Ser humano en la era de la neurociencia y la inteligencia artificial implica explorar con detenimiento los entresijos de la complejidad, donde ideas válidas se encuentran, no obstante, en tensión, poniendo de manifiesto matices y retos que no deben pasarse por alto. Cada página refleja las tensiones existentes entre las ideas y dentro de cada tema, que surgieron en los debates colectivos, y que se complementan con las aportaciones de los investigadores de la red NHNAI.
Complejidad y democracia n.º 7: Defender la singularidad humana en la era de las máquinas que imitan a los seres humanos
Los participantes destacan la importancia de preservar ciertos valores y rasgos que son únicos para la humanidad, como la espiritualidad, la sabiduría, la emotividad, la creatividad, la autonomía, el pensamiento crítico, la imaginación, la conciencia, la empatía… y otros. Algunas de estas habilidades son clave dentro de nuestros sistemas democráticos y legales y no pueden ser reproducidas genuinamente por las máquinas. Es por ejemplo el caso de la empatía y la escucha cuando las dificultades y la complejidad aparecen durante un tribunal o en una situación legal difícil.
Sin embargo, los participantes se preocupan por el creciente desafío de distinguir entre humanos y máquinas, así como entre contenido digital real y falso (incluyendo contenido generado por IA presentado como hecho por el hombre). Incluso si la regulación legal impone informar a los ciudadanos cuando interactúan con sistemas de IA o contenido generado por IA, podría resultar difícil preservar y defender nuestra singularidad humana si las capacidades de imitación humana de las máquinas continúan creciendo. El problema parece ya estar ahí en lo que se refiere a la creatividad.
Conclusiones de la red académica de la NHNAI:
La literatura filosófica a menudo se ha centrado en el tema de las supuestas similitudes entre los seres humanos y las máquinas. De hecho, una de las razones por las que la inteligencia artificial se inventó y luego se desarrolló fue precisamente la curiosidad y la ambición de averiguar si era posible crear un algoritmo capaz de responder a una serie de preguntas como lo haría un ser humano -y de una manera tan realista que pudiera incluso engañar a un examinador humano. Esta fue la pregunta que llevó a Alan Turing a concebir su famoso Juego de Imitación (Turing, 1950).
Por otro lado, incluso si asumimos -sin admitir- que un algoritmo es capaz de pasar la prueba de Turing, que, como se sabe, requiere condiciones experimentales muy específicas (como colocar la máquina en una habitación separada del examinador), esto no significa que una máquina pueda ser sustituida por un ser humano sin que nadie se dé cuenta. Como observa el biólogo Giuseppe Longo, existe una brecha irreducible entre una imitación y el fenómeno que imita -entre una máquina y un ser vivo(Longo, 2021).
Incluso el algoritmo de reconocimiento de imágenes más sofisticado debe realizar un proceso complejo de clasificación antes de aprender a reconocer un gato, mientras que un niño puede hacerlo después de ver uno solo una vez. Esa experiencia (ver un gato por primera vez) genera emociones en el niño -como curiosidad o miedo- que una máquina no puede sentir.
El relato de Longo sobre la diferencia entre seres humanos y máquinas corrobora la tesis anterior, formulada por los participantes en el debate, según la cual hay características que son únicas para los seres humanos.
