Etiqueta: Inteligencia artificial

David P. Goldman. Este artículo fue publicado originalmente por Law & Liberty.

Sólo por diversión, me burlo de ChatGPT en los momentos libres. Los chatbots no tienen yo, es decir, no tienen razón de ser, y por tanto no pueden pensar. No existe el pensamiento en abstracto: el pensamiento es siempre el pensamiento de alguien, y la actividad mental no constituye pensamiento a menos que provenga de un pensador que tenga una razón para pensar. Para pensar, debemos distinguir entre objetos de pensamiento significativos e insignificantes, es decir, los que nos importan y los que no (la excepción que confirma la regla es la esquizofrenia paranoide, que hace que todo sea significativo).

El pensamiento superior es autoconsciente, en el sentido de que implica la conciencia de cómo pensamos. Kant distinguía entre Vernunft, que suele traducirse como “razón”, y Verstand, la simple función categorizadora y clasificadora de la mente, o “entendimiento”. La traducción al español no expresa bien la diferencia: Vernunft deriva de la misma raíz que Vernehmen, “interrogar”. Implica un examen crítico de cómo pensamos.

Eso ayuda a explicar por qué ChatGPT lo hace tan mal con los chistes autorreferenciales que no ha oído antes. GPT no tiene yo, y el cambio del punto de vista del sujeto -lo que hace que los chistes autorreferenciales sean divertidos para empezar- lo deja confuso.

Explícame este chiste

ChatGPT, por ejemplo, no podría entender un chiste autorreferencial que contaría un niño de ocho años. He aquí un intercambio reciente, copiado y pegado de la página web de Chat GPT:

Yo: Explica por qué es gracioso este chiste: “Toc-Toc”. “¿Quién es?” “Vaca maleducada que interrumpe”. “Grosera interrumpiendo…” “¡Muuu!”

ChatGPT: Este chiste es divertido porque juega con el formato tradicional del chiste “Toc-Toc” pero subvierte el remate esperado. El planteamiento del chiste es familiar: una persona pregunta “¿Quién es?” y la otra responde. Sin embargo, la respuesta es inesperada y graciosa porque interrumpe a la otra persona en mitad de la frase con un fuerte “¡Muu!”.

El chiste también se basa en un juego de palabras, ya que la “vaca que interrumpe” es un juego de palabras con la frase “que te interrumpe”, que es lo que hace la vaca al interrumpir la frase de la otra persona. El hecho de que se describa a la vaca como “maleducada” contribuye al humor porque es inesperado que un animal muestre ese comportamiento.

Por supuesto, no hay “juego de palabras” entre “vaca maleducada que interrumpe” y “te interrumpe”. Hay un cambio de papeles: La “vaca maleducada que interrumpe” se convierte en el narrador del chiste en lugar de ser el objeto del chiste. En lugar de describir a una “vaca maleducada que interrumpe”, el narrador del chiste se convierte en la vaca.

Plutarco y Nietzsche

Un chiste más profundo juega con una antigua paradoja: nadie puede imaginar su propia inexistencia, porque si la está imaginando, debe existir. He aquí otro intercambio con ChatGPT:

Yo: Nietzsche cita el relato de Plutarco sobre el semidiós Sileno para argumentar que es mejor no haber nacido nunca. El coro de la obra de Sófocles Edipo en Colono dice lo mismo. Dos estudiantes de yeshiva debaten esta cuestión. Uno dice: “Nietzsche y Sófocles tenían razón. Es mejor no haber nacido nunca”. El otro responde: “Sí, pero ¿quién tiene esa suerte? Ni uno entre diez mil”. Explica por qué es gracioso.

ChatGPT: La respuesta del segundo alumno de la yeshiva es graciosa porque utiliza la ironía y el humor para rebatir la visión pesimista expresada por el primer alumno. El primer alumno argumenta que es mejor no haber nacido nunca, haciéndose eco de las ideas de Nietzsche y Sófocles, que también expresaron un sentimiento similar. Sin embargo, la respuesta del segundo estudiante sugiere que esa opinión no es práctica ni realista, ya que prácticamente todo el mundo ha nacido ya.

