Mundu hau paradoxaz beteta dago, ideia gatazkatsuak dituzten adierazpen edo kontzeptuez beteta. Ia egunero, kontrako ideiak jasotzen ditut adimen artifizialaren eraginari buruz, hala nola hizkuntz eredu handiei edo zerbitzuei buruz, hala nola… bai, “txat hori”. Zintzo izanda ez daukat erantzun argirik, eta teknologia digitalen aplikazioari eragiten dioten zenbait paradoxa ikusten ditut, esaterako industria aurreratuan, mugikortasun jasangarrian, energia kudeatzen dituzten sistemetan eta osasun arloko garapenetan, gure ardatz nagusietan dauden batzuk aipatzearren. Adimen Artifizialak (AA) beste edozein teknologia digitalen modura, paradoxa klasikoak erakusten ditu.
Lehenik, klasikoen artean klasikoena, produktibitatea vs. AAren paradoxa. Produktibitatearen paradoxak zera dio: teknologian egindako aurrerapenek, bereziki AAk eta automatizazioak, ez dute beti produktibitatea handitzen uste zen bezala. Paradoxa da produktibitatea ez dela espero zen tasara igotzen, nahiz eta AAren teknologia eta tresna aurreratuak eskuratu helburu zuzen horrekin.
Eztabaidaren alde batean, profesional batzuek uste dute (eta ni bat naiz) AAk produktibitatea nabarmen handitzeko ahalmena duela. Produktibitatearen paradoxa AA modu egokian ezartzeko eta prozesuak berregituratzeko atzerapenei, datu kudeaketaren erronkei edo gai juridikoen zailtasunei egotzi zaie. Horren ondorioz, industria-enpresei aplikatutako AAren irabazi ekonomiko handiak ikusteko urte luzeak behar litezke.
Hala ere, argudioaren beste aldean, badaude produktibitatean desazelerazioa hautematen dutenak, nahiz eta aurrerapen azkarrak izan AAn eta teknologian. Horri Solow Paradoxa esaten zaio, Robert Solow ekonomistak izendatua, 1980ko hamarkadako iraultza informatikoan antzeko fenomeno bat ikusi baitzuen. Gaur eguneko ikertzaile batzuek Solow Paradoxarekin paralelismoak sortu dituzte, orain AA teknologia nagusia izanik. Badirudi AAren aurrerapen teknologikoek ez dutela produktibitatea handitzen, eta horrek aurrerapen teknologikoaren eta hazkunde ekonomikoaren arteko talka sortuko luke.
Hala ere, goizegi izango litzateke AAk produktibitatea hobetzeko duen ahalmena alferrikakoa dela esateko, datu mugatu batzuetan soilik oinarrituta. Izan ere, ikuspegi alternatiboek diote paradoxa hori gehiago egotz dakiekeela aplikazio- eta berregituratze-prozesuetako atzerapenei AAen beraren barruko akats bati baino. Ondorioz, adimen artifizialaren aldekoek onura ekonomiko garrantzitsuak guztiz gauzatzeko denbora behar dela diogu. OCDEren analisiaren probak aipatuz, teknologia digitalak (AA kasu) modu asimetrikoan onartu eta aplikatu dira ekonomiaren hainbat sektoretan, produktibitatearen hazkunde orokorra eragozten duen funtsezko faktore gisa.
Garrantzitsua da kontuan hartzea produktibitatearen paradoxa itxaropen faltsuen eta neurketa-akatsen emaitza izan daitekeela
Halaber, teknologia digital berri horiek aplikatzeko gaitasun txikiagoa duten enpresak (batzuk handiak, gehienak ertainak edo txikiak—tamaina hemen ez da gako bakarra) zailtasun handiak dituzte langile kualifikatuak erakartzeko. Produktibitatearen desazelerazioa ekoizpen-enpresen arteko AA arrakalarekin lotuta egon daiteke, ekosistema ikuspegia beharrezkoa baita (kate ikuspegia, sare efektua eta enpresa traktoreen influentzia). Horrek agerian uzten du ekoizpen txikieneko enpresek erronka handia dutela teknologia digitalak erabiltzeko eta modu eraginkorrean aprobetxatzeko; izan ere, zailagoa egiten zaie prozesu horretan laguntzeko behar dituzten gaitasunak dituzten langileak erakartzea. Gainera, garrantzitsua da kontuan hartzea produktibitatearen paradoxa itxaropen faltsuen eta neurketa-akatsen emaitza izan daitekeela.
Nire ustez funtsezkoa da onartzea AAk produktibitatea nabarmen handitzeko ahalmena duela, zenbait enpresatan ikusi dugun bezala. AA ez da, inola ere, teknologia berria, nahiz eta orain azelerazio une batean egon. Joel Mokyr historialari ekonomiko nagusiak iradokitzen duenez AAk produktibitatea handitzeko promesa kasu askotan dagoeneko garatu da. Bere ustez goizegi da AAk produktibitatea sustatzeko duen potentziala baztertzeko, egungo estatistiketan soilik oinarrituta. Beste era batera esanda, AA inguratzen duen produktibitatearen paradoxa denbora-fenomeno bat izan daiteke, AAren teknologiari berez dagokion mugaren ordez inplementazio- eta berregituratze-prozesuen atzerapenek eragindakoa. AAren inguruko produktibitatearen paradoxa eragiten duen faktoreen artean teknologia berriak ezartzean eta berregituratzean izaten den atzerapena giltzarria da. Atzerapen horiek urteak edo hamarkada batzuk behar izaten dituzte AAren irabazi ekonomiko handiak egin aurretik.
