«El MIT no sólo me ha preparado para el futuro del trabajo, sino que me ha impulsado a estudiarlo. A medida que los sistemas de IA se vuelven más capaces, una viejo parte de nuestra actividad en sarta será llevada a lado por agentes artificiales. Eso plantea grandes preguntas: ¿Cómo deberíamos diseñar estos sistemas para comprender nuestras preferencias? ¿Qué sucede cuando la IA comienza a tomar muchas de nuestras decisiones?».
Estas son algunas de las preguntas que el candidato a doctorado de la MIT Sloan School of Management, Benjamin Manning, está investigando. Parte de su trabajo investiga cómo diseñar y evaluar agentes de inteligencia fabricado que actúan en nombre de las personas y cómo su comportamiento da forma a los mercados y las instituciones.
Anteriormente, obtuvo una habilidad en políticas públicas de la Escuela Kennedy de Harvard y una carrera en matemáticas de la Universidad de Washington en St. Louis. Luego de trabajar como asistente de investigación, Manning supo que quería seguir una carrera académica.
«No hay mejor punto en el mundo para estudiar pertenencias e informática que el MIT», afirma. «Los ganadores de los premios Nobel y Turing están en todas partes, y el clase de TI me permite explorar uno y otro campos autónomamente. Fue mi primera opción; cuando me aceptaron, la osadía fue clara».
Luego de cobrar su doctorado, Manning paciencia conseguir un puesto docente en una escuela de negocios y realizar el mismo tipo de trabajo que los profesores Sloan del MIT (sus mentores) hacen todos los días.
«Incluso en mi cuarto año, todavía me parece surrealista ser estudiante del MIT. No creo que ese sentimiento se desvanezca nunca. Mi mamá definitivamente nunca dejará de contarle a la concurrencia sobre esto».
De su experiencia en el MIT Sloan, Manning dice que no sabía que era posible educarse tanto en tan poco tiempo. «No es exagerado opinar que aprendí más en mi primer año como candidato a doctorado que en los cuatro primaveras de carrera. Si perfectamente el ritmo puede ser intenso, combatir con tantas ideas nuevas ha sido increíblemente gratificante. Me ha regalado las herramientas para realizar investigaciones novedosas en pertenencias e inteligencia fabricado, poco que nunca imaginé que sería capaz de hacer».
Como economista que estudia simulaciones de humanos mediante IA, para Manning, el futuro del trabajo no solo significa comprender cómo actúa la IA en nuestro nombre, sino incluso mejorar y acelerar radicalmente los descubrimientos científicos sociales.
«Otra parte de mi dietario de investigación explora qué tan perfectamente los sistemas de IA pueden aparentar las respuestas humanas. Imagino un futuro en el que los investigadores prueben millones de simulaciones de comportamiento en minutos, creando rápidamente prototipos de diseños experimentales e identificando direcciones de investigación prometedoras antaño de volver en costosos estudios en humanos. No se comercio de reemplazar el conocimiento humano, sino de amplificarlo: los científicos pueden centrarse en hacer mejores preguntas, desarrollar teorías e interpretar resultados mientras la IA se encarga del trabajo pesado computacional».
Está entusiasmado con la perspectiva: «Posiblemente estemos avanzando cerca de un mundo donde el ritmo de comprensión puede acercarse mucho más a la velocidad del cambio crematístico».