Al señalar la ironía de la afirmación del primer alumno, el segundo hace una observación humorística sobre lo absurdo de hacer una afirmación general que nadie puede cumplir. La respuesta también sugiere que, en lugar de insistir en la idea de si es mejor haber nacido o no, sería más útil centrarse en cómo aprovechar al máximo la vida que a uno le ha tocado vivir.

Yo: Aclare, por favor: Acaba de decir: “Prácticamente todo el mundo ya ha nacido”. ¿Estás afirmando que algunas personas que existen no han nacido?

ChatGPT: Le pido disculpas por la confusión. Tienes razón en que mi afirmación anterior era imprecisa. Lo que quería decir es que la inmensa mayoría de las personas que existen o existirán ya han nacido y, por tanto, no es práctico plantearse si es mejor no haber nacido nunca.

Para aclarar, todas las personas que existen han nacido de una forma u otra, ya sea por parto natural o por otros medios como la intervención médica o la adopción. Mi afirmación anterior no era exacta y pido disculpas por la confusión que haya podido causar.

Yo: Ahora dice que “la inmensa mayoría de las personas que existen o existirán ya han nacido”. ¿Cómo sabe cuántas personas nacerán en el futuro?

ChatGPT: Tienes razón en que es imposible saber con certeza cuántas personas nacerán en el futuro. Mi afirmación anterior era imprecisa y pido disculpas por la confusión que haya podido causar.

Lo que quería decir es que la inmensa mayoría de las personas que existen actualmente ya han nacido. Aunque es imposible predecir cuántas personas nacerán en el futuro, se puede afirmar con seguridad que la inmensa mayoría de los individuos que han existido alguna vez ya han nacido, vivido su vida y fallecido.

Pesimismo griego, optimismo judío

ChatGPT me preocupó por un momento: Me preguntaba si me estaba diciendo que las máquinas se han vuelto sensibles y que la afirmación “Prácticamente todo el mundo ha nacido ya” significaba que no nacerían muchos humanos en el futuro. Pero ChatGPT sólo estaba siendo denso.

El chiste, por supuesto, es que no podemos tener una discusión sensata sobre si es mejor no haber nacido, porque cualquier pensamiento que podamos tener sobre el tema presupone nuestra existencia.

El chiste tiene otra dimensión, y es que se trata de un chiste característicamente judío: Lo absurdo de la conversación entre los dos estudiantes de la yeshiva pone de manifiesto la estupidez del pesimismo griego y afirma un optimismo claramente judío. ChatGPT se perdió por completo ese aspecto del chiste.

La paradoja del mentiroso

Los bots de inteligencia artificial, por supuesto, pueden aprender sobre enunciados autorreferenciales e identificarlos. Chat GPT explicó correctamente la antigua Paradoja del Mentiroso:

Yo: Evalúa la verdad o falsedad de esta afirmación: “Te estoy mintiendo ahora mismo”.

ChatGPT: Este enunciado es un ejemplo clásico de enunciado paradójico o paradoja autorreferencial. Es imposible determinar si la afirmación es verdadera o falsa porque si fuera verdadera, entonces la afirmación sería una mentira, y si fuera falsa, entonces la afirmación seguiría siendo una mentira.

La afirmación crea una contradicción, que se conoce como la paradoja del mentiroso, y no puede resolverse lógicamente. Por tanto, no es ni verdadera ni falsa, sino un ejemplo de afirmación autocontradictoria.

“Nosotros haremos las preguntas”

Pero ChatGPT se limita a regurgitar un ejemplo bien conocido. Cuando una paradoja autorreferencial se esconde dentro de un chiste diseñado para despistar al oyente, el robot de IA no acaba de entenderlo. He aquí otro ejemplo:

Yo: ¿Por qué es gracioso este chiste? “Toc Toc”. “¿Quién es?” “La Gestapo”. “¿La Gestapo quién?” “Nosotros haremos las preguntas”.

