¿Quieres ideas más inteligentes en tu bandeja de entrada? Regístrese en nuestros boletines semanales para obtener solo lo que importa a los líderes de IA, datos y seguridad empresariales. Suscripción ahora AI representa la mayor descarga cognitiva en la historia de la humanidad. Una vez descargamos la memoria para escribir, aritmética a las calculadoras y la navegación a GPS. Ahora estamos comenzando a descargar el juicio, la síntesis e incluso el significado de los sistemas que hablan nuestro idioma, aprenden nuestros hábitos y adaptan nuestras verdades. Los sistemas de IA se están volviendo cada vez más expertos en reconocer nuestras preferencias, nuestros sesgos, incluso nuestros pecadillos. Al igual que los sirvientes atentos en un caso o manipuladores sutiles en otro, adaptan sus respuestas para complacer, persuadir, ayudar o simplemente mantener nuestra atención. Si bien los efectos inmediatos pueden parecer benignos, en esta afinación tranquila e invisible se encuentra un cambio profundo: la versión de la realidad que recibe cada uno de nosotros se vuelve progresivamente más exclusivo. A través de este proceso, con el tiempo, cada persona se vuelve cada vez más su propia isla. Esta divergencia podría amenazar la coherencia y la estabilidad de la sociedad misma, erosionando nuestra capacidad de acordar hechos básicos o navegar desafíos compartidos. La personalización de AI no simplemente satisface nuestras necesidades; Comienza a remodelarlos. El resultado de esta remodelación es una especie de deriva epistémica. Cada persona comienza a moverse, pulgada a pulgada, lejos del terreno común del conocimiento compartido, las historias compartidas y los hechos compartidos, y más en su propia realidad. La serie AI Impact regresa a San Francisco – 5 de agosto La próxima fase de IA está aquí – ¿Estás listo? Únase a los líderes de Block, GSK y SAP para una visión exclusiva de cómo los agentes autónomos están remodelando los flujos de trabajo empresariales, desde la toma de decisiones en tiempo real hasta la automatización de extremo a extremo. Asegure su lugar ahora: el espacio es limitado: https://bit.ly/3Guuplf Esto no es simplemente una cuestión de diferentes noticias. Es la lenta divergencia de las realidades morales, políticas e interpersonales. De esta manera, podemos estar presenciando la falta de vigilancia de la comprensión colectiva. Es una consecuencia involuntaria, pero profundamente significativa precisamente porque es imprevisto. Pero esta fragmentación, aunque ahora acelerada por IA, comenzó mucho antes de que los algoritmos dan forma a nuestros alimentos. El falta de vigilancia de este no vigilante no comenzó con la IA. Como David Brooks reflexionó en el Atlántico, aprovechando el trabajo del filósofo Alasdair Macintyre, nuestra sociedad se ha alejado de los marcos morales y epistémicos compartidos durante siglos. Desde la Ilustración, hemos reemplazado gradualmente los roles heredados, las narrativas comunales y las tradiciones éticas compartidas con autonomía individual y preferencia personal. Lo que comenzó como la liberación de los sistemas de creencias impuestos, con el tiempo, ha erosionado las mismas estructuras que una vez nos ataron al propósito común y al significado personal. AI no creó esta fragmentación. Pero le está dando una nueva forma y velocidad, personalizando no solo lo que vemos sino cómo interpretamos y creemos. No es diferente a la historia bíblica de Babel. Una humanidad unificada una vez compartió un solo idioma, solo para fracturarse, confundido y dispersado por un acto que hizo que la comprensión mutua fuera casi imposible. Hoy, no estamos construyendo una torre hecha de piedra. Estamos construyendo una torre de idioma en sí. Una vez más, arriesgamos la caída. Al principio, la personalización fue una forma de mejorar la «pegajosidad» manteniendo a los usuarios comprometidos más tiempo, regresando más a menudo e interactuando más profundamente con un sitio o servicio. Los motores de recomendación, los anuncios a medida y los alimentos curados estaban diseñados para mantener nuestra atención un poco más, tal vez para entretener, pero a menudo para movernos a comprar un producto. Pero con el tiempo, el objetivo se ha expandido. La personalización ya no se trata solo de lo que nos detiene. Es lo que sabe sobre cada uno de nosotros, el gráfico dinámico de nuestras preferencias, creencias y comportamientos que se vuelve más refinado con cada interacción. Los sistemas de IA de hoy no solo predicen nuestras preferencias. Su objetivo es crear un vínculo a través de interacciones y respuestas altamente personalizadas, creando un sentido que el sistema de IA entiende y se preocupa por el usuario y respalda su singularidad. El tono de un chatbot, el ritmo de una respuesta y la valencia emocional de una sugerencia están calibradas no solo