 |
DC Studio/Shutterstock |
A mesura que els sistemes de intel·ligència artificial (IA) amplien les seues ja impressionants capacitats, cada vegada és més habitual pensar que el camp de la informàtica prompte serà cosa del passat. Això es transmet als futurs estudiants en forma de consells benintencionats, però en gran part es tracta de rumors de persones que, malgrat la seua intel·ligència, parlen fora del seu àmbit d'especialització.
Personalitats de renom com l'economista guanyador del Premi Nobel Christopher Pissarides han defés este argument, i com a resultat s'ha arrelat a un nivell molt més mundà: fins i tot jo mateix he sentit orientadors professionals d'instituts descartar la idea d'estudiar informàtica, malgrat no tindre cap coneixement del camp en si.
Estes afirmacions solen compartir dos defectes comuns. La primera és que el consell prové de persones que no són informàtics. I en segon lloc, existix un malentés generalitzat sobre el que realment implica la informàtica.
La IA i el mite de la substitució del codi
No és incorrecte afirmar que la IA pot escriure codi informàtic a partir d'indicacions, igual que pot generar poemes, receptes i cartes de presentació. Pot augmentar la productivitat i accelerar el flux de treball, però res d'això elimina el valor de l'aportació humana.
Escriure codi no és sinònim d'informàtica. Es pot aprendre a escriure codi sense haver assistit a una sola classe en la universitat, però una titulació en Informàtica va molt més allà d'esta habilitat. Implica, entre moltes altres coses, enginyeria de sistemes complexos, disseny d'infraestructures i futurs llenguatges de programació, garantia de la ciberseguretat i verificació dels sistemes.
La IA no pot fer estes tasques de manera fiable, ni podrà fer-ho en un futur previsible. L'aportació humana continua sent essencial, però la desinformació pessimista corre el risc d'allunyar a desenes de milers d'estudiants amb talent de carreres importants i significatives en este camp vital.
El que la IA pot i no pot fer
La IA destaca en la realització de prediccions. La IA generativa millora això afegint una capa de presentació fàcil d'usar al contingut d'internet: reescriu, resumix i formata la informació perquè se semble al treball d'un humà.
No obstant això, la IA actual no “pensa” realment. En el seu lloc, es basa en dreceres lògiques, coneguts com heurística, que sacrifiquen la precisió en favor de la velocitat. Això significa que, malgrat parlar com una persona, no pot raonar, sentir, preocupar-se ni desitjar res. No funciona de la mateixa manera que la ment humana.
No fa molt temps semblava que la “enginyeria de prompts” (instruccions, preguntes o textos) substituiria a la informàtica. No obstant això, hui dia pràcticament no hi ha ofertes de treball per a enginyers de prompts, mentres que empreses com Linkedin informen que les responsabilitats dels professionals de la informàtica s'han ampliat.
Les limitacions de la IA
El que oferix la IA són ferramentes més potents perquè els professionals de la informàtica facen el seu treball. Això significa que ara poden portar els conceptes més enllà, des de la ideació fins a la implementació en el mercat, al mateix temps que requerixen menys funcions de suport i més lideratge tècnic.
No obstant això, hi ha moltes àrees en les quals l'aportació humana especialitzada continua sent essencial, ja siga per motius de confiança, supervisió o necessitat de creativitat humana. Els exemples abunden, però hi ha 10 àrees que destaquen especialment:
Adaptar un algorisme de fons de cobertura a les noves condicions econòmiques. Això requerix un disseny algorítmic i un profund coneixement dels mercats, no sols munts de codi.
Diagnosticar interrupcions intermitents del servici en el núvol de proveïdors com Google o Microsoft. La IA pot resoldre problemes a petita escala, però no pot contextualitzar la resolució de problemes a gran escala i d'alt risc.
Reescriure codi per a ordinadors quàntics. La IA no pot fer això sense exemples extensos d'implementacions exitoses (que actualment no existixen).
Dissenyar i protegir un nou sistema operatiu en el núvol. Això implica una arquitectura de sistemes d'alt nivell i proves rigoroses que la IA no pot realitzar.
Crear sistemes d'IA eficients des del punt de vista energètic. La IA no pot inventar espontàniament codi GPU de menor consum ni reinventar la seua pròpia arquitectura.
Crear programari de control en temps real segur i a prova de ciberdelinqüents per a centrals nuclears. Això requerix combinar coneixements sobre sistemes integrats amb la traducció de codi i el disseny de sistemes.
Verificar que el programari d'un robot quirúrgic funciona en condicions impredictibles. La validació crítica per a la seguretat excedix l'abast actual de la IA.
Dissenyar sistemes per a autenticar les fonts de correu electrònic i garantir la integritat. Es tracta d'un repte criptogràfic i multidisciplinari.
Auditar i millorar les ferramentes de predicció del càncer basades en la IA. Això requerix supervisió humana i una validació contínua del sistema.
Crear la pròxima generació d'IA segura i controlable. L'evolució cap a una IA més segura no pot ser obra de la pròpia IA, sinó que és responsabilitat dels éssers humans.
Per què la informàtica continua sent indispensable
Una cosa és segura: la IA remodelarà la forma en què es fa l'enginyeria i la informàtica. Però el que se'ns presenta és un canvi en els mètodes de treball, no una destrucció total del camp.
Sempre que ens enfrontem a un problema o una complexitat totalment nous, la IA per si sola no és suficient per una senzilla raó: depén totalment de les dades del passat. Per tant, el manteniment de la IA, la creació de noves plataformes i el desenrotllament de camps com la IA fiable i la governança de la IA requerixen la informàtica.
L'únic escenari en el qual podríem prescindir de la informàtica seria si arribàrem a un punt en el qual ja no esperàrem nous llenguatges, sistemes, ferramentes o reptes futurs. Això és molt improbable.
Hi ha qui sosté que la IA podria arribar a realitzar totes estes tasques. No és impossible, però fins i tot si la IA aconseguira ser tan avançada, quasi totes les professions correrien el mateix risc. Una de les poques excepcions serien els qui construïxen, controlen i desenrotllen la IA.
Hi ha un precedent històric: durant la Revolució Industrial, els treballadors de les fàbriques van ser desplaçats en una proporció de 50 a 1 com a resultat dels ràpids avanços en la maquinària i la tecnologia. En eixe cas, la mà d'obra va créixer amb la nova economia, però la majoria dels nous treballadors eren aquells que podien operar o reparar màquines, desenrotllar noves màquines o dissenyar noves fàbriques i processos entorn de la maquinària.
Durant este període de grans canvis, les habilitats tècniques eren les més demandades, no les menys. Hui dia, es dona una situació paral·lela: els coneixements tècnics, especialment en informàtica, són més valuosos que mai.
No confonguem a les noves generacions amb el missatge contrari.
Ikhlaq Sidhu, Degà de IE School of Science and Technology, IE University
Este article va ser publicat originalment en The Conversation. Llija el original.
Crónica CT
* ho pots llegir perquè som Creative Commons