SINDI-K

Epistemología de la Inteligencia Artificial

La epistemología estudia la naturaleza del conocimiento: ¿qué es conocer? ¿cómo sabemos lo que sabemos? ¿qué distingue creencia verdadera justificada de mera opinión? La inteligencia artificial plantea preguntas epistemológicas radicalmente nuevas: ¿pueden las máquinas conocer? ¿es el conocimiento algorítmico equivalente al conocimiento humano? ¿qué significa "comprender" para una IA?

SINDI-K considera estas preguntas esenciales para un sindicalismo informado. No podemos defender derechos laborales frente a la IA sin comprender qué es y qué no es la inteligencia artificial, qué puede y qué no puede hacer, y cuáles son sus límites epistemológicos fundamentales.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

IA Débil vs IA Fuerte

La IA débil (o IA estrecha) realiza tareas específicas sin comprensión genuina: reconocimiento de patrones, predicción, clasificación, optimización. Ejemplos: sistemas de recomendación, reconocimiento facial, ChatGPT, AlphaGo. Estas IA no "comprenden" lo que hacen; ejecutan funciones matemáticas complejas entrenadas con datos masivos.

La IA fuerte (o Inteligencia Artificial General, AGI) sería una inteligencia con capacidad de comprensión genuina, conciencia, razonamiento abstracto comparable al humano. Esta IA no existe. Es una hipótesis especulativa. Todos los sistemas actuales son IA débil.

SINDI-K enfatiza esta distinción. Muchos debates sobre IA confunden capacidades impresionantes de IA débil con inteligencia genuina. Esta confusión genera hype tecnológico injustificado y políticas laborales inadecuadas.

Aprendizaje Automático vs Razonamiento Simbólico

Los sistemas de IA contemporáneos se basan en aprendizaje automático (machine learning): identifican patrones estadísticos en datos masivos sin programación explícita de reglas. Son potentes, pero opacos: a menudo no sabemos por qué una IA toma ciertas decisiones (problema de la "caja negra").

El razonamiento simbólico tradicional (IA clásica de los años 60-80) se basaba en reglas lógicas explícitas. Era transparente pero limitado. El desafío actual es combinar ambos enfoques: potencia del aprendizaje automático con transparencia del razonamiento simbólico.

SINDI-K defiende el derecho a la explicabilidad algorítmica. Los trabajadores tienen derecho a comprender cómo y por qué las IA toman decisiones que afectan sus empleos.

Límites Epistemológicos de la IA

1. La IA No Comprende, Procesa

Los modelos de lenguaje avanzados (GPT-4, Claude, Gemini) generan texto coherente, responden preguntas, resumen información. Pero no "comprenden" en sentido humano. No tienen experiencias, intenciones, contexto vital. Son funciones matemáticas extraordinariamente complejas que mapean entradas lingüísticas a salidas probabilísticas.

Esta distinción es crucial para valorar las capacidades reales de la IA. Puede simular comprensión sin tenerla. Puede generar respuestas correctas sin "saber" que son correctas.

Implicación laboral: La IA puede asistir trabajadores cognitivos, pero no sustituir plenamente tareas que requieren comprensión profunda, juicio contextual o responsabilidad moral.

2. La IA Carece de Sentido Común

Los humanos poseemos conocimiento implícito del mundo acumulado por experiencia: saber que el hielo es resbaladizo, que los objetos caen, que las personas tienen emociones. La IA carece de este sentido común. Puede equivocarse de formas absurdas que ningún humano cometería.

Ejemplo: Un sistema de IA puede identificar correctamente miles de imágenes de gatos, pero fallar grotescamente si se le presenta un gato con un sombrero porque nunca "aprendió" que los sombreros no cambian la naturaleza gatuna del animal.

3. La IA Reproduce Sesgos de los Datos

Los sistemas de IA aprenden de datos generados por humanos, que reflejan sesgos sociales: racismo, sexismo, clasismo. Si los datos de entrenamiento contienen patrones discriminatorios, la IA los reproducirá e incluso amplificará.

Ejemplo: Sistemas de contratación algorítmicos entrenados con datos históricos donde hombres fueron preferidos para ciertos puestos reproducirán esa discriminación, a veces de formas más sutiles e indetectables que el sesgo humano explícito.

SINDI-K exige auditorías algorítmicas independientes para detectar y corregir sesgos discriminatorios en sistemas de IA que afectan decisiones laborales.

4. La IA No Tiene Responsabilidad Moral

Cuando un algoritmo toma una decisión injusta, ¿quién es responsable? ¿El programador? ¿La empresa? ¿Los datos de entrenamiento? La difusión de responsabilidad en sistemas algorítmicos complejos genera vacíos de accountability.

SINDI-K defiende: siempre debe haber un humano legalmente responsable de las decisiones tomadas por sistemas de IA. La automatización no puede ser excusa para evitar responsabilidad por injusticias.

5. La IA No Puede Innovar Radicalmente

Los sistemas de IA actuales optimizan, interpolan, combinan información existente. Pueden generar variaciones novedosas, pero no producen innovaciones radicales que requieran cuestionar paradigmas, imaginar futuros alternativos o desafiar supuestos fundamentales.

La creatividad humana genuina, la ciencia revolucionaria y la innovación disruptiva siguen siendo capacidades predominantemente humanas.

Implicaciones para el Trabajo del Conocimiento

Tareas Automatizables vs Tareas Resistentes

Basándonos en los límites epistemológicos de la IA, podemos distinguir:

• Automatizables: Tareas rutinarias, basadas en patrones predecibles, con criterios claros de éxito. Ejemplos: clasificación documental, análisis de datos estructurados, generación de informes estandarizados.
• Resistentes: Tareas que requieren comprensión profunda, juicio moral, creatividad radical, empatía genuina, responsabilidad ética. Ejemplos: toma de decisiones en contextos de incertidumbre radical, innovación científica disruptiva, liderazgo ético, psicoterapia profunda.

SINDI-K ayuda a trabajadores a identificar qué aspectos de su trabajo son automatizables y a desarrollar capacidades resistentes a la automatización.

Colaboración Humano-IA, No Sustitución

El futuro óptimo del trabajo del conocimiento no es la sustitución total de humanos por IA, sino la colaboración: IA gestionando tareas rutinarias, humanos enfocados en tareas que requieren juicio, creatividad y responsabilidad.

SINDI-K defiende modelos laborales donde la IA es herramienta de empoderamiento, no de sustitución.