En el remoto interior del centro de Washington, a unos 240 km al este de Seattle, la represa de Grand Coulee atraviesa el estrecho valle del río Columbia. Desde 1942, el río se ha precipitado 115 metros a través de sus turbinas, generando hasta siete gigavatios de energía eléctrica. La presa hidroeléctrica, que sigue siendo la mayor central de Estados Unidos, fue aprobada para su construcción en 1933 por la Works Progress Administration de la época del New Deal. El cantante folk Woody Guthrie, que se encargó de producir un álbum entero sobre ella, la elogió como la octava maravilla del mundo.

Unas decenas de kilómetros río abajo, en Quincy, Washington, está tomando forma otra gran maravilla tecnológica. Aquí, OpenAI, quizá la empresa emergente mejor capitalizada del mundo, está entrenando modelos matemáticos en un centro de datos donde algunos observadores ven brillar la chispa de la conciencia artificial. Otros sospechan que el lugar es un molino satánico de una revolución industrial venidera, que acecha los puestos de los trabajadores creativos y del sector servicios de todo el mundo.

La ubicación del centro de datos en el río Columbia no es una coincidencia: en Quincy, cerca de la mayor central eléctrica de Estados Unidos, la electricidad cuesta solo 3 céntimos por kilovatio-hora. Las decenas de miles de tarjetas gráficas de OpenAI consumen enormes cantidades de ella. La demanda de un solo experimento puede llegar a los gigavatios-hora, y para desarrollar un nuevo modelo suele realizarse un gran número de pruebas. ChatGPT está respaldado por una inmensa cantidad de recursos, y un volumen de inversión de 10.000 millones de dólares que Microsoft e inversores como Elon Musk y Peter Thiel han inyectado en el proyecto.

En una vida pasada fui investigador de IA. Más concretamente, trabajé varios años como científico en un instituto de procesamiento del lenguaje natural, la rama de la informática que se ocupa del procesamiento automatizado del lenguaje «natural» (es decir, humano). Entre otras cosas, desarrollamos modelos estadísticos del lenguaje, la tecnología subyacente de la GPT-4. Nuestros interlocutores parecían entender lo que les pedíamos la mayoría de las veces y mostraban una asombrosa variedad de habilidades. Pero cuando en la primavera de 2018 abandoné la disciplina, nunca podríamos haber soñado con algo como GPT-4.

Pocos años después, la investigación de punta en inteligencia artificial está casi totalmente privatizada, y los gajes del oficio se ocultan cada vez más al público. La documentación científica de GPT-4 es poco más que un folleto publicitario: supuestamente por motivos de seguridad, no se menciona ningún parámetro fundamental del diseño. Solo nos queda tomar al pie de la letra las afirmaciones de la empresa de que está trabajando en una IA «amistosa» en interés de la sociedad.

Hay una razón para la enorme concentración de capital en la investigación de la IA: GPT-4 parece dominar sin esfuerzo la comunicación escrita formalizada. Los textos de los que ha visto suficientes ejemplos —una crítica de restaurante, un soneto, una carta de amor— no solo son reproducidos perfectamente por el modelo, sino que se adaptan fácilmente en estilo y contenido según nuestros deseos. Esto también se aplica a los textos «estructurados», como el código de un programa o pruebas matemáticas moderadamente difíciles. Además, la última generación de grandes modelos lingüísticos tiene un carácter claramente lúdico. En palabras e imágenes, captan la parodia y la sátira casi a la perfección. Los últimos modelos lingüísticos siguen cometiendo errores y a menudo fracasan en tareas sorprendentemente sencillas, pero no se puede negar que se ha logrado un gran avance.

