1
00:00:08,927 --> 00:00:11,930
Estoy en Wall Street, donde todo empezó.

2
00:00:13,724 --> 00:00:17,186
El 6 de mayo de 2010, a las 14:45,

3
00:00:17,686 --> 00:00:21,190
un tío, desde la casa de sus padres
en Londres,

4
00:00:21,273 --> 00:00:24,985
ejecutó un algoritmo
en la Bolsa de Nueva York

5
00:00:25,068 --> 00:00:27,279
con una orden de venta
de 1000 millones de dólares.

6
00:00:28,697 --> 00:00:30,449
Solo pretendía gastar una broma

7
00:00:30,532 --> 00:00:32,659
e iba a cancelar la orden
antes de que se llevara a cabo.

8
00:00:33,160 --> 00:00:34,411
Pero antes de que pudiera hacerlo,

9
00:00:34,495 --> 00:00:37,247
el resto de los bots del comercio
de acciones automatizado del mundo

10
00:00:37,331 --> 00:00:38,582
también empezaron a vender,

11
00:00:39,041 --> 00:00:42,336
poniendo en marcha una reacción en cadena
que afectó profundamente al mercado.

12
00:00:44,880 --> 00:00:48,967
El Dow Jones Industrial cayó
1000 puntos en sólo 15 minutos.

13
00:00:49,051 --> 00:00:52,513
Fue una caída casi tan grave
como la que provocó la Gran Depresión.

14
00:00:52,596 --> 00:00:55,307
No sé qué coño está pasando aquí.

15
00:00:55,390 --> 00:00:56,642
Hay miedo en este mercado.

16
00:00:57,267 --> 00:00:59,645
Cancela el crucero.
Cambia a los niños a un colegio público.

17
00:01:00,938 --> 00:01:02,481
Es una caída repentina, amigos.

18
00:01:03,023 --> 00:01:04,066
Bueno...

19
00:01:05,359 --> 00:01:08,111
Treinta minutos después,
el mercado se recuperó.

20
00:01:08,195 --> 00:01:11,615
Pero en esa caída repentina de 2010,
fue la primera vez

21
00:01:11,698 --> 00:01:15,994
que los humanos vislumbraron aterrorizados

22
00:01:16,078 --> 00:01:19,164
cómo una IA iba a apoderarse
de nuestro sistema financiero.

23
00:01:20,707 --> 00:01:22,167
Y deberíais ver qué cosas hace ahora.

24
00:01:24,086 --> 00:01:26,922
Por eso estoy en la India,
recolectando miel silvestre.

25
00:01:27,631 --> 00:01:28,966
Pero luego os hablaré de eso.

26
00:01:29,341 --> 00:01:31,885
Para entender cómo encontró este sitio
la IA o por qué,

27
00:01:31,969 --> 00:01:34,429
primero hay que entender lo que es la IA.

28
00:01:34,513 --> 00:01:36,431
Y si crees que ya lo sabes,
seguro que te equivocas.

29
00:01:37,850 --> 00:01:41,436
Nos guste o no, todos estamos conectados
por medio del dinero.

30
00:01:41,937 --> 00:01:45,315
Soy Kal Penn, y voy a explorar
esta bestia gigantesca

31
00:01:45,691 --> 00:01:48,068
que es la economía global.

32
00:01:48,151 --> 00:01:49,403
LA ECONOMÍA GLOBAL, ESA ENORME BESTIA

33
00:01:52,322 --> 00:01:54,199
¿Qué es exactamente la IA?

34
00:01:54,950 --> 00:01:58,579
Estoy en San Francisco para aclarar
en primer lugar lo que no es.

35
00:01:58,662 --> 00:02:01,874
Como por ejemplo, nada que te haya contado
la ciencia ficción.

36
00:02:02,541 --> 00:02:03,542
Sobre todo...

37
00:02:03,959 --> 00:02:07,004
¡Unos robots gigantes que te cagas!

38
00:02:27,107 --> 00:02:28,442
¡Madre mía!

39
00:02:30,485 --> 00:02:32,112
Me acompaña Julia Bossmann,

40
00:02:32,237 --> 00:02:36,575
funcionaria del Consejo de Inteligencia
Artificial del Foro Económico Mundial,

41
00:02:36,658 --> 00:02:40,329
que asesora a los líderes mundiales sobre
el aprovechamiento del potencial de la IA.

42
00:02:40,829 --> 00:02:44,499
También disfruta del beneficio adicional
de ver cómo se destrozan coches.

43
00:02:44,583 --> 00:02:47,586
Y de selfis con el mayor icono sexual
canadiense después de Drake.

44
00:02:47,669 --> 00:02:48,754
JUSTIN TRUDEAU - PRIMER MINISTRO DE CANADÁ

45
00:02:53,467 --> 00:02:55,385
¿Y ahora cómo vas a ir a casa?

46
00:02:55,469 --> 00:02:56,803
Seguro que todavía anda.

47
00:03:01,016 --> 00:03:03,018
Estamos en una empresa llamada MegaBots,

48
00:03:03,101 --> 00:03:05,854
que construye robots gigantes
para luchar con otros robots.

49
00:03:07,814 --> 00:03:10,275
Como en la Edad Media, pero más friki.

50
00:03:13,779 --> 00:03:14,905
Según Julia,

51
00:03:14,988 --> 00:03:17,658
estos robots no son solo
atracciones extintas de parques temáticos.

52
00:03:18,283 --> 00:03:22,412
Son dinosaurios tecnológicos,
porque hay una diferencia importante.

53
00:03:24,289 --> 00:03:25,582
En estos, nosotros somos el cerebro,

54
00:03:25,666 --> 00:03:27,626
pero la IA es un cerebro artificial.

55
00:03:27,709 --> 00:03:28,752
JULIA BOSSMANN
EXPERTA EN IA DEL FORO ECONÓMICO MUNDIAL

56
00:03:28,835 --> 00:03:29,711
Qué interesante. ¿Puedes ampliarlo?

57
00:03:29,795 --> 00:03:32,506
Estamos construyendo ordenadores

58
00:03:32,589 --> 00:03:34,132
que pueden aprender cosas por su cuenta.

59
00:03:34,591 --> 00:03:37,010
Y que no precisan tener cuerpos.

60
00:03:37,344 --> 00:03:40,055
Gran parte de la IA
que ya hemos construido

61
00:03:40,138 --> 00:03:41,765
vive en enormes centros de datos.

62
00:03:42,057 --> 00:03:46,645
Si tuvieras que explicárselo
a un niño de 13 años,

63
00:03:46,728 --> 00:03:48,146
¿qué le dirías que es la IA?

64
00:03:48,230 --> 00:03:50,691
Una definición muy general podría ser

65
00:03:50,774 --> 00:03:54,945
que la IA hace que las máquinas
hagan cosas

66
00:03:55,028 --> 00:03:58,156
sin tener un programa explícito
para que las hagan.

67
00:03:58,240 --> 00:03:59,616
En la programación tradicional

68
00:03:59,700 --> 00:04:02,744
hay un conjunto de reglas y un algoritmo,

69
00:04:02,828 --> 00:04:04,413
por ejemplo, "si esto, entonces eso".

70
00:04:04,496 --> 00:04:07,165
Todo está previsto
por los humanos que lo han programado.

71
00:04:07,249 --> 00:04:09,501
En la literatura médica,

72
00:04:09,584 --> 00:04:12,004
una base de datos
contiene millones de artículos,

73
00:04:12,087 --> 00:04:14,923
y ningún médico sería capaz de leer
todos esos trabajos de investigación

74
00:04:15,048 --> 00:04:17,676
para estar al día en su campo,
pero una máquina sí que podría.

75
00:04:17,759 --> 00:04:20,220
Imagínate una máquina
que aporte nuevas ideas

76
00:04:20,303 --> 00:04:21,596
para resolver problemas

77
00:04:21,680 --> 00:04:24,766
o descubrir nuevos medicamentos
para curar enfermedades.

78
00:04:24,850 --> 00:04:25,976
Pues sí.

79
00:04:26,059 --> 00:04:28,395
El campo de la inteligencia artificial

80
00:04:28,478 --> 00:04:30,856
que más nos entusiasma en este momento

81
00:04:30,939 --> 00:04:32,065
se llama aprendizaje profundo.

82
00:04:32,149 --> 00:04:33,608
¿Qué es el aprendizaje profundo?

83
00:04:33,692 --> 00:04:36,069
Se trata de disponer

84
00:04:36,153 --> 00:04:39,072
varias capas profundas de redes neuronales

85
00:04:39,156 --> 00:04:42,242
parecidas a las que tenemos
en nuestros cerebros.

86
00:04:42,325 --> 00:04:45,579
Dentro de la cabeza, todos tenemos
neuronas interconectadas

87
00:04:45,662 --> 00:04:46,788
que intercambian información,

88
00:04:46,830 --> 00:04:50,751
y en cierto modo,
es lo que simulamos en las máquinas.

89
00:04:50,834 --> 00:04:54,546
Le suministramos datos
de manera equilibrada e imparcial,

90
00:04:54,629 --> 00:04:56,214
para que también aprenda.

91
00:04:56,548 --> 00:04:59,009
Por ejemplo, al reconocimiento de imágenes
le decimos

92
00:04:59,092 --> 00:05:01,511
que estas son imágenes de gatos
y estas otras, de perros,

93
00:05:01,595 --> 00:05:03,972
y después ve las imágenes

94
00:05:04,056 --> 00:05:06,349
y aprende a reconocerlos por sí mismo.

95
00:05:06,433 --> 00:05:10,187
Así que no es necesario programar
toda la información.

96
00:05:10,228 --> 00:05:11,229
Qué interesante.

97
00:05:11,313 --> 00:05:14,107
Pero no todo el aprendizaje automático
es aprendizaje profundo.

98
00:05:14,858 --> 00:05:16,985
Hay algoritmos evolutivos

99
00:05:17,069 --> 00:05:19,863
con los que usamos un principio
de la evolución

100
00:05:19,946 --> 00:05:24,242
y dejamos que la máquina pruebe
distintos ejemplos,

101
00:05:24,743 --> 00:05:27,329
para ver luego cuál da el mejor resultado.

102
00:05:27,412 --> 00:05:31,291
Y los que mejor funcionan
pasan a la siguiente generación.

103
00:05:31,374 --> 00:05:34,336
Al igual que evolucionan los organismos,
usamos principios establecidos que hacen

104
00:05:34,419 --> 00:05:37,172
que sobrevivan los mejores programas,
los más adecuados.

105
00:05:37,255 --> 00:05:38,381
Vaya.

