El Papel De La Inteligencia Artificial En La Consecución De Los Objetivos de Desarrollo Sostenible De La ONU y El ODS 4
Imagina un mundo donde todos los estudiantes tienen acceso a una educación de calidad, sin importar su situación socioeconómica o su ubicación. Esa es la visión compartida por las Naciones Unidas en su Objetivo de Desarrollo Sostenible número 4. Lograr este objetivo ha resultado desafiante, especialmente en las poblaciones marginadas y países de ingresos bajos.
En el mundo se puede hablar de unanimidad en cuanto a la educación como base de una sociedad próspera. Sin embargo, la falta de acceso a una educación de calidad y la brecha de habilidades persisten a escala global. Después de la pandemia por COVID-19, el progreso hacia los ODS ha sido limitado, e incluso las condiciones en partes críticas del mundo han empeorado. Una de las pocas cosas positivas de este período fue la adopción de soluciones tecnológicas, en particular el aprendizaje en línea.
La reciente explosión de las inteligencias artificiales (IA), y las expectativas sobre su potencial transformador, plantean la pregunta: ¿Son las IA un auténtico dinamizador en la educación global? ¿Puede ayudarnos a comprender qué obstáculos existen para el progreso, crear y brindar oportunidades para experiencias de aprendizaje efectivas en todos los contextos, y contribuir de manera significativa y sustancial al ODS 4 (y a los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible)? Y ¿hasta qué punto el plan de desarrollo de la IA está teniendo en cuenta los mayores y más urgentes problemas de toda la humanidad, de una manera accesible y reproducible para todos?
Educación de Calidad, ODS 4 e Inteligencia Artificial: Panorama General
Las IA tienen, al menos en la imaginación de profesionales de todo el mundo, un tremendo potencial en la educación y el aprendizaje. Desde la tutoría y la ayuda con las tareas, hasta el desarrollo de experiencias de aprendizaje personalizadas de próxima generación desde cero, la especulación sobre el potencial de la IA existía mucho antes de la llegada de ChatGPT y los llamados Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM por sus siglas en inglés).
La educación ha sido considerada durante mucho tiempo una herramienta fundamental para el desarrollo sostenible. Entre los indicadores abordados por el ODS 4 se encuentran:
- Inscripciones, participación y tasas de finalización de niños y jóvenes en programas educativos.
- Tasas de finalización y equidad por sexo.
- Competencia en materias como lectura, matemáticas y habilidades de TIC.
- Nivel de desarrollo psicosocial, incluyendo bienestar, salud y logro de referencias de aprendizaje comparables.
- Cobertura de servicios escolares y disponibilidad de calificaciones docentes.
En escuelas y regiones educativas debidamente equipadas, ya hemos presenciado la introducción de herramientas educativas impulsadas por IA, y esta tendencia solo crecerá en alcance, volumen, profundidad y sofisticación. Un número creciente de jóvenes estudiantes se familiarizan con la IA y las habilidades necesarias para adoptarla y promover su desarrollo.
Desafortunadamente, al igual que otros medios de progreso hacia el desarrollo sostenible traídos por las Tecnologías de la Información y Comunicación, estos beneficios han llegado en su mayoría solo a estudiantes que ya están en ventaja. Aquellos en los escalones más bajos de la escala de ingresos nacionales, en última instancia, aquellos estudiantes que necesitan más apoyo, luchan por acceder a los beneficios de este progreso, exacerbando las desigualdades existentes.
7 desafíos y limitaciones de utilizar la Inteligencia Artificial en el marco del ODS 4
Los nuevos avances en IA seguirán generando solo beneficios marginales en regiones de bajos y medianos ingresos si las inversiones en la creación de herramientas de IA no vienen acompañadas de inversiones en pro de un acceso equitativo.
Un desarrollo de IA sin la orientación adecuada podría generar consecuencias negativas para los países más pobres y los estudiantes de otras maneras. Por ejemplo, si se mantiene o acelera la tasa de uso en recursos computacionales que impulsa las nuevas generaciones de LLMs y otros modelos, los efectos ambientales negativos, como la generación de CO2, generación de residuos electrónicos y la disponibilidad de agua solo empeorarán.
Por otro lado, muchas economías en desarrollo dependen de que los países ricos externalicen o subcontraten ciertas tareas y roles. Muchas de estas funciones ya están encontrando en IA un reemplazo más que adecuado.
