La división social del trabajo entre humanos y máquinas

A pesar de la Inteligencia Artificial lleva desarrollándose desde mediados de los años setenta del siglo pasado, solamente comenzó a aplicarse con éxito en la industria y la economía a partir de los años noventa. Ciertamente, antes tuvo predecesores como fue el aprendizaje de máquinas, pero también tuvo siempre muchas limitaciones de memoria, velocidad de procesamiento y, sobre todo, de falta de flexibilidad en el tratamiento de datos. Ahora no. Los ingenieros se han olvidado de las viejas discusiones entre partidarios de la IA procedimentalista, basada en reglas, y los de las redes neuronales, basadas en estratos ocultos y autoorganización de estructuras. Emplean lo que más le conviene, incluyendo un amplio espectro de sistemas híbridos. Nuevos desarrollos han permitido el tratamiento de enormes acumulaciones de datos. Se han tenido que inventar nuevos nombres para medir esas inconcebibles cantidades: petabytes, exabytes, zettabytes, yottabytes. Poderosos algoritmos de clasificación y tratamiento (analytics), nuevos métodos del llamado «aprendizaje profundo», de una impensable flexibilidad, como para aprender habilidades en tiempos mínimos (por ejemplo el programa AlphaZero, capaz de derrotar a maestros humanos y artificiales de ajedrez). La Inteligencia Artificial se ha convertido en el siglo XXI en una tecnología intersticial (que transforma a las demás tecnologías que le rodean), lo mismo que fue la microinformática en los años ochenta o la electrónica de los microtransistores en los años cincuenta y sesenta del siglo pasado.

Las inteligencias artificiales han comenzado a instalarse en los más variados sistemas en los que podría ser factible la automatización del tratamiento de datos, o en los que se han inventado nuevas formas de explotar la acumulación de datos que llega de los más diversos dispositivos. Cada intervención electrónica genera datos que viajan, son almacenados y tratados por estos nuevos objetos. La robótica, una rama de la ingeniería algo marginal y con halos de curiosidad en los años noventa, se ha beneficiado de este desarrollo de la inteligencia artificial y, a la espera de que sea posible construir cuerpos ad hoc (es mucho más fácil construir una mente que un cuerpo, algo que hemos aprendido en la práctica y que haría muy feliz a Spinoza), comienza también a producir nuevos artefactos que unen la capacidad de procesamiento de la información a la capacidad de acción flexible y organizada.

He escrito en plural «inteligencias artificiales» porque este determinante singulariza la pluralidad de objetos que están saliendo de los laboratorios de diseño informático. Lo cierto es que ya comienzan a constituir un espectro muy amplio que va desde dispositivos bastante tontos de tratamiento de la información a sistemas muy complejos de aprendizaje rápido, y automodificación que propiamente podemos llamar inteligencias. Son éstas las que están comenzando a ocuparse de tareas que pueden ser automatizables y que, por ello mismo, desplazan a los humanos que las realizaban anteriormente. En el siglo pasado las inteligencias de aprendizaje de máquinas invadieron con robots muchas cadenas de montaje desplazando a las personas que durante un siglo las habían ocupado como si fueran partes de la maquinaria. Ahora se extienden a tipos de trabajo que anteriormente estaban destinados a trabajadores con mucho conocimiento experto tácito, como por ejemplo quienes se ocupan de conducir medios de transporte o de tareas de supervisión, vigilancia y clasificación. Las inteligencias artificiales han comenzado a reemplazar muchos trabajos de «cuello azul» e incluso de clase media o directiva.

Este fenómeno de cambio tecnológico, unido a la convergencia de otras tecnologías intersticiales o específicas, está dando lugar a lo que se ha bautizado como Cuarta Revolución Industrial. Productos como las cadenas de bloques, que están redefiniendo las interacciones y negocios en la red, planteando posibles reformas en el mismo concepto de dinero; las impresoras 3D que progresivamente se están aplicando a procesos de producción tan distintos como la arquitectura o la propia ingeniería biológica (quizás a tejidos e incluso órganos artificiales); la nanotecnología, que permite la intervención en escalas de tamaño mínimas, pero acumulables a magnitudes visibles; la ingeniería de materiales, que ha logrado transcender la división entre materias primas y transformadas; la ingeniería biológica, que está abriendo el campo quimérico de organismos artificiales. El interés por la prospectiva de lo que significarán estos cambios ha dado lugar a una industria mediática que va desde la aparición de una especie de gurús entre alucinados y catastrofistas, a gente avisada, como Klaus Schwap, fundador del Foro de Davos, que ha contribuido a crear un nuevo discurso justificatorio de todo tipo de desmanes de las nuevas patronales, aprovechando que el Pisuerga pasa por Valladolid. Se trata del discurso del fin del trabajo como nueva estrategia de shock.

Querría apuntar aquí solamente algunas ideas para ir desarrollando una crítica más sistemática de la ideología cuartorevolucionaria.