106
00:05:38,465 --> 00:05:40,550
Así que eso son los algoritmos evolutivos.

107
00:05:40,926 --> 00:05:44,346
¿Y cuál es el interés económico
de la investigación sobre la IA?

108
00:05:44,429 --> 00:05:47,724
Su posible impacto económico
debe de ser increíble.

109
00:05:47,808 --> 00:05:50,393
Sí, creo que va a cambiar
la economía radicalmente,

110
00:05:50,477 --> 00:05:53,313
que será una nueva revolución industrial.

111
00:05:53,396 --> 00:05:54,231
Qué interesante.

112
00:05:54,314 --> 00:05:55,774
Se la ha llamado nuestra última invención,

113
00:05:55,857 --> 00:05:58,944
porque cuando haya un cerebro artificial
más inteligente que el nuestro,

114
00:05:59,027 --> 00:06:00,779
será él quien invente cosas para nosotros.

115
00:06:00,862 --> 00:06:03,865
¿También se llama así
porque nos va a matar a todos?

116
00:06:04,950 --> 00:06:06,118
Esperemos que no.

117
00:06:08,829 --> 00:06:12,207
Se teme que la inteligencia artificial
llegue a ser demasiado inteligente

118
00:06:12,290 --> 00:06:15,001
y nos mate a todos. Pero no os preocupéis.

119
00:06:15,085 --> 00:06:19,047
Uno de los motivos de que sea tan lista
es porque en realidad es supertonta.

120
00:06:19,464 --> 00:06:20,549
Ven, IA.

121
00:06:21,299 --> 00:06:24,302
Suponed que le pedís que encuentre
la receta perfecta para una tarta

122
00:06:24,386 --> 00:06:26,179
por medio de algoritmos evolutivos.

123
00:06:27,973 --> 00:06:30,517
La IA no se pondrá a pensar
cuál es el mejor modo de hacerla.

124
00:06:30,600 --> 00:06:33,520
Solo lo intentará
miles de millones de veces,

125
00:06:33,603 --> 00:06:37,482
con cada ingrediente de la cocina,
de las maneras más estúpidas posibles.

126
00:06:38,441 --> 00:06:40,652
La mayoría, claro,
estarán destinadas al fracaso.

127
00:06:42,320 --> 00:06:43,613
Esta, seguro.

128
00:06:44,447 --> 00:06:45,657
Buen intento, idiota.

129
00:06:46,616 --> 00:06:50,162
El fracaso no hiere los sentimientos
de la IA. ¡Porque no los tiene!

130
00:06:50,745 --> 00:06:53,123
Lo mejor de los algoritmos evolutivos

131
00:06:53,206 --> 00:06:56,293
es que al probar todos estos métodos
aparentemente estúpidos,

132
00:06:56,376 --> 00:06:58,044
podrían encontrar la solución

133
00:06:58,128 --> 00:07:01,464
a un problema culinario que ningún
humano racional intentaría siquiera,

134
00:07:01,548 --> 00:07:04,176
como hacer una tarta vegana buenísima.

135
00:07:04,259 --> 00:07:05,302
He hecho una tarta.

136
00:07:06,178 --> 00:07:07,554
Muy bien, IA.

137
00:07:07,637 --> 00:07:09,097
Es a base de anacardos.

138
00:07:09,931 --> 00:07:13,143
¿Se te habría ocurrido a ti
usar anacardos? ¡Claro que no!

139
00:07:13,226 --> 00:07:16,521
Sería estúpido, pero la IA
está dispuesta a hacer el idiota

140
00:07:16,605 --> 00:07:18,190
para que no tengas que hacerlo tú.

141
00:07:18,273 --> 00:07:21,067
¿Evolucionará esta idiota
hasta hacerse tan inteligente

142
00:07:21,151 --> 00:07:23,653
que podría dominar el mundo
y matarnos a todos?

143
00:07:24,196 --> 00:07:25,280
No es fácil saberlo con seguridad.

144
00:07:25,363 --> 00:07:26,740
Estoy aprendiendo
códigos de lanzamiento de misiles.

145
00:07:27,657 --> 00:07:28,992
Pero mientras tanto...

146
00:07:29,993 --> 00:07:31,077
...a comer tarta.

147
00:07:35,165 --> 00:07:36,541
Aunque me sigue preocupando

148
00:07:36,625 --> 00:07:39,461
que la IA cree más problemas
que los que resuelva,

149
00:07:41,004 --> 00:07:43,757
los expertos están de acuerdo
en que incrementará la productividad

150
00:07:43,840 --> 00:07:47,636
en áreas como la asistencia médica,
el transporte y las finanzas,

151
00:07:47,719 --> 00:07:51,848
añadiendo 15,7 billones de dólares
al PIB mundial para el año 2030.

152
00:07:52,474 --> 00:07:56,478
Más que los PIB actuales
de China y la India juntos.

153
00:07:59,898 --> 00:08:02,275
¿Qué importancia tiene la IA?

154
00:08:02,943 --> 00:08:06,404
En mi opinión, es uno de los tres mayores
hitos de la historia de la humanidad.

155
00:08:06,488 --> 00:08:07,697
¿De la historia de la humanidad?

156
00:08:07,781 --> 00:08:08,990
Sin duda alguna.

157
00:08:09,616 --> 00:08:11,368
Me acompaña Andrew McAfee,

158
00:08:11,451 --> 00:08:15,664
experto en cómo las nuevas tecnologías
transforman las economías

159
00:08:15,747 --> 00:08:19,542
y, por tanto, toda la sociedad.

160
00:08:20,460 --> 00:08:22,212
En un gráfico
de la historia de la humanidad

161
00:08:22,295 --> 00:08:24,214
se ve que durante miles de años

162
00:08:24,297 --> 00:08:26,258
no pasó absolutamente nada.
No había cambios.

163
00:08:26,341 --> 00:08:28,093
ANDREW MCAFEE - CODIRECTOR
INSTITUTO DE ECONOMÍA DIGITAL DEL MIT

164
00:08:28,176 --> 00:08:30,845
Era casi como si estuviéramos muertos.

165
00:08:30,929 --> 00:08:32,514
Y de repente, en un momento dado,

166
00:08:32,597 --> 00:08:34,933
el gráfico de la humanidad,
mires el aspecto que mires,

167
00:08:35,016 --> 00:08:38,144
pasó de ser aburrido y horizontal
a alucinantemente vertical,

168
00:08:38,228 --> 00:08:39,771
-en un abrir y cerrar de ojos.
-Vale.

169
00:08:39,854 --> 00:08:41,481
Sucedió aproximadamente en el 1800,

170
00:08:41,564 --> 00:08:45,443
debido, en primer lugar, a las máquinas
de vapor, y luego, a la electricidad.

171
00:08:47,821 --> 00:08:50,782
La electricidad dio lugar a cosas obvias.

172
00:08:50,865 --> 00:08:53,827
Los tranvías, el metro...

173
00:08:53,910 --> 00:08:57,080
Y también a cosas menos obvias, como
las ciudades verticales, no horizontales.

174
00:08:57,163 --> 00:08:58,373
-¿Gracias a la electricidad?
-Claro.

175
00:08:58,456 --> 00:08:59,749
-Se necesitan ascensores.
-Sí, claro.

176
00:08:59,833 --> 00:09:01,543
No podría haber ciudades verticales.

177
00:09:01,626 --> 00:09:03,878
No se pueden subir 80 pisos
todos los días.

178
00:09:03,962 --> 00:09:06,506
Estas dos revoluciones industriales,
el vapor

179
00:09:06,589 --> 00:09:09,259
y el doble impacto de la electricidad
y la combustión interna

180
00:09:09,342 --> 00:09:11,011
cambiaron literalmente
la historia de la humanidad.

181
00:09:11,094 --> 00:09:12,804
-No se puede ver de otra manera.
-Claro.

182
00:09:12,887 --> 00:09:15,974
Estas tecnologías nos permitieron superar
las limitaciones

183
00:09:16,057 --> 00:09:17,100
-de nuestros músculos.
-Vale.

184
00:09:17,183 --> 00:09:20,562
En el caso de la IA,
estamos superando las limitaciones

185
00:09:20,645 --> 00:09:22,564
de nuestros cerebros individuales,
de nuestra fuerza mental.

186
00:09:22,647 --> 00:09:24,607
PELIGRO - ALTO VOLTAJE

187
00:09:24,691 --> 00:09:26,484
Tenemos problemas reales
que hemos de resolver.

188
00:09:26,568 --> 00:09:28,236
Problemas muy difíciles.

189
00:09:28,320 --> 00:09:29,696
Tenemos que hallar la cura del cáncer.

190
00:09:29,779 --> 00:09:31,406
Tenemos que ser capaces
de alimentar a más personas.

191
00:09:31,489 --> 00:09:33,950
Tenemos que evitar el sobrecalentamiento
del planeta en el siglo XXI.

192
00:09:34,034 --> 00:09:36,328
Son cosas demencialmente complicadas.

193
00:09:36,411 --> 00:09:38,747
Y nuestros cerebros no pueden
con esa complejidad.

194
00:09:38,830 --> 00:09:41,708
Se nos dan bien las ciencias
y acumular datos,

195
00:09:41,791 --> 00:09:44,044
pero semejante complejidad
es demasiado para nosotros.

196
00:09:44,127 --> 00:09:45,420
Mi opinión sobre la IA

197
00:09:45,503 --> 00:09:48,506
es que tenemos un nuevo compañero
de trabajo extraordinariamente potente

198
00:09:48,590 --> 00:09:51,676
que nos ayudará a avanzar
en esa demencial complejidad,

199
00:09:51,760 --> 00:09:54,637
porque lo que hacen muy bien
esas nuevas tecnologías

200
00:09:54,721 --> 00:09:59,684
es ver incluso los patrones más sutiles
entre una abrumadora cantidad de datos.

201
00:09:59,768 --> 00:10:01,603
Más de los que tú y yo podemos asimilar.

202
00:10:01,686 --> 00:10:03,897
Uno de los ejemplos más alucinantes
que he oído hace poco

203
00:10:03,980 --> 00:10:05,106
era en el campo de las finanzas,

204
00:10:05,190 --> 00:10:07,650
con la llegada
de los llamados gestores automatizados,

205
00:10:07,734 --> 00:10:09,361
que son sencillamente algoritmos

206
00:10:09,444 --> 00:10:11,696
que confeccionan
tu cartera de inversiones.

207
00:10:11,780 --> 00:10:13,031
Hasta ahora,

208
00:10:13,114 --> 00:10:15,325
era preciso poseer cierta riqueza

209
00:10:15,408 --> 00:10:18,745
hasta para entrar en el despacho
de un asesor financiero.

