¡He aquí la década de Mid Tech!
Eso es lo que quiero decir cada vez que alguien me pregunta: “¿Qué pasa con la IA?” Con la anticipación sin aliento de un niño que piensa que este es el verano, finalmente puede tocar una teta. Estoy lejos de ser un ludita. Es precisamente porque uso una nueva tecnología que conozco en la mitad cuando la veo.
Los académicos rara vez son buenos soportes para los trabajadores típicos. Pero la revolución de la tecnología media es una excepción. Primero ha venido para nosotros. Parte de eso incluso ha venido de EE. UU., Invenciones académicas genuinamente emocionantes y ciencias de la investigación que podrían contribuir positivamente a la sociedad. Pero lo que ya hemos visto en la academia es que los casos de uso para la inteligencia artificial en cada dominio del trabajo y la vida han comenzado a ser tontos realmente rápido. La mayoría de nosotros no usamos IA para salvar vidas más rápido y mejor. Estamos utilizando AI para realizar mejoras mediocres, como enviar más correo electrónico. Incluso los documentos más entusiastas sobre el poder de la IA para aumentar el trabajo de cuello blanco han luchado por encontrar algo más emocionante que “un breve que una vez tardó dos días en escribir ahora tomará dos horas!”
La mejor innovación de Mid Tech es una amenaza.
La IA es una de las muchas tecnologías que prometen la transformación a través de la iteración en lugar de la interrupción. La automatización del consumidor una vez prometió experiencias de pago sin interrupciones que permitieron a los clientes empacar nuestros propios comestibles. Resulta que la automatización de checkout es bastante media: los cajeros aún son mejores en los puntos de venta de la venta. El reconocimiento facial basado en IA prometió de manera similar una forma más suave y más rápida de verificar quién es usted en lugares como el aeropuerto. Pero la adopción de la tecnología por parte de la TSA (completa con preocupaciones de privacidad no resueltas) no ha revolucionado particularmente la experiencia del aeropuerto ni ha hecho que las líneas de detección de seguridad fueran más cortas. Solo diré, todo se siente bastante a medio para mí.
Los economistas Daron Acemoglu y Pascual RESTREPO Llame a este tipo de fizzles tecnológicos Tecnologías “So-So”. Cambian algunos trabajos. Son un poco ingeniosos por un tiempo. Eventualmente se convierten en ruido de fondo o son molestos, por ejemplo, cuando está empacando dos semanas en sus propios comestibles.
La inteligencia artificial es supuestamente más radical que la automatización. Los multimillonarios tecnológicos nos prometen que los trabajadores que no pueden o no usarán IA se quedarán atrás. Los políticos prometen hacer una política que desata el poder de la IA … algo, aunque muchos de ellos no están exactamente seguros de qué. Los consumidores que se desean a sí mismos los primeros en adoptar obtienen mucho kilometraje del poder predictivo de la IA, pero aceptan mucha trampa y un bajo rendimiento para vivir en el futuro antes que todos los demás.
El resto de nosotros estamos utilizando esta tecnología para fines mucho más mundanos. AI escupe planes de comidas con la cantidad correcta de macros, nos dice cuándo nuestros calendarios están sobrevalorados y ayuda a escribir correos electrónicos que nadie quiere. Esa es una revolución media de las tareas medias.
Por supuesto, la IA, si se aplica correctamente, puede salvar vidas. Ha sido útil para producir protocolos médicos y patrones de detección en exploraciones de radiología. Pero de manera crucial, ese tipo de IA requiere personas que saben cómo usarla. Acelerar las interpretaciones de los escaneos de radiología solo ayuda a las personas que tienen un médico que puede actuar sobre ellos. El análisis más eficiente de los datos experimentales aumenta la productividad para los expertos que saben cómo usar el análisis de IA y, lo que es más importante, cómo verificar su calidad. El potencial más revolucionario de la IA es ayudar a los expertos a aplicar su experiencia mejor y más rápido. Pero para que eso funcione, tiene que haber expertos.
Ese es el gran peligro de promocionar la tecnología media. No se afirma que explique que sea preciso, solo por ser convincente. Mark Cuban ejemplificó esto en un reciente Publicar en la plataforma de redes sociales Bluesky. Imaginó un mundo habilitado para la AI donde un trabajador con “educación cero” usa IA y un trabajador calificado no. El trabajador que se sube al tren AI aprende a hacer las preguntas correctas y el Numbskull de un trabajador calificado no lo hace. El primero a menudo será, en el análisis de Cuban, el empleado más productivo.
El problema es que hacer las preguntas correctas requiere lo contrario de tener cero educación. No puede aprender cómo elaborar un aviso para un chatbot de IA sin tener primero la experiencia, la exposición y, sí, la educación para saber qué diablos está haciendo. La realidad, y la ciencia, es claro que el aprendizaje es un proceso de desarrollo humano desordenado y no lineal que resiste la eficiencia. AI no puede reemplazarlo.
Pero la IA es un parásito. Se adhiere a un ecosistema de aprendizaje robusto y acelera algunas partes del proceso de decisión. El parásito y el anfitrión pueden coexistir pacíficamente siempre que el parásito no muera de hambre a su anfitrión. El problema político con la exageración de la IA es que su caso de uso más convincente es de hambre al anfitrión: menos maestros, menos grados, menos trabajadores, menos entornos de información saludables.
He visto este tipo de captura tecnológica-22 en la educación superior antes. La academia es un importante cliente institucional para soluciones tecnológicas. Las escuelas ayudaron a Zoom a vencer a Skype durante el pivote Covid-19 al aprendizaje remoto. Érase una vez, las escuelas también ayudaron a marcar a Apple apuntalar su resultado final mientras encontró un mercado de consumo para sus dispositivos. Todas las revoluciones tecnológicas que vienen para el lugar de trabajo de Estados Unidos generalmente han llegado antes a través de la mía.
