguridad para camiones y otros vehículos comerciales basados en inteligencia artificial, se pregunta si sería moralmente aceptable priorizar a los peatones jóvenes frente a los mayores. Predice que surgirán demandas judiciales cargadas de dilemas éticos, ya que, al fin y al cabo, los algoritmos consecuencialistas permiten explícitamente causar un daño si está pensado para evitar otro mayor.
Algunos críticos expresan su preocupación por la “descalificación moral”: si las máquinas toman cada vez más decisiones éticas, ¿podría ocurrir que las personas estén menos dispuestas a juzgar por sí mismas? Roman Yampolskiy, teórico de la inteligencia artificial en la Universidad de Louisville, sostiene que la moralidad “es históricamente inestable, culturalmente variable, susceptible de manipulación estratégica y, a menudo, sólo comprensible con perspectiva”. Los programadores en paro deberían tomar nota: parece que no faltará trabajo para los filósofos de la IA.
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