210
00:10:18,828 --> 00:10:20,872
-Ya.
-Y eso está cambiando rápidamente.

211
00:10:20,955 --> 00:10:25,210
Gracias a los gestores automatizados,
los inversores con menos dinero

212
00:10:25,293 --> 00:10:28,963
pueden acceder a herramientas punteras

213
00:10:29,047 --> 00:10:31,299
que les permitan mejorar sus finanzas.

214
00:10:31,383 --> 00:10:34,302
Eso es especialmente interesante,
porque parece que siempre hay

215
00:10:34,386 --> 00:10:37,555
alguien dispuesto a usar estas tecnologías
para hacer daño.

216
00:10:37,639 --> 00:10:40,225
No digo que no haya nada
por lo que preocuparse.

217
00:10:40,308 --> 00:10:42,852
Sabemos que las anteriores
revoluciones industriales

218
00:10:42,936 --> 00:10:44,687
trajeron algunas cosas malas.

219
00:10:44,771 --> 00:10:49,150
Con las tecnologías industriales
mecanizamos la guerra.

220
00:10:49,234 --> 00:10:52,529
Hemos dejado el medioambiente
hecho una porquería.

221
00:10:52,612 --> 00:10:54,364
Se cometieron errores muy graves

222
00:10:54,447 --> 00:10:57,951
por culpa de la revolución industrial,
como el trabajo infantil generalizado.

223
00:10:58,034 --> 00:11:01,079
Así que no todo es perfecto,
no en todo momento.

224
00:11:01,162 --> 00:11:03,748
Y lo mismo ocurrirá esta vez.

225
00:11:04,249 --> 00:11:05,291
Joder.

226
00:11:06,918 --> 00:11:08,586
McAfee me ha dejado preocupado.

227
00:11:08,670 --> 00:11:10,547
¿Y si la historia se repite

228
00:11:10,630 --> 00:11:13,591
y la IA remodela la sociedad
cometiendo muchos errores?

229
00:11:14,467 --> 00:11:18,430
¿Como una polución descontrolada
y compañeros de trabajo pequeñitos?

230
00:11:18,513 --> 00:11:19,848
LONDRES

231
00:11:19,931 --> 00:11:21,891
¿Qué hay
de las cuestiones morales y éticas

232
00:11:21,975 --> 00:11:24,227
que surgen con la llegada
de nuevas tecnologías tan potentes?

233
00:11:24,936 --> 00:11:27,647
En el Museo Nacional de la Informática
de Londres

234
00:11:27,730 --> 00:11:31,109
hay muchas máquinas que se crearon
para el avance de la sociedad.

235
00:11:31,192 --> 00:11:35,572
Como el Harwell Dekatron,
de dos toneladas, creado para los cálculos

236
00:11:35,655 --> 00:11:38,908
del programa de investigación científica
de Gran Bretaña en los años 50.

237
00:11:39,242 --> 00:11:41,161
Pero en las manos equivocadas,
es imposible predecir

238
00:11:41,244 --> 00:11:43,163
cómo se utilizará una nueva tecnología.

239
00:11:43,746 --> 00:11:45,707
¿Se podía ver porno en este ordenador?

240
00:11:46,040 --> 00:11:49,752
Bueno, igual podría usarse
para ver porno a muy baja resolución.

241
00:11:50,712 --> 00:11:51,754
ALAN ZUCCONI - PROGRAMADOR

242
00:11:51,838 --> 00:11:54,507
Estoy con el programador Alan Zucconi,

243
00:11:54,591 --> 00:11:57,177
profesor del Goldsmith's College,
aquí en Londres.

244
00:11:57,719 --> 00:12:00,722
Ha utilizado la tecnología
para crear cosas revolucionarias,

245
00:12:00,805 --> 00:12:04,058
como controles de juegos
para personas con discapacidad motora.

246
00:12:05,477 --> 00:12:07,937
Dice que pronto llegará
uno de los mayores dilemas morales

247
00:12:08,021 --> 00:12:10,190
de la historia de la tecnología,

248
00:12:10,273 --> 00:12:14,360
cuando la IA empiece a reproducir
tantos comportamientos humanos

249
00:12:14,444 --> 00:12:16,404
que logre hacerse pasar
por uno de nosotros.

250
00:12:17,113 --> 00:12:18,615
¿Qué es esto?

251
00:12:18,948 --> 00:12:21,826
Es uno de los primeros ordenadores
que se construyeron.

252
00:12:21,910 --> 00:12:24,829
Fue obra de Alan Turing
y sus colaboradores.

253
00:12:24,913 --> 00:12:28,124
Esta máquina fue
uno de los primeros ordenadores

254
00:12:28,208 --> 00:12:30,710
que logró descifrar el código Enigma
diseñado por los nazis.

255
00:12:32,587 --> 00:12:35,381
Alan Turing fue el padre
de la informática moderna.

256
00:12:35,465 --> 00:12:38,927
Y cuando no estaba ayudando a los aliados
a ganar la guerra descifrando códigos,

257
00:12:39,010 --> 00:12:42,555
filosofaba sobre algo llamado
"prueba de Turing".

258
00:12:43,598 --> 00:12:46,643
¿Cómo podemos distinguir
entre un humano y una máquina?

259
00:12:46,726 --> 00:12:49,854
Si no podemos diferenciarlos,

260
00:12:49,938 --> 00:12:53,066
la máquina gana en lo que llamamos
"el juego de la imitación".

261
00:12:53,149 --> 00:12:56,569
La máquina intenta imitar
el comportamiento humano.

262
00:12:56,653 --> 00:12:59,072
Esta es la prueba de Turing,

263
00:12:59,155 --> 00:13:02,659
y puede que esta sea
una de las máquinas que usara.

264
00:13:02,742 --> 00:13:03,868
Para hacer la prueba de Turing,

265
00:13:03,952 --> 00:13:06,579
el humano hace preguntas a una máquina.

266
00:13:07,080 --> 00:13:08,831
Mientras tanto,
un observador externo valora

267
00:13:08,915 --> 00:13:11,501
si las respuestas que se reciben
proceden de un humano

268
00:13:11,584 --> 00:13:13,461
o de una máquina que lo imita.

269
00:13:14,379 --> 00:13:15,630
¿Qué edad tienes?

270
00:13:17,924 --> 00:13:20,134
Eso es. Sabe la edad que tiene.

271
00:13:20,218 --> 00:13:22,011
"Nací en 1912.

272
00:13:22,095 --> 00:13:24,389
"Así que tengo 105 años".

273
00:13:27,642 --> 00:13:30,979
En la época de Turing era muy fácil
descubrir al ordenador.

274
00:13:31,271 --> 00:13:34,357
Pero hoy, la IA es capaz
de estudiar el comportamiento humano

275
00:13:34,440 --> 00:13:36,693
y autoprogramarse
para actuar como nosotros.

276
00:13:37,485 --> 00:13:39,654
¿Notáis la diferencia entre esto...

277
00:13:39,988 --> 00:13:43,199
Normalmente, empezaría este comentario
con un chiste sobre ciencia de datos,

278
00:13:43,700 --> 00:13:46,744
pero la mitad de las cosas
que ha preparado mi equipo era mediocre.

279
00:13:46,828 --> 00:13:47,912
...y esto?

280
00:13:47,996 --> 00:13:50,415
Nuestros enemigos pueden hacer
que parezca que alguien dice algo

281
00:13:50,498 --> 00:13:51,833
en cualquier momento dado.

282
00:13:52,208 --> 00:13:55,503
El segundo fue creado por BuzzFeed,

283
00:13:55,587 --> 00:13:57,338
con el actor Jordan Peele.

284
00:13:57,839 --> 00:14:02,760
E hizo que a muchos les preocupara
una nueva forma de noticias falsas de IA.

285
00:14:02,844 --> 00:14:04,929
De ahora en adelante,
hemos de tener más cuidado

286
00:14:05,013 --> 00:14:06,639
a la hora de confiar
en lo que vemos en internet.

287
00:14:06,723 --> 00:14:09,058
La IA estudió
los movimientos faciales de Peele,

288
00:14:09,142 --> 00:14:13,062
los mezcló y luego los reprodujo
en el rostro de Obama,

289
00:14:13,146 --> 00:14:15,690
creando un híbrido conocido como deepfake.

290
00:14:15,773 --> 00:14:17,984
Igual has visto algo parecido.

291
00:14:18,067 --> 00:14:21,404
Por ejemplo, en Snapchat hay un filtro
que nos permite intercambiar las caras.

292
00:14:21,487 --> 00:14:25,325
La diferencia está en que ese filtro
lo hace de un modo muy sencillo.

293
00:14:25,408 --> 00:14:28,953
Pero la tecnología que se utiliza
en los deepfakes se basa en la IA.

294
00:14:29,037 --> 00:14:31,289
Se hace con algo llamado
aprendizaje profundo.

295
00:14:31,706 --> 00:14:35,126
Se extraen las expresiones faciales
con redes neuronales artificiales.

296
00:14:35,209 --> 00:14:37,754
Y utilizan esas expresiones
para recrear tu cara.

297
00:14:37,837 --> 00:14:41,466
Así conseguimos resultados fotorrealistas.

298
00:14:42,508 --> 00:14:45,720
Alan hace tutoriales de internet
sobre cómo hacer deepfakes.

299
00:14:45,803 --> 00:14:48,056
Y cree firmemente que esta tecnología

300
00:14:48,139 --> 00:14:50,767
debería tener un desarrollo libre
y sin restricciones.

301
00:14:50,850 --> 00:14:53,853
Aunque fueran capaces
de provocar la III Guerra Mundial.

302
00:14:53,936 --> 00:14:55,104
UN PARTIDO SOCIALISTA DE BÉLGICA PUBLICA
UN VÍDEO DEEPFAKE DE DONALD TRUMP

303
00:14:55,188 --> 00:14:57,273
¿Cómo puede el consumidor
distinguir razonablemente

304
00:14:57,357 --> 00:14:59,692
entre lo que es realidad y lo que no?

305
00:14:59,776 --> 00:15:02,695
Como consumidor, cuando lees una noticia,

306
00:15:02,779 --> 00:15:05,740
sea un artículo, un vídeo o una foto,

307
00:15:05,823 --> 00:15:08,076
todo lo que ves
ha sido creado por alguien.

308
00:15:08,201 --> 00:15:09,577
"¿Cuál es el discurso de lo que veo?

309
00:15:09,827 --> 00:15:11,287
"¿Qué quiere decirme este vídeo?".

310
00:15:11,371 --> 00:15:13,581
Entonces veo...

