Una de las cuestiones discutidas en los debates sobre la inteligencia artificial (IA) y la educación es que
exacerban las desigualdades. Además de debatir acerca de los Sesgos que la IA puede introducir en función de la ingesta de datos.
Los errores pueden discriminar por raza, género, sexo, orientación, condiciones físicas o políticas, entre los atributos más relevantes.
La IA generativa tiene la capacidad de empoderar a los estudiantes que ya han alcanzado umbrales satisfactorios de alfabetización informática, mientras que coloca en marcada desigualdad a aquellos
que por diversas razones no han podido superar sus carencias digitales. La IA es digital!
Las desigualdades pueden generarse a partir de diversos niveles:
a) naturaleza sociolingüística de la IA generativa basada en el tratamiento del lenguaje (LLMs, como CHATGPT y otros), b) capacidad cognitiva humana y c) política de educación digital.
La IA requiere una inversión significativa en máquinas. En el estado actual (el futuro es incierto y altamente acelerado y cambiante) el inglés se convierte en un idioma prioritario. Los modelos se entrenan con datos que en general están en Inglés. Esto da como resultado respuestas de menor calidad en otros idiomas y mayores costos para desarrollar Sistemas de IA confiables en idiomas distintos del inglés.
Desafíos como la desinformación plantean la necesidad de desarrollar habilidades de pensamiento crítico. La IA generativa puede socavar (en el mejor de los casos) la confianza del público al poner a disposición servicios de chatbot que no aseguran un contenido 100% veraz en sus respuestas. El peor de los casos? la creencia ciega en los resultados sin cuestionamiento alguno.
Hemos dado por supuesto que la brecha digital podría resolverse brindando conectividad y alfabetización digital básica. Debemos al menos preguntarnos: es preciso una alfabetización en IA, una que tome en cuenta los datos, el pensamiento crítico, la forma de preguntar a la IA?
El diseño curricular en todos los niveles educativos, debería integrar la noción de algoritmos, datos y pensamiento crítico? Si la respuesta es un ‘si’ (en el cual creo) la pregunta que surge naturalmente es: las políticas educativas lo tienen no solo en su estrategia, sino también en sus prácticas?
La dimensión de ‘la imaginación estratégica’ sobre la aplicación de la IA a la educación es esencial para diseñar modelos ‘viables, sustentables y capaces de escalar a toda la sociedad’, con la consecuencia esperada y natural de una mayor calificación para la producción, el trabajo y el bienestar individual y colectivo.
Si se fomenta la adopción de la IA como simplemente un robot mentor para resolver el aprendizaje de contenidos puntuales y no considera la participación/educación/entrenamiento de los docentes, el proceso de desigualdad-inequidad en la ‘brecha digital’ no decrecerá.
La pandemia COVID encontró a muchos de nuestros países sin infraestructura ni formación docente para la
transición a una escuela preparada para el ‘aula y el docente en la virtualidad’.
Una fracción (menor) de la la población pudo y puede aún hoy, acceder a un aula-docente-alumno preparados para la virtualidad.
La adopción y comprensión en ‘gran escala’ de la IA, no debería encontranos en una situación similar. Esto creará mayor inequidad y una tendencia a aceptar el desarrollo desconectados de Internet y las tecnologías que se generan día a día a partir de ella.
Las políticas de educación y su aplicación concreta (en todos los ámbitos: globales y particulares de cada institución) deberían ser la respuesta, para que la IA, IA Generativa sea un instrumento de desarrollo. Recordemos: pensamiento algorítmico, datos, pensamiento crítico, como pilares para una ‘sana adopción’.
Mg. en Ing. Carlos Gerardo Said
