¿Cómo afecta la Cuarta Revolución Industrial a nuestra sociedad actual?

La Cuarta Revolución Industrial (4IR) es un marco amplio o término paraguas que abarca datos y tecnologías como la inteligencia artificial (AI), y sus vínculos con objetos físicos, como infraestructuras, automóviles, hogares y ciudades. Representa tendencias importantes y muy reales, pero, desafortunadamente, la mayoría de los comentarios al respecto, tanto entusiastas como críticos, tienen una visión determinista tecnológica. La mayoría de la gente asume que las nuevas tecnologías dan forma directa a la sociedad, ya sea generando nueva riqueza o corroer la democracia , en lugar de reconocer que la sociedad puede dar forma a la dirección de la investigación y el desarrollo (I+D) y decidir cómo se utilizan las tecnologías.

Hace una década, muchos líderes y comentaristas de la sociedad civil esperaban que las organizaciones sin fines de lucro desempeñaran un papel importante en el desarrollo de nuevas plataformas y servicios basados en tecnologías 4IR. En cambio, con fines de lucro como Uber y Airbnb han dominado el campo. He estado estrechamente involucrado como financiador e inversor en algunos de los contendientes, y he visto las luchas para convertir el “cooperativismo de plataformas” (la idea de administrar taxis basados en Internet, guarderías y otros servicios como cooperativas en lugar de negocios tradicionales) de un concepto prometedor en una opción plausible para ejecutar servicios a una escala significativa.

Existe un grave riesgo de que las próximas generaciones de IA sigan un patrón similar, donde los negocios comerciales y algunos gobiernos dominan el desarrollo de la tecnología, y la sociedad civil se convierte en un espectador impotente. Sin embargo, también hay oportunidades para que la economía social en todas sus formas configure estratégicamente el desarrollo y la aplicación de las tecnologías 4IR para lograr el bien social.

Ética y regulación para guiar el 4IR

El 4IR fue promovido por primera vez como un concepto por el Foro Económico Mundial, y las empresas y algunos gobiernos lo han abrazado con entusiasmo. La respuesta de la sociedad civil, por otra parte, ha sido limitado . Existentes Literatura académica sobre los posibles impactos sociales del 4IR es naciente, a menudo bastante delgado, y a menudo centrado alrededor Principios generales relativos a la ética en lugar de un análisis detallado del impacto. Gran parte de ella se centra en las formas en que AI podría amenazar valores como la verdad, la paz y la democracia mediante la guerra algorítmica; la proliferación de noticias falsas o falsificaciones profundas; el sesgo algorítmico incorporado en las herramientas de adopción de decisiones, en particular en ámbitos como la justicia penal; y los posibles abusos del reconocimiento facial y otras herramientas.

La vigilancia de este tipo es vital a medida que la IA se vuelve más omnipresente y juega un papel más importante en la toma de decisiones. Pero si bien la extraordinaria financiación filantrópica y comercial para los centros de ética de la IA en todo el mundo es bienvenida, y si bien muchos de los propuestas éticas son sensatos, a menudo carecen de matices sobre las implicaciones sociales y políticas de la IA, y mucho menos opciones estratégicas , y tienden a producir Listas difíciles de implementar de principios. Además, con un pocas excepciones , la sociedad civil ha trabajado muy poco en las opciones de política pública. De hecho, los responsables políticos de la Comisión Europea y los gobiernos nacionales han tenido que desarrollar opciones para sí mismos. En la estela de Reglamento general de protección de datos , por ejemplo, la Unión Europea se ha esforzado por mejorar la dimensión social de la tecnología con una serie de propuestas para limitar y orientar la IA, desde el reconocimiento facial hasta el crédito social, con sorprendentemente poca aportación de la sociedad civil o el mundo académico.

Promoción de la tecnología para el bien

La mayoría de estos esfuerzos han enmarcado las tecnologías 4IR como amenazas que requieren regulación y limitaciones. Sin embargo, unos pocos se han centrado en emplear la IA para fines más orientados a la sociedad. La empresa Aerobotics , por ejemplo, está utilizando drones y IA para detectar y abordar plagas para mejorar los rendimientos agrícolas. En la esfera de la educación, algunos están utilizando la IA para mejorar el diseño y la evaluación de los planes de estudios y proporcionar a los alumnos la posibilidad de acceder a los programas de estudio. Materiales de aprendizaje en línea personalizados . Otros ejemplos incluyen líderes cívicos en Taiwán utilizando la herramienta de IA Polis para orquestar el debate democrático, y las organizaciones están utilizando IA para todo ayudar al diagnóstico de los problemas de salud a Ayuda a los refugiados con reasentamiento.