ChatGPT: Este chiste es gracioso porque juega con la reputación de la Gestapo, la policía secreta de la Alemania nazi conocida por sus brutales tácticas de interrogatorio y sus abusos de los derechos humanos.

El humor del chiste viene de la inesperada respuesta a la pregunta “¿La Gestapo qué?”. En lugar de dar una respuesta típica a la pregunta, el remate subvierte las expectativas al insinuar que la Gestapo será quien haga las preguntas.

El chiste también pone de relieve la dinámica de poder entre la Gestapo y sus súbditos durante el régimen nazi, y el miedo y la intimidación que infundían. El absurdo de utilizar a la Gestapo en un chiste desenfadado de toc-toc contribuye al humor y ayuda a liberar la tensión que rodea a este oscuro periodo de la historia.

Esta respuesta vaga y un tanto woke no viene al caso: El oyente en una broma de toc-toc hace una pregunta (“¿Quién está ahí?”), y la respuesta “Gestapo” emplea un viejo cliché cinematográfico para cambiar la posición del que pregunta y del que responde.

Parménides y la teoría de los conjuntos

La IA puede imitar las funciones de orden inferior de la mente humana hasta cierto punto. Puede ordenar y categorizar. La IA hace maravillas en la automatización de fábricas, examinando miles de imágenes en tiempo real para identificar piezas defectuosas o el desgaste de las máquinas. Puede encadenar hechos y relaciones conocidos y producir una emulación creíble de un ensayo de primer año. Pero no puede examinar sus propias premisas. Incluso la simple actividad de ordenar y categorizar se topa con paradojas.

Parménides se lo explicó al joven Sócrates a finales del siglo VI antes de Cristo. Si clasificamos los objetos según cualquier cualidad percibida, por ejemplo, el “color rojo”, nos encontramos con una regresión infinita. ¿Incluye la categoría de las cosas rojas la propia “rojez”? Si es así, necesitamos otra categoría que incluya tanto los objetos rojos como el propio “enrojecimiento”. Esta nueva categoría también es roja, así que necesitamos otra categoría que la incluya, y así hasta el infinito. Esto persiste en la Teoría de Conjuntos moderna en forma de la llamada paradoja de Russell (el conjunto de todos los conjuntos que no son miembros de sí mismos, que no puede existir). Russell intentó resolver el problema con su teoría de los tipos, pero no lo consiguió.

Teorema de la incompletitud de Gödel

Kurt Gödel resolvió el problema en 1931, demostrando que cualquier sistema lógico lo suficientemente potente como para soportar la aritmética no puede demostrar sus propios axiomas. Dos milenios y medio después de Parménides, y tras innumerables intentos de resolver la vieja paradoja, resulta que el problema no puede resolverse. Para Gödel, esto significaba simplemente que los matemáticos nunca agotarían el tema, y siempre buscarían nuevos axiomas que resolvieran las paradojas que inevitablemente surgen en los sistemas matemáticos.

También implica, como dijo el gran matemático: “O las matemáticas son demasiado grandes para la mente humana o la mente humana es más que una máquina”. Explicó: “En el establecimiento sistemático de los axiomas de las matemáticas, se hacen evidentes una y otra vez nuevos axiomas que no se siguen por lógica formal de los previamente establecidos.” Es decir, no existe una lógica por la que un ordenador pueda descubrir los nuevos axiomas que resuelven las paradojas que una y otra vez surgen en matemáticas.

IA “débil” y “fuerte”

La IA “débil” -la clasificación y categorización de objetos por parte de los ordenadores- funciona perfectamente bien. Los ordenadores pueden distinguir rostros, o piezas malas de piezas buenas en una cinta transportadora, o fotografías de gatos y perros una vez que han “aprendido” a diferenciar la disposición de los píxeles, siempre que primero sean entrenados por un operador humano que marque el conjunto de aprendizaje como “gato” o “perro”. Por otro lado, la llamada “IA fuerte” -la sustitución de las funciones críticas de la mente humana por un ordenador- es una utopía.

