Kenneth Oye, profesor del MIT: “No me preocupa tanto eso de la inteligencia general que va a dominar el mundo”
El profesor emérito del MIT Kenneth Oye sostiene que los principales desafíos de la inteligencia artificial no provienen de una hipotética inteligencia general, sino del uso de sistemas actuales en ámbitos como la defensa, la justicia, la banca o la sanidad. También advierte de que la política migratoria estadounidense está debilitando la capacidad del país para atraer talento científico.
En una entrevista concedida a EL PAÍS, Kenneth Oye, director del Programa sobre Tecnologías Emergentes del MIT, defiende que el gran reto de la inteligencia artificial reside en la calidad y la gobernanza de los datos. Considera imprescindible encontrar un equilibrio entre la protección de la privacidad y la necesidad de disponer de datos fiables para impulsar la investigación médica, el desarrollo de nuevos fármacos y la innovación sanitaria.
Oye cree que la regulación seguirá evolucionando de forma diferente en Europa, Estados Unidos y China, por lo que no prevé una normativa global común a corto plazo. En este contexto, advierte de que la investigación y la innovación tenderán a desplazarse hacia los países con mejores condiciones regulatorias y mayor capacidad para atraer talento.
Uno de los aspectos que más le preocupa es la política de visados impulsada por la Administración de Donald Trump, que, a su juicio, está desincentivando la llegada de investigadores internacionales. El profesor asegura que esta situación beneficia especialmente a Canadá y, en menor medida, a Europa, mientras que Estados Unidos corre el riesgo de perder parte de su liderazgo científico.
Respecto a la inteligencia artificial, Oye resta importancia a los escenarios apocalípticos sobre una futura inteligencia general capaz de dominar el mundo. En cambio, reclama un debate mucho más profundo sobre aplicaciones ya presentes en la sociedad, como las armas autónomas, los sistemas de concesión de créditos, las decisiones judiciales, los procesos de selección de personal o las admisiones universitarias. En todos estos ámbitos insiste en que los datos de entrenamiento reproducen sesgos históricos que pueden trasladarse a las decisiones automatizadas.
Finalmente, alerta del creciente poder de las grandes tecnológicas debido a su control sobre enormes conjuntos de datos privados, un activo que considera mucho más determinante para el futuro de la IA que los propios algoritmos.
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