A pesar de nuestro afán por antropomorfizar los modelos generativos de IA, la GPT-4 sigue siendo claramente una máquina de aprender, no una máquina de pensar, y desde luego no es capaz de dominar el mundo. También debería hacernos sospechar que los mayores defensores y especuladores de la investigación en IA sean los que más advierten de su peligro supuestamente incontrolable, en lo que huele a estratagema para atrapar fondos de inversión adicionales, así como para garantizar la captura reguladora. Y, transcurrido más de un año del último ciclo de propaganda de la IA, la tecnología no ha logrado inducir un desempleo masivo, a pesar del amplio apoyo de los bancos centrales.

Esto no cambia el hecho de que GPT-4 es asombrosamente bueno imitando el procesamiento humano de la información. Ese hecho hiere naturalmente el ego de la clase profesional a la que antes se confiaban tareas que ahora están bajo la amenaza de la automatización. En última instancia, sin embargo, dice menos sobre qué grupo profesional realiza un trabajo especialmente exigente que sobre cómo valora nuestra sociedad los distintos tipos de trabajo.

Según la concepción marxista de la historia, la naturaleza del capitalismo es desarrollar constantemente las fuerzas productivas. Los capitalistas intentan subcotizarse unos a otros utilizando tecnologías de automatización, lo que se traduce en un aumento constante de la productividad. Durante la vida de Karl Marx, esto afectaba principalmente a la producción industrial y al transporte de mercancías, pero durante el último siglo, el alcance de la automatización factible se ha ampliado significativamente.

Muchos observadores ven ahora un desarrollo similar aproximándose al sector servicios. El supuesto subyacente es que tanto las actividades administrativas como la producción cultural siguen la misma lógica económica que la industria, pero esto dista mucho de ser obvio.

Los servicios no han estado exentos de anteriores oleadas de automatización. Durante décadas, no hemos pensado en comprar un billete de metro o un refresco a una máquina expendedora en lugar de a una persona. Esto no ha cambiado la dinámica fundamental de que la automatización llega más lentamente al sector servicios que a la industria. Por un lado, esto aumenta la cuota de los servicios en la producción económica global. El inconveniente de esta evolución es que los servicios, en relación con los bienes, son cada vez más caros, fenómeno conocido en economía como enfermedad de costos o Enfermedad de Baumol.

Este problema es especialmente drástico cuando los servicios esenciales se dejan en manos del mercado, como la asistencia sanitaria y el cuidado de ancianos en Estados Unidos, que, al igual que la educación universitaria, está organizada en gran medida como una economía de mercado, en la que el Estado subvenciona algunas de las compras de quienes no podrían permitírselas de otro modo. Incluso considerando la inflación, los hogares estadounidenses tienen acceso a bienes de consumo mucho más baratos que las generaciones anteriores.

Al mismo tiempo, los costes del cuidado de los niños y de la atención sanitaria se han vuelto tan abrumadores que el país está al borde de una dramática crisis de reproducción social: muchos estadounidenses simplemente ya no pueden permitirse tener hijos, y la esperanza de vida desciende año tras año. Las sociedades que sacan del mercado la prestación de servicios vitales, por otra parte, pueden distribuir los costes crecientes de forma mucho más eficaz entre el conjunto de la economía, permitiendo así que los aumentos de productividad en otros sectores contribuyan indirectamente a estos objetivos.

Sin embargo, la mayoría de los puestos de trabajo que parecen directamente amenazados por la inteligencia artificial no se encuentran en el sector asistencial. En general, se considera que los trabajadores administrativos son los primeros de la fila. Lo que debería hacernos reflexionar es el hecho de que este sector ya ha disfrutado de enormes ganancias de productividad en las últimas décadas gracias a los avances de la tecnología digital, sin que su cuota global de producción económica haya disminuido. Muchas empresas y organismos públicos dedican más recursos a tareas de gestión y administración que hace décadas, antes de la llegada del correo electrónico y el Zoom. Según la Oficina de Estadísticas Laborales, la mano de obra empleada en ocupaciones de gestión, profesionales y afines pasó de 50,4 millones en 2006 a 68,1 millones en 2022, un aumento del 35,1%, mientras que la mano de obra global creció un 9,6%.

