¡Buenos días! Esteban Bullrich presentó su propuesta para “un gran acuerdo nacional”, después de dialogar con dirigentes de ambos lados de la grieta y recoger sus opiniones. Un intento de volar por encima de los enfrentamientos coyunturales y apostar al largo plazo.
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Consenso. El 1 de mayo, mientras algunos militantes marchaban con bombos y pancartas por las calles de Buenos Aires para conmemorar el Día del Trabajador, la mayoría de los argentinos aprovechaba el feriado para combinar charlas de sobremesa, siestas y series en Netflix. El mismo día, quizá un puñado de memoriosos recordaba que fue otro 1 de mayo, en 1853, cuando la Confederación Argentina sancionó la primera Constitución Nacional. La provincia de Buenos Aires no la aceptó hasta 1860, cuando el triunfo de Urquiza sobre Mitre en Cepeda puso por fin al país en el camino de la unidad.
Por eso, el ex senador y ministro de Educación Nacional Esteban Bullrich eligió el 1 de mayo como fecha para presentar su propuesta para “un gran acuerdo nacional”. Y también por eso la elección del escenario: el Museo Nacional Casa del Acuerdo, en San Nicolás, donde las provincias de la Confederación firmaron el pacto que resultó el primer precedente de la Constitución del 53. Del bando de los amigos de Bullrich estaban Guillermo Dietrich y Silvia Lospennato y algunos más. Del lado opuesto de la grieta, Ofelia Fernández, Natalia Zaracho y Juan Grabois: River y Boca, o provincianos confederados y porteños separatistas, según se prefiera. Todos bajo el mismo techo: una rareza.
Los 12 puntos que propone Bullrich, que van desde el respeto a los principios republicanos de la división de poderes hasta un acuerdo de disciplina macroeconómica, admiten varios niveles de lectura:
- Los antecedentes. Ya hubo pactos entre los argentinos. El Acuerdo de San Nicolás en 1852 y la Constitución Nacional de 1853 se aprobaron después de décadas de guerras civiles entre unitarios y federales. Y la adhesión de la provincia de Buenos Aires a la Constitución, que se concretó casi una década más tarde, al cabo de miles de muertos más. Y la paz definitiva, en 1880, con la Ley de Capitalización, después de más sangre. En total, más de medio siglo de enfrentamientos. La convivencia pacífica llegó por fin, cuando los pesimistas ya habían perdido las esperanzas.
- La división. La propuesta de un gran acuerdo tiene como contexto la evidencia de un enfrentamiento profundo: según una encuesta global que recoge la opinión de más de 35.000 personas, somos el país más polarizado del mundo. Por lejos. Más que los Estados Unidos, que todavía se lame las heridas después de Donald Trump; más que Sudáfrica, que no consigue superar las secuelas del apartheid; más que el Brasil crispado que fue testigo de la derrota de Jair Bolsonaro. Problemas profundos que no parece que vayan a solucionarse con un simple debate en el Congreso. Hace falta algo más.
- La naturaleza del problema. El pacto de convivencia básico es lo que está en discusión: no todos coinciden en que la Constitución de 1994, con su impronta liberal republicana, sea el traje que nos queda bien: sesgos ideológicos aparte, quien no llega a fin de mes y tiene miedo a morir en un asalto empieza a pensar que con la democracia no se come, ni se cura, ni se educa. Y hasta siente la tentación de pensar que la solución podría estar fuera del sistema. Ante ese peligro, Bullrich vuelve a las bases: propone acordar todo de nuevo, renovar los votos, volver a jurarnos amor eterno.
Bullrich levanta vuelo: apartado de las luchas electorales de corto plazo, se anima a mirar el futuro con perspectiva histórica. A lo grande, como un gigante. E invita a quien quiera seguirlo, sin importar de qué lado esté.
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Tres preguntas a Yejin Choi. Investigadora experta en computación y conferencista. Es profesora de Informática en la Universidad de Washington. Su investigación está enfocada en el modo en que la Inteligencia Artificial procesa el lenguaje natural y el lenguaje gestual.
—Se habla de la falta de sentido común de la IA. ¿Qué pensás de eso?
—Voltarie, el filósofo francés del siglo XVIII, dijo alguna vez que “el sentido común no es tan común”. Esa cita, más de doscientos años más tarde, es relevante para la inteligencia artificial hoy. De todas maneras, la IA sin dudas se ha vuelto muy importante para ayudar a los estudiantes a entrar a la universidad o incluso para aprobar exámenes de los más importantes, como el bar de los abogados. Llevo más de 20 años investigando el mundo de la informática y creo que hay que desmitificar la IA, que es como Goliat: un gigante. Se especula sobre las miles de computadoras que hicieron falta para crearla y las millones de palabras que procesa, lo que dio lugar a la expresión “modelos masivos de lenguaje”. También se piensa que los pequeños errores que comete la IA se pueden corregir simplemente dándole más escala y asignándole más recursos, pero creo que hay que enfocar el tema de otra manera.
