"La IA tiene rendimientos similares a los médicos en pruebas profesionales"

En el siglo XIX, médicos y académicos advertían de que el cuerpo humano no estaba preparado para soportar la velocidad del tren, que superaba los 30 kilómetros por hora, y afirmaban que la vibración del convoy iba a provocar una oleada de enfermedades nerviosas. “La Academia de Medicina de Lyon llegó a afirmar en 1835 que podría causar bronquitis, ansiedad crónica e incluso abortos prematuros”, deslizan investigadores en un estudio de Fedea (la Fundación de Estudios de Economía Aplicada) en el que sugieren que este mismo “miedo al cambio” se percibe también en innovaciones actuales como la que representa la inteligencia artificial, especialmente en la forma con la que esta se relaciona con la sanidad. Un temor a su parecer ilógico: “Los datos son elocuentes -sostiene-. GPT-4 ya ha demostrado rendimientos similares a los de abogados y médicos en exámenes profesionales”.

En este estudio titulado ‘La inteligencia artificial y ciencias del comportamiento’, Álvaro Gaviño, especialista en economía conductual en BBVA, llama a la sociedad a “ser conscientes de la multiplicidad de efectos de la IA y de la rapidez en sus avances”, que hace “que escribir sobre inteligencia artificial sea en cierta medida un acto de mirada al pasado”. En el campo de la sanidad, por ejemplo, considera que estos sistemas “funcionan cada vez con mayor exactitud”, y que con la computación a escalas superiores “será posible calcular con extrema precisión estados futuros de sistemas complejos”.

Lo cierto es que el uso de IA (aunque mucho más primitiva) en el sector salud no es nuevo. “Desde la década de 1980, el aprendizaje automático comenzó a aplicarse en sistemas como el diagnóstico médico, por en la detección temprana de enfermedades. Después llegaron los grandes sistemas expertos basados en reglas y lógica simbólica.

“Posteriormente, ya hacia 2010, el 'deep learning' con redes neuronales más complejas permitió importantes avances en diversos campos -continúa-. Su desarrollo ha permitido el reconocimiento más preciso de imágenes médicas, la conducción autónoma y la implementación de asistentes virtuales capaces de comprender y responder de manera más natural a las consultas humanas”.

Inteligencia Artificial General aplicada a la Medicina

La pregunta ahora es si la llamada Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés), con un alto nivel de cognición y adaptabilidad superior incluso al del ser humano, “es una meta lejana o una realidad en construcción no meramente especulativa”. “Ya no hablamos de simples autómatas que ejecutan tareas específicas; hoy tenemos sistemas capaces de debatir sobre ciencia, responder en cualquier idioma, resolver problemas matemáticos avanzados y generar código con una precisión superior a la de muchos programadores humanos”, afirma.

En este sentido, concluye que los datos “son elocuentes”: “Gemini Ultra ha superado a expertos humanos en el benchmark MMLU, alcanzando un 90 por ciento de precisión en pruebas de conocimiento general -alega-. DeepSeek ha logrado avances en resolución de problemas matemáticos complejos, superando a modelos occidentales en ciertas áreas. Mientras tanto, GPT-4 ya ha demostrado rendimientos similares a los de abogados y médicos en exámenes profesionales, y Claude 3 se ha posicionado como uno de los modelos más eficientes en tareas de alineamiento ético y razonamiento abstracto”.

Reconoce Gaviño que es cierto que estos modelos “todavía carecen de ciertas capacidades humanas, como la generación de metas propias o el razonamiento causal profundo”. Sin embargo, defiende que su capacidad de aprendizaje y adaptación es tal que la línea entre "IA especializada" e "IA general" se vuelve cada vez más difusa.

“Si la información es poder, la IAG puede ser el poder absoluto. El país o corporación que logre desarrollar una inteligencia general antes que el resto tendrá una ventaja estratégica sin precedentes en defensa, economía e innovación”, asevera.