Tener más conocimiento puede conducir a mejores decisiones. En muchos casos, esta es una idea sólida. Conocer riesgos que antes ignorábamos, estudiar casos del pasado y comprender las diferencias entre las opciones puede ayudarnos a evitar más errores. La IA puede ayudarnos a acceder rápidamente a ese conocimiento. Sin embargo, por mucho que aumente el conocimiento, hay una condición humana que no cambia: no podemos probar varias veces la misma vida y después quedarnos únicamente con el resultado que haya sido mejor.
Supongamos que alguien está considerando si vivir en otra región o quedarse donde está. Puede reunir abundante información sobre el coste de vida, el trabajo, la educación, el transporte y el clima. Las experiencias de personas que tomaron decisiones similares también pueden resultar útiles. Aun así, no puede vivir al mismo tiempo la versión de sí misma que se mudó y la que se quedó, y compararlas varios años después. El conocimiento ilumina una decisión, pero no conserva la vida no elegida como grupo experimental.
Este hecho no reduce el valor del conocimiento. Más bien, aclara qué debemos esperar de él. El conocimiento no sirve únicamente para determinar por completo el futuro; también ayuda a distinguir lo que se sabe de lo que no se sabe. Asimismo, puede ayudarnos a confirmar qué condiciones nos importan y, después de elegir, a comprender por qué tomamos esa decisión.
Cuando la IA muestra muchos casos, podemos querer aplicar a nuestra propia situación la decisión que, en promedio, funcionó bien. Pero incluso personas cuyas condiciones parecen iguales pueden diferir en las relaciones que quieren proteger, el tiempo del que disponen y los riesgos que pueden asumir. Utilizar el conocimiento del pasado para considerar posibilidades futuras es distinto de confiar la propia vida a resultados pasados. El conocimiento puede servir como material para juzgar, pero no puede decidir automáticamente qué es lo que una persona no quiere perder.
Por eso, al utilizar la IA y el conocimiento, debemos preguntarnos no solo «¿Qué es correcto?», sino también «¿Con qué condición de mi propio juicio se relaciona este conocimiento?». Una estadística puede ser importante porque podría cambiar nuestra decisión. La experiencia de alguien puede ser importante porque nos ayuda a advertir un valor que habíamos pasado por alto. La información se conecta con nuestra propia decisión no por su cantidad, sino cuando se hace visible la relación entre el conocimiento y el juicio.
Sai＊aus busca no equiparar el aumento del conocimiento con la sustitución del juicio humano. La IA puede organizar grandes cantidades de información, mostrar perspectivas diferentes y aclarar las condiciones necesarias para juzgar. Después puede dejar espacio para que una persona se pregunte: «Dadas estas condiciones, ¿qué elegiría yo?». El conocimiento no debería convertirse en un sustituto de una respuesta, sino en un punto de apoyo para comprender una decisión dentro de una vida finita.
No podemos saberlo todo antes de empezar a vivir. Elegimos mientras aprendemos, aprendemos cosas nuevas mientras elegimos y llevamos los resultados al siguiente juicio. Aunque la IA aumente la velocidad con la que podemos acceder al conocimiento, esta secuencia no desaparece. Precisamente porque saber más no nos permite probar la vida una y otra vez, lo importante no es solo «¿Cuánto sé?». También se nos plantea hasta qué punto ese conocimiento nos permite comprender la única decisión que tenemos que tomar.
No respuestas. Comprensión.
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