También hay ejemplos prometedores y a pequeña escala en las fronteras de la tecnología. Bionics abiertos utiliza la robótica para crear manos de robot de código abierto y dispositivos protésicos que otros pueden reproducir fácilmente utilizando materiales off-the-shelf y técnicas de prototipado rápido. MeshPoint produce dispositivos para crear redes de Internet entre pares en zonas de desastre y campamentos de refugiados, y proyectos como Tónico y Procedencia utilizar blockchain para hacer las cadenas de suministro más transparentes. Otras organizaciones están utilizando chatbots para mejorar Inscripción de votantes , resolver acoso en el lugar de trabajo , y apoyar la innovación en zonas de desastre .

El espacio para este tipo de asociaciones ha aumentado potencialmente. Programas dirigidos por grandes plataformas (como Laboratorios de Google Sidewalk proyecto en Toronto o Replica en Portland), que prometió una nueva era de ciudades inteligentes, resultó incapaz de ganarse la confianza pública y confirmó la necesidad de nuevos arreglos radicales para la gobernanza de los datos para evitar abusos.

La financiación filantrópica, mientras tanto, ha impulsado efectivamente el trabajo sobre la ética de la IA, pero no sobre los usos de la IA en la sociedad o en la filantropía misma . De hecho, un efecto de la fuerte capacidad de las empresas para utilizar las tecnologías 4IR de maneras innovadoras es que probablemente han tenido más influencia en la donación filantrópica que en las propias fundaciones, por ejemplo a través de Facebook permitir dar a la caridad a través de su servicio de Facebook Messenger, o Salesforce asociándose con United Way en los Estados Unidos para añadir una función de asesoramiento a su plataforma de creación de puestos de trabajo basada en su “Einstein” impulsado por IA.

Consideraciones estratégicas para la economía social

Si bien los esfuerzos descritos anteriormente han tratado de limitar y orientar el desarrollo tecnológico mediante leyes, reglamentos y códigos éticos, y de movilizarlo para atender las necesidades sociales, sus efectos han seguido siendo limitados. Mirando hacia la década que viene, la gran cuestión es si la economía social aceptará su papel actual, relativamente marginal en el 4IR o moldear activamente el desarrollo tecnológico de nuevas maneras que beneficien a la sociedad. En un escenario más negativo, las empresas sociales y otras organizaciones que participan en la economía social:

Faltan los medios para influir en la dirección de la I+D o en el entorno político más amplio
Seguir quedando atrás en el sector empresarial debido a la lentitud de la adopción
Véase objetivos sociales socavados por la destrucción masiva de puestos de trabajo debido a la automatización

En un escenario más positivo, ellos:

Tener acceso al capital y la capacidad, permitiéndoles competir, y lograr las economías de escala y alcance que necesitan para prevalecer
Formar I+D para centrarse más en las prioridades sociales, como la falta de vivienda, la integración de los refugiados y la salud pública, que en las prioridades militares y comerciales
Ayudar a configurar entornos normativos y normativos favorables, incluyendo reglas sobre privacidad, transparencia y datos abiertos
Ayudar a configurar contextos de sistemas específicos, en particular en torno al cambio climático y el futuro del trabajo
Lograr avances en la productividad mediante un mayor nivel de cualificación de los trabajadores y el despliegue efectivo de la tecnología

El ejemplo de Net-Zero

El papel de los datos y la IA en el cambio climático es una esfera en la que estas consideraciones se están volviendo urgentes. El logro de reducciones graves de las emisiones de carbono es uno de los mayores desafíos del siglo XXI. La sociedad civil ha estado a la vanguardia en la defensa del cambio y en la demostración de lo que significa el cambio en la práctica. Ha destacado la necesidad de transformar casi todos los aspectos de la sociedad y la economía, incluyendo el diseño técnico de la energía, el transporte y los edificios; comportamientos cotidianos como dietas y viajes; y políticas, incluyendo impuestos, subsidios, incentivos, regulaciones, a nivel local, nacional y mundial. La economía social está muy involucrada en esto, liderando iniciativas de reciclaje y reducción de residuos, haciendo campaña para cambiar actitudes y desarrollando nuevos modelos de propiedad de la energía.

