Pongamos en pausa los experimentos con IA a gran escala: Carta abierta

La siguiente carta ha sido publicada por Future of Life Institute y firmada por un grupo de investigadores y Elon Musk para llamar la atención sobre el inmenso riesgo que suponen los últimos descubrimientos y creaciones en el mundo de la Inteligencia Artificial.

Future of Life Institute, es una institucion creada en el 2015 y tiene como objetivo encauzar la tecnología transformadora hacia el beneficio de la vida y alejarla de riesgos extremos a gran escala.

Pongamos en pausa los experimentos con IA a gran escala: Carta abierta

Los sistemas de IA con una inteligencia que compite con la humana pueden plantear profundos riesgos para la sociedad y la humanidad, como demuestran numerosas investigaciones[1] y han reconocido los principales laboratorios de IA[2]. Como se afirma en Los Principios de IA de Asilomar, ampliamente respaldados, “la IA avanzada podría representar un cambio profundo en la historia de la vida en la Tierra, y debería planificarse y gestionarse con el cuidado y los recursos adecuados.” Desgraciadamente, este nivel de planificación y gestión no se está produciendo, a pesar de que en los últimos meses se ha visto a los laboratorios de IA enfrascados en una carrera fuera de control para desarrollar y desplegar mentes digitales cada vez más poderosas que nadie -ni siquiera sus creadores- puede entender, predecir o controlar de forma fiable.

Los sistemas de inteligencia artificial contemporáneos ya compiten con los humanos en tareas generales[3], y debemos preguntarnos: ¿Debemos dejar que las máquinas inunden nuestros canales de información con propaganda y falsedades? ¿Debemos automatizar todos los trabajos, incluidos los más gratificantes? ¿Debemos desarrollar mentes no humanas que con el tiempo nos superen en número, inteligencia, obsolescencia y reemplazo? ¿Debemos arriesgarnos a perder el control de nuestra civilización? Estas decisiones no deben delegarse en líderes tecnológicos no elegidos. Los sistemas de IA potentes sólo deben desarrollarse cuando estemos seguros de que sus efectos serán positivos y sus riesgos controlables. Esta confianza debe estar bien justificada y aumentar con la magnitud de los efectos potenciales de un sistema. La reciente declaración de OpenAI en relación con la inteligencia artificial general afirma que «En algún momento, puede ser importante obtener una revisión independiente antes de empezar a entrenar futuros sistemas, y que en los esfuerzos más avanzados se acuerde limitar la tasa de crecimiento de la computación utilizada para crear nuevos modelos.» Estamos de acuerdo. Ese momento ha llegado.

 Por lo tanto, pedimos a todos los laboratorios de IA que pongan inmediatamente en pausa durante al menos 6 meses el entrenamiento de sistemas de IA más potentes que GPT-4. Esta pausa debe ser pública y verificable, e incluir a todos los actores clave. Si esta pausa no puede realizarse rápidamente, los gobiernos deberían intervenir e instituir una moratoria.

Los laboratorios de IA y los expertos independientes deberían aprovechar esta pausa para desarrollar y aplicar conjuntamente un paquete de protocolos de seguridad compartidos para el diseño y desarrollo de IA avanzada que sean rigurosamente auditados y supervisados por expertos externos independientes. Estos protocolos deberían garantizar que los sistemas que se adhieran a ellos sean seguros más allá de toda duda razonable[4]. Esto no significa una pausa en el desarrollo de la IA en general, sino simplemente un paso atrás en la peligrosa carrera hacia modelos de caja negra cada vez más grandes e impredecibles con capacidades emergentes.

La investigación y el desarrollo de la IA deben centrarse en conseguir que los potentes sistemas de última generación sean más precisos, seguros, interpretables, transparentes, robustos, alineados, fiables y leales.

Paralelamente, los desarrolladores de IA deben trabajar con los responsables políticos para acelerar drásticamente el desarrollo de sistemas sólidos de gobernanza de la IA. Estos deberían incluir, como mínimo: autoridades reguladoras nuevas y capaces dedicadas a la IA; supervisión y seguimiento de sistemas de IA altamente capaces y grandes reservas de capacidad computacional; sistemas de procedencia y marca de agua que ayuden a distinguir lo real de lo sintético y a rastrear las fugas de modelos; un ecosistema sólido de auditoría y certificación; responsabilidad por los daños causados por la IA; financiación pública sólida para la investigación técnica sobre seguridad de la IA; e instituciones bien dotadas de recursos para hacer frente a las drásticas perturbaciones económicas y políticas (especialmente en materia de democracia) que causará la IA.

La humanidad puede disfrutar de un futuro próspero con la IA. Tras haber logrado crear potentes sistemas, ahora podemos disfrutar de un «verano de la IA» en el que cosechemos los frutos, diseñemos estos sistemas para el claro beneficio de todos y demos a la sociedad la oportunidad de adaptarse. La sociedad ha puesto pausa a otras tecnologías con efectos potencialmente catastróficos para la sociedad[5]. Podemos hacerlo aquí. Disfrutemos de un largo verano de la IA, no nos precipitemos sin estar preparados para un otoño.

Notas y Referencias

[1] Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021, March). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?🦜. In Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency (pp. 610-623).

Bostrom, N. (2016). Superintelligence. Oxford University Press.

Bucknall, B. S., & Dori-Hacohen, S. (2022, July). Current and near-term AI as a potential existential risk factor. In Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 119-129).

Carlsmith, J. (2022). Is Power-Seeking AI an Existential Risk?. arXiv preprint arXiv:2206.13353.

Christian, B. (2020). The Alignment Problem: Machine Learning and human values. Norton & Company.

Cohen, M. et al. (2022). Advanced Artificial Agents Intervene in the Provision of Reward. AI Magazine, 43(3) (pp. 282-293).

Eloundou, T., et al. (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.

Hendrycks, D., & Mazeika, M. (2022). X-risk Analysis for AI Research. arXiv preprint arXiv:2206.05862.

Ngo, R. (2022). The alignment problem from a deep learning perspective. arXiv preprint arXiv:2209.00626.

Russell, S. (2019). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. Viking.

Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.

Weidinger, L. et al (2021). Ethical and social risks of harm from language models. arXiv preprint arXiv:2112.04359.

[2] Ordonez, V. et al. (2023, March 16). OpenAI CEO Sam Altman says AI will reshape society, acknowledges risks: ‘A little bit scared of this’. ABC News.

Perrigo, B. (2023, January 12). DeepMind CEO Demis Hassabis Urges Caution on AI. Time.

[3] Bubeck, S. et al. (2023). Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4. arXiv:2303.12712.

OpenAI (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv:2303.08774.

[4] Ample legal precedent exists – for example, the widely adopted OECD AI Principles require that AI systems «function appropriately and do not pose unreasonable safety risk».

[5] Examples include human cloning, human germline modification, gain-of-function research, and eugenics.