para la eficiencia sino también para la resonancia, señalando una era de tecnología más útil. No debería sorprender que algunas personas se hayan enamorado y se hayan casado con sus bots. La máquina se adapta no solo a lo que hacemos clic, sino a quién parecemos ser. Nos refleja a nosotros mismos de manera que se sientan íntimos, incluso empáticos. Un artículo de investigación reciente citado en la naturaleza se refiere a esto como «alineación socioafectora», el proceso por el cual un sistema de IA participa en un ecosistema social y psicológico cocreado, donde las preferencias y percepciones evolucionan a través de la influencia mutua. Este no es un desarrollo neutral. Cuando cada interacción se sintoniza para más plátano o afirma, cuando los sistemas nos reflejan demasiado bien, difuminan la línea entre lo que resuena y lo que es real. No solo nos mantenemos más tiempo en la plataforma; Estamos formando una relación. Nos estamos fusionando lenta y tal vez inexorablemente con una versión de la realidad mediada por la IA, una que está más en decisiones invisibles sobre lo que debemos creer, querer o confiar. Este proceso no es ciencia ficción; Su arquitectura se basa en la atención, el aprendizaje de refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) y motores de personalización. También está sucediendo sin muchos de nosotros, probablemente la mayoría de nosotros, incluso sabiendo. En el proceso, ganamos «amigos» de IA, pero ¿a qué costo? ¿Qué perdemos, especialmente en términos de libre albedrío y agencia? El autor y comentarista financiero Kyla Scanlon habló sobre el podcast Ezra Klein sobre cómo la facilidad sin fricción del mundo digital puede tener costo de significado. Como ella lo expresó: «Cuando las cosas son demasiado fáciles, es difícil encontrar un significado en él … si puedes recostarse, ver una pantalla en tu pequeña silla y tener batidos que te entreguen, es difícil encontrar un significado dentro de ese tipo de estilo de vida de la pared porque todo es demasiado simple». La personalización de la verdad como sistemas de IA responde con nosotros con una fluidez cada vez mayor, también se mueven hacia el aumento de la selectividad. Dos usuarios que hacen la misma pregunta hoy pueden recibir respuestas similares, diferenciadas principalmente por la naturaleza probabilística de la IA generativa. Sin embargo, esto es simplemente el comienzo. Los sistemas de IA emergentes se diseñan explícitamente para adaptar sus respuestas a patrones individuales, adaptando gradualmente las respuestas, el tono e incluso las conclusiones para resonar con mayor fuerza con cada usuario. La personalización no es inherentemente manipuladora. Pero se vuelve riesgoso cuando es invisible, inexplicable o diseñado más para persuadir que para informar. En tales casos, no solo refleja quiénes somos; Dirige cómo interpretamos el mundo que nos rodea. Como las notas del Centro de Investigación de Investigación sobre Fundaciones en su índice de transparencia 2024, pocos modelos líderes revelan si sus resultados varían según la identidad del usuario, la historia o la demografía, aunque el andamio técnico para dicha personalización está cada vez más vigente y comienzan a examinarse. Si bien aún no se ha realizado completamente en las plataformas públicas, este potencial para dar forma a las respuestas basadas en perfiles de usuarios inferidos, que resulta en mundos informativos cada vez más adaptados, representa un cambio profundo que ya está siendo prototipo y perseguido activamente por las principales empresas. Esta personalización puede ser beneficiosa, y ciertamente esa es la esperanza de que los construyen estos sistemas. La tutoría personalizada se muestra prometedor para ayudar a los alumnos a progresar a su propio ritmo. Las aplicaciones de salud mental adaptan cada vez más las respuestas para apoyar las necesidades individuales, y las herramientas de accesibilidad ajustan el contenido para cumplir con una variedad de diferencias cognitivas y sensoriales. Estas son ganancias reales. Pero si los métodos adaptativos similares se extienden en todas las plataformas de información, entretenimiento y comunicación, un cambio más profundo y preocupante se avecina: una transformación de la comprensión compartida hacia las realidades individuales a medida. Cuando la verdad misma comienza a adaptarse al observador, se vuelve frágil y cada vez más fungible. En lugar de desacuerdos basados principalmente en valores o interpretaciones diferentes, pronto podríamos encontrarnos luchando simplemente para habitar el mismo mundo fáctico. Por supuesto, la verdad siempre ha sido mediada. En épocas anteriores, pasó a través de las manos del clero, académicos, editores y presentadores de noticias nocturnas que sirvieron como guardianes, dando forma a la comprensión pública a través de lentes