La IA no lo resuelve todo, pero sí mucho, si se hace de la manera correcta
La IA es la tecnología que está al rojo vivo en la mayoría de los ámbitos técnicos civiles, y es una tecnología que ha llegado para quedarse. La IA es una excelente herramienta en la caja de herramientas para resolver ciertos tipos de problemas, aunque quizás no la solución general a todos los problemas técnicos que a veces se promociona, con frecuencia por quienes venden el servicio. La IA generalista funciona bien cuando el resultado puede ser algo impreciso y cuando la exactitud, la repetibilidad y la comprensión de los fundamentos subyacentes no son requisitos primarios.
En Avioniq llevamos muchos años desarrollando una variante de IA para el complejo y sensible entorno militar, donde el ser humano debe estar "en el circuito" en un futuro previsible y comprender lo que ocurre, ya que frecuentemente se trata de vidas humanas y de difíciles ponderaciones entre distintas alternativas. Pero primero aclaremos por qué la IA puede ser un problema y por qué no se pueden copiar sin más las soluciones de IA generalistas existentes en el ámbito civil.
El tipo de IA que más interés y admiración ha despertado últimamente es la generativa. ChatGPT y los servicios de creación de imágenes y vídeos que tan seductoramente nos inundan con una solución fantástica tras otra son de este tipo. La IA generativa consiste, en pocas palabras, en introducir datos, por ejemplo una pregunta en texto, un archivo de audio, una imagen o parámetros de misiles, y recibir a cambio una respuesta en forma de datos, como texto, audio, imagen o una serie de maniobras en combate aéreo.
Una característica de la IA generativa es que el número de combinaciones distintas de datos de entrada y salida es prácticamente infinito. Si se genera una imagen a partir de un texto, el resultado será diferente cada vez, aunque la imagen siempre sea una respuesta al texto. Por ello es difícil verificar que el resultado sea correcto, o siquiera bueno, ya que para estas IA raramente existe una respuesta de referencia, es decir, lo que realmente sería la respuesta correcta.
Para saber si la respuesta que entrega la IA generativa es buena, un experto en el dominio debe evaluarla, lo cual requiere muchos recursos. En el caso de ChatGPT, se emplea un gran número de personas que actúan como expertos en el dominio del texto ordinario para evaluar la calidad de las respuestas, e incluso se entrenan IA especiales que evalúan la calidad de las respuestas de otras IA a partir de las valoraciones de esas personas.
En el caso de la IA aplicada al combate aéreo, por ejemplo, la ambigüedad sobre qué constituye una buena respuesta, y el hecho de que el resultado pueda variar en cada ocasión, representa un problema, ya que los pilotos son un recurso escaso y los pocos que existen no tienen como prioridad ser expertos en el dominio del entrenamiento de IA.
Las empresas especializadas en IA a menudo la venden como si fuera la solución a todo el problema, de ahí el término generalista. Cuando la IA genera respuestas a preguntas en las que toda la problemática está contenida en la propia pregunta, como ocurre con ChatGPT y la generación de imágenes y audio, funciona perfectamente contar con expertos en IA que resuelvan el problema completo simplemente siendo capaces de valorar si la respuesta es más o menos correcta en relación con la pregunta. Pero cuando la solución forma parte de un contexto más amplio, con información implícita en la pregunta que no está disponible como dato de entrada, donde resulta más difícil delimitar qué debe entregar la IA y donde cierta información y ciertas condiciones se encuentran en otros sistemas, la situación se vuelve más compleja.
En conjunto, hemos visto cómo la IA puede ser una herramienta poderosa, pero que su aplicación en tecnología militar no está exenta de desafíos significativos. Las soluciones de IA generalistas que funcionan bien en contextos civiles son a menudo difíciles de trasladar directamente al contexto militar, donde los requisitos de precisión y seguridad son más elevados. Pero, ¿qué significa esto concretamente para el desarrollo de la IA en el combate aéreo? En la siguiente parte exploraremos cómo estos desafíos pueden abordarse mediante ejemplos específicos y estrategias para optimizar el papel de la IA en el ámbito militar.