Algo parecido a las hipótesis de DAvid Graeber sobre los trabajos basura ofrecen una posible explicación de este fenómeno superficialmente contraintuitivo. El hecho de que las tareas administrativas ocupen potencialmente aún más recursos a medida que aumenta la productividad puede atribuirse a que a menudo son una especie de consumo de estatus institucional o a que se hacen necesarias debido a las actividades de otros actores institucionales. Una empresa mantiene un departamento de diversidad, equidad e inclusión principalmente para poder afirmar que lo tiene. Un gran departamento jurídico, por otra parte, puede ser necesario para defenderse de las maniobras de competidores igualmente bien dotados de personal.

El efecto acumulativo de estos incentivos institucionales es que los aparatos administrativos —y las clases profesionales que trabajan en ellos— no hacen más que crecer a medida que aumenta la productividad. La llegada de Internet los infló más allá del tamaño que habían alcanzado en la década de 1980, con el envío de muchísimos más correos electrónicos que cartas y memorandos comerciales. No es obvio por qué deberíamos esperar que esto cambie una vez que los mensajes puedan generarse automáticamente en cuestión de segundos.

GPT-4 y sus sucesores desempeñarán sin duda su papel de informarnos y entretenernos, casi gratuitamente, en el futuro. Pero precisamente por eso su impacto en la sociedad será menos revolucionario de lo que imaginan actualmente tanto los entusiastas como los pesimistas: la reproducibilidad prácticamente ilimitada —primero mecánicamente, luego digitalmente— de los productos culturales nos acompaña desde hace más de un siglo. Ya estamos siendo informados y entretenidos de forma increíblemente barata, al menos mientras nos conformemos con que nos presenten las narrativas existentes de forma ligeramente modificada. En gran medida, esto no es culpa nuestra como consumidores: la tendencia es tan deprimente como universal. Parece que hay fuerzas culturales mayores en juego que nos llevan a contentarnos con basura.

Y, lo que es más importante, la IA no puede cuidar de las personas, y esto es cierto casi por definición. Los robots no pueden criar y educar a los niños, por la sencilla razón de que los niños necesitan modelos a los que puedan imitar, contra los que se puedan rebelar y cuya vida interior puedan comprender: modelos humanos con los mismos defectos, debilidades y sentimientos que ellos, que puedan ir comprendiendo poco a poco y así madurar hasta convertirse ellos mismos en personalidades desarrolladas.

Lo mismo se aplica al resto del sector asistencial. No podemos comprar el amor, la amistad y el afecto, y ningún Estado de bienestar, por extenso que sea, puede concedernos estos derechos. Pero la sociedad puede garantizar que alguien nos cuide cuando necesitemos ayuda o atención. Sin embargo, solo puede garantizar la atención humana a todos sus miembros si retira su prestación del mercado; de lo contrario, la Enfermedad de Baumol se asegurará de que siga siendo el privilegio de una pequeña minoría.

En las circunstancias actuales, la inteligencia artificial tiene, por tanto, el potencial no solo de no hacernos más ricos en conjunto, sino de empeorar la vida laboral cotidiana de millones de personas en funciones administrativas y en el sector cultural. No tiene prácticamente nada que aportar a la resolución de los problemas esenciales de la sociedad, como la formación de un sector asistencial que pueda capear con éxito el cambio demográfico. Esto no es necesariamente culpa de los investigadores de IA, pero demuestra una vez más que no deberíamos dejar el desarrollo de la inteligencia artificial en manos del sector privado, y desde luego no en manos de las oscuras startups de Elon Musk y Peter Thiel.

