En un episodio reciente de High Signal, hablamos con el Dr. Fei-Fei Li sobre lo que realmente significa construir una IA centrada en el ser humano, y hacia dónde podría dirigirse el campo a continuación. Fei-Fei no describe la IA como una característica o incluso una industria. Ella lo llama una «tecnología civilizacional», una fuerza tan fundamental como la electricidad o la computación misma. Esto tiene serias implicaciones sobre cómo diseñamos, desplegamos y gobernamos los sistemas de IA en las instituciones, las economías y la vida cotidiana. Nuestra conversación fue sobre tácticas más que a corto plazo. It was about how foundational assumptions are shifting, around interface, intelligence, and responsibility, and what that means for technical practitioners building real-world systems today.The Concentric Circles of Human-Centered AIFei-Fei’s framework for human-centered AI centers on three concentric rings: the individual, the community, and society.Image created by Adobe FireflyAt the individual level, it’s about building systems that preserve dignity, agency, and privacy. Para dar un ejemplo, en Stanford, Fei-Fei trabajó en tecnologías basadas en sensores para el cuidado de ancianos destinados a identificar momentos clínicamente relevantes que podrían conducir a peores resultados si no se abordan. Incluso con un diseño bien intencionado, estos sistemas pueden cruzar fácilmente la extralimitación si no están construidas con la experiencia humana en mente. A nivel comunitario, nuestra conversación se centró en trabajadores, creadores y grupos de colaboración. ¿Qué significa apoyar la creatividad cuando los modelos generativos pueden producir texto, imágenes y videos a escala? ¿Cómo aumentamos en lugar de reemplazar? ¿Cómo alineamos incentivos para que los beneficios fluyan a los creadores y no solo las plataformas? A nivel social, su atención se centra en los empleos, la gobernanza y el tejido social en sí. AI altera los flujos de trabajo y la toma de decisiones en todos los sectores: educación, atención médica, transporte, incluso instituciones democráticas. No podemos tratar ese impacto como incidental. En un episodio anterior de alta señal, Michael I. Jordan argumentó que demasiado de la IA de hoy imita la cognición individual en lugar de modelar sistemas como mercados, biología o inteligencia colectiva. El énfasis de Fei-Fei en los círculos concéntricos complementa esa vista, lo que nos da a los sistemas de diseño que explican a las personas, la coordinación y el contexto, no solo la precisión de la predicción. Inteligencia espacial: un lenguaje diferente para la computación, el tema central de nuestra conversación fue el trabajo de Fei-Fei en la inteligencia espacial y por qué el próximo fronterista en AI no será solo sobre el lenguaje. En el espacio 3D. Estos modelos no son solo para robótica; También sustentan aplicaciones en educación, simulación, herramientas creativas e interacción en tiempo real. Cuando los sistemas de IA entienden la geometría, la orientación y el contexto físico, se hacen posibles nuevas formas de razonamiento y control. «Estamos viendo muchos píxeles generados, y son hermosas», explicó, «pero si solo generas píxeles en una pantalla plana, realmente carecen de información». Sin una estructura 3D, es difícil simular la luz, la perspectiva o la interacción, lo que dificulta calcular o controlar. Para los profesionales técnicos, esto plantea grandes preguntas: ¿Cuáles son las abstracciones correctas para el razonamiento del modelo 3D? Se trata de controlabilidad. Ya sea que sea un diseñador que coloque objetos en una escena o un robot que navega por una habitación, el razonamiento espacial le brinda primitivas consistentes para construir. Instituciones, ecosistemas y el largo Viewfei-Fei también enfatizó que la tecnología no evoluciona en el vacío. Emerge de los ecosistemas: sistemas de financiación, laboratorios de investigación, comunidades de código abierto y educación pública. Le preocupa que el progreso de la IA se haya acelerado mucho más allá de la comprensión pública, y que la mayoría de las conversaciones nacionales son alarmistas o extractivas. Su llamada: No se centre solo en las modelos. Concéntrese en construir una infraestructura pública robusta en torno a la IA que incluya universidades, nuevas empresas, sociedad civil y regulación transparente. Esto refleja algo que Tim O’Reilly nos contó en otro episodio: que teme sobre la «IA que toma empleos» a menudo pierde el punto. La revolución industrial no eliminó el trabajo: redefinió tareas, cambió las habilidades y aumentó masivamente la demanda de constructores. Con IA, el desafío no es la desaparición. Es transición. Necesitamos nuevas metáforas para la productividad, nuevos modelos educativos y nuevas formas de organizar el trabajo técnico. Ella no está tratando de perseguir puntos de referencia; Ella está tratando de dar forma a las instituciones que pueden adaptarse con el tiempo. Para los constructores: ¿Qué prestar atención? La siguiente frontera involucra espacio, sensores y contexto encarnado. Segundo, no descartes el centrado humano como suave. Diseñar para la dignidad, el contexto y la coordinación es un problema técnico duro, uno que vive en la arquitectura, los datos y los bucles de retroalimentación. Lo que construyes hoy vivirá dentro de los ecosistemas: organizacional, social, regulatorio. El encuadre de Fei-Fei es un recordatorio de que es nuestro trabajo no solo para optimizar las salidas, sino para dar forma a los sistemas que se mantienen con el tiempo.
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