Se espera que la AGI esté en unos pocos años, dice el CEO de Anthropic—y también pérdidas de empleo

###Resumen

• El CEO de Anthropic, Dario Amodei, dijo que la IA podría superar a los humanos en la mayoría de las tareas en uno a cinco años
• Tanto Amodei como el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, advirtieron que los trabajos de oficina de nivel inicial enfrentan una disrupción temprana
• Los ejecutivos dijeron que los gobiernos están subestimando la velocidad y la escala de los riesgos económicos y geopolíticos

El calendario para la inteligencia artificial general (AGI) se está acortando, y según el CEO de Anthropic, Dario Amodei, la ventana para que los responsables políticos se preparen se está cerrando más rápido de lo que muchos creen. Hablando en un panel en el Foro Económico Mundial en Davos junto al CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, Amodei advirtió que la rápida evolución de la IA está a punto de superar la resistencia de los mercados laborales y las instituciones sociales. Amodei reafirmó su pronóstico agresivo de que la IA a nivel humano probablemente esté a solo unos años, no décadas, de distancia. “No creo que eso vaya a estar tan lejos”, dijo Amodei, respaldando su predicción de que la capacidad sobrehumana podría llegar en 2026 o 2027. “Me resulta muy difícil ver cómo podría tardar más que eso.”

 El motor detrás de esta aceleración es un ciclo de retroalimentación en auge donde los modelos de IA han comenzado a automatizar su propia creación. Amodei señaló que en Anthropic, el papel tradicional del ingeniero de software ya está siendo redefinido por la IA. “Tengo ingenieros en Anthropic que dicen, ‘Ya no escribo código. Solo dejo que el modelo escriba el código, lo edito’”, dijo. “Podríamos estar a seis a doce meses de que el modelo haga la mayor parte, quizás todo, de lo que hacen los ingenieros de software de principio a fin.” Mientras Amodei ve que el progreso se acumula rápidamente—limitado solo por el suministro de chips y los ciclos de entrenamiento—Hassabis ofreció una perspectiva más mesurada.

“Creo que ha habido un progreso notable, pero algunas áreas de trabajo de ingeniería, codificación o matemáticas son más fáciles de ver cómo serían automatizadas, en parte porque son verificables—cuál es el resultado,” dijo. “Algunas áreas de la ciencia natural son mucho más difíciles. No necesariamente sabrás si el compuesto químico que has construido, o una predicción sobre física, es correcta. Es posible que tengas que probarlo experimentalmente, y eso llevará más tiempo.” Hassabis dijo que los sistemas de IA actuales aún carecen de la capacidad de generar preguntas, teorías o hipótesis originales, incluso a medida que mejoran en resolver problemas bien definidos. “Crear la pregunta en primer lugar, o desarrollar la teoría o hipótesis, eso es mucho más difícil,” dijo Hassabis. “Ese es el nivel más alto de creatividad científica, y no está claro que tengamos esos sistemas.” El director de DeepMind mantuvo una “probabilidad del 50%” de alcanzar la AGI para 2030, citando una brecha entre el cálculo de alta velocidad y la verdadera innovación. A pesar de sus diferentes cronogramas, los dos líderes llegaron a un consenso sombrío sobre las consecuencias económicas, acordando que los trabajos de oficina están en la mira. Amodei ha estimado previamente que hasta la mitad de los roles profesionales de nivel inicial podrían desaparecer en cinco años, una opinión que reafirmó en Davos. Una prueba de la preparación institucional La principal preocupación para ambos ejecutivos no es solo la tecnología en sí, sino la capacidad de los gobiernos del mundo para mantenerse al día. Hassabis advirtió que incluso los economistas más pesimistas podrían estar subestimando la velocidad de la transición, señalando que “de cinco a diez años, eso no es mucho tiempo.” Para Amodei, la situación ha escalado de un desafío técnico a una “crisis” existencial de gobernanza.

“Esto está sucediendo tan rápido y es una crisis, que deberíamos dedicar casi todo nuestro esfuerzo a pensar en cómo atravesar esto,” dijo. Aunque sigue siendo optimista de que los riesgos—que van desde fricciones geopolíticas hasta uso indebido individual—son manejables, advirtió que la ventana para cometer errores es estrecha. “Este es un riesgo que, si trabajamos juntos, podemos abordar,” dijo Amodei. “Pero si avanzamos tan rápido que no hay barreras de protección, entonces creo que existe el riesgo de que algo salga mal.” Algunos analistas laborales argumentan que la disrupción puede manifestarse menos como una sustitución total de empleos y más como una reestructuración del trabajo profesional en sí. Bob Hutchins, CEO de Human Voice Media, dijo que el problema central no es si la IA reemplaza a los trabajadores, sino cómo cambia la naturaleza de sus empleos. “Tenemos que dejar de preguntar si la IA reemplazará nuestros trabajos y comenzar a preguntar cómo los degrada,” dijo Hutchins. “No hay una amenaza directa de que una máquina ocupe completamente el lugar de una persona haciendo el trabajo de un escritor o programador. La amenaza es que el trabajo se descompone en tareas más pequeñas y se gestiona mediante un algoritmo.” Según Hutchins, este cambio transforma los roles humanos de ‘Creador’ a ‘Verificador.” “Quita la capacidad de los profesionales para tomar sus propias decisiones y descompone trabajos profesionales significativos en trabajos no calificados, de bajos salarios, con un enfoque en completar tareas individuales,” dijo. “El trabajo no está desapareciendo, se está volviendo menos obvio, menos seguro y mucho más difícil de sindicalizar,” agregó.