«El mayor reto de la IA es ser más eficiente energética y socialmente»

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José A. Cano

@caniferus

Nuria Oliver (Alicante, 1970) es una de las investigadoras y divulgadoras sobre inteligencia artificial más reputadas de España. Doctora por el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en 2020 cofundó ELLIS Alicante, una fundación incluida en la red europea de centros de investigación del mismo nombre. Con el apellido de Instituto de inteligencia artificial centrada en la Humanidad, Oliver promueve desde esta organización el uso y la investigación de los algoritmos para ayudar a la sostenibilidad y frenar la crisis climática. Pocos días después de hablar con ella, la Fundación ELLIS Alicante participó en el lanzamiento de la red Naixus, una alianza entre diferentes centros de investigación de todo el mundo para la excelencia en inteligencia artificial centrada en los ODS. En esta entrevista explica los objetivos de esta red y los principales retos que esta tecnología tiene aún por superar.

¿Cuáles son los objetivos de la red Naixus?

Intenta unir a toda la comunidad científica de centros de excelencia que están trabajando en conseguir un mundo más sostenible a partir del desarrollo de técnicas de inteligencia artificial. Hay una serie de instituciones de todo el mundo, como el IRCAI (International Research Institute on AI), que depende de la UNESCO, pero también Unicef, Masakhane Foundation o The Alan Turing Institute, entre muchas otras. Sus objetivos concretos ponen el foco de la investigación en cómo la IA nos puede ayudar a conseguir un desarrollo sostenible, inspirar a que haya cada más científicos que dediquen su tarea investigadora a contribuir a ellos y reforzar las capacidades y el conocimiento de las oportunidades que nos brinda la IA para conseguir el desarrollo sostenible en todo el planeta. Lo que se llama el Sur global también está representado en Naixus; se trata de que no sea un red que solo incluye a Europa o Norteamerica.

En ocasiones, detrás de las técnicas de IA suele haber mucha confusión. ¿Qué usos concretos tiene actualmente en clave de sostenibilidad?

Hay diferentes áreas. Si nos enfocamos, por ejemplo, en el reto climático, los algoritmos de IA están detrás de los modelos actuales de clima y del tiempo meteorológico para hacer predicciones precisas, identificar patrones o predecir eventos extremos. Hay más ejemplos, como los programas que están en Qatar para servir de sistemas de alerta temprana en el concepto de desastres naturales, de manera que se pueda dar respuesta más rápidamente y atender a más personas si llega el caso. También todos estos modelos meteorológicos son importantes en el área de energías renovables y el desarrollo de sistemas energéticos sostenibles. Las energías solares o eólicas dependen de la meteorología para generar electricidad y para esa previsión fiable sirve la IA. También hay proyectos menos maduros, como la creación de gemelos digitales del planeta.

«El problema es que, en muchas ocasiones, los datos de gran valor social colectivo no están públicamente disponibles»

Esta es una iniciativa muy ambiciosa de la Agencia Especial Europa (ESA) y el objetivo es tal como suena: crear una representación digital de la Tierra –con toda la complejidad que conlleva– para hacer simulaciones lo más precisas posibles de la influencia de las acciones humanas en la lucha contra el cambio climático. Desde cambios en el transporte hasta la creación de energía o la ganadería. Obviamente esas simulaciones y ese complejo modelado digital implica el uso extensivo de técnicas de inteligencia artificial. Pero de momento es un proyecto que no está maduro, aunque sea muy ambicioso. Al mismo tiempo, tenemos un aspecto que quizás no es tan conocido: el de que la propia IA no es neutral desde el punto de vista de las emisiones de gases de efecto invernadero. Los modelos actuales necesitan grandes cantidades de datos para poder aprender y grandes capacidades de computación para poder analizar y procesar dichos datos, es decir, requieren un gran consumo energético. Así que un área muy activa de investigación se centra en cómo conseguir modelos de IA que sean precisos y útiles, que funcionen para la complejidad del mundo real, pero que al mismo tiempo tengan unas necesidades de consumo energético muy inferiores a las de los sistemas actuales, o no serán sostenibles energéticamente.

¿Estaría de acuerdo en la crítica de falta de eficiencia en las investigaciones actuales de modelos de IA porque diferentes instituciones desarrollan sus algoritmos sin coordinación suficiente?