A pesar de nuestra reputación, la mayoría de los académicos que conozco bienvenidos cualquier cosa que nos ayude a hacer nuestro trabajo. Inicialmente dimos la bienvenida a la IA con los brazos abiertos. Entonces la tecnología parecía crear más problemas de los que resolvió. El grande para nosotros fue hacer trampa.
Todos los días, un anuncio de Internet me muestra una forma en que la IA puede predecir mi conferencia, transcribir mi conferencia mientras un estudiante presumiblemente hace algo más que escuchar, anotar la conferencia, anticipar las indicaciones de ensayo, las preguntas de investigación, las preguntas de prueba y luego, finalmente, escribir un documento asignado. ¿Cómo pueden los profesores hacer ejercicios de una máquina de predicción generativa exponencialmente? ¿Cómo podemos inculcar valores académicos como la toma de riesgos, la lectura profunda y la honestidad cuando es tan barato y fácil de pasar por alto?
Los académicos inicialmente perdieron la mente por las amenazas obvias a la integridad académica. Entonces sucedió algo misterioso. La línea de educación superior típica en IA giró de alarma a aumento. Necesitamos continuar con el futuro, descubrir cómo hacer trampa a prueba de nuestra enseñanza y, mientras lo hacemos, usar la IA para hacer parte de nuestro propio trabajo, dijo la gente. Cada amigo académico mío ahora ha encontrado una carta de recomendación o una revisión de pares de investigación que obviamente fue escrita por IA, su amplia adopción, y su mitad, amenaza con derribar un modelo ya frágil pero importante de investigación revisada por pares, becas deliberadas y experiencia bien educada. Que es justo lo que necesitamos en la era posterior a los facios: menos investigación y más prediciendo lo que queremos escuchar.
Esta no es la primera vez que las instituciones giran de preocupación a la aceptación tecnológica. Lo mismo sucedió en la década de 2010 con cursos en línea abiertos masivos, o MOOC. Los evangelistas tecnológicos prometieron que no necesitaríamos tantos profesores, ¡ya que un experto podría enseñar decenas de miles en línea! Pero los MOOC eran una tecnología media que apenas podía aumentar, mucho menos reemplazo, una experiencia profunda. Recibir información no es lo mismo que desarrollar la instalación para usarla. Eso no impidió que las universidades redujeran a los expertos ni hicieran videos en línea. Ahora los MOOC se han desvanecido de Glory, pero en la mayoría de los casos, los expertos no han regresado.
AI ya promete que no necesitaremos instituciones o experiencia. No solo acelera el proceso de escribir una revisión por pares de la investigación; También elimina el requisito de que uno haya leído o haya entendido la investigación que está revisando. El objetivo final de la IA, según los refuerzos como Cuban, es la mejora de los trabajadores, haciéndolos más productivos, mientras delegitiman los grados. Otra forma de decir eso es que AI quiere que los trabajadores que tomen decisiones basadas en experiencia sin una institución que cree y certifique esa experiencia. Experiencia sin expertos.
Esa fantasía tecnológica se está ejecutando en humos. Todos sabemos que no va a funcionar. Pero la fantasía obliga a las universidades de reacción a riesgo y excita a los especuladores financieros porque promete el poder de controlar lo que el aprendizaje hace sin pagar el costo de cómo ocurre el aprendizaje real. Tech ha dirigido sus revoluciones medias en la educación superior durante décadas, desde el aprendizaje televisivo hasta los empujones de teléfonos inteligentes. Por ahora, la IA como lo sabemos es como todas las revoluciones Ed-Tech que han encontrado mi escritorio y no lograron revolucionar mucho. La mayoría de ellos se conforman con lo que cualquier persona con un pensamiento crítico podría haber dicho por lo que era bueno. Hacen aumentos modestos en los procesos existentes. Algunos de ellos crean más trabajo. Muy pocos de ellos reducen el trabajo ocupado.
Las revoluciones de mediana tecnología tienen otra cosa en común: justifican emplear a menos personas y les piden a los que quedan más que hagan más con menos.
Si desea ver el caso de uso revolucionario real para la IA, no busque ciencias o universidades biológicas. Mire el llamado Departamento de Eficiencia del Gobierno de Elon Musk, que, según los informes, ha considerado el uso de IA para ayudarlo a encontrar desechos. La cuestión de si los trabajadores y el trabajo son un desperdicio es una llamada subjetiva que la IA no puede hacer. Pero puede justificar lo que un tomador de decisiones quiere hacer. Si Musk quiere desechos, la IA puede darle números para probar que existe desechos.
La IA puede ser una tecnología media con casos de uso limitados para justificar sus costos financieros y ambientales. Pero es una herramienta estelar para desmoralizar a los trabajadores que, en el abrir y cerrar de ojos, pueden clasificarse como desechos. Cualquiera que sea la IA que tenga el potencial de convertirse, en este entorno político es más poderoso cuando está destinado a desmoralizar a los trabajadores.
Este tipo de tecnología media, en un mundo perfecto, seguiría el camino de los televisores de clase y MOOC. Encontraría su nicho, remodelar ligeramente la forma en que trabajan los trabajadores de cuello blanco y los estadounidenses se olvidarían en su mayoría de su promesa de transformar nuestras vidas.
Pero ahora vivimos en un mundo donde el poder político hace lo correcto. El infomercial de Doge para IA revela la diferencia que el poder puede hacer a una tecnología media. No tiene que ser transformador para cambiar la forma en que vivimos y trabajamos. En las manos equivocadas, Mid Tech es un martillo antilabor.