Incluso suponiendo que se realicen inversiones latinoamericanas en TICs a mediano y largo plazo, y aún si enfatizan el acceso a la conectividad necesaria para que todos puedan aprovechar las IA y otras herramientas, siguen existiendo un complejo panorama. A continuación listamos algunos de los desafíos persistentes en la región:
№ 1. Proporcionar un acceso equitativo a contenido educativo de calidad, experiencias y oportunidades
Entre la gran y constantemente creciente lista de herramientas de IA disponibles para el aprendizaje y la educación, hay un número limitado que son gratuitas o asequibles a largo plazo. Un número aún menor son herramientas de código abierto que están disponibles fácilmente para sistemas educativos desfavorecidos; además su uso es menos amigable y complicado a nivel técnico.
№ 2. Garantizar el acceso a profesionales con conocimientos adecuados tanto en educación como en temas de IA
Un factor clave en la rápida adopción de los LLM en los últimos meses ha sido su facilidad de uso. A través de interfaces basadas en conversaciones casi intuitivas, está surgiendo una amplia industria de soluciones de “texto-a-cualquier cosa”, sea código, imágenes, video, aplicaciones completas, y por supuesto texto.
Pero esta facilidad solo enfatiza más la necesidad de especialistas en estos campos. Garantizar el acceso en regiones como la nuestra seguirá siendo un problema desafiante.
Las IA generarán nuevas ocupaciones y profesiones. De hecho, ya hemos presenciado el surgimiento de la primera: el prompt engineer o ingeniero de instrucciones, una persona capaz de obtener el mejor resultado posible de estos sistemas. Pero una vez más, la demanda por esta y las próximas nuevas profesiones difícilmente se repartirá equitativamente alrededor del mundo.
Ya sea en habilidades “antiguas” como la enseñanza, o nuevas como el desarrollo e implementación de IA, la demanda de talento de alto nivel solo está aumentando, y todo indica que los centros económicos prósperos capturarán la mayor parte del talento.
№ 3. Combatir los sesgos inherentes de las IA, la limitada consideración y conocimiento sobre los contextos de bajos ingresos
La discusión sobre los sesgos presentes en las IA es amplia, profunda y compleja, y va más allá del alcance de nuestra discusión. Sin embargo, estos suponen desafíos significativos en ciertos contextos económicos, sociales y culturales.
Dado que el corpus utilizado para entrenar los LLM suelen ser repositorios en internet, capturan perspectivas, tonos, estilos y visiones de mundo que son significativamente más representativos de partes industrializadas. Por otro lado, no es claro herramientas como ChatGPT puedan brindar el mismo nivel de ayuda a estudiantes y educadores, si sus temas o problemas no se encuentran en los conjuntos de datos utilizados para su entrenamiento.
№ 4. Superar la comprensión limitada sobre las brechas de habilidades y competencias prospectivas (o “no es Dinamarca, es Cundinamarca”)
Ha sido lo suficientemente difícil identificar las demandas futuras de competencias y las brechas de habilidades, incluso en contextos donde la “Revolución Industrial 4.0” y la “Educación 4.0” se han adoptado de manera abierta y explícita. Un sesgo adicional podría surgir en la medida en que se demanda que herramientas de apoyo de IA ayuden a responder desafíos locales (en economía, educación y capacitación, organizacionales) con soluciones originalmente diseñadas para otros contextos y bajo supuestos que no son realistas en nuestra región.
№ 5. Prevenir el uso indebido de las tecnologías de IA y la falta de comprensión de sus beneficios y riesgos
Si la forma en que se introducen las herramientas de IA en la sociedad continúa sin “límites,” y sin coordinación entre instituciones, gobiernos y otros actores involucrados, los problemas incipientes que ya manifiestan las AI se volverán generalizados e incluso crónicos, sumándose a situaciones estructurales con las que ya estamos lidiando.
Problemas sociales propios de nuestra economía de la información, en los que las IA jugaban un papel secundario, ya forman parte de nuestras vidas. Es de esperar que la masificación de las IA agudice crisis ocasionadas por fenómenos como noticias falsas, estándares de belleza y estilo de vida no realistas, desinformación y polarización social.
№ 6. Desarrollar mecanismos de evaluación y certificación de educación basada en IA
Es poco probable que el mundo llegue a un conjunto claro de pautas sobre lo que se debe y no se debe hacer con la IA en el aprendizaje y la educación antes de la aparición de una avalancha de cursos, programas e incluso títulos completos sin la ayuda de humanos.