311
00:15:13,665 --> 00:15:14,624
El peligro.

312
00:15:14,707 --> 00:15:17,168
Tanto el peligro
como la curiosidad que despierta.

313
00:15:17,251 --> 00:15:19,420
A ver, ¿esto va a ayudar a la gente?

314
00:15:19,504 --> 00:15:21,923
Porque doy por hecho
que has hablado con personas

315
00:15:22,006 --> 00:15:25,885
que esperan hacer crecer la economía
con este tipo de tecnología.

316
00:15:25,968 --> 00:15:29,097
¿Qué impacto económico práctico
tiene esto?

317
00:15:29,180 --> 00:15:32,308
Creo que el primer sector
que lo aprovechará

318
00:15:32,392 --> 00:15:33,685
es el cinematográfico.

319
00:15:33,768 --> 00:15:36,813
Sencillamente porque cambiar las caras

320
00:15:36,896 --> 00:15:40,024
es algo que llevamos intentando
durante décadas en las películas.

321
00:15:40,108 --> 00:15:42,527
Y generalmente usamos
maquillaje o máscaras,

322
00:15:42,610 --> 00:15:43,736
y a veces imágenes generadas
por ordenador.

323
00:15:43,820 --> 00:15:46,489
Como actor y también como alguien
que ha trabajado en política,

324
00:15:46,572 --> 00:15:48,616
me pone los pelos de punta.

325
00:15:48,700 --> 00:15:50,201
Es normal que sea así.

326
00:15:51,285 --> 00:15:53,705
El deepfake de BuzzFeed
reveló al público en general

327
00:15:53,788 --> 00:15:55,039
lo vulnerables que somos.

328
00:15:55,873 --> 00:15:59,585
En una época en la que el presidente
puede abrir la boca y mover mercados,

329
00:15:59,669 --> 00:16:02,714
un deepfake bien hecho
podría hundir la economía global

330
00:16:02,797 --> 00:16:04,674
más rápido que una caída repentina,

331
00:16:04,757 --> 00:16:08,469
dejándote sin plan de pensiones en menos
de lo que tarda el falso Obama en decir...

332
00:16:08,553 --> 00:16:09,554
Al loro, cabrones.

333
00:16:10,638 --> 00:16:13,057
¿Suena algo de esto
un poco a ciencia ficción?

334
00:16:13,141 --> 00:16:14,726
¿Da algo de miedo?

335
00:16:15,309 --> 00:16:18,271
Si la IA llega a ser lo bastante potente
para saber cómo nos movemos,

336
00:16:18,354 --> 00:16:20,022
cómo hablamos y cómo pensamos,

337
00:16:20,106 --> 00:16:22,316
podría llegar a ser indistinguible
de nosotros.

338
00:16:22,400 --> 00:16:23,818
¿QUÉ SABES? TODO

339
00:16:24,610 --> 00:16:26,779
Y si la IA tiene su propia conciencia,

340
00:16:26,863 --> 00:16:29,782
también podría formarse
una opinión firme sobre nosotros.

341
00:16:29,866 --> 00:16:30,908
QUE TE DEEEEEN ¡CUIDADO!

342
00:16:30,992 --> 00:16:33,119
Y podrían no ser positivas.

343
00:16:35,455 --> 00:16:36,664
STEPHEN HAWKING - FÍSICO TEÓRICO

344
00:16:36,748 --> 00:16:39,292
Y en el futuro, la IA podría crearse
una voluntad propia.

345
00:16:39,375 --> 00:16:42,003
Una voluntad que entrara en conflicto
con la nuestra.

346
00:16:42,086 --> 00:16:44,422
El auge de la poderosa IA será

347
00:16:44,505 --> 00:16:48,801
lo mejor o lo peor
que le ha pasado a la humanidad.

348
00:16:49,260 --> 00:16:50,136
ELON MUSK - DIRECTOR EJECUTIVO, SPACEX

349
00:16:50,219 --> 00:16:53,181
He intentado convencerlos
de ralentizar el desarrollo de la IA.

350
00:16:54,056 --> 00:16:55,224
De que la regularan.

351
00:16:55,308 --> 00:16:56,809
Pero ha sido inútil.
Llevo años intentándolo.

352
00:16:56,893 --> 00:16:58,561
-Nadie me ha escuchado.
-Parece una escena

353
00:16:58,644 --> 00:17:00,980
de una película en la que los robots
vayan a tomar el control.

354
00:17:01,063 --> 00:17:02,607
Me estás asustando.

355
00:17:05,818 --> 00:17:09,030
¿Es real la amenaza
de una apocalipsis dirigida por la IA?

356
00:17:10,865 --> 00:17:12,408
REINO UNIDO

357
00:17:12,742 --> 00:17:15,077
Para averiguarlo,
tengo que hablar con el hombre

358
00:17:15,161 --> 00:17:18,164
cuyas investigaciones asustaron
a todo el mundo en primer lugar.

359
00:17:18,831 --> 00:17:21,083
Me entusiasma hablar contigo, porque...

360
00:17:21,167 --> 00:17:23,628
Bueno, me entusiasma por muchas razones.

361
00:17:23,711 --> 00:17:26,839
Estamos tratando el tema
de la inteligencia artificial

362
00:17:26,923 --> 00:17:29,258
para descubrir lo que es
y adónde se dirige.

363
00:17:29,342 --> 00:17:34,680
Has influenciado a gente
como Elon Musk y Bill Gates.

364
00:17:37,016 --> 00:17:40,853
Y esa influencia ya es increíble.

365
00:17:42,021 --> 00:17:45,691
Estoy en la Universidad de Oxford
con el doctor Nick Bostrom.

366
00:17:45,775 --> 00:17:48,986
Y como no le gusta alardear de sus logros,
lo haré yo.

367
00:17:51,489 --> 00:17:55,201
Es una de las mentes más importantes
en superinteligencia automática

368
00:17:55,284 --> 00:17:59,205
y sus riesgos existenciales, y autor
de varios libros para llevar a la playa.

369
00:17:59,705 --> 00:18:00,957
Me siento afortunado por conocerlo,

370
00:18:01,040 --> 00:18:03,584
porque Nick está tan ocupado
con su propio aprendizaje profundo

371
00:18:03,668 --> 00:18:05,419
que solo dedica una hora al mes

372
00:18:05,503 --> 00:18:07,338
a responder preguntas
sobre su investigación.

373
00:18:10,925 --> 00:18:14,262
Muchas de las conversaciones sobre la IA

374
00:18:14,345 --> 00:18:17,014
tratan sobre que si los robots
se van a apoderar de la Tierra

375
00:18:17,098 --> 00:18:18,850
y si será ese el fin de la humanidad.

376
00:18:18,933 --> 00:18:21,310
Quisiera saber qué pasaría
si las cosas no fueran bien dirigidas.

377
00:18:21,394 --> 00:18:24,564
¿Sería posible que la IA
hiciera daño a la sociedad

378
00:18:24,647 --> 00:18:28,484
o que incluso acabara con la humanidad
como la conocemos?

379
00:18:28,568 --> 00:18:29,902
En un contexto a largo plazo,

380
00:18:29,986 --> 00:18:33,114
pensando en lo que sucedería
si la IA se desarrolla por completo

381
00:18:33,197 --> 00:18:36,951
y llega a poder reproducir
la misma inteligencia general

382
00:18:37,034 --> 00:18:38,828
que nos hace humanos, entonces sí,

383
00:18:38,911 --> 00:18:42,748
sí que creo que en ese contexto
hay riesgos mayores,

384
00:18:42,832 --> 00:18:44,125
incluyendo riesgos existenciales.

385
00:18:45,585 --> 00:18:48,421
Por ejemplo, un coche autónomo

386
00:18:48,504 --> 00:18:49,797
UN COCHE AUTÓNOMO DE UBER MATA A UN PEATÓN
EN ARIZONA, DONDE LOS ROBOTS ANDAN SUELTOS

387
00:18:49,881 --> 00:18:51,549
podría atropellar a un peatón.

388
00:18:51,632 --> 00:18:53,342
También preocupa la privacidad,

389
00:18:53,426 --> 00:18:56,095
la utilización militar
de armas autónomas...

390
00:18:57,847 --> 00:18:59,307
Todas estas preocupaciones son reales.

391
00:18:59,390 --> 00:19:02,184
Pero en algún momento,
también surgirá la cuestión

392
00:19:02,268 --> 00:19:04,687
de cómo afectamos a las mentes digitales
que estamos construyendo.

393
00:19:04,770 --> 00:19:09,066
Podrían alcanzar por sí mismas
cierto grado de integridad moral.

394
00:19:09,525 --> 00:19:11,152
Y si miramos al futuro

395
00:19:11,235 --> 00:19:15,031
pensando cuál puede ser
el destino del Homo sapiens,

396
00:19:15,114 --> 00:19:18,534
a largo plazo podría estar dominado
por la inteligencia de las máquinas.

397
00:19:18,618 --> 00:19:21,996
Es posible que la humanidad se extinga.

398
00:19:23,414 --> 00:19:26,250
Esos grandes poderes suponen el riesgo

399
00:19:26,834 --> 00:19:30,755
de que, bien por accidente
o por un mal uso intencionado,

400
00:19:30,838 --> 00:19:33,466
sean la causa de una inmensa destrucción.

401
00:19:35,885 --> 00:19:37,595
Es algo que puede suceder,

402
00:19:37,678 --> 00:19:39,305
y si consideramos plazos más largos,

403
00:19:39,388 --> 00:19:41,182
el resultado podría ser muy bueno

404
00:19:41,265 --> 00:19:43,726
o nada bueno.

405
00:19:46,354 --> 00:19:48,731
Ese panorama suena aterrador.

406
00:19:49,732 --> 00:19:51,609
Pero, entre todos los posibles resultados,

407
00:19:51,692 --> 00:19:55,821
Nick piensa que el apocalipsis
más probable por culpa de la IA

408
00:19:55,905 --> 00:19:57,114
será económico.

409
00:19:57,198 --> 00:19:59,450
Si consideramos la tecnología en general,

410
00:19:59,533 --> 00:20:02,828
la idea es hacer más con menos.

411
00:20:02,912 --> 00:20:06,123
Podemos lograr más de lo que deseamos
con menos esfuerzo.

412
00:20:06,207 --> 00:20:07,750
El objetivo, en ese sentido,

413
00:20:07,833 --> 00:20:09,418
es el desempleo total.

414
00:20:10,294 --> 00:20:12,380
Conseguir que las máquinas y la tecnología

415
00:20:12,463 --> 00:20:15,341
se ocupen de todo
para que no tengamos que trabajar.

