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Puedes aprender mucho de un psicópata, y ni siquiera tienes que ver "Mindhunter" de Netflix para hacerlo. Solo necesita estudiar a Norman, el psicópata de inteligencia artificial llamado acertadamente por la figura fundamental en "Psicosis" de Alfred Hitchcock.
Norman, la inquietante y desconcertante creación de los investigadores del MIT, ejemplifica para algunos lo que muchos líderes empresariales temen: los robots revolucionarios están llegando, y es posible que no todos se dediquen a servir a la humanidad de manera inocente. En verdad, Norman es lo peor de lo peor. La suya es una historia de advertencia, pero no la que usted podría pensar.
Norman no fue creado como evidencia de que las pesadillas sobre adquisiciones de robots se harán realidad. Después de todo, los mismos pioneros inquisitivos del MIT han creado monstruos de IA antes, y ninguno aún tiene que dominar el mundo. En cambio, la historia de Norman puede enseñarle una lección crítica sobre la implementación del aprendizaje automático.
El sesgo de datos es un problema real.
La dieta extrema de Norman de oscuros feeds, imágenes e ideas de Reddit demuestra la importancia de comprender el sesgo de datos cuando se usa IA en el mundo corporativo. El algoritmo detrás de la "personalidad" de Norman se construyó a sí mismo en función de la información que se le proporcionó. ¿Es de extrañar que viera destrucción y oscuridad en las manchas de tinta de Rorschach en lugar de murciélagos y mariposas?
Por supuesto, Norman fue entrenado activamente para hacer este tipo de conexiones inquietantes. Un algoritmo similar que recibió puntos de datos más suaves desarrolló un punto de vista de la vida mucho menos psicótico. En otras palabras, la salida depende total y completamente de la entrada.
Cuando utilice cualquier tipo de software o programación basada en IA, recuerde la realidad del sesgo. Sus herramientas de IA no necesariamente detectarán sesgos, por lo que depende de usted asegurarse de que los datos entrantes no influyan en su toma de decisiones impulsada por ML. De lo contrario, podría perder tiempo y recursos dirigiéndose a la población equivocada con publicidad digital o enviando mensajes de marca que podrían resultar contraproducentes.
La mayoría de las personas no conocen bien la IA, lo que les dificulta dejar de lado el miedo y comprender cómo usar ML. Al ayudar a automatizar las tareas de la oficina como la facturación y la contabilidad, la IA está eliminando las tareas mundanas de las listas de tareas pendientes de los trabajadores, no eliminando trabajos ni tramando para destruir a la humanidad. En lugar de preocuparse por una generación de normandos secuestrando su industria, lea lo que la IA puede y no puede hacer. Cuanto más profunda sea tu educación, menos miedo tendrás a la IA.
AI no es el próximo Chucky, realmente no puede pensar por sí mismo.
Utilice el experimento de Norman para la educación, no para infundir miedo. Independientemente de los escenarios de IA aterradores como Norman, los proyectos de IA continuarán. Por lo tanto, depende de usted adoptar la IA cuando potencialmente puede ayudar a hacer crecer su empresa. Por ejemplo, descubra cómo la IA podría ayudarlo a comprender mejor la mentalidad de sus clientes para aumentar sus tasas de conversión y cerrar las brechas de fricción.
Además, tenga en cuenta que la IA no ha desarrollado exactamente la capacidad de participar en el método socrático. Simplemente utiliza datos sin comprender su contexto desde una perspectiva humana.
Tenga en cuenta otro proyecto reciente de IA: un robot de IBM que puede debatir como un campeón. Project Debater puede incluso incorporar bromas en sus presentaciones, pero no formula teorías ni toma decisiones como lo hace un ser humano. No va a pensar por sí solo más allá de los datos y algoritmos con los que los humanos lo han armado. Por lo tanto, incluso si puede ganar una competencia forense, no gastará su tiempo libre en descubrir cómo convertir a los humanos en sus esclavos.
Al final del día, lo que los líderes empresariales necesitan son compañeros de IA que los ayuden a entender los grandes datos en lugar de pensar por ellos. Esos mismos empresarios, ejecutivos, gerentes y programadores deben permanecer atentos y utilizar la IA como una herramienta, no como un reemplazo de la comprensión humana.