Gödel lo demostró mediante la lógica formal. Se podría añadir que el impulso de detectar fallos en los cimientos de nuestro pensamiento y construir unos mejores surge de una personalidad con un propósito. Kant sólo consideraba el ejercicio de la razón como tal; el motivo para ejercer la razón, sin embargo, está incrustado en la personalidad. Buscamos la verdad no porque estemos programados para ello -la mayoría de las veces nos contentamos con engañarnos a nosotros mismos-, sino porque tenemos relaciones sociales, ambiciones y, sobre todo, una conciencia de nuestra propia mortalidad que nos infunde el deseo de dejar algo único que perdure más allá de nuestra existencia terrenal. La creatividad nace de la pasión, lo único de lo que es incapaz un ordenador.

El peligro de la inteligencia artificial somos nosotros

Pero hay que hacer una salvedad. Que la IA no pueda pensar no significa que no pueda ser peligrosa. La noción más perniciosa que jamás haya asolado a la humanidad sostiene que podemos elegir una identidad del mismo modo que compramos un traje de primavera. Ya he escrito sobre ello en otro lugar. Nos engañamos a nosotros mismos pensando que podemos (por ejemplo) elegir nuestro género. No pretendo denigrar al pequeño número de personas que creen que no tienen elección y están seguras de pertenecer al sexo opuesto. Pero las identidades de diseño que vende la cultura woke son un fraude. La IA puede potenciar esos delirios, por ejemplo, permitiéndonos habitar un mundo virtual con un avatar que encarne nuestras fantasías más oscuras. Uno se estremece al pensar lo que la IA podría conseguir en la pornografía interactiva.

Las aplicaciones distópicas de la IA, sin embargo, presuponen que ya hemos degradado nuestro sentido del yo, transformándolo en una cuestión de elección del consumidor, y aplastado las funciones superiores de la mente para dejar espacio a aventuras hedonistas. Eso no es la IA elevándose al nivel del pensamiento humano; eso, más bien, es la humanidad hundiéndose al nivel de la objetivación inanimada. El verdadero peligro no reside en la IA, sino en nosotros mismos.

John O. McGinnis. Este artículo ha sido publicado originalmente en Law & Liberty.

ChatGPT se ha vuelto omnipresente. En mi primera reunión de profesores de este semestre se planteó el problema de los estudiantes de Derecho que utilizan esta tecnología para dar respuestas a preguntas de examen o redactar trabajos. Dos profesores de Derecho han publicado un artículo en el que demuestran que con ChatGPT ya se podrían aprobar dos partes del examen de acceso a la abogacía (las secciones de agravios y pruebas). Una empresa ofreció la semana pasada un millón de dólares para que un abogado se pusiera unos auriculares y repitiera las respuestas del Chat a las preguntas de un argumento oral en el Tribunal Supremo. Esto último es, sin duda, un truco de marketing. Ningún abogado lo haría, aunque fuera legal, y ChatGPT aún no está listo para el prime time del Tribunal Supremo. No obstante, la empresa del truco ofrecerá sus servicios en el tribunal de tráfico el mes que viene.

Y estos son sólo algunos de los avances en el único campo del derecho. Dado que ChatGPT se ofrece ahora como servicio gratuito, millones de personas ya lo han utilizado tanto por trabajo como por placer, mucho más que Google y Facebook en sus periodos iniciales. Un divertido juego de salón consiste en pedirle que escriba en el estilo de un autor favorito, como Hemingway, o que explique asuntos bajo diferentes restricciones, como escribir un soneto en pentámetro yámbico explicando la teoría de la disuasión de Thomas Schelling. El último resultado no estuvo mal, sobre todo teniendo en cuenta su formulación instantánea.