—¿De qué manera sugerís abordar el tema?
—Esta situación presenta algunos desafíos: la masividad extrema es demasiado cara de alcanzar y muy pocas compañías pueden pagarla, lo cual nos pone en una situación de concentración de poder y quedamos todos a merced de unas pocas empresas. El funcionamiento de esas computadoras tiene además impacto ambiental, y se suman también otras preguntas teóricas: ¿puede la IA, desprovista de verdadero sentido común, ser segura para la humanidad? ¿Es la escala masiva —de algún modo fuerza bruta— la única o la mejor manera de enseñarle a la IA? Creo que es mucho lo que podemos hacer para que la IA sea sustentable y humanista. Hay que reducirla para democratizarla, hay que enseñarle normas para que incorpore valores. Si seguimos la analogía de David y Goliat, Goliat es el modelo de escala masiva.
—¿De qué manera se puede “humanizar” a la IA?
—El clásico libro El arte de la guerra dice, entre otras, tres cosas: conocé a tus enemigos, elegí tus batallas y modernizá tus armas. Conocer al enemigo significa profundizar en la IA. Está aprobando exámenes, pero no quiere decir que tenga sentido común. ChatGTP, por ejemplo, tiene incorporado que secar una camisa al sol toma 5 horas y cuando se le pregunta cuánto tiempo hace falta para secar 6 camisas, contesta que son 30 horas… Y así le pasa con varias preguntas. Esto nos lleva a elegir nuestras batallas. Tenemos que lograr que la IA incorpore el sentido común, y eso no necesariamente se logra con más escala, igual que no se llega a la luna haciendo un edificio cada vez más alto. La solución quizá esté en modernizar nuestras armas, que es el tercer paso. Eso hoy significa innovación de datos y algoritmos. Los datos, básicamente son de tres tipos: crudos, ejemplos editados y opiniones humanas. Si la IA está entrenada sólo para los primeros, el resultado es pobre, sin valores. El siguiente nivel de IA se hace incorporando el segundo y tercer nivel de datos. Como analogía: sería ponerle tutores humanos al algoritmo para que les den feedback constante y eso produzca una dimensión ética, humana. Eso se puede hacer de manera abierta, con un formato wiki, de modo que la humanidad entera puede influir.
Las tres preguntas a Yejin Choi se tomaron de la charla “Why AI is incredibly smart —and shockingly stupid” dada originalmente en el contexto de TED. Para acceder a la charla completa podés hacer click acá.
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IA. La inteligencia artificial sigue dando qué hablar. La preocupación por su capacidad de desplazar a los trabajadores humanos en el mercado laboral se mantiene y acrecienta. Este artículo de Valeria Abadi pone el dedo en la llaga y propone aprovechar lo que la IA generativa ofrece —velocidad, entre otras cosas— y complementarla con la creatividad humana que edita y personaliza los mensajes para darles “impronta y estilo para que tenga el impacto deseado. Porque comunicar es ser comprendido, pero, sobre todo, generar el impacto deseado en la potencial audiencia”. Un tema en el que seguiremos pensando.
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Academia. La Inteligencia Artificial Generativa, un gran aliado para los negocios, es poco entendida todavía. Se trata de un tipo de algoritmo de aprendizaje automático con dos redes neuronales artificiales para generar nuevos datos similares a los reales. Una de las redes, la “generadora”, crea datos sintéticos mientras que la otra, la “discriminadora” evalúa los datos generados y los elimina si no son lo suficientemente similares a los datos reales. En esa interacción, la red generadora aprende a engañar a la discriminadora a la vez que esta última aguza su capacidad de identificar los datos falsos. Este proceso se repite muchas veces hasta que el generador es capaz de crear datos que son indistinguibles de los datos reales. Este artículo profundiza en dicha dinámica: un descenso a las cavernas de la inteligencia artificial, para legos.
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- Constellis abrió la búsqueda para la posición Senior Advisor.
- Accenture busca Pursuit & Reputation Marketing Global CRM Lead.
Hasta acá llegamos esta semana. Todas tus ideas, propuestas o consultas son bienvenidas. Podés escribirme a [email protected]
¡Hasta el próximo miércoles!
Juan
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