“La falta de atención a la colectividad, la incertidumbre y los mecanismos de incentivos son tres aspectos que faltan en el debate actual sobre la inteligencia artificial”. El 5 de septiembre, en el foro principal de apertura de la Conferencia de Bund en 2024, Michael Jordan, un titán del aprendizaje automático y miembro de las tres academias de Estados Unidos, ofreció una vez más, después de un año, sus últimas ideas sobre la inteligencia artificial. Michael Jordan cree que para que la inteligencia artificial se implemente en la industria, es necesario formar un colectivo de colaboración mutua; para construir un sistema de colaboración de inteligencia artificial, se debe introducir la perspectiva de "incentivos" de la economía.
En el foro principal de la Conferencia de Bund, Michael Jordan volvió a hablar de la incertidumbre de la inteligencia artificial. "¿ChatGPT, ¿estás seguro de que lo que acabas de generar es correcto?". Señaló que los sistemas de inteligencia artificial actuales tienen dificultades para expresar qué conocimientos han aprendido realmente y no son capaces de expresar su grado de certeza. En comparación, los humanos se destacan al enfrentarse a la incertidumbre, especialmente cuando colaboran colectivamente para hacer frente a ella.
Por lo tanto, Michael Jordan sugiere que no solo los dispositivos individuales deben poseer cierta inteligencia, sino que la inteligencia artificial debe manifestarse a través de la colaboración en el nivel del sistema global. Señaló que no es suficiente integrar la sabiduría humana en superordenadores inteligentes; las aplicaciones de la tecnología de la información moderna en los campos de la medicina, el transporte, la tecnología financiera y los negocios requieren sistemas inteligentes colectivos y descentralizados.
Michael Jordan profundizó en la relación entre la incertidumbre y la colectividad. Señaló que los humanos pueden manejar mejor la incertidumbre cuando colaboran colectivamente, pero cómo hacer que los sistemas de IA actuales también tengan una capacidad de colaboración colectiva similar sigue siendo un problema clave sin resolver. Cree que la perspectiva de la microeconomía es una deficiencia en la investigación actual de la IA.
“Los mecanismos de incentivos” son factores clave en la economía de mercado y la inteligencia colectiva. “La IA posee una gran cantidad de datos, pero algunos no generan valor; el diseño de mecanismos de incentivos puede impulsar la contribución y la colaboración de los agentes de IA”. Michael Jordan propuso un modelo de “mercados de datos de tres niveles (Three-Layer Data Markets)”, en el que los usuarios, las plataformas y los compradores de datos forman un ciclo cerrado a través de “ceder datos”, “comprar datos” y “proporcionar servicios”. Destacó que los compradores de datos, es decir, las empresas, pueden combinar “datos y servicios” para establecer mecanismos de incentivos con los usuarios, brindándoles un valor real.
Para ello, Michael Jordan citó la teoría de los contratos estadísticos, una teoría novedosa que combina estadística y economía. En la teoría de los contratos, los agentes poseen información privada, mientras que el principal, a través de mecanismos de incentivos, forma un mercado donde los datos y los servicios se impulsan mutuamente, manteniendo el equilibrio de intereses entre la oferta y la demanda.
Por ejemplo, las compañías aéreas dividen sus vuelos en “clase ejecutiva” y “clase turista”. La compañía aérea, como principal, puede ofrecer diferentes precios según la disposición a pagar de los agentes, sin necesidad de que los agentes revelen su información personal. Debido al aumento de la regulación de la privacidad de los datos en todo el mundo durante la última década, también sugirió que “podemos mejorar aún más la utilidad del usuario mediante requisitos de privacidad inconsistentes, imponiendo requisitos más estrictos a las plataformas de bajo costo”.
La inteligencia artificial, como un campo de ingeniería emergente, está conectando a la humanidad de formas innovadoras a través de sistemas a gran escala. Su desarrollo es similar al auge de la ingeniería química a mediados del siglo XX y la ingeniería eléctrica a finales del siglo XIX; la primera se basa en la química y la mecánica de fluidos, mientras que la segunda se basa en el electromagnetismo y la óptica. Los sistemas de inteligencia artificial se basan en los conceptos de razonamiento, algoritmos y economía de los últimos 300 años de la humanidad y deben tener como objetivo el bienestar humano. Michael Jordan advierte: “Pero la inteligencia artificial se está colocando en visiones antiguas, poco meditadas y simplistas, y su auge y desarrollo están siendo distorsionados”.
El profesor Michael Jordan es un pionero en el campo del aprendizaje automático, estableciendo conexiones entre el aprendizaje automático, la probabilidad, la estadística y los modelos gráficos, sentando las bases matemáticas y computacionales para el aprendizaje automático. Ha recibido la Medalla John von Neumann del IEEE, el Premio a la Investigación Sobresaliente de la Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial y el Premio de la Asociación Mundial de Científicos de Primera Clase de 2022.
La Conferencia de Bund 2024 se celebró del 5 al 7 de septiembre en el Parque Expo de Huangpu, Shanghai, con un foro principal de apertura y 36 foros de perspectivas abiertas. Recientemente, el prestigioso medio de comunicación Asia Tech Daily, que sigue de cerca las tendencias tecnológicas mundiales, seleccionó las cuatro “conferencias mundiales de tecnología innovadora más esperadas de la segunda mitad de 2024”, y la Conferencia de Bund fue seleccionada.
