Hoja de Ruta de la Administración Obama para la Política de IA
Por Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb
Harvard Business Review
Tecnología
El 12 de octubre de 2016, la Oficina Ejecutiva del Presidente Obama publicó dos informes que exponían sus planes para el futuro de la inteligencia artificial (IA). Los informes recibieron menos atención de los medios que podrían tener de otra manera porque los Estados Unidos fueron asidos por las últimas semanas de una carrera presidencial de la campaña. Sin embargo, dependiendo de la opinión de uno sobre el potencial impacto de IA, el trabajo descrito por estos informes puede ser más influyente en el largo arco de la historia que el resultado de esa elección. Combinados, los dos informes incluyen ochenta y ocho páginas y veinticinco recomendaciones. Estos son los aspectos más destacados.
El 12 de octubre de 2016, la Oficina Ejecutiva del Presidente Obama publicó dos informes que exponían sus planes para el futuro de la inteligencia artificial (IA). Los informes recibieron menos atención de los medios que podrían tener de otra manera porque los Estados Unidos fueron asidos por las últimas semanas de una carrera presidencial de la campaña. Sin embargo, dependiendo de la opinión de uno sobre el potencial impacto de IA, el trabajo descrito por estos informes puede ser más influyente en el largo arco de la historia que el resultado de esa elección. Combinados, los dos informes incluyen ochenta y ocho páginas y veinticinco recomendaciones. Estos son los aspectos más destacados.
La política de la IA debe ser una preocupación urgente.
Los dos informes -uno por un subcomité del nuevo Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología y otro sobre AI y R & D- se prepararon con notable rapidez, especialmente en relación con el ritmo tradicional del gobierno. En sólo seis meses, el gobierno de Estados Unidos estableció una prioridad, alistó a individuos clave y produjo un plan nacional integral para la IA. El gobierno de Obama ve claramente a AI como una prioridad urgente.
Los informes definen la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) como "un futuro nocional del sistema de IA que exhibe un comportamiento aparentemente inteligente al menos tan avanzado como una persona en toda la gama de factores cognitivos Tareas ". Pero este no es el tipo de IA que la administración está planeando. La administración toma la posición de que la política actual no debe verse influenciada por las aspiraciones de lograr AGI, por tres razones: 1) muchos expertos creen que AGI no es factible en el corto o mediano plazo; 2) los autores asumen que la mejor manera de prepararse para AGI es "atacar riesgos" de IA estrecha, como seguridad, privacidad y seguridad; Y 3) las recomendaciones de política para AGI son desconocidas y pueden entrar en conflicto con las de IA estrecha, lo cual es más seguro y con implicaciones económicas inmediatas. Este enfoque está en marcado contraste con las opiniones de organizaciones que se centran específicamente en AGI como el Future of Life Institute en el MIT, el Future of Humanity Institute de la Universidad de Oxford y el Instituto de Investigación de Inteligencia de Máquinas de la Universidad de California en Berkeley.
La IA no es un proyecto de ciencia; es comercialmente importante.
El gobierno de Obama reconoce el tremendo potencial económico de la IA, razón por la cual el subcomité NSCT sobre el tema incluyó representantes no sólo de la defensa y la inteligencia, sino también de los Departamentos de Comercio, Tesorería, Transporte, Energía, Trabajo y más. En un informe aparte, el Presidente del Consejo de Asesores Económicos del Presidente Obama, Jason Furman, escribió: "La mayor preocupación que tengo sobre IA es que no vamos a tener suficiente de eso, y que tenemos que hacer más ..." Haciendo eco de este punto, El Presidente Obama comentó posteriormente: "La analogía que todavía usamos cuando se trata de un gran logro tecnológico, incluso 50 años después, es una moonshot. Y alguien me recordó que el programa espacial era medio por ciento del PIB. Eso no suena como mucho, pero en los dólares de hoy que serían $ 80 mil millones que estaríamos gastando anualmente ... en IA".
Los Estados Unidos necesitan ampliar su plantilla de la IA. La ampliación de la fuerza de trabajo de I + D en IA es un tema clave en ambos informes, así como en el documento de Chair Furman. Hay dos maneras de hacer crecer la fuerza de trabajo: 1) mediante la formación de los estudiantes en el hogar, y 2) mediante la importación de talento del extranjero. Los informes son silenciosos sobre cuánto énfasis el gobierno debe colocar en cada enfoque. Esto depende en parte de cuánto tiempo se necesita para desarrollar el talento en el país. Con un conjunto de recursos en expansión para reducir la barrera de entrada en el campo (por ejemplo, bibliotecas de software de código abierto para el aprendizaje de máquinas como TensorFlow, Caffe, Theano y MOOCS para aprendizaje de aprendizaje en línea) algunas habilidades se pueden desarrollar en corto plazo . Sin embargo, el desarrollo del Ph.D. El nivel de conocimientos necesarios para llevar a cabo la investigación y hacer avances fundamentales lleva tiempo. Es probable que este nivel de talento tenga que ser reclutado agresivamente a los Estados Unidos para lograr los objetivos declarados con la urgencia implícita en los informes.
