Ciència

Silicon Valley ens vol salvar amb diners

L’epicentre tecnològic planteja una renda bàsica universal per esmorteir el cop que suposarà la IA

Sam Altman estudia 3.000 persones i inverteix 60 milions per provar la renda bàsica

Quan la intel·ligència artificial comenci a devorar llocs de treball a una velocitat imparable, qui ens rescatarà? Silicon Valley, l’epicentre d’aquesta revolució tecnològica, ens ofereix una solució que sembla tant una utopia com una paradoxa: pagar-nos per sobreviure al seu propi monstre. Sam Altman, el visionari darrere d’OpenAI, està decidit a implantar una renda bàsica universal, una aposta que podria canviar per sempre la manera com entenem el treball i la riquesa. Però aquesta és la salvació que necessitem o un parany disfressat d’altruisme tecnològic?

La IA ha demostrat una capacitat creixent per substituir tasques que fins ara eren exclusivament humanes, des de la producció industrial fins a funcions més complexes en àmbits com el servei al client i la comunicació corporativa. L’automatització, que ja està en marxa, podria provocar una onada de desocupació sense precedents en sectors sencers. Per a molts experts, la pregunta ja no és si aquests canvis passaran, sinó quan i amb quina intensitat.

Sam Altman ha finançat estudis amb 60 milions de dòlars per explorar els efectes d’una renda bàsica universal (RBU). En la prova pilot promoguda pel CEO d’OpenAI, es van seleccionar 3.000 persones amb ingressos anuals inferiors a 28.000 dòlars, residents als estats de Texas i Illinois. Durant tres anys, una tercera part dels participants van rebre 1.000 dòlars mensuals sense cap condició, mentre que la resta, el grup de control, només va rebre 50 dòlars al mes. L’experiment proporciona resultats valuosos sobre com un ingrés garantit pot influir en la vida quotidiana de les persones, des de la seva salut mental fins a la seva participació en la societat.

L’estudi va revelar que els beneficiaris dels 1.000 dòlars mensuals van destinar la major part dels seus ingressos addicionals a cobrir necessitats bàsiques com el lloguer, l’alimentació i el transport. Això va permetre a molts d’ells evitar situacions de precarietat extrema i, fins i tot, ajudar econòmicament altres persones del seu entorn. A més, tot i reduir lleugerament les hores de treball remunerat, van mostrar més implicació en activitats comunitàries i van poder accedir a formació complementària, la qual cosa obre noves perspectives sobre els efectes positius d’una renda bàsica a la societat.

Tot i que la renda bàsica universal té el suport de grans noms tecnològics com Elon Musk i Jack Dorsey, la implementació a gran escala és encara un tema a debat. Per a Altman i d’altres, la RBU no és només una mesura de suport social, sinó també una necessitat en un futur en què la IA hagi eliminat moltes de les feines actuals. En aquest sentit, Altman ha arribat a plantejar que és essencial per garantir una “igualtat d’oportunitats real” en un món on la tecnologia redefineix constantment les regles del joc.

Altres líders de l’epicentre tecnològic de Califòrnia mantenen diferents posicions sobre la renda bàsica universal. Bill Gates, cofundador de Microsoft i un dels filantrops més destacats del món, ha expressat escepticisme sobre la seva implementació immediata a gran escala. En diverses ocasions, Gates ha indicat que, abans de plantejar seriosament una renda bàsica universal, caldria enfortir les xarxes de seguretat social existents i garantir que els recursos estiguin disponibles per a aquells que més ho necessiten. Gates reconeix que la disrupció causada per la IA i altres tecnologies emergents podria, en el futur, fer necessària una solució similar a la renda bàsica.

Mark Zuckerberg, CEO de Meta (Facebook), ha manifestat suport a la idea, argumentant que podria donar a les persones la llibertat de perseguir els seus somnis i projectes personals, alliberant-les de la pressió econòmica. Aquest conjunt divers d’opinions reflecteix la complexitat del debat sobre la renda bàsica universal dins de la “vall del silici”, on els beneficis potencials s’equilibren amb preocupacions pràctiques sobre la viabilitat i els efectes a llarg termini. Mentre que alguns líders tecnològics veuen la proposta com una manera de compensar la societat pels canvis que ella mateixa ha contribuït a impulsar, d’altres critiquen que es podria utilitzar com una estratègia per aprimar el sector públic, desmantellar-ne els serveis i deixar l’estat del benestar en mans del sector privat.

