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El profesor de Princeton propuso un marco de evaluación de automatización de conocimientos con IA
Él propuso que la posibilidad de que la IA automatice la mayor parte del trabajo cognitivo merece ser tomada en serio, pero el verdadero cuello de botella está en las capacidades en la parte baja de la cadena, y el impacto de la IA se desarrollará gradualmente a lo largo de varias décadas.
Criticó que la infraestructura de evidencia actual enfatiza demasiado la capa de capacidades, e introdujo los esfuerzos del equipo para medir las características tecnológicas relacionadas con la difusión, incluyendo la evaluación de "mundo abierto" (pruebas de la capacidad de la IA para manejar tareas en entornos caóticos) y la medición de la fiabilidad de la IA como una dimensión ortogonal a las capacidades.
Además, propuso una agenda prospectiva para un mundo en el que el trabajo cognitivo ya ha sido automatizado, con el fin de predecir cambios en la demanda laboral, riesgos de colapso institucional y nuevos desafíos ético-políticos sociales, abogando por un enfoque dual: desarrollar conciencia del contexto y predecir nuevos equilibrios.
(Fuente: InFoQ)