Hay escenarios en los que la inteligencia artificial va reemplazando paulatinamente las tareas de los humanos en la producción de bienes y servicios.
Muchos se preguntan qué sucederá cuando las máquinas adquieran un rol relevante en la producción de nuevas ideas y conocimiento.
¿Incremento en el Estimador Mensual de Actividad Económica (EMAE), en la construcción o en la utilización de la capacidad instalada? Chirolas. ¿Aumento del PBI a “tasas chinas” de doble dígito? Por favor: cambio chico. En el debate económico que cruza tecnologías exponenciales con crecimiento futuro hay quienes usan esquemas de medición algo menos convencionales, pero más potentes en varios ordenes de magnitud. Como la “escala de Kardashev”, que clasifica a las civilizaciones (terrestres o de otro planeta) de acuerdo a la energía que puedan capturar de estrellas cercanas o de toda la galaxia.
La escala fue propuesta en 1964 por al astrofísico ruso Nikolai Kardashev. Una civilización de “tipo 1″ en esta medición es aquella que puede capturar la totalidad de la energía que emite la estrella más cercana desde su planeta de origen, una de “tipo 2″ suma las de todo el sistema planetario y una de “tipo 3″, las de toda la galaxia. Actualmente somos una civilización de tipo “0,7″ (todos los días se aprende algo nuevo), podríamos llegar a una de “tipo 1″ de aquí a entre 100 y 200 años, a una de “tipo 2″ en unos cuantos miles de años y a una de “tipo 3″ en un lapso de entre 100.000 y un millón de años, de acuerdo con una estimación del futurólogo y doctor en Física y Matemática, Michio Kaku.
¿Qué tiene que ver la escala de Kardashev con la actual dinámica del crecimiento económico? Volvamos por unos párrafos al planeta Tierra y a la actualidad, o al menos al futuro cercano.
El artículo sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el crecimiento más citado hasta ahora en el campo académico fue publicado en 2018 en la oficina nacional de estadísticas de Estados Unidos (NBER), y sus autores son Philippe Aghion, Benjamin Jones y Charles Jones, de LSE, Northwestern y Stanford, respectivamente. Se titula “Inteligencia artificial y crecimiento económico”, y recorre la literatura de innovación de procesos disruptivos de los últimos 200 años (Acemoglu, Restrepo, Nordhaus y otros economistas) para preguntarse si, como creen muchos “tecnooptimistas”, “esta vez es distinto” y podremos acelerar en algún momento del siglo hacia algo parecido a la “singularidad”. En términos económicos, un camino nunca visto hasta ahora en la historia.
Para especular con estas cuestiones, los autores analizan escenarios en los que la inteligencia artificial va reemplazando paulatinamente las tareas de los humanos en la producción de bienes y servicios. Y, más crucialmente, qué sucederá cuando las máquinas adquieran un rol relevante en la producción de nuevas ideas y conocimiento científico-tecnológico.
Reelaborando sobre este marco teórico, semanas atrás el economista Matt Clancy, especializado en innovación del IFP (Instituto para el Progreso, con base en Washington), se puso a especular sobre qué pasaría si pudiéramos automatizar el proceso de invención y de descubrimiento científico. Esta es una fuerza que opera en dirección inversa a otras dos directrices seculares que tienden a frenar el crecimiento en la actualidad: el avance poblacional cada vez más lento y la dificultad creciente de los problemas que enfrentamos, que hace que los resultados en términos de innovación y nuevos avances sean cada vez más complicados de lograr (este es un resultado que ya tiene mucha evidencia en el campo de la economía de la innovación).
Al menos de manera parcial, no se trata de una pregunta de ciencia ficción, sino que existen diversos campos donde la IA ya “descubre” e “inventa” territorios nuevos: desde la predicción de formación de proteínas de Alpha Fold (de Deep Mind) hasta los textos complejos generados por GPT-3, pasando por las imágenes que crea Dall-E, (y pronto también videos a partir de palabras), las pruebas automatizadas de teoremas matemáticos y varias avenidas más.
Y aquí entra la idea del astrofísico ruso Kardashev de 1964. Clancy toma esta escala para correr el modelo de Aghion, Jones y Jones y ver qué sucede. Para tener una idea de dimensiones: las diferencias entre una civilización de “tipo 1″ y una de “tipo 2″ o “3″ son gigantescas. Una de “tipo 2″ consume unas 1010 veces más energía que una de “tipo 1″, y una de “tipo 3″, 1010 veces más que una de “tipo 2″. Clancy supone que toda la población del planeta se dedica a inventar (este supuesto no es crucial, puede ser un porcentaje menor), que la población crece al 0,7% anual y que la innovación es cada vez más trabajosa: cada aumento del 0,1 en la escala de Kardashev requiere el doble de horas de invención que el anterior.
Si se parte de un grado bajo de automatización del proceso de invención, como el actual, y se asume que se llegará a un 100% de automatización en algún momento, entonces aparece la magia de la exponencialidad: tardaríamos 20 años en llegar al 0,8 en Kardashev; luego cuatro años para ascender de 0,8 a 0,9; y menos de un año en ser una civilización de “tipo 1″. ¿Cuánto se tarda del nivel 1 al 3 intergaláctico? ¡Menos de tres meses!
Pero la predicción más interesante del modelo es que si hay una parte del proceso de invención no automatizable (aunque sea muy pequeña, del 1%), que sigue dependiendo crucialmente de los humanos y sus limitaciones, las velocidades “locas” de crecimiento no emergen. Clancy cree que este es el escenario realista para el siglo XXI: uno en el que la AI le gane la pulseada al bajo crecimiento poblacional y a la dificultad cada vez mayor en el margen de innovar, pero sin arribar a una singularidad en la cual las máquinas realicen todo, “que siempre estará a la vuelta de la esquina, pero nunca llegará”.
Meter a la escala de Kardashev en un modelo económico es un condimento que sin duda remite a la ciencia ficción, pero lo cierto es que este tipo de debates sobre tasas de automatización mayores a las previstas, productividad y crecimiento figuran cada vez más en el mainstream (corriente principal) de la discusión económica.
Y lo mismo sucede en las distintas ramas de cambio y transformación: en la discusión sobre envejecimiento, los escenarios de prolongación radical de la vida ya no son parte de una conversación marginal, sino que están presentes como algo dentro del horizonte de probabilidades a mediano plazo de cualquier biotecnólogo o médico que hoy trabaje en temas de frontera de las ciencias de la vida. No es algo seguro, obviamente, pero tampoco imposible, y ya no “resta” puntos a nivel académico si uno se pone a investigarlo (por ser algo “poco serio”), sino todo lo contrario. Se invirtió el esquema de incentivos.
Algo similar ocurre en el área del cambio climático: un metaestudio publicado el 10 de agosto por un equipo de la Universidad de Lut (de Lappeenranta, Finlandia, donde se filmó la serie Sorjonen) halló que la cantidad de investigaciones académicas que consideran que se puede llegar a 2050 con una matriz energética global 100% basada en renovables crece al 27% anual desde 2010: se pasó desde un duro escepticismo en ese entonces a una corriente principal que ya lo da por muy probable. Ni el astrofísico Kardashev en su juventud moscovita del 64, en la Unión Soviética de Leonid Brezhnev, hubiera soñado con semejantes aceleraciones.
Sebastián Campanario
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