Visión general

Este ensayo aboga por fundamentar los beneficios de la IA en el bienestar humano y en la salud de nuestras instituciones. Propone un camino pragmático entre optimismo y pesimismo sobre la IA e insiste en que no existe una definición universal de bienestar. Aun así, identifica factores concretos que contribuyen a una vida buena—relaciones de apoyo, trabajo significativo, crecimiento y experiencias emocionales positivas—y subraya la importancia de la infraestructura social (educación, gobierno, mercado y academia) para moldear el bienestar a lo largo del tiempo. La IA puede afectar el bienestar de forma positiva o negativa y es esencial alinear el desarrollo y despliegue de IA con estos objetivos. Una conclusión central es que necesitamos visiones positivas plausibles de una sociedad con IA capaz, fundamentadas en el bienestar. Como otras tecnologías transformadoras, la IA alterará profundamente nuestra infraestructura social y nuestra vida diaria. Los autores sostienen que debemos imaginar, visualizar y construir activamente mundos impulsados por IA que fortalezcan las instituciones, permitan perseguir lo que da sentido y fortalezcan las relaciones. Reconociendo el rápido progreso de los modelos de base, sostienen que las trayectorias de despliegue importan: debemos aspirar a que los modelos entiendan el bienestar y puedan apoyarlo, posiblemente mediante nuevos algoritmos y datos de entrenamiento centrados en el bienestar. Las secciones finales presentan puntos de palanca concretos para pasar de la visión a la práctica.

Características clave (viñetas)

Fundamentar los beneficios de la IA en resultados reales de bienestar y en la salud de la infraestructura social (educación, gobernanza, mercados, academia).
Adoptar medidas de bienestar operativas para guiar los sistemas de IA (p. ej., conceptos PERMA), reconociendo que el mapa no es el territorio.
Considerar el bienestar a largo plazo en horizontes temporales amplios.
Tratar los modelos de base y su despliegue como palancas críticas con potencial para transformar vidas e instituciones.
Buscar visiones positivas y plausibles de futuros con IA que mejoren las relaciones, el significado y el compromiso.
Proponer puntos de palanca concretos para la investigación y el diseño de productos que integren consideraciones de bienestar en modelos y datos.
Fomentar el diálogo interdisciplinario entre ciencias del bienestar y aprendizaje automático para alinear incentivos y evaluaciones.

Casos de uso comunes

Coaches de IA asequibles pero competentes para el crecimiento personal y la autorreflexión.
Herramientas de diarios inteligentes que ayudan a reflexionar y a hacer seguimiento del progreso.
Aplicaciones que ayudan a conectar con amigos, parejas o seres queridos y a fortalecer relaciones.
Herramientas que ayudan a alinear las actividades diarias con valores personales y objetivos de bienestar a largo plazo.

Setup & instalación

# Recuperar el artículo original para lectura fuera de línea
curl -L -o thegradient_ai_wellbeing.html "https://thegradient.pub/we-need-positive-visions-for-ai-grounded-in-wellbeing/"

# Alternativa de adquisición (sin dependencias)
wget -O thegradient_ai_wellbeing.html "https://thegradient.pub/we-need-positive-visions-for-ai-grounded-in-wellbeing/"

Quick start

Ejemplo mínimo ejecutable: una puntuación de bienestar estilo PERMA

# Puntuación de bienestar PERMA-inspired simple
def wellbeing_score(positive_emotions, engagement, relationships, meaning, achievement):
return (0.2 * positive_emotions +
0.2 * engagement +
0.2 * relationships +
0.2 * meaning +
0.2 * achievement)
print(wellbeing_score(0.8, 0.6, 0.7, 0.9, 0.5))

Este ejemplo ilustra cómo una métrica simple puede usarse para evaluar características de IA desde una perspectiva de bienestar. El artículo original señala que marcos como PERMA pueden servir de anclajes operativos, aunque reconoce la diversidad de teorías en la investigación sobre el bienestar.

Pros y contras

Pros
Alinea la IA con el florecimiento humano y la experiencia vivida.
Proporciona métricas concretas para la investigación y las políticas.
Fomenta la colaboración entre ciencias del bienestar y aprendizaje automático.
Enfatiza la importancia de la infraestructura social a largo plazo.
Contras
El bienestar es un concepto debatido con múltiples teorías y proxies.
Los proxies pueden no capturar completamente el bienestar real si no se eligen bien.
Medir el bienestar en sistemas de IA requiere gobernanza, transparencia y evaluación continua.
Lograr visiones positivas requiere acción coordinada entre instituciones y sectores.

Alternativas (comparaciones breves)

| Enfoque | Enfoque principal | Pros | Contras |---|---|---|---| | IA centrada en el bienestar | Bienestar e instituciones | Conexión directa con la experiencia vivida; métricas accionables | Los proxies requieren consenso; desafíos de medición |IA centrada en la economía | PIB/eficiencia | Métricas claras; inversiones escalables | Peligro de desatender el bienestar no económico |IA basada en gobernanza | Seguridad y política | Fuerte seguridad y despliegue estructurado | Despegue potencialmente más lento |