Los residentes de New Braunfels, Texas, no se ofrecieron como voluntarios para ayudar a acelerar el desarrollo de IA. Su rincón una vez tranquila del estado ahora zumbas con equipos de construcción construyendo centrales eléctricas para mantener centros de datos—Le almacenes industriales que pronto podrían consumir tanta electricidad como las ciudades enteras para alimentar modelos de IA de última generación. Mientras tanto, a miles de millas de distancia en Irvine, California, decenas de Desarrolladores de videojuegos despedidos por Activision Blizzard en 2024 todavía puede estar buscando su próximo concierto Como toda la industria ve la IA Realice más y más tareas que conducen a que se reduzcan miles de empleos totales.
Estos no son incidentes aislados. Representan una pequeña muestra de una tecnología pública emergente que podría descarrilar el desarrollo de IA antes de que la tecnología cumpla con sus promesas más significativas de revolucionar todo, desde la educación hasta la atención médica.
Mayoría Los estadounidenses actualmente ven ai Como una amenaza para los trabajos y una tensión en la infraestructura, mientras que los ejecutivos de tecnología hacen grandes promesas sobre los avances revolucionarios que a menudo parecen fuera de alcance. Solo el 17 por ciento de los estadounidenses cree que la IA tendrá un impacto positivo neto en la sociedad en las próximas dos décadas, según una encuesta realizada por el Centro de Investigación Pew. Eso no es solo un escepticismo sobre la interrupción a corto plazo, es un indicador de desconfianza y, tal vez, la oposición a la tecnología misma.
La historia muestra lo que sucede cuando las tecnologías poderosas pierden apoyo público debido a eventos aislados y una narrativa generalizada basada en el miedo. El Movimiento antinuclear de la década de 1970 Efectivamente destruyó la energía nuclear civil en Estados Unidos a pesar de su potencial de energía limpia, un resultado que muchos se arrepienten de hoy. Oposición a la ingeniería genética ha ralentizado las innovaciones agrícolas que podrían abordar la seguridad alimentaria y cambio climático. AI corre el riesgo de seguir el mismo camino si el naciente TechLash de IA no se aborda.
Los sistemas de IA de hoy pueden escribir un código de computadora mejor que los programadores expertos, diagnosticar ciertas enfermedades con mayor precisión que los médicos y analizar conjuntos de datos complejos más rápido que cualquier analista humano. Pero estos impresionantes logros técnicos no se han traducido en beneficios sentidos para la mayoría de las personas comunes.
En cambio, el desarrollo de IA se ha centrado en aplicaciones que ayudan principalmente a las corporaciones a reducir los costos: chatbots que reemplazan a los trabajadores de servicio al cliente, generadores de código que reducen la necesidad de programadores de nivel de entrada y sistemas automatizados que producen copias y artículos de marketing. Estas herramientas ofrecen valor a las empresas al tiempo que ofrecen poco beneficio directo a las personas cuyos trabajos eliminan o comunidades cuyos recursos consumen.
Los propios desarrolladores de IA se centran en buscar inteligencia general artificial (AGI), como lo demuestra el hecho de que los laboratorios como Meta y OpenAI miden sus modelos contra puntos de referencia totalmente desconectados de las necesidades de políticas públicas específicas. No tiene sentido para la mayoría de los estadounidenses si un modelo puede generar una prueba de un problema matemático a medida. Por el contrario, una prueba de si un modelo tiene una interfaz de usuario adaptada a una amplia gama de estilos de aprendizaje y normas culturales podría impulsar los laboratorios a centrarse más en hacer que los modelos sea útiles para los estadounidenses cotidianos.
La desconexión entre el interés público y los incentivos que enfrentan los laboratorios y sus métricas centrales es más discordante en el contexto laboral. La interrupción del trabajo afecta desproporcionadamente grupos específicos, a menudo con poca advertencia. Los representantes de servicio al cliente pierden trabajos a chatbots. Los programadores de nivel de entrada enfrentan una demanda reducida a medida que los asistentes de IA manejan tareas de codificación básica. Los creadores de contenido compiten con sistemas automatizados que producen materiales y artículos de marketing. Estas no son tendencias económicas abstractas: representan a las personas reales que pierden ingresos a las máquinas que no tenían voz en el desarrollo.
Los patrones de gasto del gobierno exacerban el resentimiento. Miles de millones de dólares fluyen hacia el desarrollo de la IA a través de una legislación como La Ley de CHIPS y CIEDIENCIAmientras que los presupuestos para educación, infraestructuray servicios sociales cortes de cara o congelación. El mensaje parece claro: los dólares de los contribuyentes apoyan el desarrollo de la IA privada, mientras que las necesidades públicas quedan insatisfechas.
Descartar la IA por completo sería un error costoso. La tecnología realmente podría transformar la forma en que la sociedad aborda los principales desafíos, pero darse cuenta de que el potencial requiere diferentes prioridades que las prácticas de la industria actuales.
Considere la educación. Sistemas de tutoría de IA podría proporcionar instrucción personalizada para cada estudiante, adaptándose a los estilos de aprendizaje individuales y ritmo de manera imposible para los maestros sobrecargados que manejan aulas de 30 estudiantes. Estos sistemas podrían identificar exactamente dónde lucha cada estudiante y proporcionar ayuda específica, potencialmente cerrando las brechas de logro que han persistido durante décadas.
