El Centro de Estudios Prospectivos de Cuyo (CEP CUYO) destaca la publicación del informe Exploring Possible AI Trajectories through 2030, elaborado por la Organisation for Economic Co-operation and Development (OCDE) en el marco de su serie OECD Artificial Intelligence Papers y en articulación con el Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI).
El documento propone un ejercicio de prospectiva para explorar cómo podría evolucionar la inteligencia artificial hacia el año 2030, en un contexto caracterizado por la aceleración tecnológica, la incertidumbre regulatoria y profundas transformaciones económicas y sociales.
Cuatro trayectorias plausibles para la IA
Lejos de realizar predicciones deterministas, el informe construye cuatro grandes escenarios plausibles sobre la evolución de las capacidades de la IA, a partir de evidencia empírica, entrevistas a expertos y métodos de foresight:
- Progreso estancado: la evolución de los sistemas de IA se desacelera o se detiene, alcanzando una meseta tecnológica.
- Progreso lento: la IA continúa avanzando, pero a un ritmo más gradual, con mejoras incrementales.
- Progreso continuo: se mantienen las tasas actuales de avance, ampliando significativamente las capacidades de los sistemas hacia 2030.
- Progreso acelerado: se producen saltos disruptivos que conducen a sistemas con capacidades comparables o superiores a las humanas en múltiples dimensiones.
El informe subraya que ninguno de estos escenarios puede descartarse, dada la elevada incertidumbre sobre factores críticos como la disponibilidad de cómputo, los avances algorítmicos, la regulación, la inversión y la aceptación social.
Capacidades, límites y riesgos
Uno de los aportes centrales del estudio es el uso de los Indicadores de Capacidades de IA de la OCDE, que permiten analizar de manera comparativa dimensiones como lenguaje, resolución de problemas, creatividad, metacognición, aprendizaje, interacción social, visión y robótica.
El informe advierte que, aun en escenarios de progreso acelerado, persisten limitaciones clave en áreas como el aprendizaje continuo, la robustez, la interacción social compleja y el desempeño en entornos físicos dinámicos.
Al mismo tiempo, identifica riesgos sistémicos asociados a la concentración de poder tecnológico, el consumo energético, el uso del agua, la seguridad y los impactos en el empleo y la gobernanza.
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