Moravecen paradoxa AAri buruzko beste paradoxa ezagun bat da, gure euskal ekosistema industrial honetan benetan garrantzitsua. Paradoxa horrek adimen artifizialeko eta robotikako ikertzaileek aurkitutako printzipio sinple bat deskribatzen du. Printzipio horren arabera, goi-mailako arrazoibideak nahiko konputazio gutxi eskatzen du, baina maila txikiko gaitasun sentsoriomotorrek baliabide konputazional handiak behar dituzte. Modu sinplean esanda, makina batentzat oso konplexua izan daitekeela gizakientzat erraza dena (oreka, gauzak jasotzea, inguru fisikoa ezagutzea), eta gizakientzat zaila dena (adibidez, maisu handiko mailan xakean aritzea) nahiko erraza izan daitekeela makinentzat. Paradoxa horrek atentzioa ematen du sinpleak diruditen baina, berez, mundu fisikoarekiko ulermen eta elkarreragin sakona behar duten zereginen automatizazioan inplikatutako konplexutasunari buruz.
Industria eta manufaktura sektoreetan, AAren eragina sakona izan da. AAk produkzio planak eta ordutegiak optimizatzeko, ekipoaren mantentze-lan prediktiboa egiteko eta produktuaren diseinuan eta kalitate-kontrolean laguntzeko erabili da, besteak beste. Maila handiko arrazoiketak eta patroien erabilpena behar duten atazek produktibitate-irabazi handiak izan ditzakete AAren bidez.
Hala ere, Moravecen ikuspegi paradoxikoak interakzio fisiko zehatza behar duten atazak (fabrikazioan eta logistikan lan handia egiten dutenak) automatizatzeko zailagoak izan daitezkeela esan nahi du. Hori esanda, ikusmen artifiziala, robotika eta ikaskuntza sakona bezalako AA arloetako aurrerapenek Moravecen paradoxa gainditzeko tresnak garatzen dituzte. Erronka jarraitua da, baina lan horiek automatizatzeko produktibitate-irabazi potentzialak ikaragarriak izan daitezke.
AAren inguruko produktibitatearen paradoxa eragiten duen faktoreen artean teknologia berriak ezartzean eta berregituratzean izaten den atzerapena giltzarria da. Atzerapen horiek urteak edo hamarkada batzuk behar izaten dituzte AAren irabazi ekonomiko handiak egin aurretik
Azkenik Jevons Paradoxa kontutan hartu behar dugu. Paradoxa zaharra eta klasikoa da, XIX mendekoa. William Stanley Jevonsek izendatu zuen paradoxa hau, eta egoera jakin bat aipatzen du: baliabide baten erabileran eraginkortasuna handitzeak baliabide horren kontsumo orokorra handitzea dakar, espero zitekeen murrizketa izan ordez. Funtsean, aurrerapen teknologikoak baliabide bat erabiltzeko eraginkortasuna handitu ahala, baliabide horren kontsumo-tasa handitu egin daiteke, baliabidea erabiltzeak kostu erlatibo txikiagoa baitu.
Orain, kontuan izan behar da AAn egindako aurrerapenek sistema edo prozesu bat eraginkorragoa izatera eraman dezaketela, eta horrek, Jevons Paradoxaren arabera, sistema edo prozesua gehiago erabiltzea ekar lezake (orain merkeagoa/erabiltzeko errazagoa delako). Hala ere, sistema edo prozesutik espero den produktibitate osoa handitzen ez bada, AAren Produktibitatearen Paradoxan berriro erori garela argudia liteke. Horretarako arrazoi desberdinen artean eraginkorrak ez diren AAko inplementazioak izan litezke.
Wirthen legeak (software-bloat teoria ere esaten zaio) zera dio: hardware-teknologian aurrerapenak izan arren, sistemaren errendimendu orokorra ez da hobetuko, hardware horretan exekutatzen den softwarea gero eta intentsiboagoa baita baliabideetan. Lege horrek aurrerapen teknologikoaren aplikazio eraginkorraren eta kudeaketa arduratsuaren garrantzia nabarmentzen du. Softwarea optimizatu egin behar da exekutatzen ari den hardwarerako; AA eta automatizazioa, berriz, produktibitatea sustatzeko ahalmen guztia gauzatzeko moduan ezarri behar dira, langileen berregituratze prozesuak barne, besteak beste. Biek azpimarratzen dute ikuspegi holistiko baten balioa. Ikuspegi horretan, bai hardwarea, bai softwarea, bai AAren teknologia eta bai haren garapena modu kohesiboan kudeatu behar dira. Gaur oso modan dauden DevOps, MLOps, DataOps teknologiak lagun, Jevons Paradoxa gainditzeko medioak egon badaude.
AAri buruzko lau paradoxa, eta gehiago etortzeko. AA generatiboak (“txat hori”) enpresa eta industria-aplikazioetan duen eraginari buruzko galderak egiten dizkidatenean, erantzun laburra emango diet: gakoa paradoxa klasikoetan dago.