El gobierno de los Estados Unidos no tiene una visión clara sobre dónde enfocar la financiación de la investigación. El informe de I + D señala que el sector privado está invirtiendo fuertemente en IA y en un ritmo cada vez mayor y que el gobierno debe concentrar sus recursos en los tipos de investigación de IA que el sector privado tendrá menos probabilidades de apoyar. Sin embargo, aunque el informe proporciona una larga lista de temas de investigación, no delinea los que son comerciales y requieren apoyo gubernamental. Quizás es porque es tan difícil predecir qué áreas de investigación son poco probables tener un valor comercial razonablemente inmediato. En la actualidad, la línea entre la investigación básica y aplicada de la IA es tan borrosa -con muchas empresas privadas contratando académicos- y el futuro tan mal entendido que incluso los gobiernos más avanzados tienen poca idea de qué tipo de investigación y desarrollo financiar.
La regulación podría amenazar el progreso de la IA, o más adelante. El cuello de botella para desplegar productos y servicios que mejoran la sociedad y están habilitados para la IA está pasando de la tecnología a la regulación en dominios como vehículos autónomos y sistemas de aviones no tripulados. El informe señala que "cuando las respuestas regulatorias a la adición de IA amenazan con aumentar el costo del cumplimiento o frenar el desarrollo o la adopción de innovaciones beneficiosas, los responsables de la formulación de políticas deberían considerar cómo podrían ajustarse esas respuestas". La administración reconoce. Regulaciones bien diseñadas influirán en el ritmo y la dirección de la innovación al crear incentivos para que el sector privado invierta de la manera más beneficiosa para la sociedad. Por ejemplo, las regulaciones relativas a la transparencia - "¿Por qué la AI está recomendando un tratamiento que es diferente de lo que el médico humano recomienda? ¿Cuál es su razón? "- crearía incentivos para que el sector privado invierta en investigación para abordar estas cuestiones, lo que a su vez hará que IA sea más gobernable.
La IA puede ayudar a los gobiernos a hacer mejor su trabajo. El gobierno puede utilizar la IA misma para servir al público de manera más rápida, eficaz y de menor costo. Esto incluye tareas mundanas tales como procesos burocráticos más rápidos (por ejemplo, emisión de licencias de conducir) así como aplicaciones complejas tales como ciberseguridad (menor costo, más ágil) y sistemas de armas (más seguros, más humanos). Este será un área importante para la competencia entre jurisdicciones. Aquellos que invierten temprano pueden beneficiarse no sólo del aumento de la productividad, sino también de aprender cómo funcionan los productos y servicios con capacidad de IA que pueden proporcionar ventajas adicionales en la toma de decisiones posterior. Por supuesto, los adoptantes tempranos también corren el riesgo de exponerse a los costos de aprendizaje y de tecnologías menos probadas.
China es un líder, no un seguidor o un imitador. Quizás la parte más desconcertante del informe sea el contraste entre una ilustración dramática y el texto blasé que lo acompaña. En los últimos cuatro años, los Estados Unidos y China aumentaron significativamente su producción de investigación en IA, con los Estados Unidos emergiendo como líder mundial. Sin embargo, en los últimos dos años, China superó a los Estados Unidos por estas medidas de producción de investigación.
Dada la importancia de la AI reflejada en todos los demás aspectos de este informe, es sorprendente que el surgimiento de China y sus implicaciones para la competencia en investigación y capital humano reciba sólo una oración en el texto: "Las tendencias también revelan la naturaleza cada vez más global de la investigación , Con Estados Unidos ya no liderando el mundo en números de publicaciones, ni siquiera publicaciones recibiendo por lo menos una cita. "Eso es todo lo que dice el informe. China nunca se menciona explícitamente ni una sola vez en el texto de ninguno de los dos informes.
Tal vez los autores del informe creen que los datos no son una buena medida de la investigación significativa. Alternativamente, tal vez la respuesta política real -una agresiva campaña de reclutamiento internacional para los mejores talentos de investigación de la IA- no se destine al consumo público. El fundador de la compañía china Baidu, Robin Li, expresó su opinión sobre la importancia de esta tecnología para China: "Cuando llegue la era de la IA, el [Internet de las cosas] se convertirá en un gran mercado y cambiará completamente la manufactura. Creo que en el futuro toda la industria manufacturera será parte de la industria de la IA ... China es un gigante manufacturero y creo que necesitamos realmente prestar atención al desarrollo tecnológico de IA ... "Todos los países con experiencia en investigación de IA que desean participar como productores En la frontera de esta tecnología debe prepararse para intensificar la competencia en el mercado de trabajo, especialmente de los EE.UU. y China.
Ajay Agrawal es el profesor Peter Munk de Emprendimiento en la Rotman School of Management de la Universidad de Toronto. También es investigador asociado en la Oficina Nacional de Investigación Económica en Cambridge, MA, cofundador de The Next 36, fundador de Creative Destruction Lab y director académico del Centro de Innovación y Emprendimiento.
Joshua Gans es profesor de gestión estratégica en la Rotman School of Management. Su último libro, The Disruption Dilemma, es publicado por MIT Press.
Avi Goldfarb es el Profesor Ellison de Marketing de la Rotman School of Management de la Universidad de Toronto. También es investigador asociado en la Oficina Nacional de Investigación Económica, Jefe de Ciencias de la Información en el Laboratorio de Destrucción Creativa y Editor Senior de Marketing Science.
Editores originales conservan todos los derechos.
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