Pero la descarbonización requiere que los sistemas y organizaciones que conforman la economía social también movilicen muchas tecnologías 4IR, incluyendo datos, IA e Internet de las Cosas. Y si bien los gobiernos nacionales han establecido objetivos ambiciosos, como el cero neto para Noruega para 2030 y Finlandia para 2035, y empresas como Siemens se han comprometido con cero neto para 2030 en todas las instalaciones de producción y edificios de todo el mundo, pocas instituciones tener estrategias coherentes para el logro de los objetivos de desarrollo del Milenio Acuerdo de París objetivos que hagan pleno uso de la economía social o de las herramientas digitales.

La reorientación de los flujos de inversión hacia tecnologías ecológicas está dando lugar a métricas, fondos y criterios de inversión que se ajustan a los objetivos climáticos. Pero la economía social necesita hacer más. Necesita orquestar los datos, conocimientos e ideas disponibles para lograr cambios de gran alcance a nivel de sistemas en áreas como la energía, el transporte y la vivienda, y para identificar las mejores formas de conectar la economía social en todas sus formas. Un enfoque más estratégico incluiría lo siguiente:

1. Organizar los datos como un bien común . En la actualidad, aunque existen enormes cantidades de datos pertinentes, es relativamente poco lo que se estandariza y se puede acceder fácilmente a ellos. Gran parte de los datos son de propiedad propia y están en manos de grandes empresas comerciales como los proveedores de energía. Para participar efectivamente en el 4IR, las organizaciones públicas y de la sociedad civil necesitarían liderar la recopilación, cura y el intercambio de datos sobre emisiones, así como datos sobre las huellas de carbono de las cadenas de suministro, ciudades y vecindarios, e individuos. Se están realizando algunos trabajos al respecto, entre ellos: tableros de instrumentos y proyectos como Rastreador de carbono que utilizan datos satelitales para cartografiar las emisiones de carbón, pero la información sigue estando bastante fragmentada y no está integrada con las asignaciones de dinero. Mientras tanto, ambiciosos programas netos-cero en ciudades como Helsinki , Amsterdam , y Copenhague ofrecer información detallada sobre edificios, transporte y energía, pero incluir datos muy escasos y poca mención explícita de la economía social. También hay importantes cuestiones pendientes, como la propiedad y la accesibilidad de los datos de contadores inteligentes, y la probable necesidad de que las nuevas instituciones actúen como guardianes de los mismos. Sin embargo, la correcta estrategia de datos es importante a largo plazo; en última instancia, podría cambiar la información de las empresas, cambiar el comportamiento de los mercados financieros y los inversores, y proporcionar al público información más fiable sobre si sus activos están ayudando o dificultando la reducción del carbono.

2. Abrazar la IA y el aprendizaje automático . Ya sea que estén gestionando redes eléctricas o inventando nuevos materiales, muchas empresas están tratando de utilizar la IA para responder al cambio climático . Algunos se centran en la cartografía del cambio climático con más detalle y el seguimiento de los patrones meteorológicos extremos; otros están trabajando en la reducción del uso de la energía (por ejemplo, DeepMend ’s proyecto sobre la cantidad de energía que Google utiliza ), la planificación del transporte, geoingeniería solar, y las finanzas. Pero, una vez más, la economía social podría desempeñar un papel más destacado; podría, por ejemplo, ayudar a diseñar nuevos enfoques de la propiedad, la transparencia y la ética de los algoritmos, que darán cada vez más forma a la vida de las ciudades.

3. Creación de pruebas y intercambio de conocimientos . Los Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático orquesta el conocimiento global sobre el diagnóstico del cambio climático, pero la información sobre lo que funciona para combatirlo —en campos como la modernización de los sistemas energéticos comunitarios y la reducción del desperdicio de alimentos— está mucho menos organizada. Una vez más, las presiones del mercado significan que las empresas tienen fuertes incentivos para aprender. Pero cuando se trata de aspectos sistémicos o de interés público de la reducción del carbono, hay una brecha tanto en la responsabilidad como en la acción. A las organizaciones les gusta Climate KIC o C40 están intentando estrategias multinivel (locales a nacionales), pero sus recursos son limitados. Incluso donde hay mucha evaluación y evidencia, asegurarse de que es utilizable y accesible para los municipios, las empresas sociales y otros que lo necesitan es un desafío. Esto impide la adopción de innovaciones que mejoren la productividad. Cada vez más, el campo necesita centros, financiados por el sector público o filantropía, centrados en “lo que funciona”, foros donde diferentes grupos pueden compartir y promover conocimientos prácticos sobre cómo utilizar eficazmente tecnologías como las bombas de calor o el aislamiento en el hogar.