Según el usuario de Twitter @heartereum, «It’s SO over». El comentario se hizo en enero de 2023, acompañado de varias imágenes de mujeres en bikini generadas por un modelo de IA. Se daba a entender que la pornografía softcore pronto podría prescindir de los actores humanos. El post fue ampliamente ridiculizado, incluso con otros intentos de crear imágenes similares que resultaron en fracasos bastante grotescos. Los actores de OnlyFans, una plataforma en la que los usuarios comercializan contenidos pornográficos directamente a otros usuarios, contradijeron rápidamente la afirmación. Por supuesto, Internet lleva décadas repleto de imágenes sexualizadas de cuerpos humanos, la mayoría de ellas gratuitas.

Las creadoras, en su mayoría mujeres, hicieron hincapié en que sus seguidores no les envían dinero por copias digitales de desnudos prácticamente intercambiables. OnlyFans funciona como modelo de negocio porque las artistas están en constante contacto personal con sus seguidores. Motivados por la soledad o el deseo de transgresión, las personas (en su mayoría hombres) pagan por chatear en privado con las modelos de la plataforma. Obviamente, el atractivo no reside en obtener pornografía, sino en la relación parasocial asociada y la ilusión de atención sexual: una forma de trabajo sexual digitalizado que, aunque puramente transaccional, es cualquier cosa menos anónimo.

Quizás los creadores de OnlyFans fueron de los primeros en diagnosticar hacia dónde se dirige la industria cultural ante la proliferación cada vez mayor de contenidos intercambiables y gratuitos. Una forma en que los trabajadores de la cultura podrían responder a la avalancha de contenidos inducida algorítmicamente es personalizando cada vez más su relación con los consumidores de sus productos: sus «comunidades». Patreon, Substack y OnlyFans son precursores de esta evolución. Lo que estas plataformas tienen en común es que sacan el trabajo cultural, el periodismo o la pornografía de sus contextos institucionales o comerciales tradicionales y los convierten en una empresa de emprendedores productores de contenidos individuales.

Aunque esto puede dar lugar ocasionalmente a una nueva libertad creativa o a la oportunidad de escapar de estructuras explotadoras, las desventajas potenciales para los trabajadores de la cultura son evidentes. La oportunidad de comercializar con uno mismo y la posibilidad de entablar una relación con el propio público pueden convertirse rápidamente en un imperativo económico. Además, el riesgo de que los usuarios no respeten los límites de estas interacciones recae sobre los productores individuales.

Mucho antes de que los modelos algorítmicos de Quincy, Washington, fueran capaces de componer burlas y parodias al estilo Monty Python, los surrealistas intentaron desterrar al artista como elemento subjetivo del proceso creativo. Al crear su cuadro de 1942 «The Bewildered Planet», Max Ernst suspendió de una cuerda un bote de pintura con un agujero, dejándolo oscilar y dejando elipses aleatorias donde golpeaba el lienzo: imperturbable y regular en el lado izquierdo, perturbado y caótico en el derecho. Ernst dejó deliberadamente la forma exacta a la oscilación de este péndulo, a la imprevisibilidad de los sistemas físicos complejos (de los procesos aleatorios, como dirían los informáticos). No todos los surrealistas contemporáneos de Ernst eligieron un camino igualmente técnico. Algunos intentaron situarse en determinados estados de conciencia pasando a un segundo plano como individuos creativos. Quizá por ello no sea sorprendente que su lenguaje visual haya perdido gran parte de su impacto en la era de la creación de contenidos digitales.

Por supuesto, los surrealistas, al igual que sus predecesores y sucesores, se habrían sentido igual de dolidos y ofendidos si hubiera sido posible automatizar realmente la producción cultural durante sus vidas. Y tal vez la aparición del arte semiautomatizado en condiciones de mercado no conduzca a la desaparición de los artistas y trabajadores culturales, sino, por el contrario, a la intensificación de la personalización del sector cultural y a una expectativa de autoexposición parasocial.