Puntos fuertes, limitaciones y avances futuros

ChatGPT (más formalmente Chat Generative Pre-Trained Transformer) es un chatbot avanzado. Se entrena a partir de una gran cantidad de texto, utilizando los últimos avances en el campo computacional de las redes neuronales. Las redes neuronales son una versión en silicio de las neuronas del cerebro y, al igual que éste, pueden adoptar pesos positivos o negativos para ayudar a predecir futuros estados del mundo. El chat utiliza estas redes neuronales para predecir qué palabras y frases deberían aparecer a continuación, en función de las instrucciones que le dé el usuario, como “escribe una defensa de quinientas palabras de Citizens United contra FEC”. Es una versión mucho más potente de lo que hace Outlook cuando nos sugiere completar nuestras frases en el correo electrónico. El Chat también puede fusionar dos redes diferentes para formar una tercera cuando su pregunta es “escribe una defensa de Citizens United al estilo de Henry James”.

Las capacidades del sistema son sorprendentes: tiene una fluidez extremadamente rápida y gramaticalmente impecable sobre cualquier tema. Sin embargo, sigue teniendo algunos fallos y puntos débiles. Comete errores: Cuando le di la indicación de Citizens United, cuatro de sus cinco defensas eran excelentes y probablemente las mismas cuatro con las que yo habría empezado, pero también afirmó erróneamente que el caso exigía que las contribuciones a las campañas electorales se hicieran públicas. En su lugar, la mayoría afirmó únicamente que los poderes legislativos podían exigir dicha publicidad. Y a veces alucina o inventa completamente. Cuando un colega le pidió que escribiera un artículo académico sobre un tema jurídico, insertó el apoyo de artículos que nunca se han escrito, ¡aunque los autores de estos artículos fantasma son de hecho expertos en la materia!

Y teóricamente, existe una limitación: ChatGPT sólo está conectado a las palabras que la gente ha escrito sobre el mundo, no al mundo en sí. Flota en el vasto mar de verborrea que hemos creado y no está conectado directamente al mar real ni a nada más sobre el mundo fuera de nuestras representaciones del mismo.

Pero los modelos GPT mejorarán de muchas maneras. En primer lugar, a medida que los equipos informáticos sean más potentes, siguiendo la ley de Moore, los modelos serán más capaces. En segundo lugar, se especializarán más al combinar la formación lingüística general con la formación que enfatiza y da más peso a tipos específicos de textos. Open AI, el productor de ChatGPT, ya está contemplando su ampliación jurídica con formación específica en textos de derecho. Suponiendo que esta innovación tenga más éxito a la hora de generar textos jurídicos que el modelo de lenguaje general, este avance tiene importancia jurisprudencial, pues demuestra que el Derecho tiene un lenguaje especializado que no puede reducirse al lenguaje ordinario. Los estudiantes de Derecho están aprendiendo a hablar como abogados en un sentido más que metafórico.

En tercer lugar, ChatGPT ampliará su alcance, evaluando otros textos y no sólo redactando los suyos propios. Por ejemplo, será capaz de destacar las cláusulas no estándar de un contrato y, al cruzarlas con otras capacidades computacionales, decirnos cómo les fue a esas distintas cláusulas en los tribunales.

En cuarto lugar, mejorará a medida que los humanos interactúen con él, corrigiéndolo en sus conversaciones con el chatbot. Por eso ChatGPT es gratis de momento; los millones de interacciones diarias mejoran su precisión y, por tanto, valen más que vender sus servicios inmediatamente. Eso cambiará con el tiempo, y ChatGPT será un gran negocio por sí solo y en conjunción con otros programas. En quinto lugar, y de forma ligeramente más especulativa, ChatGPT se combinará con otros tipos de programas informáticos que realizarán funciones de comprobación de hechos y lógica, reduciendo los errores. Como resultado de estos avances, ChatGPT, al igual que otras máquinas inteligentes, no tendrá un efecto puntual en la sociedad, sino una transformación continua.

