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    Una fábrica china de robots

    China, en camino de convertirse en un entrenador global de inteligencia artificial

    © AFP 2018 / STR
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    China se está convirtiendo en una fábrica global de inteligencia artificial (IA). El país se ha propuesto llegar a ser líder mundial en este campo antes del año 2030. Sin embargo, ahora, para ajustar el entrenamiento automático, los datos deben introducirse manualmente: un proceso monótono que requiere de mano de obra de bajo costo.

    En el foro Bloomberg Global Business en Nueva York, la directora del Fondo Monetario Internacional, Christine Lagarde, hizo un pronóstico aterrador. Según el estudio del FMI, 26 millones de empleos desaparecerán en el mundo en un futuro cercano, reemplazados por la inteligencia artificial. El grupo más vulnerable, según Lagarde, son las mujeres porque se dedican principalmente a los oficios que requieren un trabajo monótono y preciso.

    No obstante, el jefe de la mayor compañía de tecnología china, Baidu, que participa activamente en el desarrollo de la IA, cuestionó las palabras de la directora del FMI. En su opinión, el desarrollo de la inteligencia artificial no dejará a las personas sin trabajo. No importa que ciertas profesiones desaparezcan, ya que habrá nuevas a las que la gente podrá adaptarse rápidamente.

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    Una de estas nuevas profesiones, que ya se está aprendiendo activamente en todo el mundo, y especialmente en China, es la de etiquetador de datos. La IA necesita datos para aprender: cuanta más información se añada al sistema, más 'inteligente' será.

    Sin embargo, no se debe entrenar el sistema de forma incontrolable y alimentarlo con una gran cantidad de datos. Lo demostró una triste experiencia de Facebook y Microsoft, que se vieron obligadas a apagar sus sistemas de inteligencia artificial debido al fracaso de los bots de charla. En el caso de Facebook, los bots comenzaron a comunicarse entre sí en un lenguaje desconocido para los humanos. Y en el caso de Microsoft, se convirtieron en partidarios de ideas nazis y hablaron con palabrotas. Todo porque las máquinas se entrenaron bajo las 'condiciones de combate' de Twitter, donde a menudo los temas de discusiones llevaban un carácter xenófobo y racista.

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    Es obvio que en la etapa de la introducción de datos en el sistema, una persona debe controlar estrictamente el contenido. Además, los datos para el entrenamiento de la IA deben estar etiquetados. Por ejemplo, para enseñar a una máquina a reconocer a las personas en las fotos no solo hace falta cargar una gran variedad de fotos al sistema, sino también marcar la figura de las personas en cada foto. No es un proceso difícil, sino monótono y lento. Y los chinos comenzaron este trabajo.

    En su mayoría, son mujeres que pasan 12 horas al día delante del ordenador y etiquetan enormes cantidades de datos, con los que se entrenarán los sistemas de inteligencia artificial en el futuro. De acuerdo con el diario South China Morning Post, el supervisor de calidad de la empresa china Basic Finder, gana entre 3.000 y 4.000 yuanes por mes —menos de 450 dólares—. Los etiquetadores ganan aún menos, pero hay muchos que quieren trabajar allí porque es más fácil que coser o trabajar en el campo.

    Parece que China se está creando un nuevo nicho convirtiéndose en una fábrica global del siglo XXI, que hace todo el trabajo duro para crear la inteligencia artificial, comentó Liu Xingliang, experto chino en tecnología de internet, en unas declaraciones a Sputnik.

    "China tiene todas las posibilidades de convertirse en una fábrica global y en una base para el desarrollo de la inteligencia artificial. (…) Aunque todavía no podemos compararnos con EEUU en términos del nivel de tecnologías fundamentales e innovaciones, en comparación con otros países, las ventajas de China son bastante obvias", explicó.

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    El experto subrayó que las empresas Baidu, Alibaba y Tencent ya se han convirtieron en líderes mundiales del desarrollo de tecnologías de IA, en particular, de vehículos no tripulados.

    Según Liu Xingliang, para mejorar los sistemas de inteligencia artificial es imprescindible proporcionarle más datos.

    "En China hay muchas personas que pueden generar estos datos en el campo de reconocimiento de voz, pagos inteligentes, reconocimiento facial, uso de drones en la agricultura. En todo esto hemos obtenido una ventaja competitiva debido a la gran cantidad de datos", observó.

    Los servicios de las empresas locales de etiquetación de datos están demandados no solo en China. Un tercio de los pedidos de Basic Finder es de empresas extranjeras, incluida la Universidad de Berkeley y Auto X de California. Además, Mada Code de Pekín, donde trabajan unas 10.000 personas, procesa datos para Microsoft y la Universidad Carnegie Mellon.

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    desarrollo, mano de obra, datos, inteligencia artificial, entrenamiento, China