Este proyecto demuestra que la IA es capaz de repartir mejor las riquezas que el ser humano y evitar la desigualdad

Los nuevos avances y desarrollos en tecnología están para esto, para ofrecer nuevas alternativas y ofrecer cambios en aquello que está mal. Y es que, está demostrado, que aunque aún la inteligencia artificial no supera al hombre, esto va a ser cuestión de tiempo.

Uno de los grandes pasos ha sido este proyecto publicado recientemente en Nature por investigadores de la empresa DeepMind de Google en el que han empezado a jugar con una pregunta: ¿está el aprendizaje automático mejor equipado que los humanos para crear una sociedad que reparta los recursos de forma más equitativa?

Parece que los resultados han dado una respuesta afirmativa. Antes de entrar de lleno en este estudio, recalcar que los investigadores afirman que el sistema de IAno significa necesariamente que vaya a satisfacer equitativamente las necesidades de los humanos a mayor escala.

"Los experimentos no son una propuesta radical para la gobernanza basada en la IA, sino un marco para futuras investigaciones sobre cómo la IA podría intervenir en las políticas públicas", añaden.

Matizado esto, se llevaron a cabo una serie experimentos en los que entrenaron a una red neuronal profunda para repartir las riquezas. Partieron de un juego en línea en el que participaron varios seres humanos. Se les propuso que en cada ronda decidieran si quedarse con una parte del dinero o, por el contrario, invertirlo en un fondo general.

Estos fondos se devolverían a los jugadores según tres esquemas de redistribución diferentes basados en dos sistemas económicos humanos, y uno extra creado por la IA, llamado Mecanismo de Redistribución Centrado en el Ser Humano (MRCH). Los humanos votarían para decidir qué sistema prefieren.

Pues bien, resulta que este último fue el elegido por la mayoría. Y es que, mientras que los sistemas humanos repartían los beneficios en función de aspectos como la cantidad que aportaba cada jugador, el sistema de la IA redistribuía la riqueza de una forma que tenía en cuenta las ventajas y desventajas que tenían los jugadores al principio de la partida.

"En lugar de limitarse a maximizar la eficiencia, el mecanismo era progresivo: promovía la emancipación de aquellos que comenzaban el juego con una desventaja de riqueza, a expensas de los que tenían una dotación inicial más alta", explican.

El objetivo de este tipo de proyectos, según explican ellos mismos, es demostrar su efectividad y que seamos nosotros mismos los que votando decidamos que las opciones diseñadas por IA son básicamente mejores.