El doctor Ramón Alvarado, profesor de filosofía de la Universidad de Oregon, afirmó que la inteligencia artificial (IA) debe entenderse como una “tecnología epistémica”, es decir, una aplicación que incide en la producción, análisis y circulación del saber.
Al impartir la conferencia magistral La IA como tecnología epistémica y la universidad como centro epistémico: consideraciones éticas para el siglo XXII, el académico planteó que estas herramientas obligan a las instituciones educativas a construir una mirada analítica con sus alcances, límites y efectos sociales. La actividad formó parte del foro Hacia la gobernanza de la Inteligencia Artificial en la UAM.
Al inicio de su intervención, el doctor Alvarado sostuvo que un buen porcentaje de las discusiones públicas sobre IA está dominada por imaginarios catastróficos o futuristas, lo cual dificulta entender cómo operan en realidad estos mecanismos. De esta manera, aconsejó estudiarlos tanto desde su funcionamiento técnico como desde sus consecuencias conceptuales.
Recordó que la IA no es un concepto nuevo, dado que “desde la década de 1940 ya existían solucionadores de problemas especializados en el campo numérico”. En ese periodo, marcado por los simuladores de computación utilizados en la Segunda Guerra Mundial, se desarrollaron instrumentos orientados a solucionar ecuaciones.
“A eso se le llama good old fashion AI o la “inteligencia artificial a la antigüita”, porque, por medio de instrucciones explícitas de cada elemento del código, se podían resolver problemas, señaló.
El especialista expuso que los programas actuales funcionan a partir de modelos estadísticos capaces de identificar patrones y realizar predicciones con grandes volúmenes de datos. “La información es siempre numérica. Para la máquina todo es número”, al referir que estas procesan texto, imágenes y sonido a través de relaciones matemáticas y probabilísticas.
De ahí que la IA no opera de la misma manera que la inteligencia humana, debido a que sus tareas de comprensión y reconocimiento evolucionan desde mecanismos distintos a la percepción o experiencia de las personas.
Detalló que estos desarrollos no pueden compararse con recursos tradicionales orientados a ampliar capacidades físicas, como máquinas industriales o procedimientos mecánicos, pues intervienen en labores relacionadas con procesos cognitivos y el razonamiento. “La IA está entrando a una zona donde nos ayuda o se está interponiendo en tareas epistémicas”, apuntó.
El investigador advirtió que muchas discusiones éticas continúan apoyándose en preocupaciones heredadas de otras etapas de evolución técnica, situación que impide examinar las transformaciones específicas que generan estos recursos computacionales.
“Para mí no es tan importante cuando falla. Todo el mundo se preocupa por mitigar los daños. Eso es bueno, pero si nada más nos quedamos ahí, nunca vamos a comprender el rol que estas máquinas pueden tomar cuando no fallan”, indicó.
El filósofo sugirió evitar posturas centradas en rechazar o aceptar la IA, y propuso construir una apropiación responsable que permita dimensionar sus alcances, limitaciones y consecuencias públicas. “Tenemos que ser realistas cuando intentamos integrarlas al cotidiano”, añadió.
También retomó el concepto de serendipia para explicar el valor de los hallazgos inesperados en las prácticas de trabajo universitario y aprendizaje. Según refirió, la automatización excesiva puede reducir la posibilidad de “perderse” en la búsqueda de conocimiento, experiencia que consideró fundamental para la creatividad y el descubrimiento intelectual.
Sin embargo, al citar al científico Menko Victor “Pek” van Andel, precisó que la investigación sistemática dirigida y la serendipia no se excluyen una a la otra, sino que en ocasiones pueden reforzarse. “No es tan fácil saber si estamos perdiendo serendipia o si estamos reforzándola”.