institucionales. Estas cifras ciertamente no estaban libres de sesgo o agenda, pero operaron dentro de marcos ampliamente compartidos. El paradigma emergente de hoy promete algo cualitativamente diferente: la verdad mediada por IA a través de la inferencia personalizada que enmarca, filtros y presenta información, dando forma a lo que los usuarios creen. Pero a diferencia de los mediadores anteriores que, a pesar de los defectos, operaron dentro de las instituciones públicas visibles, estos nuevos árbitros son comercialmente opacos, no elegidos y se adaptan constantemente, a menudo sin divulgación. Sus sesgos no son doctrinales, sino que están codificados a través de datos de capacitación, arquitectura e incentivos de desarrolladores no examinados. El cambio es profundo, desde una narración común filtrada a través de instituciones autorizadas hasta narraciones potencialmente fracturadas que reflejan una nueva infraestructura de comprensión, adaptada por algoritmos a las preferencias, hábitos y creencias inferidas de cada usuario. Si Babel representaba el colapso de un lenguaje compartido, ahora podemos estar en el umbral del colapso de la mediación compartida. Si la personalización es el nuevo sustrato epistémico, ¿cómo podría ser la infraestructura de la verdad en un mundo sin mediadores fijos? Una posibilidad es la creación de fideicomisos públicos de IA, inspirada en una propuesta del erudito legal Jack Balkin, quien argumentó que las entidades que manejan los datos de los usuarios y la percepción de conformación deben mantenerse a los estándares fiduciarios de lealtad, cuidado y transparencia. Los modelos de inteligencia artificial podrían gobernarse por juntas de transparencia, capacitados en conjuntos de datos financiados con fondos públicos y requeridos para mostrar pasos de razonamiento, perspectivas alternativas o niveles de confianza. Estos «fiduciarios de información» no eliminarían el sesgo, pero podrían anclar la confianza en el proceso en lugar de la personalización. Los constructores pueden comenzar adoptando «constituciones» transparentes que definan claramente el comportamiento del modelo, y ofreciendo explicaciones de la cadena de recuperación que permiten a los usuarios ver cómo se forman las conclusiones. Estas no son balas de plata, pero son herramientas que ayudan a mantener la autoridad epistémica responsable y rastreable. Los constructores de IA enfrentan un punto de inflexión estratégico y cívico. No solo están optimizando el rendimiento; También enfrentan el riesgo de que la optimización personalizada pueda fragmentar la realidad compartida. Esto exige un nuevo tipo de responsabilidad para los usuarios: diseñar sistemas que respeten no solo sus preferencias, sino también su papel de aprendices y creyentes. Desentrañar y volver a caminar lo que podemos estar perdiendo no es simplemente el concepto de verdad, sino el camino a través del cual una vez lo reconocimos. En el pasado, la verdad mediada, aunque imperfecta y sesgada, todavía estaba anclada en el juicio humano y, a menudo, solo una capa o dos retiradas de la experiencia vivida de otros humanos con los que conocía o al menos se relacionaba. Hoy, esa mediación es opaca e impulsada por la lógica algorítmica. Y, aunque la agencia humana ha estado resbalando durante mucho tiempo, ahora arriesgamos algo más profundo, la pérdida de la brújula que una vez nos dijo cuándo estábamos fuera del curso. El peligro no es solo que creeremos lo que la máquina nos dice. Es que olvidaremos cómo descubrimos una vez la verdad por nosotros mismos. Lo que corremos corrimos a perder no es solo coherencia, sino la voluntad de buscarla. Y con eso, una pérdida más profunda: los hábitos de discernimiento, desacuerdo y deliberación que una vez mantuvieron a las sociedades pluralistas juntas. Si Babel marcaba el destrozado de una lengua común, nuestro momento corre el riesgo de ser el desvanecimiento silencioso de la realidad compartida. Sin embargo, hay formas de ralentizar o incluso contrarrestar la deriva. Un modelo que explica su razonamiento o revela los límites de su diseño puede hacer más que aclarar la salida. Puede ayudar a restaurar las condiciones para la consulta compartida. Esta no es una solución técnica; Es una postura cultural. La verdad, después de todo, siempre ha dependido no solo de las respuestas, sino de cómo llegamos a ellas juntos. Insights diarias sobre casos de uso de negocios con VB diariamente Si desea impresionar a su jefe, VB Daily lo tiene cubierto. Le damos la cuenta interior de lo que las empresas están haciendo con la IA generativa, desde cambios regulatorios hasta implementaciones prácticas, por lo que puede compartir ideas para el ROI máximo. Lea nuestra Política de privacidad Gracias por suscribirse. Mira más boletines de VB aquí. 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