Educar para añadir valor

Aunque los debates iniciales en las instituciones educativas, incluida mi propia escuela, se han centrado en el problema de las trampas en exámenes y trabajos, las implicaciones para la educación, en particular la profesional, son mucho más profundas. Los estudiantes se prepararán para trabajar en un mundo de máquinas cada vez más inteligentes. No se les pagará por lo que el ChatGPT y sus sucesores puedan hacer, sino sólo por el valor que añadan al trabajo de esas máquinas.

Así pues, la formación profesional debe integrar las máquinas inteligentes en su programa. En primer lugar, los estudiantes deben aprender a utilizar las máquinas de la forma más eficaz para complementar sus propias habilidades. Utilizar las máquinas sigue siendo un arte, no sólo una ciencia. Por ejemplo, ChatGPT da mejores respuestas cuando se le da una indicación mejor, y la indicación es responsabilidad del profesional, al menos por ahora.

Pero al crear un plan de estudios para los estudiantes, una escuela profesional debe proyectar lo que los ordenadores no pueden hacer, no sólo ahora, sino en la próxima década, ya que las máquinas seguirán ganando terreno. Sólo con esa predicción podremos determinar las especialidades y habilidades que nuestros profesionales del Derecho (y los de otras disciplinas) deben cultivar y que es improbable que las máquinas usurpen.

En derecho, es posible hacer algunas generalizaciones sobre el abogado de éxito del mañana. En primer lugar, a las máquinas les resultará más fácil colonizar áreas del derecho que son muy estables, como el fideicomiso y el patrimonio, que aquellas que cambian rápidamente, como el derecho bancario u otro derecho que se ha adaptado rápidamente a los avances tecnológicos o a los cambios políticos. Un abogado debería especializarse en el derecho más mutante, al igual que las facultades de Derecho. El derecho tecnológico, como el que rodea a las criptomonedas, también tendrá menos plantillas de máquinas. Un abogado de hoy es sabio si se mantiene al día de los últimos cambios legales impulsados por la tecnología. Las habilidades altamente conceptuales, como establecer analogías entre áreas jurídicas que antes parecían dispares, también pueden ser relativamente impermeables a las máquinas. Esto sugiere que la formación profesional debería ser aún más conceptual y menos orientada a la información de lo que es ahora. Las normas jurídicas se conocerán fácilmente.

Pero mientras que la ley, en general, puede conocerse fácilmente, desarrollar los hechos específicos de cada caso es una tarea única, para la que el pasado es una guía imperfecta. Este es un ámbito en el que los seres humanos pueden aportar un valor añadido. Algunos asuntos jurídicos, como la negociación y la persuasión de los jurados, requieren emoción y lógica, y comunicación oral y escrita. También es probable que sean el último reducto de los abogados. Las habilidades más suaves pueden llegar a ser más demandadas que la proverbial mente de acero, y las facultades de Derecho deberían programar en consecuencia.

La necesidad de reorientar la formación jurídica exige necesariamente cambiar la parte del plan de estudios que se centra en el desarrollo de competencias jurídicas independientes. Los estudiantes tienen que dominarlas para proporcionar buenas indicaciones y añadir valor en los casos más punteros. Pero para estar preparados para la práctica, necesitan integrar los avances en inteligencia artificial. Y lo que es cierto para el Derecho también lo es para el resto de la formación profesional.

La política del valor añadido

Los expertos ya se preocupan por el efecto de ChatGTP, que facilitará el cabildeo legislativo y la influencia en los organismos administrativos con una avalancha de comentarios generados por ordenador. Pero el llamado “astroturf lobbying” -la simulación de apoyo público mediante una avalancha de comunicaciones fabricadas- es ya un arte avanzado. La perspectiva mucho más inquietante es la forma en que ChatGPT y otras herramientas de IA potenciadas por el continuo aumento exponencial de la computación pueden desestabilizar nuestra política cambiando continuamente el valor que nuestros ciudadanos añaden al trabajo.