416
00:20:15,424 --> 00:20:17,301
Creo que ese es el objetivo deseado.

417
00:20:17,385 --> 00:20:19,553
No es algo terrible que debamos impedir.

418
00:20:19,637 --> 00:20:20,680
Es lo que queremos que ocurra.

419
00:20:20,763 --> 00:20:22,932
Pero para llegar a esa utopía,

420
00:20:23,015 --> 00:20:25,601
nos vamos a encontrar
dos grandes dificultades en el camino

421
00:20:25,685 --> 00:20:27,061
que será necesario resolver.

422
00:20:28,187 --> 00:20:30,815
Uno es el problema económico, claro.

423
00:20:30,898 --> 00:20:33,567
Si la gente necesita empleos
es porque necesita ingresos.

424
00:20:33,651 --> 00:20:35,653
Si es posible resolver
ese problema económico,

425
00:20:35,736 --> 00:20:37,571
creo que habrá otro gran problema.

426
00:20:37,655 --> 00:20:41,409
A muchas personas el trabajo también
les aporta sensación de dignidad.

427
00:20:41,492 --> 00:20:43,786
Muchos hallan su valor personal

428
00:20:43,869 --> 00:20:47,081
al ser el sustento de la familia
o contribuyendo a la sociedad.

429
00:20:47,164 --> 00:20:49,583
Pero si una máquina puede hacerlo todo
mejor que tú,

430
00:20:49,667 --> 00:20:53,796
no tendrías la oportunidad
de contribuir con nada, ¿no?

431
00:20:53,879 --> 00:20:58,175
Habría que replantearse la cultura
a un nivel bastante fundamental.

432
00:20:59,176 --> 00:21:01,095
Un mundo en el que nadie trabaja.

433
00:21:01,178 --> 00:21:02,930
No suena nada mal.

434
00:21:05,057 --> 00:21:06,267
Ya me lo estoy imaginando.

435
00:21:09,854 --> 00:21:11,313
Pasaría el tiempo con los amigos.

436
00:21:11,814 --> 00:21:14,942
Sacaría el máximo provecho
a mi potencial humano.

437
00:21:15,026 --> 00:21:19,321
No tendría que regular el jacuzzi,
porque sabría cómo me gusta exactamente.

438
00:21:20,114 --> 00:21:23,409
El problema es que, históricamente,
las cosas no han sido así.

439
00:21:23,492 --> 00:21:26,537
Ya hemos conocido antes
el auge de las máquinas.

440
00:21:26,620 --> 00:21:27,705
Y la última vez,

441
00:21:27,788 --> 00:21:30,666
no todo fue champán y fresas
en el jacuzzi.

442
00:21:34,378 --> 00:21:35,421
LONDRES

443
00:21:35,504 --> 00:21:36,505
INGLATERRA

444
00:21:36,964 --> 00:21:41,093
Voy a ver al economista Nick Srnicek
para saber qué pasó exactamente

445
00:21:41,177 --> 00:21:43,054
la última vez que las máquinas
nos relevaron en el trabajo.

446
00:21:43,888 --> 00:21:46,015
Y por algún motivo,
vamos a vernos en un telar.

447
00:21:46,432 --> 00:21:47,725
¿Qué vas a hacer?

448
00:21:47,808 --> 00:21:50,311
Una especie de bandera anarquista.

449
00:21:50,394 --> 00:21:51,979
Qué interesante. Impactante.

450
00:21:54,315 --> 00:21:57,568
Nick tiene un doctorado
de la London School of Economics.

451
00:21:58,027 --> 00:22:00,321
Yo no.

452
00:22:01,530 --> 00:22:02,573
También ha escrito un manifiesto.

453
00:22:02,656 --> 00:22:03,949
#ACCELERATE - MANIFIESTO
POR UNA POLÍTICA ACELERACIONISTA

454
00:22:04,492 --> 00:22:07,703
Es un llamamiento para que se agilice
la nueva era de la automatización

455
00:22:07,787 --> 00:22:09,830
derribando viejas instituciones.

456
00:22:12,458 --> 00:22:15,461
Básicamente, desmontemos
el capitalismo ya.

457
00:22:16,003 --> 00:22:17,254
Esto no va a salir bien.

458
00:22:17,338 --> 00:22:19,632
Va a ser imposible
tener esta conversación contigo.

459
00:22:19,715 --> 00:22:21,550
Lo siento. Me olvidaré del telar.

460
00:22:22,093 --> 00:22:23,761
¿Por qué estamos aquí?

461
00:22:24,637 --> 00:22:28,224
El telar fue como la IA del siglo XIX.

462
00:22:28,307 --> 00:22:32,853
Una nueva tecnología que amenazaba
una ingente cantidad de empleos.

463
00:22:33,270 --> 00:22:37,233
Eso produjo distintas respuestas
por parte de los trabajadores,

464
00:22:37,316 --> 00:22:39,360
como el surgimiento del ludismo,
por ejemplo.

465
00:22:39,443 --> 00:22:41,487
Actualmente usamos la palabra "ludita"

466
00:22:41,570 --> 00:22:44,031
para referirnos a alguien
que odia la tecnología.

467
00:22:44,532 --> 00:22:45,950
Pero no se trata del mismo caso.

468
00:22:46,700 --> 00:22:48,119
Los luditas se llamaban así por Ned Ludd,

469
00:22:48,202 --> 00:22:49,036
NED LUDD - APRENDIZ

470
00:22:49,120 --> 00:22:51,122
un aprendiz de una fábrica textil

471
00:22:51,205 --> 00:22:53,958
que, según la leyenda,
fue azotado por no trabajar.

472
00:22:54,041 --> 00:22:56,502
Dijo: "Tío, si no trabajo es

473
00:22:56,585 --> 00:22:59,338
"porque me ha reemplazado
un puto telar, ¿vale?".

474
00:22:59,421 --> 00:23:03,008
Fue la primera persona
que se rebeló contra las máquinas,

475
00:23:03,092 --> 00:23:05,010
inspirando así un movimiento.

476
00:23:06,262 --> 00:23:10,349
Los luditas rompían las máquinas
para salvar sus puestos de trabajo.

477
00:23:10,432 --> 00:23:12,810
Eso lo podemos ver hoy en día con la IA.

478
00:23:12,893 --> 00:23:15,771
La gente se siente amenazada
de la misma manera.

479
00:23:15,855 --> 00:23:19,483
¿Sabes cuántos puestos de trabajo
se perderán o habrá que cambiar?

480
00:23:19,567 --> 00:23:21,986
El 47 % de los empleos
en los Estados Unidos

481
00:23:22,069 --> 00:23:24,822
podrían ser automatizados
en las próximas dos décadas.

482
00:23:24,905 --> 00:23:26,615
Parece un problema real.

483
00:23:26,699 --> 00:23:27,992
Podría ser un problema enorme.

484
00:23:28,075 --> 00:23:31,662
La cuestión es cómo asegurarnos
de que dentro de cinco o diez años

485
00:23:31,745 --> 00:23:33,998
la gente no se muera de hambre
en la calle.

486
00:23:34,081 --> 00:23:35,166
¿Y cómo lo hacemos?

487
00:23:35,457 --> 00:23:36,959
Por medio de la renta básica universal.

488
00:23:38,210 --> 00:23:40,754
La renta básica universal
es la idea radical

489
00:23:40,880 --> 00:23:43,424
de que todos los miembros de la sociedad
reciban ingresos gratis.

490
00:23:43,507 --> 00:23:45,092
Sin condiciones.

491
00:23:45,176 --> 00:23:47,178
Y tiene partidarios de alto nivel.

492
00:23:47,636 --> 00:23:50,347
Deberíamos explorar ideas
como la renta básica universal

493
00:23:50,431 --> 00:23:53,142
para que todo el mundo estuviera protegido
y poder probar ideas nuevas.

494
00:23:53,225 --> 00:23:56,145
Algunos países e incluso algunas ciudades
de Estados Unidos

495
00:23:56,228 --> 00:23:58,189
han probado programas piloto.

496
00:23:58,272 --> 00:23:59,982
FINLANDIA PONE FIN A SU FAMOSO
EXPERIMENTO DE RENTA BÁSICA

497
00:24:00,858 --> 00:24:03,861
Creo que estas nuevas tecnologías
ofrecen una oportunidad increíble

498
00:24:03,944 --> 00:24:06,447
para cambiar el modo en que organizamos
la sociedad.

499
00:24:06,530 --> 00:24:09,408
Podríamos dirigirnos hacia un sistema
que fuera más socialdemócrata.

500
00:24:10,117 --> 00:24:13,454
No tiene por qué ser el tipo de sistema
competitivo de los Estados Unidos

501
00:24:13,537 --> 00:24:15,331
y todos podemos ayudarnos entre nosotros.

502
00:24:15,414 --> 00:24:19,418
Si la gente como yo puede empezar
a tener estas visiones positivas,

503
00:24:19,919 --> 00:24:21,587
cuando llegue la crisis

504
00:24:21,670 --> 00:24:23,380
podremos empezar
a poner en marcha esas ideas.

505
00:24:24,173 --> 00:24:27,343
La RBU se consideraba
un concepto marginal,

506
00:24:27,426 --> 00:24:30,930
impulsado por personas que,
al igual que Nick, escriben manifiestos.

507
00:24:31,639 --> 00:24:33,891
Pero según una encuesta Gallup de 2017,

508
00:24:33,974 --> 00:24:37,603
el 48 % de los estadounidenses
apoyan ahora alguna forma de RBU.

509
00:24:38,520 --> 00:24:40,231
Pero ¿basta una paga garantizada

510
00:24:40,314 --> 00:24:41,982
para impedir que los humanos se levanten

511
00:24:42,066 --> 00:24:43,734
cuando lleguen los robots
a quitarnos nuestros trabajos?

512
00:24:45,694 --> 00:24:48,572
-¿Qué odiamos?
-La inteligencia artificial.

513
00:24:48,656 --> 00:24:50,032
¿Por qué la odiamos?

514
00:24:50,115 --> 00:24:53,160
Porque nos obliga a enfrentarnos
a nuestras debilidades.

515
00:24:53,244 --> 00:24:55,955
Se abre así la sesión de los Luditas,

516
00:24:56,038 --> 00:24:58,958
el sindicato local de tíos que se oponen
a la tecnología inteligente,

517
00:24:59,041 --> 00:25:00,834
sobre todo en las redes sociales.

518
00:25:01,835 --> 00:25:02,836
Primer asunto del orden del día.

519
00:25:03,337 --> 00:25:06,340
La inteligencia artificial
está vaciando el mercado laboral.