Una primera crítica a este discurso es a su nada oculto lenguaje pseudo-religioso, apocalíptico y determinista. Incluso gente como Hariri, más inteligente y formada, no puede aislarse de esta atmósfera ya ya David Noble, el gran historiador de la tecnología calificó de teológico. Porque están prometiendo una tierra (da igual que sea paraíso que infierno) que está muy lejos de poder realizarse. En primer lugar porque la Inteligencia Artificial es un arte muy complicado que alcanza con mucha dificultad a automatizar tareas. Algunas son previsiblemente automatizables, pero otras, la gran mayoría, quedarán por décadas en el territorio de la ciencia ficción. Por ejemplo, todas las interacciones que supongan resolver problemas que trata la teoría de juegos, es decir, aquellos en los que el resultado no dependa solo de lo que haga el agente sino también de cómo interprete la acción otro agente inteligente y cómo reaccione éste. Cuando tengamos IAs que jueguen bien al dilema del dictador o el dilema del prisionero, podemos empezar a reconocer que estamos entrando en un territorio realmente semántico y hermenéutico, no solamente sintáctico.

En segundo lugar, porque como decía antes en un tono spinoziano, es más fácil construir una mente que un cuerpo. Los cambios en las ingenierías de los sistemas físicos que soporten las alegadas Inteligencias Artificiales son cambios lentos, que tardan mucho en producirse y lo hacen también con cambios parsimoniosos en los artefactos. Pensemos en los artefactos de transporte: a pesar de que, por ejemplo, la aviónica ha evolucionado muy rápidamente, las aeronaves apenas han sufrido cambios. Las flotas civiles o militares están constituidas por aparatos diseñados para durar décadas, a pesar de que nos parezca que son zonas de rápida transformación. Es muy difícil diseñar aeronaves, buques, trenes o automóviles revolucionarios. Los tesla, lo más parecido a un diseño revolucionario por su uso de la informática y de nuevas formas de motorización, de hecho son intentos de imitar a un automóvil convencional con el deseo de superarlo. Lo mismo podemos decir de los drones, los últimos llegados a la tecnología de la movilidad. En la medida en que son grandes y efectivos (los militares, como el Predator y el Reaper), imitan a las aeronaves convencionales. Ciertamente no tienen piloto, pero se calcula en treinta personas las necesarias para su mantenimiento y vuelo. La tripulación en tierra es tanta o mayor que la de un avión tradicional. Como cualquier usuario de un roomba (limpiador robot doméstico) habrá podido comprobar, su IA interna es muy efectiva aprendiendo el espacio de la casa, pero como objeto limpiador es una chapuza que rápidamente se enreda con cables obstáculos varios de las habitaciones. Habrá que esperar algunas generaciones. Ciertamente observamos maravillados las innovaciones en móviles y otros gadgets cercanos similares. Pero es porque no hacen nada por sí solos. Con ellos podemos tomar fotografías, cierto, llamar a un taxi, hacer la compra, pero ellos no pueden hacernos la compra ni llevarnos de paseo, necesitamos que lo hagan otros sistemas, por ahora personas (el nuevo nicho del transporte de mercancías y viajeros está llenando las ciudades de furgonetas, motocicletas y bicicletas de entrega. Va a llevar mucho tiempo el que los sistemas sin conductor, sean drones o automóviles desplacen a los pobres trabajadores sufridos de Deliveroo).

En tercer lugar está el fenómeno de los Big Data y Analytics que está produciendo efectos espejismos y ansiedades de todo tipo, particularmente en gerentes y políticos. Es cierto que las grandes acumulaciones de datos son una de las fuentes de negocio y poder más importantes del siglo. Millones de chinos saliendo del trabajo y usando sus móviles, generan inmensas acumulaciones de datos que pueden ser empleados de múltiples modos, de los que se ocupan los algoritmos de las analytics, IAs especializadas en la creación de perfiles finos clasificatorios. Cierto, estos dispositivos traducen los datos en información, mucha de ella efectiva. Pero no están resueltos ni van a resolverse por el momento otros problemas con las masas de datos: los datos no son hechos, son simples signos muy contingentes que pueden producir acumulaciones de información, pero la información misma es algo muy contingente y frágil. Como cualquiera puede comprobar pasándose una tarde ante los algoritmos de Amazon, Google o cualquiera de las grandes plataformas, si dedica un poco de tiempo a producir entradas aleatorias o muy variadas, los perfiles de propaganda que generan son completamente locos. Los ingenieros que crearon los algoritmos confían en las regularidades de la gente, de sus gustos y usos, pero la información relevante no es fiable ni genera por sí misma hechos y mucho menos conocimiento. Se ha hablado mucho de los usos de las analytics en la propaganda de varias elecciones, como la de Trump o del procès catalán, pero está por ver que hayan tenido alguna influencia visible por más que hayan producido millones de tuits. La polarización y la posverdad son fenómenos informacionales, pero no son agencias políticas sostenibles.