No creo que sea exactamente ese el problema. Más bien se trata de que, en muchas ocasiones, los datos relevantes no están públicamente disponibles. Se generan dentro de las operaciones de empresas privadas, pero tienen un gran valor para el bien social colectivo: estamos hablando, por ejemplo, de modelar el consumo energético de un país. Así que ahora nos encontramos con que muchas instituciones e investigadores se están moviendo a nivel mundial para ver cómo aprovechar esos datos, privados, para el bien común. El ejemplo más evidente ha sido durante la pandemia: había datos que podían ser muy valiosos para estudiar la propagación del virus, como los de movilidad humana, que se generaban en manos de empresas privadas. Y ha existido ese esfuerzo por parte de esas grandes compañías para compartirlos, de manera agregada y anonimazada, claro está. Pero hay otro reto: cómo conseguir técnicas y modelos de IA capaces de aprender a partir de una menor cantidad de datos. Esto tiene que ver con el consumo de energía y con la disponibilidad de dichos datos, pero también con que no debemos olvidar que son una representación digital parcial de una realidad compleja subyacente. Y esa realidad compleja necesita o involucra diferentes fuentes para tener una visión más completa. Muchas veces estos datos son captados por diferentes instituciones que no necesariamente hablan entre sí, y por eso es importante que haya estos esfuerzos de coordinación y cooperación mundial con un mismo fin, que es contribuir a preservar el planeta y a la supervivencia de nuestra especie.

En ese caso, ¿los principales problemas en el desarrollo de la IA serían de carácter ético y político, o más bien de carácter tecnológico?

Ambos. Es fundamental la consideración ética y política: no se puede reducir el debate de la IA exclusivamente a un reto técnico. En muchos casos es un reto de gobernanza y de capacitación humana. La mayor parte del tiempo, los datos pueden existir (o podrían existir) porque las técnicas existen, pero no hay una coordinación institucional que permita aprovecharlos de una manera ética y sostenible. Por si fuera poco, falta formación para aprovecharlos. Por eso es tan importante tener una visión holística, multidisciplinar, sobre esta oportunidad que nos brinda la inteligencia artificial. Una estrategia que abarque también el área social, es decir, que como sociedad entendamos mejor lo que puede suponer el uso de la IA y nos movilicemos para que se convierta en una realidad y nos ayude a enfrentarnos a los grandes retos.

«Necesitamos una reforma educativa que cultive la inteligencia social y emocional, además de la creatividad»

Entonces, ¿a nivel popular falta conocimiento sobre lo que realmente significa la IA y sus aplicaciones?

Sin duda. Es absolutamente prioritario comunicar más. Todos interactuamos constantemente con la IA aunque no seamos conscientes de ello, pero la mayoría de la gente cuando le hablas de ella piensa en algún tipo de robot, no en su teléfono móvil, que sería el máximo exponente del uso de la inteligencia artificial en la vida cotidiana. Le estás hablando a tu móvil y no te das cuenta de que es una IA. Por eso es fundamental empoderar a la ciudadanía e inspirar a que cada vez más gente, sobre todo joven, quiera aprender y utilizarla como aliada.

¿Desde dónde tendría que ir la solución en ese sentido?

Llevo muchos años abogando, con poco éxito, por una ambiciosa reforma educativa en la que se incorpore el pensamiento computacional como una asignatura transversal y se cultive la inteligencia social y emocional, además de la creatividad; son una serie de habilidades humanas que nos definen como homo sapiens y que también estamos perdiendo. En conclusión, la inversión en la educación e inspiración respecto a temas tecnológicos es muy importante para la ciudadanía. También, sobra decirlo, para nuestros representantes políticos, porque es muy difícil tomar decisiones sobre temas que se desconocen.

¿Es pesimista ante la adopción a tiempo de técnicas de IA para que marquen la diferencia en la lucha por la sostenibilidad?

No soy nada pesimista. Estamos mucho mejor que hace 10 años en cuanto al entendimiento de lo que se puede hacer o no con técnicas de inteligencia artificial y de esfuerzo a nivel mundial para su desarrollo. He estado trabajando en esto toda mi vida y en estos últimos ocho años he visto un movimiento creciente. Diría que se ha acelerado por la pandemia, porque hemos visto el valor de los datos analizados por IA. No han ayudado a tener mejores modelos epidemiológicos, identificar fármacos y vacunas, desarrollar modelos de ocupación hospitalaria o de la eficacia de tratamientos… A nivel mundial, hemos visto un caso concreto del valor de la IA con aplicación práctica y está sirviendo de catalizador para llevarlo a otras muchas áreas. Así que soy optimista realista, no idealista. Es el momento de la llamada a la acción, de dar los siguientes pasos.