Los trabajadores culturales se verían entonces obligados a elegir entre dos trayectorias profesionales poco atractivas: trabajar como supervisores de una máquina cada vez más automatizada, produciendo contenidos intercambiables las 24 horas del día, o comercializarse a sí mismos. Esta evolución ya puede observarse en gran parte de la industria cultural, por lo que el uso de la IA generativa podría convertirse en un acelerador de las tendencias preexistentes.

En determinados ámbitos de la producción cultural, como el hip-hop, los artistas carismáticos que son casi inseparables de su obra ya son la norma, y los efectos apenas se dejarán sentir allí. Otros ámbitos, en los que la separación entre autor y obra se ha mantenido de forma relativamente disciplinada hasta hace poco, podrían enfrentarse a una drástica convulsión. En literatura, por ejemplo, uno de los méritos del posmodernismo es que supuestamente ha liberado a la obra del dominio tiránico del autor. Pero en el futuro, este modo de recepción de las obras literarias podría entrar aún más en conflicto con la necesidad de los autores de comercializarse como personas.

Si las predicciones más atrevidas sobre la inteligencia artificial se hicieran realidad —y debemos seguir siendo escépticos al respecto—, todas las actividades humanas restantes, especialmente la producción cultural, se convertirían en una forma de trabajo asistencial: un trabajo que no puede automatizarse porque la atención y el cuidado humanos son parte constitutiva del mismo, no solo una condición previa contingente para él. El trabajo asistencial es honorable y absolutamente necesario para la sociedad. Pero incluso el más somero vistazo a cómo se remunera y valora en el capitalismo, así como a lo desigualmente que se distribuyen sus beneficios, debería poner de manifiesto que esta evolución no augura nada bueno para la mayoría de nosotros.

En el capitalismo, la mercantilización de los cuidados significa que se mima a una pequeña minoría mientras se desatiende a la inmensa mayoría. La respuesta a esto no está en una huida hacia la falsa y materialmente insustancial seguridad de la esfera privada y los roles de género normativos tradicionales, sino en la amplia socialización y desmercantilización del trabajo de cuidados.

No es necesario que se produzca un escenario extremo de automatización integral del conocimiento y la producción cultural para que la IA generativa empeore notablemente nuestras vidas y empobrezca nuestra sociedad, tanto material como culturalmente. Independientemente de que se produzcan en la ciencia, la administración o el sector cultural, los avances de la IA son claramente malas noticias para los trabajadores. Más grave que el riesgo de perder su empleo es el aumento potencialmente enorme de la carga de trabajo y la pérdida de autonomía y privacidad, a medida que sus industrias se disparan en producción a costa de la calidad.

Tal vez estos efectos secundarios de la producción algorítmica de contenidos solo sean endémicos del capitalismo, y la precariedad económica es sin duda lo que los hace especialmente amenazadores para los más afectados. Sin embargo, esto no significa necesariamente que podamos hacer un uso mucho mejor del estado actual de la IA bajo el socialismo. Se encontrarán algunos usos realmente beneficiosos para la tecnología, pero casi con toda seguridad no en el sector cultural. Ya nos estábamos ahogando en una avalancha de contenidos mediocres y despreocupados antes de que se introdujera ChatGPT.

La inteligencia artificial generativa promete poco para mejorar nuestras vidas, tanto en el ámbito de la necesidad como en el de la libertad, por hablar en términos de Marx. En el pasado, los aumentos de productividad han conducido a una mayor demanda de servicios administrativos en lugar de a una menor, y tenemos motivos para creer que esta tendencia continuará bajo el capitalismo. La prestación de una atención adecuada seguirá siendo una feroz lucha redistributiva sobre la valoración del tiempo y la atención humanos librada en función de las clases, constituyendo la política de género un segundo y estrechamente vinculado teatro de guerra.

En lo que respecta al ámbito de la libertad, no carecemos de la creatividad humana para producir cultura que se aventure fuera de los caminos trillados; carecemos de las condiciones económicas y del tiempo para cultivarla realmente.