4. Fomento de la experimentación . Algunos aspectos de la I+D —particularmente cuando encaja en marcos bien establecidos para la innovación de productos— ya reciben una financiación significativa, pero hay grandes lagunas. Por ejemplo, actualmente hay poca inversión en experimentos para descubrir nuevos conocimientos sobre aspectos más complicados de la reducción del carbono (como el impacto de los planes de incentivos en la eficiencia energética) o los probables impactos en el empleo de las economías circulares. También existe la oportunidad de mejorar el aprendizaje entre pares entre grupos que realizan experimentos similares y el intercambio rápido de resultados (incluidos datos). Algunos gobiernos, como Finlandia, están estableciendo métodos sistemáticos para vincular múltiples experimentos locales en torno a la descarbonización con datos y aprendizaje compartidos. Plataformas como estas podrían ser vitales para las ciudades y la economía social, e idealmente incluirían la consolidación de datos en tiempo real; protocolos compartidos para el diseño y evaluación de experimentos; y análisis y síntesis de evidencia en profundidad.

5. Movilización de las comunidades . Para alcanzar los objetivos del Acuerdo de París, la economía social necesita movilizar a las comunidades con mucho más éxito que en el pasado. El terreno necesidades de apoyo campañas centradas en temas como la reducción del desperdicio de alimentos o la modificación de los comportamientos alimentarios, y el uso de datos y pruebas de hipótesis explícitas para informar las decisiones como cómo impulsar la acción basada en el lugar. Las competencias y los retos paneuropeos ofrecen algunas lecciones útiles. Estamos empezando a ver enfoques más integrados, como el trabajo de Dark Matter Labs sobre Aumento de la inteligencia colectiva en relación con el cambio climático, que muestran cómo movilizar conjuntamente la inteligencia artificial y colectiva.

Este último punto destaca una cuestión estratégica más amplia: el papel de la inteligencia colectiva. El ejemplo de la descarbonización muestra la importancia de orquestar asambleas de inteligencia de todo tipo para apoyar la acción social, incluyendo datos, evidencia, perspicacia ciudadana e ideas, organizadas como comunes. Consideraciones similares se aplican en muchos otros campos, ya sea en el cuidado de ancianos o rehabilitación de trabajadores.

Un enfoque coherente y estratégico para configurar activamente el desarrollo tecnológico de manera que beneficie a la sociedad perseguiría diferentes corrientes de trabajo en paralelo: reorientar la dirección de la I+D, al tiempo que mejoraría la ordenación de los datos, las pruebas, la I+D y los experimentos. En la actualidad, la sociedad civil no sólo carece de la capacidad para este tipo de estrategia, previsión e imaginación, sino que el desequilibrio entre sus capacidades y las de los militares, la vigilancia y las grandes empresas probablemente seguirá creciendo. Todo esto hará que sea más difícil anticipar, preparar y responder a los grandes cambios que probablemente tendrán lugar durante la próxima década.

Sin embargo, si bien la economía social ha estado en gran medida al margen del 4IR hasta ahora, muchas de las organizaciones que participan en él han reconocido su importancia y su promesa para abordar los problemas sociales y ambientales. Iniciativas como la Redes de laboratorios aceleradores del PNUD están utilizando métodos de inteligencia colectiva para acelerar la innovación en torno a los Objetivos de Desarrollo Sostenible, mientras que instituciones como el Parlamento Europeo han reconocido la necesidad de promover métodos y tecnologías de inteligencia colectiva junto con IA. Mientras tanto, la India está implementando programas que extienden los conceptos de la Sistema de identificación Aadhaar a campos como la educación para prestar servicios a gran escala. Este es un buen ejemplo de cómo la sociedad civil y el gobierno pueden colaborar en la organización de la inteligencia colectiva.

También puede haber margen para desarrollar un nuevo campo que examine cómo la economía social puede desempeñar un papel más activo en el 4IR, y que vincule el análisis retrospectivo de los estudios científicos y tecnológicos con un enfoque estratégico más prospectivo. El 4IR corre el riesgo de ser una revolución que le sucede a la gente, no con ella. Se corre el riesgo de amplificar los intereses de los negocios y los militares más que la sociedad. No es demasiado tarde para cambiar esto, pero cambiar la economía social para que configure de manera activa y efectiva el 4IR requerirá que la filantropía y la sociedad civil sean mucho más estratégicas de lo que han sido en los últimos años.