Una segunda línea de crítica tiene que ver con la alegada amenaza del fin del trabajo. Lo que estamos observando es algo muy distinto: es el fin de las clases medias, el fin del estado del bienestar y el desplazamiento y polarización de la riqueza, que se traslada hacia minorías cada vez más pequeñas. Ciertamente hay una transformación de la estructura del trabajo y sería una locura no calcular las miríadas de puestos de trabajo que se perderán por la introducción de unas formas u otras de tecnologías. La propaganda oficial nos informa de que será un proceso «inevitable» al que las sociedades tendrán que acomodarse. Se insinúa que quedarán como bolsas de trabajo solamente dos franjas: las de los trabajos muy creativos, como la dirección de empresas o alta gestión, junto a los trabajos de diseño e investigación, y los trabajos no automatizables por la parte de abajo: cuidado de personas, personal de servicio y seguridad, camareros, etc. Llegaríamos así a un horizonte de lo que podría denominarse una división técnica del trabajo entre humanos y máquinas. Como este discurso se repite sin aportar más datos que algunos vagos estudios de economistas, que por algún don extraño son capaces de prever la tasa de sustitución de la composición del capital, y de qué sectores, cómo y cuándo se producirá el cambio, es difícil responder negativamente, sosteniendo que las cosas van a ir más lentas, porque habría que hacer igualmente un contraejercicio de futurología. La respuesta es y debe ser: bueno, si es así, fenomenal. Nos hemos quedado sin trabajo, ¿y ahora qué? alguien tendrá que consumir el río de nuevos productos de las fábricas y redes automatizadas. Las empresas ahorrarán enormes cantidades de dinero despidiendo personal, pero a menos que cambie la sociedad, perderán muchos más clientes que no tendrán ya capacidad de consumo. La Renta Básica Universal que a veces dejan caer como solución de derechas no solo no arregla el problema sino que lo empeora. Tal como la conciben es una renta de subsistencia que se aplicaría a grandes mayorías de la población, lo que no hará sino incrementar el problema.

Sin tener dotes proféticas, me parece que las líneas de desarrollo tecnológico en las que estamos entrando van a ser distintas, y posiblemente aún podamos prever cambios sociales para que signifiquen avances sustanciales en la igualdad. Desde mi punto de vista,  en las sociedades con una transformación de su sistema económico por la extensión de las IAs se están generando una nueva categoría que son redes ciborg de humanos y máquinas, lo que podríamos llamar redes de cuerpos y mentes extendidas que generan nuevas formas de dependencia técnica y social. Si el modelo fordista era una enorme cadena de montaje con los trabajadores convertidos en apéndices de la máquina, lo que tendremos son redes distribuidas de sistemas mixtos en donde los trabajos continuos de control, atención, limitación y cuidado del sistema no pueden ser ejercidos por máquinas por muy inteligentes que sean. No solo por razones técnicas sino por una decisión ética y política de que la responsabilidad siempre esté en manos de los humanos. No sirve responder que una red metropolitana de transportes autónomos sin conductor producirá menos atascos y accidentes. Lo hará, probablemente, pero si ha creado una red paralela de mantenimiento, vigilancia, control situado de la circulación. Y no porque no pudiera hacerlo una superIA, sino porque no queremos que lo haga, porque los límites de la acción técnica deben marcarlos siempre personas e instituciones legales.

En el sistema que me es más cercano, la universidad, uno de los lugares donde la presión de sustitución ya se está produciendo, es cierto que observamos un número decreciente de puestos de trabajo de enseñanza y una creciente llamada a cambiar la «vieja» forma tradicional de enseñanza por nuevos métodos a distancia. Cierto, pero también ocurre que se crean dos o tres puestos de gerencia y control por cada puesto docente e investigador que se pierde, porque la red no funciona sin una coraza de ayuda de producción. Las nuevas formas de división del trabajo serán redes ciborg funcionales conectadas entre sí. La cuestión más interesante es si estas redes ciborg pueden o no permitir una transformación más profunda de la división social del trabajo. Porque la pregunta que podemos plantearnos ya es si en el actual capitalismo financiero de indecentes plusvalías, bonus, y salarios de la alta dirección estará justificado en un mundo de redes ciborg que pueden liberarse de los CEOS, la mayoría de las veces mucho más obsoletos que cualquiera de sus empleados en redes. No es utópico ya plantear de nuevo, como hace Olin Wright sistemas mixtos de enormes cooperativas de redes ciborg de propiedad distribuida y autogestionada con estados que sean a a la vez garantes del control humano, de los equilibrios del sistema, de la sostenibilidad obligatoria de todo cambio tecnológico.

Frente a la distopía del fin del trabajo, podemos ya contraponer una razonable utopía del fin de la desigualdad en un un mundo sostenible. En realidad lo que sí sobra es el uno por ciento de hiper millonarios. No creo que haya ningún reparo en que sean sustituidos por inteligencias artificiales.

Imagen de Philip Toledano

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