Considerando los desafíos que las instituciones y los estudiantes ya enfrentan para demostrar la solidez y el valor de sus cualificaciones, solo podemos imaginar los desafíos de validar las “titulaciones IA” ante ojos de empleadores, cuerpos de certificación e institucionalidad académica.
№ 7. Incrementar la confianza en la IA, la transparencia y la propiedad
Por más prometedoreas que sean las herramientas basadas en IA y LLM para millones de personas, las controversias sobre propiedad (intelectual o de otro tipo) y “qué le pertenece a quién” solo podrá aumentar en intensidad.
Varios sectores, públicos y privados, incluyendo en áreas de educación, certificación, recursos humanos y muchas otras más, sostienen actualmente vibrantes debates sobre cuestiones de política y estrategia, si bien por el momento de forma poco articulada.
Empresas productoras de tecnologías IA son objeto común de críticas desde múltiples frentes: Aparente indiferencia ante consecuencias negativas de las herramientas que han creado, posiciones ambivalentes o carentes de transparencia frente demandas de censura y moderación, y últimamente frente a una influencia política que levanta sospechas de “captura regulatoria” como mecanismo de protección de poder frente a competidores y proyectos de software libre que de otro modo resultarían victoriosas en el mercado.
Se hace evidente y más que prudente la necesidad de un foro abierto adecuadamente estructurado y representativo, en donde opiniones, perspectivas y sugerencias estratégicas y de política sobre la IA en el Aprendizaje converjan en pro de la concertación y la acción colectiva coherente.
Pero quizás un tema aún más arduo es el de propiedad intelectual. ¿Supone el uso de piezas y artefactos protegidos como insumo para el entrenamiento de los modelos, una violación o uso razonable y justo, por lo tanto protegido? Ya hemos visto antesalas del debate, con el gobierno japonés inclinado hacia la segunda opción, tras declarar los procesos de entrenamiento de LLMs y otros modelos generativos como legítimos, toda vez que su finalidad sea académica y no comercial. Es un tema que no será saldado pronto, gracias entre otros a casas disqueras que se rehúsan a aceptar que sus catálogos sean consumidos, por lo menos no sin una comisión de por medio; o a agregadores de contenidos generados por usuarios (UGC, por sus siglas en inglés) como Twitter y Reddit que han disparado los costos por acceder a los contenidos que alojan, sin empero de la autoría y propósitos no comerciales.
Finalmente, no debemos olvidar los conflictos de relativa vieja data entre sociedad y los gigantes tecnológicos, en cuanto a privacidad, el capitalismo de la vigilancia y la influencia desmedida generalizada de estos en cada vez más aspectos de nuestras vidas y nuestra educación. A sus algoritmos inescrutables ahora debemos sumar el problema de la “inexplicabilidad” de las IA, debido a una complejidad que supera la capacidad de comprensión de sus creadores mismos. Queda también en el aire la pregunta sobre en quiénes recaerán los beneficios, como incrementos potencialmente exponenciales de la productividad; y en quiénes debería.
¿Queda alguna justificación para el optimismo?
A pesar de estos desafíos, y de muchos otros que superan este espacio —como el plagio por IA— reina el optimismo generalizado sobre el papel que la IA desempeñará en la educación y experiencias de aprendizaje. Sin lugar a dudas estamos obteniendo beneficios gracias a las IA a diestra y siniestra, de hecho ha venido sucediendo por años.
Existe consenso a nivel global sobre la importancia de establecer reglas de juego, estándares de práctica y marcos regulatorios a nivel sectorial o jurídico. Estas reglas proporcionarían pautas tanto para educadores como para estudiantes, ofreciendo escenarios ideales para el uso de la IA en el aprendizaje y la educación, y asimismo abordando cuestiones éticas asociadas a su implementación. Varias organizaciones y grupos de interés regionales ya están trabajando en estos temas.
A futuro, aunque es difícil lograr un progreso significativo y sostenible hacia el ODS 4 con la ayuda de las IA sin abordar algunos de los problemas y brechas estructurales mencionados anteriormente, estas aún podrían ayudar a optimizar soluciones y recursos que propendan por un progreso medible. Algunos ejemplos incluyen:
- Enseñanza y tutoría mediante IA. No hay sustitución tecnológica para la interacción humana. No obstante, las IA pueden optimizar el tiempo de profesionales como maestros, asistentes de enseñanza, tutores y otros roles de apoyo y orientación, incrementando su disponibilidad de cara al estudiante. En suma, la IA podría incidir en la disponibilidad y calidez del tiempo entre personas en torno a procesos de aprendizaje.