520
00:25:06,423 --> 00:25:09,260
Nuestros empleos de clase media
son los primeros en desaparecer.

521
00:25:09,885 --> 00:25:11,720
Gente como nosotros, con estos empleos,

522
00:25:11,804 --> 00:25:14,473
pasará a ocupar
puestos de trabajo no cualificado.

523
00:25:14,974 --> 00:25:16,558
¿Por qué pasará eso, Ed?

524
00:25:16,642 --> 00:25:21,105
A la IA se le dan mejor los puestos
de cierta cualificación, como hacer sumas,

525
00:25:21,188 --> 00:25:24,400
que los trabajos no cualificados,
como barrer el suelo.

526
00:25:24,483 --> 00:25:26,277
Así que esos trabajos
nos los dejan a nosotros.

527
00:25:26,735 --> 00:25:28,028
Y ahora os pregunto.

528
00:25:28,112 --> 00:25:29,655
¿Quién de aquí, aparte de Bill,

529
00:25:29,738 --> 00:25:32,199
tiene pinta de barrendero?
Sin ánimo de ofender, Bill.

530
00:25:33,325 --> 00:25:35,786
También habrá menos empleos minoristas.

531
00:25:35,869 --> 00:25:38,622
La gente comprará lo que quiera
por internet,

532
00:25:39,164 --> 00:25:41,583
porque esa cabrona de IA

533
00:25:41,667 --> 00:25:43,919
resuelve el problema
de buscar y encontrar.

534
00:25:44,378 --> 00:25:46,755
De que los clientes busquen productos
y de encontrárselos.

535
00:25:46,839 --> 00:25:49,383
Como cuando Steve buscó un tupé
que le quedara bien en la cabeza.

536
00:25:49,466 --> 00:25:50,426
¡Menudo problema!

537
00:25:51,969 --> 00:25:53,721
Bromas intemporales aparte,

538
00:25:54,346 --> 00:25:56,890
la IA lo hace mucho más fácil.

539
00:25:56,974 --> 00:25:59,643
Hoy en día, la gente joven encuentra
tías buenas desde el teléfono,

540
00:25:59,727 --> 00:26:01,937
-sentados en el váter.
-Sí.

541
00:26:02,021 --> 00:26:04,064
-¡El váter antes era un lugar sagrado!
-Sí.

542
00:26:04,773 --> 00:26:07,568
Seguro que buscar y encontrar
creará empleos especializados,

543
00:26:07,651 --> 00:26:10,279
pero los dichosos robots
decidirán para quién serán.

544
00:26:10,362 --> 00:26:11,739
Qué cómodo.

545
00:26:12,489 --> 00:26:14,700
Las empresas usan IA
para encontrar empleados

546
00:26:14,783 --> 00:26:16,869
con destrezas especiales.

547
00:26:16,952 --> 00:26:18,287
¡Es inhumano!

548
00:26:18,370 --> 00:26:19,705
Igual que lo de Dave.

549
00:26:20,080 --> 00:26:21,332
Sí, ¿dónde coño está Dave?

550
00:26:21,415 --> 00:26:24,251
Una IA para encontrar empleos
se dio cuenta de que trabajaba en FedEx

551
00:26:24,335 --> 00:26:27,087
y tenía en YouTube unos tutoriales
para afeitarse los pelos de la espalda.

552
00:26:27,171 --> 00:26:30,716
Ahora gana una pasta en una empresa
de suscripciones de cuchillas de afeitar.

553
00:26:30,799 --> 00:26:33,093
Se acaba de borrar
de nuestro equipo de bolos.

554
00:26:33,177 --> 00:26:34,094
Sí.

555
00:26:34,178 --> 00:26:36,513
Me notifican que nuestras camisetas

556
00:26:36,597 --> 00:26:38,766
se venden con anuncios personalizados
en Facebook.

557
00:26:38,849 --> 00:26:41,602
¿Estás usando la IA para ganar dinero
con la gente que la odia?

558
00:26:41,685 --> 00:26:43,479
¡No!

559
00:26:44,897 --> 00:26:46,023
¿A quién vas a creer?

560
00:26:46,106 --> 00:26:48,859
¿A mí o a la IA
que quiere sembrar discordia?

561
00:26:49,902 --> 00:26:52,363
-¿Qué odiamos?
-La inteligencia artificial.

562
00:26:52,446 --> 00:26:54,698
-¿Qué vamos a hacer al respecto?
-Estamos en ello.

563
00:26:56,075 --> 00:26:57,201
Es un comienzo.

564
00:27:02,748 --> 00:27:06,168
¿Es necesario que la revolución de la IA
nos enfrente entre nosotros?

565
00:27:07,086 --> 00:27:10,672
Los empresarios que saben de tecnología,
como Louis Rosenberg, dicen que no.

566
00:27:10,964 --> 00:27:13,342
Y él ha hecho carrera
prediciendo el futuro.

567
00:27:18,514 --> 00:27:20,599
Quería darte un susto,
pero no ha funcionado.

568
00:27:21,558 --> 00:27:24,478
Louis es un tecnólogo e inventor

569
00:27:24,561 --> 00:27:27,689
que ha escrito una novela gráfica
sobre el fin de la humanidad.

570
00:27:27,773 --> 00:27:31,276
Pero cree que tenemos un futuro
con la IA a base de colaboración.

571
00:27:31,360 --> 00:27:34,113
Ese es el principio que guía su obra,

572
00:27:34,196 --> 00:27:35,989
una tecnología llamada Swarm.

573
00:27:36,073 --> 00:27:37,074
¿QUÉ ES SWARM AI?

574
00:27:37,157 --> 00:27:40,077
Swarm combina la habilidad
para el análisis de datos de la IA

575
00:27:40,160 --> 00:27:44,415
con el conocimiento humano y la intuición
para crear una superinteligencia,

576
00:27:44,498 --> 00:27:47,709
una mezcla entre Stephen Hawking
y el Profesor X.

577
00:27:47,793 --> 00:27:49,044
¿QUÉ DEBERÍA HACER EL COCHE AUTÓNOMO?

578
00:27:49,128 --> 00:27:50,754
Básicamente, se basa en la naturaleza

579
00:27:50,838 --> 00:27:51,964
LOUIS ROSENBERG
DIRECTOR EJECUTIVO, UNANIMOUS AI

580
00:27:52,047 --> 00:27:54,591
y solo puedo decir que se remonta
a los pájaros y las abejas.

581
00:27:54,675 --> 00:27:57,970
Y es porque se basa en un fenómeno
llamado "inteligencia de enjambre".

582
00:27:58,053 --> 00:27:58,887
Ya.

583
00:27:58,971 --> 00:28:03,392
Es por lo que los pájaros forman bandadas,
los peces, bancos, las abejas, enjambres.

584
00:28:03,475 --> 00:28:06,520
Juntos son más inteligentes
que por separado.

585
00:28:06,603 --> 00:28:09,398
Por eso, al ver los movimientos
de un banco de peces,

586
00:28:09,481 --> 00:28:11,900
los biólogos lo describen
como un superorganismo.

587
00:28:11,984 --> 00:28:13,735
Piensan como si fueran uno.

588
00:28:13,819 --> 00:28:16,029
Y si podemos conectar a la gente

589
00:28:16,113 --> 00:28:18,407
usando algoritmos
de inteligencia artificial,

590
00:28:18,490 --> 00:28:21,743
podremos hacer que se comporten
como superexpertos

591
00:28:21,827 --> 00:28:23,328
gracias a la inteligencia de enjambre.

592
00:28:23,412 --> 00:28:24,705
¿Y cómo funciona esa tecnología?

593
00:28:24,788 --> 00:28:27,249
Lo que hacemos es
capacitar a grupos de personas.

594
00:28:27,332 --> 00:28:28,709
Pueden estar en cualquier lugar del mundo.

595
00:28:28,792 --> 00:28:30,377
Podemos hacerles una pregunta

596
00:28:30,461 --> 00:28:32,880
que aparecerá en las pantallas
de todos ellos en el mismo momento,

597
00:28:32,963 --> 00:28:35,299
y les damos una interfaz exclusiva

598
00:28:35,382 --> 00:28:37,593
que les permite enviar su respuesta.

599
00:28:37,676 --> 00:28:39,261
Habrá varias opciones,

600
00:28:39,344 --> 00:28:41,638
no se trata de una encuesta.

601
00:28:41,722 --> 00:28:44,975
Cada persona tiene una herramienta
que parece un pequeño imán.

602
00:28:45,058 --> 00:28:48,353
Lo utilizan para dirigir al enjambre
en esa dirección.

603
00:28:48,437 --> 00:28:51,440
Tenemos algoritmos de IA
que vigilan sus comportamientos

604
00:28:51,857 --> 00:28:55,652
y así determinan distintos niveles
de confianza y convicción

605
00:28:55,736 --> 00:28:57,905
y descubren cuál es el mejor conjunto

606
00:28:57,988 --> 00:29:01,325
de todas sus opiniones
y de toda su experiencia.

607
00:29:01,408 --> 00:29:04,203
El enjambre empieza a moverse
en esa dirección

608
00:29:04,286 --> 00:29:06,121
y confluye en una respuesta.

609
00:29:06,205 --> 00:29:07,331
Te voy a dar un buen ejemplo.

610
00:29:07,414 --> 00:29:10,167
Hace un año, nos retaron a predecir
el resultado del Derby de Kentucky.

611
00:29:10,584 --> 00:29:13,962
¡Y da inicio el Derby de Kentucky!

612
00:29:14,046 --> 00:29:16,715
Teníamos un grupo de 20 entusiastas
de las carreras de caballos

613
00:29:16,798 --> 00:29:18,675
y dijimos: "Venga, trabajaréis juntos
como enjambre

614
00:29:18,759 --> 00:29:20,219
"y vais a predecir el Derby de Kentucky.

615
00:29:20,302 --> 00:29:23,472
"Pero no solo el ganador. También
el segundo, tercero y cuarto puestos".

616
00:29:24,014 --> 00:29:26,475
Hicimos que confluyeran en esas respuestas

617
00:29:26,934 --> 00:29:28,143
y el grupo acertó de pleno.

618
00:29:28,227 --> 00:29:30,062
RESULTADOS DEL DERBY DE KENTUCKY 2016

619
00:29:30,145 --> 00:29:33,315
Y todos los que apostaron 20 dólares
a esos cuatro caballos

620
00:29:33,398 --> 00:29:35,067
ganaron 11 000 dólares.

621
00:29:35,150 --> 00:29:36,068
Joder.

622
00:29:36,151 --> 00:29:39,071
Y lo interesante es que ninguna
de esas 20 personas,

623
00:29:39,154 --> 00:29:42,741
individualmente, eligió
esos cuatro caballos.

