Durante el AI for Science Forum, celebrado en Londres en paralelo a la entrega de los premios Nobel de química y física, científicos y expertos discutieron la inmensa potencialidad y los riesgos asociados con la inteligencia artificial (IA). El evento, organizado por Google DeepMind y la Royal Society, congregó a diversas voces en torno a los recientes avances y desafíos de la IA.
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Google DeepMind fue galardonado con el premio Nobel de química por su innovador programa AlphaFold, que predice estructuras y interacciones de proteínas. Este avance es esencial para el diseño de nuevos fármacos, reduciendo significativamente los tiempos de desarrollo de años a meses o incluso semanas. Novartis, por ejemplo, implementa IA para optimizar el proceso de reclutamiento en ensayos clínicos, acortando este periodo a unos pocos meses.
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Sin embargo, el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, destacó que la IA no es una solución mágica. Subrayó la necesidad de identificar problemas adecuados, recopilar datos precisos y aplicar algoritmos de manera efectiva. Una de las preocupaciones más relevantes es el "black box problem", donde las decisiones de la IA son difíciles de explicar. Hassabis anticipa que en los próximos cinco años se desarrollarán métodos para entender mejor estas decisiones.
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Siddhartha Mukherjee, investigador del cáncer, advirtió sobre la posibilidad de un desastre tecnológico similar al accidente nuclear de Fukushima en 2011, denominado "AI Fukushima". Esta perspectiva resalta la imperiosa necesidad de cautela en la implementación de tecnologías de IA.
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La IA está desempeñando un papel crucial en diversas áreas, incluyendo la salud y la sostenibilidad. En Nairobi, los ultrasonidos asistidos por IA están facilitando el cuidado prenatal y la empresa londinense Materiom utiliza IA para formular materiales 100% biobasados. Además, la IA ha transformado la imagen médica, los modelos climáticos y los pronósticos meteorológicos.
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Uno de los mayores desafíos es el consumo energético de la IA. Entrenar un modelo de lenguaje grande como ChatGPT puede consumir hasta 10 gigavatios-hora, suficiente para abastecer a 1,000 hogares estadounidenses durante un año. A pesar de este considerable gasto energético, Hassabis afirmó que los beneficios superarán estos costos.
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Jennifer Doudna, coautora del premio Nobel por la herramienta de edición genética Crispr, indicó que la IA podría abaratar significativamente las terapias genéticas. No obstante, el tratamiento aprobado más reciente cuesta $2 millones (£1.6 millones) por paciente, lo que plantea serias consideraciones éticas y de accesibilidad.
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Asimismo, Asmeret Asefaw Berhe, exdirectora de la Oficina de Ciencia del Departamento de Energía de EE. UU., expresó preocupaciones sobre el impacto ambiental de la IA y destacó la necesidad de establecer objetivos de sostenibilidad más ambiciosos.
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El foro subrayó la dualidad de la IA como una herramienta poderosa para el progreso científico y un potencial generador de riesgos significativos. Los participantes coincidieron en la importancia de navegar cuidadosamente entre estos extremos para maximizar los beneficios y minimizar los peligros.