De hecho, la mayoría de los estudios hasta ahora han encontrado que la IA reduce la desigualdad y cierra las brechas de habilidades Hay relativamente pocos que encontraron lo contrario: que los expertos mejoraron aún más. Uno fue lo suficientemente convincente como para construir una narrativa de que la IA aumentaría la brecha de habilidades. Pero no era real

En mi clase de inglés de secundaria, teníamos que leer cada libro dos veces, una vez en la primera mitad de la clase y luego durante la segunda mitad, con el orden de los libros invertido. Recuerdo que me molestaba este concepto, pero al final de la clase lo entendí. La belleza de la ficción es la inmersión en algún aspecto profundo de la experiencia humana. Crimen y castigo fue uno de esos libros: la primera vez, aprendí la historia. La segunda vez, la experimenté. Recuerdo que la primera vez seguí el arco de la historia, la segunda vez realmente pude internalizar la redención. La tendencia de los profesores de ni siquiera asignar libros completos ya no va a robar a las futuras generaciones de este regalo.

Ha habido muchas discusiones aquí sobre la IA y la creatividad: ¿podrá la IA crear conocimiento o arte verdaderamente nuevo? Hay una distinción entre dos tipos de creatividad: la cerrada (con un objetivo específico) y la creatividad abierta, "blue sky" (sin un final definido). En uno de mis artículos favoritos: la creatividad cerrada responde a incentivos; la creatividad "blue sky" no lo hace: se basa en la motivación intrínseca. Un componente clave en el entrenamiento de sistemas de IA es el RL, que genera señales positivas según la salida del modelo. Puede ser que este sistema optimice la creatividad "cerrada", pero no logre captar la creatividad "blue sky". De hecho, el mismo conjunto de autores muestra que los humanos continúan dominando a la IA en creatividad "blue sky", pero tienen un rendimiento inferior en tareas que involucran creatividad cerrada. Si queremos que la IA cree conocimiento verdaderamente nuevo, es útil pensar en cómo optimizar el entrenamiento para este tipo de creatividad "blue sky". Esto abre muchas preguntas importantes sobre cómo diseñar la función de recompensa, cómo dotar al modelo de motivación intrínseca (que es un área activa de investigación), etc.