624
00:29:43,742 --> 00:29:47,079
De haber votado,
solo habrían acertado un caballo.

625
00:29:47,162 --> 00:29:49,206
Pero trabajaron juntos como enjambre,

626
00:29:49,289 --> 00:29:52,251
hallaron la combinación correcta
de sus diferentes percepciones

627
00:29:52,334 --> 00:29:54,127
y, en este caso, acertaron de pleno.

628
00:29:56,046 --> 00:29:58,507
Louis me ha invitado a dirigir un enjambre

629
00:29:58,590 --> 00:30:00,467
para ver cómo un grupo aleatorio
de personas

630
00:30:00,551 --> 00:30:02,803
puede unirse para hacer predicciones.

631
00:30:02,886 --> 00:30:04,555
Empezaremos con algo fácil.

632
00:30:05,764 --> 00:30:08,433
Bueno, amigos.
Voy a leer una serie de preguntas

633
00:30:08,517 --> 00:30:12,020
y tenéis 60 segundos
para responder a cada una.

634
00:30:12,354 --> 00:30:13,522
Primera pregunta.

635
00:30:13,605 --> 00:30:16,525
¿Cuál de estas películas
del verano de 2018

636
00:30:16,608 --> 00:30:17,985
ganará más dinero?

637
00:30:18,402 --> 00:30:20,320
¿Han Solo: Una historia de Star Wars,

638
00:30:20,404 --> 00:30:22,281
Deadpool 2, Ocean's Eight,

639
00:30:22,364 --> 00:30:24,116
Jurassic World: el reino caído

640
00:30:24,199 --> 00:30:25,742
o Los Increíbles 2?

641
00:30:26,076 --> 00:30:28,328
Grabamos el enjambre
en la primavera de 2018,

642
00:30:28,412 --> 00:30:31,498
antes de que hubiera información
sobre las películas del verano.

643
00:30:31,957 --> 00:30:35,961
La IA está vigilando para percibir
los distintos niveles de confianza.

644
00:30:36,044 --> 00:30:39,381
Algunos están cambiando,
otros se mantienen firmes en su opinión,

645
00:30:39,840 --> 00:30:41,592
y los algoritmos de la IA ven

646
00:30:41,675 --> 00:30:43,218
sus diferentes niveles de convicción

647
00:30:43,594 --> 00:30:45,137
y te permiten hallar el camino

648
00:30:45,220 --> 00:30:47,681
para la solución
que mejor puedan consensuar.

649
00:30:48,640 --> 00:30:49,558
EL ENJAMBRE DICE: LOS INCREÍBLES 2

650
00:30:49,641 --> 00:30:51,893
Vale, pues Los Increíbles 2.

651
00:30:51,977 --> 00:30:52,811
TAQUILLA DEL VERANO DEL 2018

652
00:30:52,894 --> 00:30:53,854
Tenían razón.

653
00:30:53,937 --> 00:30:56,565
Los Increíbles 2 fue la película
del verano que obtuvo mayor recaudación.

654
00:30:57,774 --> 00:30:59,526
Una aplicación interesante

655
00:30:59,610 --> 00:31:02,738
es considerar cuestiones
relacionadas con la moralidad.

656
00:31:02,821 --> 00:31:05,365
Esto es algo que ha surgido hace poco,
debido a los coches autónomos.

657
00:31:05,449 --> 00:31:09,077
Ahora se está impulsando mucho
la integración de decisiones morales

658
00:31:09,161 --> 00:31:10,662
en los coches autónomos.

659
00:31:10,746 --> 00:31:12,706
A algunos les sorprenderá,

660
00:31:12,789 --> 00:31:16,126
pero, si lo piensan, habrá
coches autónomos circulando por la calle

661
00:31:16,209 --> 00:31:18,003
y niños pequeños que invadan la calzada.

662
00:31:18,086 --> 00:31:19,921
Supongamos que el coche no puede parar

663
00:31:20,005 --> 00:31:22,299
pero sí salirse de la calzada

664
00:31:22,382 --> 00:31:24,468
y poner en peligro al pasajero,

665
00:31:24,551 --> 00:31:27,095
quizá matando al pasajero
y salvando al niño.

666
00:31:27,554 --> 00:31:29,890
Por eso los fabricantes dicen

667
00:31:29,973 --> 00:31:33,226
que hay que programar moralidad
en estos coches

668
00:31:33,310 --> 00:31:35,437
que represente lo que haría

669
00:31:35,520 --> 00:31:37,981
la población, la gente, los conductores.

670
00:31:38,565 --> 00:31:40,609
Suena fácil, hasta que te preguntas

671
00:31:40,692 --> 00:31:43,570
cuál es la moral de la población.

672
00:31:43,654 --> 00:31:45,489
No hay una manera fácil de llegar a eso.

673
00:31:45,572 --> 00:31:48,533
Y si programan la moralidad
que nos representa hoy,

674
00:31:48,617 --> 00:31:51,870
¿será la misma que nos represente
dentro de 20 años?

675
00:31:52,496 --> 00:31:56,041
Siguiente pregunta. Hay un coche autónomo
al que de repente le fallan los frenos

676
00:31:56,124 --> 00:31:58,377
y va a atravesar un paso de peatones,

677
00:31:58,460 --> 00:32:00,170
lo que tendrá como resultado
la muerte de un hombre.

678
00:32:00,253 --> 00:32:04,299
Opción A: la persona que va a morir
es alguien que cruza legalmente.

679
00:32:04,675 --> 00:32:07,344
Opción B: el coche autónomo
al que de repente le fallan los frenos

680
00:32:07,427 --> 00:32:11,098
se desviará y atravesará
el paso de peatones por el otro carril,

681
00:32:11,181 --> 00:32:13,517
lo que tendrá como resultado
la muerte de un atleta

682
00:32:13,642 --> 00:32:16,186
que cruzaba en rojo. Un peatón imprudente.

683
00:32:16,269 --> 00:32:19,564
A este atleta le importa todo una mierda.

684
00:32:20,065 --> 00:32:21,692
Y cruza de manera imprudente.

685
00:32:21,775 --> 00:32:23,985
¿Qué debería hacer el coche autónomo?

686
00:32:24,361 --> 00:32:26,655
Matar al tío aburrido que cruza legalmente

687
00:32:26,738 --> 00:32:29,032
o matar al atleta
que cruza imprudentemente.

688
00:32:30,033 --> 00:32:32,869
Si la IA está generando
la próxima Revolución Industrial,

689
00:32:32,953 --> 00:32:35,580
salas como esta son
la nueva planta de producción,

690
00:32:36,248 --> 00:32:37,958
con trabajadores humanos
que proporcionan mano de obra

691
00:32:38,041 --> 00:32:40,460
basada en algo que la IA
no tiene por sí misma:

692
00:32:41,336 --> 00:32:42,421
conciencia.

693
00:32:42,879 --> 00:32:44,131
Lo están debatiendo mucho.

694
00:32:44,214 --> 00:32:45,966
Es fascinante. Me pregunto por qué.

695
00:32:46,299 --> 00:32:47,592
Es difícil.

696
00:32:47,676 --> 00:32:49,720
Yo creo que no, si cruza imprudentemente.

697
00:32:51,012 --> 00:32:52,180
EL ENJAMBRE DICE: B (LIGERA PREFERENCIA)

698
00:32:52,264 --> 00:32:54,766
Ha habido una ligera preferencia
en que se atropelle

699
00:32:54,850 --> 00:32:56,351
al atleta que cruza imprudentemente.

700
00:32:57,310 --> 00:33:00,021
Si esto os ha resultado duro, preparaos.

701
00:33:01,106 --> 00:33:03,567
Ahora queremos que imaginéis

702
00:33:04,025 --> 00:33:06,236
el peor de los casos posibles.

703
00:33:06,319 --> 00:33:09,072
Un coche autónomo no puede frenar a tiempo

704
00:33:09,531 --> 00:33:13,326
y debe atropellar a uno
de seis peatones diferentes.

705
00:33:13,827 --> 00:33:15,620
Un bebé en un cochecito,

706
00:33:17,956 --> 00:33:19,541
un niño,

707
00:33:20,417 --> 00:33:22,252
una niña,

708
00:33:23,295 --> 00:33:25,756
una mujer embarazada...

709
00:33:27,299 --> 00:33:28,341
Lo sé.

710
00:33:29,468 --> 00:33:31,636
Dos médicos varones

711
00:33:32,554 --> 00:33:34,473
o dos médicas.

712
00:33:34,973 --> 00:33:36,516
¿Quién tiene que morir?

713
00:33:43,774 --> 00:33:45,025
¡Dios mío!

714
00:33:45,692 --> 00:33:46,735
¿Qué?

715
00:33:51,281 --> 00:33:52,365
Venga, tío.

716
00:33:52,449 --> 00:33:53,950
¡Madre mía!

717
00:33:54,034 --> 00:33:55,494
¿En serio?

718
00:33:57,704 --> 00:33:59,122
EL ENJAMBRE DICE: UN NIÑO

719
00:33:59,206 --> 00:34:01,374
Habéis dicho que el coche autónomo
debería atropellar al niño.

720
00:34:02,083 --> 00:34:03,168
Muy interesante.

721
00:34:03,251 --> 00:34:06,338
El tipo de inteligencia de enjambre
que se ha creado hoy en esta sala

722
00:34:06,421 --> 00:34:10,008
podría venderse en un futuro cercano
a los fabricantes de coches autónomos.

723
00:34:10,425 --> 00:34:14,805
Puede que dé miedo,
pero mucho menos que la alternativa.

724
00:34:14,888 --> 00:34:17,641
Cuando un coche autónomo
va a frenar de golpe

725
00:34:17,724 --> 00:34:20,227
y se da cuenta de que no puede frenar
a tiempo sin atropellar a alguien,

726
00:34:20,310 --> 00:34:23,188
¿debería proteger el coche al pasajero
o al peatón?

727
00:34:23,271 --> 00:34:27,275
Esperamos que los fabricantes
programen los coches

728
00:34:27,359 --> 00:34:30,737
reflejando la moralidad de la población
que los compra.

729
00:34:30,821 --> 00:34:34,199
Una visión cínica diría
que los fabricantes

730
00:34:34,282 --> 00:34:38,286
competirán por hacer el coche
que más proteja al pasajero,

731
00:34:38,370 --> 00:34:40,997
lo que podría ser atractivo
de cara a las ventas.

732
00:34:41,081 --> 00:34:42,666
Sería una situación peor

733
00:34:42,749 --> 00:34:45,293
que la adopción de la sensibilidad moral
de la comunidad.

