En noviembre de 2024, hubo una especulación desenfrenada, incluso miedo, sobre la eventual aparición de la superinteligencia artificial (ASI). En su discurso de apertura en la conferencia KMWorld de ese año, titulada Superinteligencia colectiva: humanos en el bucle, Lewis Rosenberg de unanimous.ai cambió esa noción, dirigiendo nuestra atención a algo aún más poderoso.
por Art Murray, D.Sc. CEO de Ciencias del Conocimiento
En lugar de que la IA use humanos como meros puntos de datos para recopilar y agregar, mostró cómo los humanos son en realidad más poderosos como procesadores de datos. Afirmó: “El camino más visible hacia la superinteligencia colectiva [CSI] es conectar a las personas en tiempo real y permitirles actuar, reaccionar e interactuar utilizando la IA como tejido intersticial que nos permite resolver problemas juntos de manera óptima” (youtube.com/watch?v=YbU5YDo-Jis).
El impacto es real y medible. La investigación de Rosenberg mostró que la CSI colectiva resultó en una capacidad superior para predecir resultados, desde los mercados financieros hasta los principales eventos deportivos. Aún más significativo, las pruebas mostraron que la aplicación de CSI aumentó el coeficiente intelectual colectivo de un grupo en 28 puntos. (Ver “Hacia la superinteligencia colectiva: amplificando el coeficiente intelectual grupal usando enjambres conversacionales”; arxiv. org/abs/2401.15109).
Avance rápido hasta hoy. Muchas tecnologías de larga data, como la inteligencia de enjambre, la biomímesis, las redes neuronales y similares, ahora se están uniendo. Piense en lo que podría suceder si cada una de esas tecnologías interactuara no solo entre sí sino también con el medio ambiente en general, sus elementos vivos y artificiales, como un todo integrado. Bienvenido al salvaje y maravilloso mundo de los ecosistemas cognitivos.
Construyendo un nuevo tipo de ecosistema, desde cero
Un ecosistema cognitivo se puede definir mejor como una colección de cualquier número de redes simbióticas dinámicas donde la inteligencia humana, de la máquina y de la organización trabajan juntas para detectar, anticipar, razonar, actuar, aprender y adaptarse. A diferencia de los sistemas que se centran únicamente en la automatización o la toma de decisiones humanas, los ecosistemas cognitivos actúan sobre todos los aspectos de las inteligencias colectivas dentro del sistema. Ningún componente tiene todas las respuestas o el control. Más bien, el valor se crea a través de la colaboración, la adaptabilidad y la creación de sentido compartido, tal como lo demostró Rosenberg durante su discurso de apertura.
En un mundo que se enfrenta a las crisis climáticas, las pandemias, la fragilidad de la cadena de suministro y las turbulencias sociales, los sistemas que pueden anticiparse, adaptarse y evolucionar continuamente no son opcionales, son esenciales. Los ecosistemas cognitivos logran este nivel de rendimiento integrando el aprendizaje continuo, la toma de decisiones distribuida y la capacidad de respuesta en tiempo real a través de límites fluidos que abarcan personas, tecnología y organizaciones.
Los ecosistemas cognitivos se construyen mejor desde cero, desde dispositivos integrados en Internet de las cosas (IoT) en los bordes hasta vehículos autónomos, gemelos digitales y ciudades inteligentes. Los vehículos eléctricos semiautónomos son un ejemplo de un sistema cognitivo conjunto entre humanos e IA. A medida que la tecnología continúa evolucionando, es probable que surja un ecosistema de transporte personal inteligente totalmente integrado que incluya interacciones y colaboración entre humanos y vehículos, vehículos y otros vehículos, y vehículos y sistemas inteligentes de gestión del tráfico. El alcance de estos sistemas ya se está extendiendo hacia afuera para incluir advertencias sobre el clima, el crimen, la salud pública y otros tipos de peligros, incluidos los desastres naturales y provocados por el hombre. Los resultados esperados incluyen una mayor seguridad, eficiencia y ahorro.
Diseño para la gobernanza y la garantía
La IA ha existido, al menos hasta cierto punto, durante mucho tiempo. Solo necesitaba la Ley de Moore para ponerse al día. Lo mismo ocurre con la larga lista de tecnologías habilitadoras de ecosistemas cognitivos que incluyen agentes inteligentes, aprendizaje automático, IoT, computación distribuida de borde y peer-to-peer e interfaces humano-computadora. Ahora todos están convergiendo, y tenemos que dirigir el barco con cuidado y determinación.
