“El MIT no sólo me ha preparado para el futuro del trabajo, sino que me ha impulsado a estudiarlo. A medida que los sistemas de IA se vuelven más capaces, una mayor parte de nuestra actividad en línea será llevada a cabo por agentes artificiales. Eso plantea grandes preguntas: ¿Cómo deberíamos diseñar estos sistemas para comprender nuestras preferencias? ¿Qué sucede cuando la IA comienza a tomar muchas de nuestras decisiones?”.
Estas son algunas de las preguntas que el candidato a doctorado de la MIT Sloan School of Management, Benjamin Manning, está investigando. Parte de su trabajo investiga cómo diseñar y evaluar agentes de inteligencia artificial que actúan en nombre de las personas y cómo su comportamiento da forma a los mercados y las instituciones.
Anteriormente, obtuvo una maestría en políticas públicas de la Escuela Kennedy de Harvard y una licenciatura en matemáticas de la Universidad de Washington en St. Louis. Después de trabajar como asistente de investigación, Manning supo que quería seguir una carrera académica.
“No hay mejor lugar en el mundo para estudiar economía e informática que el MIT”, afirma. “Los ganadores de los premios Nobel y Turing están en todas partes, y el grupo de TI me permite explorar ambos campos libremente. Fue mi primera opción; cuando me aceptaron, la decisión fue clara”.
Después de recibir su doctorado, Manning espera conseguir un puesto docente en una escuela de negocios y realizar el mismo tipo de trabajo que los profesores Sloan del MIT (sus mentores) hacen todos los días.
“Incluso en mi cuarto año, todavía me parece surrealista ser estudiante del MIT. No creo que ese sentimiento se desvanezca jamás. Mi mamá definitivamente nunca dejará de contarle a la gente sobre esto”.
De su experiencia en el MIT Sloan, Manning dice que no sabía que era posible aprender tanto en tan poco tiempo. “No es exagerado decir que aprendí más en mi primer año como candidato a doctorado que en los cuatro años de licenciatura. Si bien el ritmo puede ser intenso, luchar con tantas ideas nuevas ha sido increíblemente gratificante. Me ha dado las herramientas para realizar investigaciones novedosas en economía e inteligencia artificial, algo que nunca imaginé que sería capaz de hacer”.
Como economista que estudia simulaciones de humanos mediante IA, para Manning, el futuro del trabajo no solo significa comprender cómo actúa la IA en nuestro nombre, sino también mejorar y acelerar radicalmente los descubrimientos científicos sociales.
“Otra parte de mi agenda de investigación explora qué tan bien los sistemas de IA pueden simular las respuestas humanas. Imagino un futuro en el que los investigadores prueben millones de simulaciones de comportamiento en minutos, creando rápidamente prototipos de diseños experimentales e identificando direcciones de investigación prometedoras antes de invertir en costosos estudios en humanos. No se trata de reemplazar el conocimiento humano, sino de amplificarlo: los científicos pueden centrarse en hacer mejores preguntas, desarrollar teorías e interpretar resultados mientras la IA se encarga del trabajo pesado computacional”.
Está entusiasmado con la perspectiva: “Posiblemente estemos avanzando hacia un mundo donde el ritmo de comprensión puede acercarse mucho más a la velocidad del cambio económico”.