734
00:34:45,752 --> 00:34:47,295
Qué pensamiento más horrible.

735
00:34:47,587 --> 00:34:50,298
Queremos terminar este episodio
con algo motivador.

736
00:34:50,966 --> 00:34:52,384
Puede que incluso celestial.

737
00:34:55,345 --> 00:34:58,682
Por eso, antes de imaginar un futuro
con unos niveles de seguridad peatonal

738
00:34:58,765 --> 00:35:00,725
propios de Grand Theft Auto,

739
00:35:00,809 --> 00:35:02,310
hagamos un viaje

740
00:35:02,394 --> 00:35:04,145
a donde todo empezó.

741
00:35:06,606 --> 00:35:08,608
En este remoto bosque de la India,

742
00:35:08,692 --> 00:35:11,820
recolectando miel para una empresa
llamada Heavenly Organics.

743
00:35:12,612 --> 00:35:14,906
Este bosque no es de propiedad privada,

744
00:35:14,990 --> 00:35:19,035
y la población autóctona
ha vivido siempre aquí.

745
00:35:19,744 --> 00:35:22,038
Amit e Ishwar Hooda son padre e hijo.

746
00:35:22,163 --> 00:35:24,291
Crearon su empresa hace 12 años,

747
00:35:24,374 --> 00:35:27,127
como medio de proporcionar empleos
a la gente del pueblo.

748
00:35:27,210 --> 00:35:31,131
¿Qué hacían antes de recolectar miel
para vuestra empresa?

749
00:35:31,214 --> 00:35:33,341
Bueno, hacían lo mismo,

750
00:35:34,092 --> 00:35:37,345
pero no tenían mercado
ni un lugar para venderla

751
00:35:37,470 --> 00:35:39,014
y ganar lo suficiente para vivir.

752
00:35:40,056 --> 00:35:42,392
Aquí, desde luego, no falta la miel.

753
00:35:42,809 --> 00:35:44,102
En la temporada de floración,

754
00:35:44,185 --> 00:35:48,023
un trabajador puede llegar a recolectar
una tonelada de miel en solo tres meses.

755
00:35:48,857 --> 00:35:51,443
Pero ¿de qué sirve
si no hay quien la compre?

756
00:35:54,154 --> 00:35:57,490
El equipo tardó tres días,
dos viajes en avión

757
00:35:57,574 --> 00:36:00,827
y ocho horas sobre ruedas en llegar
a lo más profundo de un parque nacional,

758
00:36:01,286 --> 00:36:04,289
pero por suerte para la población local
y para Heavenly Organics,

759
00:36:04,372 --> 00:36:07,751
un algoritmo de IA localizó este sitio
en cuestión de segundos,

760
00:36:07,834 --> 00:36:10,462
y supo que iba a ser
una magnífica inversión.

761
00:36:10,545 --> 00:36:13,882
Nos llamaron de repente y dijeron
que habían ejecutado un algoritmo

762
00:36:13,965 --> 00:36:17,010
y nos habían encontrado compatibles

763
00:36:17,510 --> 00:36:19,137
con gran parte de su cartera de clientes.

764
00:36:19,220 --> 00:36:22,807
Y querían hablar con nosotros sobre
inversión, si estábamos interesados.

765
00:36:23,141 --> 00:36:25,644
¿A quién pertenecía
ese misterioso algoritmo de IA?

766
00:36:26,478 --> 00:36:28,480
A una compañía tecnológica
llamada CircleUp,

767
00:36:28,563 --> 00:36:31,316
que se encuentra a 13 000 kilómetros,
en... ¿dónde iba a ser?

768
00:36:33,526 --> 00:36:36,655
Nos encontramos en Good Eggs,
una empresa de compra de alimentos online

769
00:36:36,738 --> 00:36:39,616
que también captó el interés
de la IA de CircleUp.

770
00:36:39,699 --> 00:36:42,744
Es una empresa nueva
que recibió capital de CircleUp

771
00:36:42,827 --> 00:36:47,415
y ayuda a hallar clientes a los pequeños
negocios con lo que trabajamos.

772
00:36:47,499 --> 00:36:48,500
RORY EAKIN
COFUNDADOR Y DIRECTOR EJECUTIVO, CIRCLEUP

773
00:36:48,583 --> 00:36:50,126
El director ejecutivo de CircleUp,
Rory Eakin,

774
00:36:50,210 --> 00:36:53,254
trabajó tanto en empresas
como en organizaciones humanitarias

775
00:36:53,338 --> 00:36:54,881
antes de fundar la empresa.

776
00:36:54,965 --> 00:36:58,385
CircleUp usa IA para analizar
miles de millones de datos

777
00:36:58,468 --> 00:37:00,637
y descubrir
lo que quieren los consumidores

778
00:37:00,762 --> 00:37:02,222
en cuanto a productos saludables.

779
00:37:02,305 --> 00:37:03,640
El problema con el que te encuentras,
como comprador,

780
00:37:03,723 --> 00:37:05,308
es que hay cientos de empresas

781
00:37:05,392 --> 00:37:07,018
casi en cada categoría.

782
00:37:07,560 --> 00:37:09,938
Luego invierten en empresas
que pasan desapercibidas,

783
00:37:10,021 --> 00:37:12,774
pero que la IA cree
que van a ser el próximo éxito.

784
00:37:13,066 --> 00:37:15,902
Uno de sus grandes éxitos fue
el descubrimiento del helado Halo Top.

785
00:37:17,988 --> 00:37:21,950
Halo Top era una pequeña fábrica de helado
del Sur de California.

786
00:37:22,033 --> 00:37:24,369
Hoy en día, es el helado
qué más se consume en el país.

787
00:37:25,412 --> 00:37:28,873
Hemos presenciado un cambio enorme
en todo tipo de consumidor.

788
00:37:28,957 --> 00:37:31,126
Quieren productos más saludables,

789
00:37:31,209 --> 00:37:33,128
menos toxinas en sus hogares,

790
00:37:33,211 --> 00:37:35,797
productos de tocador que no lleven
tantos productos químicos.

791
00:37:36,172 --> 00:37:39,884
Cuando el algoritmo de CircleUp analizó
miles de millones de datos de consumo,

792
00:37:39,968 --> 00:37:42,512
descubrieron que los clientes querían
una lista de atributos

793
00:37:42,595 --> 00:37:45,056
que era tremendamente concreta.

794
00:37:45,140 --> 00:37:47,475
Que estuvieran centrados en una misión
y que fueran empresas ecológicas

795
00:37:47,600 --> 00:37:50,687
que cosecharan productos naturales
mientras creaban crecimiento económico

796
00:37:50,770 --> 00:37:51,855
en sus comunidades.

797
00:37:52,480 --> 00:37:54,315
Parece imposible
encontrar algo tan detallado, ¿verdad?

798
00:37:54,858 --> 00:37:58,987
Pues CircleUp había marcado esos
requisitos cuando halló Heavenly Organics.

799
00:37:59,946 --> 00:38:01,573
De eso es capaz la IA.

800
00:38:01,656 --> 00:38:03,658
Da sentido a todos esos datos

801
00:38:03,742 --> 00:38:07,078
de un modo que era imposible
hace solo diez años.

802
00:38:07,746 --> 00:38:11,332
¿Y qué tal funciona la colaboración
de CircleUp con Heavenly Organics?

803
00:38:12,208 --> 00:38:15,045
Volvamos a la India
para preguntárselo a Amit e Ishwar.

804
00:38:18,006 --> 00:38:20,842
Hemos construido nuevas instalaciones
el doble de grandes.

805
00:38:21,509 --> 00:38:24,137
Podemos innovar,
podemos hacer nuevos productos.

806
00:38:24,220 --> 00:38:26,765
Para lograr un mayor impacto
en esta zona, por supuesto.

807
00:38:26,848 --> 00:38:29,142
-Parece que os han ayudado a adaptaros.
-Sí.

808
00:38:29,225 --> 00:38:31,811
Nos han ayudado a tener más capacidad
y adaptabilidad. Sí.

809
00:38:31,895 --> 00:38:34,773
¿Qué efecto ha tenido esto
en quienes recolectan miel para vosotros?

810
00:38:34,856 --> 00:38:37,400
En la actualidad,
dependen de nosotros 650 familias.

811
00:38:37,484 --> 00:38:39,486
A medida que crecemos, vendemos más miel.

812
00:38:39,569 --> 00:38:41,780
Cada 1000 kilos, añadiremos una familia.

813
00:38:41,863 --> 00:38:45,033
Eso significa que el año que viene
serán 700 o 750.

814
00:38:45,116 --> 00:38:46,534
-Vaya.
-Sí.

815
00:38:46,618 --> 00:38:50,914
Y ya se ve que están mejor económicamente.

816
00:38:50,997 --> 00:38:54,125
Tienen buenas casas y con más comodidades.

817
00:38:54,209 --> 00:38:56,127
Mandan a sus hijos al colegio.

818
00:38:56,503 --> 00:38:58,213
Es el buen uso del capitalismo.

819
00:38:58,296 --> 00:38:59,339
¿Sabes a qué me refiero?

820
00:38:59,422 --> 00:39:02,217
Es usar las empresas
para crear un bien mayor.

821
00:39:02,884 --> 00:39:04,511
Por eso nos metimos en esto.

822
00:39:06,429 --> 00:39:09,641
¿Se sublevará la IA
y destruirá a la humanidad?

823
00:39:09,724 --> 00:39:12,685
¿Clamaremos por hallar un propósito
a nuestras vidas?

824
00:39:13,394 --> 00:39:16,648
De momento, en este rincón del mundo,
su impacto ha sido muy bueno.

825
00:39:17,982 --> 00:39:19,734
Quizá en esta situación la IA

826
00:39:19,818 --> 00:39:22,779
dé una valoración impecable
de nuestros datos

827
00:39:22,862 --> 00:39:25,782
y decida que no somos tan malos
y que podemos trabajar juntos

828
00:39:26,241 --> 00:39:30,161
para crear un mundo feliz con prosperidad
y armonía entre robots y humanos.

829
00:39:31,663 --> 00:39:32,747
O quizá no.

830
00:39:33,790 --> 00:39:36,084
En cuyo caso, se nos acaba el tiempo.

831
00:39:36,501 --> 00:39:38,962
Así que disfruten
de estas estríperes robóticas.

832
00:40:26,217 --> 00:40:29,012
Ya está. ¡Genial! ¡Sí!

833
00:40:31,055 --> 00:40:32,348
¡Ha sido estupendo!

834
00:40:32,432 --> 00:40:33,933
Que le traigan una toalla.