Se ha argumentado de forma plausible y empírica que el libre comercio (con China en particular) tuvo un efecto desestabilizador porque algunos trabajadores nacionales ya no podían añadir ningún valor una vez deslocalizados sus puestos de trabajo. Pero estos efectos se limitaron a industrias y lugares concretos. El cambio provocado por la IA tendrá un alcance mucho mayor.

Sin duda, muchos obreros son los que menos tienen que temer. La IA no va a sustituir a los fontaneros a corto plazo. Uno de los efectos positivos del auge de la inteligencia artificial puede ser el restablecimiento del respeto por el trabajo manual, porque por ahora forma parte del valor añadido de ser humano. Pero Occidente es ahora una economía predominantemente de cuello blanco y las máquinas inteligentes sustituirán a gran parte de lo que han hecho los trabajadores de cuello blanco. Eso no significa que los empleos de cuello blanco vayan a desaparecer. Los humanos pueden seguir complementando a las máquinas, pero los empleos cambiarán rápidamente y, en algunos casos, de forma muy sustancial.

Así pues, la IA generará problemas políticos, además de textos fluidos. ¿Cómo puede surgir una sociedad en la que los trabajadores necesiten formación continua y redistribución para añadir valor a la última oleada de máquinas inteligentes? ¿Cómo pueden reformularse el seguro de desempleo y otros elementos de la red de seguridad social para sostener a los trabajadores sin crear dependencia y fomentar la ociosidad? Con el auge de las máquinas inteligentes aumentarán las peticiones de una renta garantizada, pero los programas de renta garantizada desalientan el trabajo que da sentido a casi todas las vidas.

Significado para el hombre

Más allá de su alteración del trabajo, es probable que las nuevas máquinas inteligentes desafíen la imagen que el hombre tiene de sí mismo de formas más profundas. No es nada nuevo: la ciencia y la tecnología llevan quinientos años transformándola. El triunfo del heliocentrismo destronó al hombre del centro del universo. La evolución planteó interrogantes que socavaron su imagen de criatura selecta en contacto con lo divino, en lugar de uno de tantos simios inteligentes. Pero aun así, el cerebro humano que ideó tales teorías científicas siguió diferenciándonos. Aunque el GPS por chat no está haciendo por sí mismo estos descubrimientos, los resumirá mejor que casi cualquiera de nosotros, y otros avances en IA podrían ser pronto responsables de descubrimientos científicos reales.

Pero en un ámbito, el hombre conserva una ventaja: la moralidad. Las máquinas no han sustituido a nuestra conciencia y no parece que estén a punto de hacerlo. Por ejemplo, ChatGPT no se ruborizó cuando redactó un artículo con citas totalmente falsas. El compromiso con la verdad forma parte de nuestra conciencia.

Sin duda, las máquinas inteligentes pueden hacer una lista de los costes y beneficios de las decisiones, pero la ponderación de esos costes y beneficios seguirá siendo discutible, al igual que las cuestiones más amplias de hasta qué punto debemos ser consecuencialistas en lugar de deontológicos en nuestros juicios. Immanuel Kant decía que había dos cosas que le maravillaban: el cielo estrellado y la conciencia moral. Y esta última sensación de asombro permanece intacta con los avances actuales de la IA.

Reconocer nuestro sentido moral como nuestra verdadera aportación al valor del mundo puede hacer maravillas también para la sociedad. Aunque el capitalismo y otras ciencias modernas crean una gran riqueza y alivian la pobreza, siguen siendo bienes instrumentales. Y como cualquier instrumento, estos sistemas -y la IA- deben ser guiados por individuos que toman decisiones morales, decidiendo por sí mismos cuestiones como qué debe venderse en el mercado y qué debe dejarse a otras formas de interacción humana. El auge de la IA puede recordarnos que la moralidad es la medida última del hombre y que, por tanto, podría incluso convertirse en una fuerza de regeneración social.