Pero tales sistemas solo funcionan si Los estudiantes, los padres y los educadores confían en ellos lo suficiente como para compartir datos de aprendizaje e integrarlos en la instrucción diaria. Si el escepticismo público lleva a los distritos escolares a prohibir las herramientas de IA por completo,Como algunos ya lo hicieron (solo para revertir su decisión más tarde) o son contemplando hacerlo—Estos beneficios nunca se materializarán.
La IA médica enfrenta desafíos similares. Los sistemas de diagnóstico podrían Extienda la atención a nivel de experto a las zonas rurales donde los especialistas son escasos. La IA puede analizar imágenes médicas, sugerir diagnósticos y recomendar tratamientos con una precisión notable. Varios sistemas ya coincide o excede rendimiento humano en la detección de ciertos cánceres, enfermedades oculares y otras condiciones.
Sin embargo, estas herramientas solo ayudan a los pacientes si los proveedores de atención médica y Los pacientes mismos abrazan ellos en lugar de verlos como amenazas para el juicio humano y el empleo. Muchos profesionales médicos permanecer escéptico al usar IA de diagnóstico debido a preocupaciones sobre la responsabilidadprecisión y seguridad laboral. Algunos pacientes lamentan un futuro en el que reciben atención de máquinas en lugar de médicos.
La optimización del tráfico es otro ejemplo en el que la cooperación pública juega un papel crucial en la determinación del éxito. Los sistemas de IA pueden analizar los patrones de tráfico, predecir la congestión y ajustar el tiempo de la señal para reducir los tiempos y emisiones de viaje. Una empresa de IA afirma que su herramienta puede reducir a la mitad el tráfico de la hora pico en entornos urbanos. Pero la escala de estos beneficios en toda la ciudad requiere que los conductores usen aplicaciones que compartan datos de ubicación y ciudades para invertir en infraestructura conectada.
El rechazo de la IA refleja la frustración comprensible con cómo ha progresado su desarrollo, pero corre el riesgo de descartar aplicaciones genuinamente valiosas junto con las problemáticas. El desafío es redirigir el desarrollo de la IA hacia el beneficio público, mientras que todavía hay tiempo para generar apoyo de base amplia.
Hay tres cambios que podrían marcar la diferencia. Primero, si Existe fondos gubernamentales para el desarrollo de la IA, debe estar estrechamente enfocado y transparente, evitando folletos a empresas políticamente conectadas mientras priorizan beneficios públicos claros. La inversión pública debe apoyar objetivos claramente definidos y limitados, como mejorar el acceso al sistema legal o acelerar los avances en la ciencia de los materiales.
En segundo lugar, la transparencia significativa sobre los costos y los beneficios debería convertirse en la norma. Justo cuando la ciudad de Nueva York creó un tablero para rastrear proyectos de capital—Monitoreo si permanecen a tiempo y bajo presupuesto (los gubernamentales podrían compartir tablas de clasificación de las cuales los modelos han generado el mayor beneficio al reducir los desechos, simplificar los servicios y expandir el acceso a los bienes públicos, sin duda una medición compleja, pero que garantiza el desarrollo. El público puede estar menos disuadido por abusos inevitables de IA si conocían una herramienta de educación de IA que realmente mejora los resultados de los estudiantes, o de un sistema médico de IA que reduce los costos de atención médica mientras mantiene la calidad. Los desarrolladores de IA también podrían publicar auditorías independientes que demuestren cómo se están utilizando sus modelos y los efectos resultantes. El acceso público a esta información permitiría a los ciudadanos evaluar si las inversiones de IA ofrecen los beneficios prometidos.
Tercero, las demostraciones de herramientas de IA deberían centrarse menos en capacidades abstractas y especulativas y más en resolver problemas reales de manera visible. La mejor manera de ganar confianza es una mejora clara y verificable en la vida cotidiana de alguien.
La trayectoria actual de la adopción de IA, que está marcada por altas tasas de confianza y uso de estadounidenses más educados, amenaza con crear una sociedad dividida en la que muchos vieran la experiencia y el uso de la IA como un marcador de clase social. Si las herramientas de IA siguen siendo principalmente accesibles para las élites educadas, mientras que todos los demás enfrentan desplazamiento e interrupción, la tecnología se convertirá en una fuente de desigualdad en lugar de un medio de prosperidad compartida.
Los países que están abiertos a la adopción de IA ampliamente, no solo en salas de juntas corporativas y laboratorios tecnológicos, obtendrán ventajas duraderas en productividad económica, investigación científica y capacidades militares. China ha hecho de la adopción de IA una prioridad nacional, invirtiendo fuertemente en solicitudes públicas y alentando la adopción masiva. Estados Unidos corre el riesgo de quedarse atrás si la resistencia pública previene el despliegue de IA amplio.
La ventana para cambiar el rumbo permanece abierta, pero se está cerrando rápidamente. La IA posee un potencial genuino para abordar los principales desafíos en educación, atención médica, transporte y gobernanza. Al darse cuenta de que el potencial requiere un enfoque cambiante desde la maximización de los beneficios corporativos hasta la resolución de problemas públicos, desde la demostración tecnológica hasta la medición del impacto del mundo real, desde la adopción de élite hasta el beneficio masivo.
La alternativa es una reacción violenta que desperdicia tanto la promesa de la tecnología como los recursos públicos sustanciales invertidos en su desarrollo. Los residentes de New Braunfels y los trabajadores despedidos en Irvine representan las primeras etapas de ese Techlash. Sus preocupaciones son legítimas, y sus voces merecen ser escuchadas. La pregunta es si los formuladores de políticas escucharán antes de que sea demasiado tarde para construir la revolución de IA que levanta a todos en lugar de solo a los pocos.