Dario Amodei, CEO d’Anthropic, l’empresa darrere dels models Claude, adverteix que la ràpida progressió de la IA podria centralitzar el poder i la riquesa en un grup selecte, fet pel qual la renda bàsica universal podria no ser suficient. Amodei subratlla la necessitat d’una reestructuració econòmica més àmplia i d’un marc social en el qual tothom pugui contribuir activament, alertant que un escenari en què uns pocs acumulen riquesa que després és redistribuïda pel govern podria derivar en una distopia. Amodei creu que l’impacte social profund de la IA requereix un enfocament més holístic, que reconsideri les estructures econòmiques i els valors socials.

La renda bàsica universal ha estat objecte de diversos experiments a escala global. A Alaska, per exemple, es distribueixen anualment uns 2.000 dòlars per persona gràcies als beneficis del petroli, un model que ha contribuït a reduir la desigualtat. Altres països com ara Finlàndia, el Canadà i Kenya també han dut a terme projectes pilot, amb resultats que varien en funció de les característiques de cada població i economia.

A Catalunya, el debat sobre la renda bàsica universal no és nou. El govern havia previst un pla pilot per oferir-la a 5.000 persones durant dos anys. Aquest programa, que s’aguantava per un fil a causa de la posició contrària que al seu dia van manifestar el PSC i Junts, es va dissenyar per estudiar l’impacte de la RBU en diverses comunitats, amb una assignació de 800 euros mensuals per adult i 300 per menor. L’objectiu era avaluar com la mesura podria influir en la vida dels beneficiaris, així com en les dinàmiques socials i econòmiques dels municipis.

Els crítics de la renda bàsica universal sostenen que econòmicament seria insostenible per a molts països, i que podria fer augmentar la inflació o causar un desinterès per la feina.

Mem: organitza les notes i tasques intel·ligentment

Mem és una aplicació de productivitat amb IA per organitzar notes i tasques. Etiqueta i connecta automàticament les notes que prens, eliminant la necessitat d’organitzar-les manualment. Simplement recull informació, guarda-la i confia que les funcions d’IA de Mem ho mantindran tot connectat i ordenat.

AIVA: genera música de manera productiva

AIVA és una de les millors aplicacions de productivitat amb IA per a la generació de música. Permet començar la creació musical triant un estil o carregant una referència d’àudio. Un cop generada la música, es pot editar en línia de temps, afegint o eliminant pistes d’instruments per tenir la versió final desitjada.

Synthesia: converteix text en vídeos en minuts

Synthesia permet crear vídeos amb qualitat d’estudi utilitzant avatars d’IA i veus en off en 130 idiomes. És tan fàcil com fer una presentació de diapositives. Substitueix textos avorrits, PowerPoints i PDF per vídeos atractius. Els vídeos augmenten la motivació dels usuaris, millorant l’experiència d’aprenentatge.

Asana: gestió de projectes amb objectius clars

Asana és de les millors eines de productivitat per a la gestió de projectes, oferint una àmplia gamma de funcions amb IA. Utilitza dades històriques per establir objectius, identifica riscos de projectes i bloquejos de flux de treball, i proporciona respostes al relacionat amb els projectes, donant-te més visibilitat.

Diccionari

Computació amb embassament

La computació amb embassament (reservoir computing) és un paradigma per al disseny de xarxes neuronals recurrents que facilita l’entrenament utilitzant un embassament fix d’estats neuronals. Aquest embassament captura dinàmiques complexes de les dades i permet una representació eficient i millora el rendiment en tasques de processament de seqüències.

Robustesa

La robustesa és la capacitat d’un sistema d’IA de mantenir el rendiment sota condicions adverses o amb dades sorolloses. Un sistema robust continua funcionant correctament malgrat errors, anomalies o variacions en les dades d’entrada i assegura la seva fiabilitat i consistència en entorns canviants.

Aprenentatge autosupervisat

L’aprenentatge autosupervisat (self-supervised learning) és un enfocament en què el model aprèn a partir de dades no etiquetades, generant les seves pròpies etiquetes a partir de les característiques de les dades. Això permet l’aprenentatge sense la necessitat d’intervenció humana per etiquetar les dades utilitzant informació inherent a les dades mateixes.

Segmentació semàntica

La segmentació semàntica (semantic segmentation) és el procés de classificar cada píxel d’una imatge en una categoria específica. Aquesta tècnica és utilitzada en aplicacions de visió per computador, com la detecció d’objectes, la conducció autònoma i l’anàlisi mèdica, fet que permet una comprensió detallada de l’escena visual.



Identificar-me. Si ja sou usuari verificat, us heu d'identificar. Vull ser usuari verificat. Per escriure un comentari cal ser usuari verificat.
Nota: Per aportar comentaris al web és indispensable ser usuari verificat i acceptar les Normes de Participació.
[X]

Aquest és el primer article gratuït d'aquest mes

Ja ets subscriptor?

Fes-te subscriptor per només 48€ per un any (4 €/mes)

Compra un passi per només 1€ al dia