¿Pueden estas cosas “volverse rebeldes”? Si se acumula suficiente aprendizaje automático autónomo, es posible que comiencen a formar sus propias “mentes”. Necesitamos salir al frente y comenzar a formular sistemas sólidos de gobernanza y garantía. Hacerlo puede ser difícil. Es probable que los ecosistemas cognitivos estén formados por muchos sistemas diversos, algunos heredados, otros nuevos y otros emergentes, todos tratando de trabajar juntos. A medida que el ecosistema escala en tamaño y complejidad, las asimetrías pueden aparecer fácilmente. Además de los diferentes marcos de gobernanza, es probable que haya grandes variaciones en los estilos cognitivos, las perspectivas culturales y la experiencia en el lado humano, y arquitecturas y protocolos conflictivos en el lado de la máquina. Abogar por estándares que equilibren la apertura y la responsabilidad ayudará a que la miríada de interconexiones sea más fluida y transparente.
La ética tanto en el diseño como en la operación exige la incorporación de una IA responsable combinada con la supervisión humana. Esto incluye prestar mucha atención a identificar y mitigar posibles consecuencias no deseadas. Estos pueden surgir de decisiones tomadas en presencia de sesgos, dependencias forzadas, conocimiento crítico faltante o dañado y vulnerabilidades de ciberseguridad. Esto requiere marcos de gobernanza sólidos que incluyan una propiedad, responsabilidad, transparencia e inclusión claramente definidas.
Oportunidades para KM
Probablemente hayas experimentado algo similar a lo siguiente. Llegas tarde a una cita en una ciudad ajetreada. Los llamados semáforos “sincronizados” son todo lo contrario. La luz que está muy por delante de ti cambia rápidamente, permitiendo que solo uno o dos autos avancen a la vez. La calle que se cruza, totalmente vacía, tiene una luz verde casi continua. Esto ilustra la rapidez con la que incluso los “sistemas inteligentes” más simples pueden fallar. Los grandes ecosistemas cognitivos, con toda su complejidad, interdependencias y riesgos, están pidiendo a gritos KM.
KM puede ayudar a abordar problemas como estos:
♦ Protegerse contra los efectos adversos de la sobreautomatización, asegurando que los humanos en el sistema permanezcan plenamente empoderados mediante la promoción de la transferencia tácita de conocimientos, el pensamiento crítico y la mejora de las habilidades en áreas como la colaboración entre humanos e IA, el pensamiento sistémico y la alfabetización ética.
♦ Mantener la integridad cultural promoviendo y facilitando la co-creación y colaboración intercultural
♦ Promover la confianza social mediante la incorporación de IA transparente, ética y explicable
♦ Fomentar relaciones públicas sólidas minimizando la desconfianza que puede surgir de la toma de decisiones excesivamente automatizada o híbrida, especialmente cuando hay mucho en juego (por ejemplo, salud, justicia) y cuando se precipita por una prevalencia de opacidad tanto por parte de humanos demasiado cautelosos y evasivos como de sistemas de IA de “caja negra”
♦ Prevenir la aparición de “asimetrías de poder” democratizando el conocimiento y la toma de decisiones de manera que inhiban la dominación de solo unos pocos proveedores de plataformas o modelos de IA patentados
Finalmente, póngase el sombrero de facilitador y ayude a fomentar un diálogo franco y abierto en toda la comunidad de partes interesadas mientras garantiza la igualdad de acceso. ¿Hay algún ingeniero gráfico de conocimiento en la casa para ayudar a realizar un seguimiento de todo esto?
Dando el paso
Si todavía está preocupado, tal vez incluso aterrorizado, de que ASI desate un evento “¿Qué ha forjado Dios?” en el mundo, entonces considere tratar esto en la línea de transformaciones similares, como la división del átomo, la edición de genes o la computación cuántica. El genio está fuera de la botella. La forma en que empleamos los ecosistemas cognitivos depende de nosotros.
Sí, hay riesgos. Pero no se pueden ignorar los enormes beneficios potenciales, especialmente en sectores donde la complejidad, la escala y la velocidad son importantes, como la energía, la salud, la movilidad, la educación y la gestión de desastres. Una vez más, KM tiene la oportunidad de desempeñar un papel importante. ¿Estás preparado para el desafío?
Para un vistazo más divertido y profundo a este nuevo mundo, echa un vistazo a “World Wide Weird: Rise of the Cognitive Ecosystem” de Braden Allenby.