- Aprendizaje personalizado y autónomo. Nuevas fronteras en el aprendizaje personalizado pueden surgir a través del uso de herramientas de IA que optimizan la experiencia de aprendizaje según las preferencias y la personalidad de los estudiantes, sin perder calidad y nivel de exigencia. Sin embargo, hay que tener cuidado con el optimismo ciego: la IA no es una capa mágica que proteja las iniciativas del fracaso.
- Prácticas de evaluación. La IA puede proporcionar contenidos de exámenes simulados y otras experiencias destinadas a mejorar el rendimiento de los estudiantes en pruebas estandarizadas administradas por terceros.
- Acceso a talento global. Imanes del capital humano mundial como Silicon Valley son pocos y distantes, epicentros de la “gentrificación del talento” y la “fuga de cerebros” de países emergentes. Las IA, probablemente combinada con soluciones de eLearning de código abierto, podrían suponer la base de soluciones que hagan que el talento de clase mundial esté disponible en todo el mundo.
- Mayor accesibilidad. La Inteligencia Artificial General (AGI), el estado hipotético en el que la IA logra autonomía completa y cumple con alguna definición de “conciencia”, no estará con nosotros un horizonte razonable. Pero las herramientas de IA y LLM hoy en día pueden proporcionar cierto grado de mejora en este tipo de procesos, al cumplir con estándares de accesibilidad o tecnologías adaptativas con facilidad.
- Optimización de procesos. Fortalecer y optimizar tareas, comprender y generar ideas, y hacer que el análisis de datos sea más expedito, son cosas en las que la IA ya está ayudando, incluso en problemáticas globales como el cambio climático.
- El volumen de lanzamientos de IA para la educación y aprendizaje es constante. Eventos como nuestra serie virtual IA en el Aprendizaje son certámenes ideales para ponerse al día en relación a herramientas, nuevas prácticas y nuevas perspectivas.
En Resumen: Siendo parte de la solución (basada en IA)
Un complejo panorama no es impedimento para el optimismo cuando se trata de evaluar el papel de la IA en relación al ODS 4. No es un secreto que el progreso colectivo hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible ha sido insuficiente. Crisis globales (como COVID-19) y regionales (conflictos y guerras, o el impacto localizado del cambio climático) han generado retrasos o incluso retrocesos; sin embargo, los profesionales de la educación y el eLearning observan y avanzan gracias a las IA y su introducción en procesos educativos.
A medida que la tecnología continúa mejorando, podemos esperar ver soluciones impulsadas por IA más sofisticadas y efectivas, que beneficien a más personas. La conciencia colectiva, el debate abierto en múltiples frentes (técnicos, éticos y económicos, solo por nombrar algunos) y la democratización de la propiedad son catalizadores de progreso social, incluyendo los objetivos de los ODS.
- Edúcate a ti mismo. Comprender las IA, o mejor aún, formar parte de las comunidades que intentan entenderla, es la mitad de la batalla. Estudia las herramientas, ponlas en práctica y comparte tus experiencias y resultados de la manera más libre posible.
- Voluntariado. Participa en experimentos destinados a evaluar el impacto de la IA en la educación global. Afortunadamente, parece haber una correlación positiva consistente entre los principales talentos de IA y el interés por causas filantrópicas, lo que significa que tu participación en iniciativas compatibles con los ODS podría beneficiarte profesionalmente a largo plazo.
- Comprométete. Ya sea en el ámbito político y legislativo, dentro del ecosistema mundial de ayuda y desarrollo, o a través de redes independientes, ayuda a avanzar en las discusiones sobre la IA en el Aprendizaje donde más se necesite. Ayuda a asegurar que los centros de desarrollo de las tecnologías de IA se muevan en una dirección globalmente beneficiosa, descentralizada e inclusiva.
En suma, el progreso en el ODS 4 se beneficiará de las IA en razón de la infraestructura disponible, un acceso más amplio al talento y a instituciones saludables. La adopción integral de soluciones de IA puede conducir a poderosas experiencias de aprendizaje personalizadas; y existe el potencial de un progreso económico y de desarrollo sustancial gracias a una mejor coordinación para cubrir brechas de habilidades.
El debate continúa. Únete a nuestro evento virtual sobre IA en el Aprendizaje y aprende cómo la IA puede ayudar a cerrar las brechas de habilidades globales, al tiempo que brinda experiencias de aprendizaje de alta calidad a todos los estudiantes.
