El conocimiento tácito es la clave para el éxito de la IA física

El profesor Kim Jun-ha de la GIST afirmó que la capacidad de convertir el saber hacer inexplicable de los expertos en datos determinará el futuro de la IA física. El académico advirtió que la tecnología de diseño de autoridad será el tema social más importante en los próximos 3 a 5 años.

La tecnología de inteligencia artificial (IA) está entrando en la era de la "IA física" (Physical AI), que va más allá de la generación de texto y código para realizar acciones físicas en el mundo real. Sin embargo, los expertos coinciden en que, para que la IA física posea una verdadera inteligencia, el desafío fundamental es convertir en datos el "saber hacer inexplicable" que poseen únicamente los trabajadores expertos, superando los manuales documentados.

Según la entrevista al profesor Kim Jun-ha, de la GIST, realizada por T Times TV, la limitación actual de la IA radica en que se mantiene en el "Explicit Knowledge" (conocimiento explícito), el cual está claramente documentado o manualizado. Citando la obra de Michael Polanyi, el profesor Kim mencionó: "Sabemos más de lo que podemos decir" (We can know more than we can tell). Esto significa que los seres humanos poseen un vasto conocimiento que no se puede expresar totalmente mediante el lenguaje, y la forma en que se convierta este "Tacit Knowledge" (conocimiento tácito) en inteligencia de IA determinará el éxito o fracaso de la IA física.

"El juicio de un operador de excavadora es la clave para la digitalización"

Para explicar la naturaleza del conocimiento tácito, el profesor Kim utilizó el ejemplo de la operación de una excavadora. Si bien el simple movimiento de excavar tierra se puede automatizar, el juicio de sacudir ligeramente el suelo para evitar que la tierra se derrumbe, o detectar un peligro y esquivarlo cuando aparece una roca durante el trabajo, pertenece al conocimiento tácito del experto. Estos juicios son áreas que no se pueden aprender únicamente con los manuales existentes.

Ante la pregunta de cómo convertir este "conocimiento inexplicable" en datos, el profesor Kim propuso un método en el que, dado que enseñar cada proceso individualmente resulta demasiado costoso, se enseñen los Point (puntos) esenciales para luego enseñar el "Context" (contexto) entre ellos. Explicó que la esencia de la IA de conocimiento tácito es lograr que se comprenda el vínculo entre los datos A y B. "No se trata simplemente de entrenar millones de tokens, sino de un proceso de encontrar para la IA el contexto de 'esto es así' que posee el ser humano", enfatizó.

Especialmente, el profesor Kim solicitó un cambio en las políticas de recursos humanos de las empresas durante el proceso de convertir el saber hacer de los expertos y maestros en activos. Señaló que "mantener a los trabajadores expertos bajo un sistema de límite salarial es un método inhumano", y añadió que se deben proporcionar incentivos para que su conocimiento no se utilice sin consentimiento o compensación, tratando sus juicios y registros como activos fundamentales de la empresa. Su lógica es que las empresas se beneficiarán si abordan a los trabajadores expertos no como candidatos a la jubilación, sino como "poseedores de activos de datos".

La "tecnología de diseño de autoridad" será el tema central de los próximos 5 años para evitar el descontrol de la IA

Cuando la IA física salga al mundo real, el "choque" con los humanos se convertirá en un problema inevitable. El profesor Kim pronosticó que la "tecnología de diseño de autoridad", capaz de controlar a la IA cuando esta invada el dominio humano o realice acciones inesperadas, será el tema social más importante durante los próximos 3 a 5 años.

Si el desarrollo actual de la IA se centra en la "tecnología para mover cosas nuevas", en el futuro será crucial la tecnología de control que se pregunte "cómo evitar que lo desarrollado se mueva". Predijo que será necesaria una autoridad donde el conocimiento tácito humano actúe para frenar a la IA cuando esta intente realizar acciones peligrosas, lo que será una tecnología de diseño avanzada que combinará la seguridad, el cifrado y el consenso entre humanos, más allá de la simple técnica de programación.

Este diseño de autoridad está directamente relacionado con la cuestión de cuánta autonomía se le otorga a un agente de IA. El profesor Kim advirtió que los desarrolladores han llegado a una etapa de preocupación por la invasión del ámbito humano por parte de la IA, y que si la tecnología de diseño de autoridad no se respalda adecuadamente, la comercialización de la IA física también podría ser difícil.

De la fábrica inteligente a la IA física: una oportunidad para la industria manufacturera de Corea

Finalmente, el profesor Kim distinguió claramente la diferencia entre la IA física y las fábricas inteligentes existentes. Mientras que la fábrica inteligente se enfoca en la "automatización" de repetir los mismos movimientos, la IA física significa la "intelectualización" de actuar mediante el propio juicio incluso en diferentes procesos y entornos de trabajo.

Evaluó que Corea es uno de los lugares óptimos para la industria de la IA física. Mencionó la razón por la cual el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, puso su atención en Corea, analizando que el país posee la capacidad mundial de "conectar los puntos (datos/tecnología)". El profesor Kim afirmó: "Si los LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) estaban encerrados en una pantalla, la IA física es la etapa en la que esa inteligencia se traduce en acciones físicas", y añadió que "si Corea conecta los puntos industriales que ha reunido bien a través del vínculo del conocimiento tácito hacia la IA física, será posible un nuevo salto en la industria manufacturera".

Sin embargo, no todo el trabajo será reemplazado. El profesor Kim pronosticó que, si bien la IA física realizará gran parte del trabajo manual simple en terrenos llanos, áreas que combinan habilidades manuales delicadas y un juicio avanzado, como la de un chef, seguirán teniendo el conocimiento tácito humano como una línea de defensa poderosa.

Fuente: vídeo original (YouTube)