Rui Alves: “La IA en la recerca ja és una eina molt útil, però pot arribar a ser insostenible”

Rui Alves és llicenciat en bioquímica per la Universitat de Lisboa, va fer el doctorat en Bioquímica Teòrica a la Universitat de Michigan i va ser investigador postdoctoral de l’Imperial Cancer Research Fund a Londres. Va arribar a Lleida l’any 2006 com a investigador Ramón y Cajal.

Actualment, és catedràtic de Bioinformàtica i investigador a l’IRBLleida. Treballa en el camp de la biologia computacional, fent anàlisi de dades en biologia sintètica de plantes i microorganismes.

La intel·ligència artificial (IA) comença a irrompre en la seva professió i sent la necessitat d’utilitzar-la i parlar-ne. Alhora és coordinador local del màster interuniversitari de ciència de dades en biomedicina i del programa de doctorat universitari en Bioinformàtica a la Universitat de Lleida (UdL).

Ens pot detallar la seva tasca en el camp de la recerca? Jo em dedico, sobretot, al camp de la biologia computacional, la bioinformàtica, l’anàlisi de dades o el treball per entendre com funcionen els éssers vius, que implica predir què els pot passar quan fem determinades intervencions i ajudar a utilitzar aquestes prediccions per fer canvis genètics que ens permetin obtenir organismes més eficients en determinades tasques productives en l’àmbit de la biotecnologia o agrícola. 

−La IA comença a tenir un impacte en la ciència? Està començant a implantar-se i és difícil avaluar-ho. Hi ha algunes aplicacions i metodologies estrella que s’estan expandint per poder-se aplicar a gairebé tots els camps que et puguis imaginar o hi ha altres eines en fase de desenvolupament. Però encara és aviat. Encara no tenen un impacte gran, però no tardaran gaire. 

−Quines oportunitats considera que té la IA? Pel que fa a l’àmbit de la salut, s’estan aplicant moltes metodologies d’IA i machine learning per assistència al diagnòstic, per anàlisi d’imatges i de dades o per integrar informació. A més, s’estan desenvolupant eines que són capaces d’aprendre com estan dissenyats les proteïnes i els genomes (seqüència total d’ADN d’un organisme) i són capaces de generar-ne de noves. Això ens permet entendre millor els éssers vius i com interaccionen els uns amb els altres, així com les regles que utilitza la natura per seleccionar-los. 

−Quin és l’ús de la IA en la seua tasca professional? Hem fet servir eines d’assistència al diagnòstic de malalties rares i d’anàlisi d’imatges a Lleida. I estem mirant de fer-ho també en el disseny de genomes com microbis perquè puguin ser més eficients a l’hora de captar residus orgànics i produir químics d’interès, com l’ectoïna, que és un producte fonamental en cosmètica i també un excipient i un medicament. Els bacteris que utilitzem creixen en aigua molt salada i transformen la brossa orgànica en productes que podem fer servir. En aquest sentit, estem començant a utilitzar algoritmes més automatitzats per veure com podem modificar el seu genoma amb l’objectiu que puguin fer aquesta feina de forma més eficient. 

−Aquest algoritmes els poden donar un avantatge... Fins ara, treballàvem a partir de prova i error. Un cop tens els bacteris, els fas créixer i selecciones els que tenen millor desenvolupament i més producció generen. És a dir, deixes que l’evolució faci aquesta feina per tu. Ara, nosaltres tenim el genoma i la funció de cada gen d’aquests organismes. D’aquesta manera, podem simular què passaria amb el bacteri si fem un canvi determinat. Això, ens evita el temps d’espera i fa que la feina pugui ser més eficient. Al final, l’objectiu és que aquest bacteri pugui ser una bona eina per fer biotecnologia sostenible. Els bacteris creixen amb els residus orgànics, utilitzant-los per produir l’ectoïna i reduint la pol· lució que aquests residus generarien. A més, és un microbi que només creix en aigua molt salada, i no gasta aigua dolça. Per això, la petjada ecològica de tot el procés seria petita. Tot i això, estem en una fase embrionària i estem buscant gent i recursos que ens donin l’impuls necessari perquè tingui un impacte. 

−I quins creu que són els riscos de la IA? El seu mal ús. Les eines d’IA aprenen de les dades que els facilitis. Si les dades tenen biaixos, les prediccions també els tindran. Per tant, s’ha d’anar amb molta cura a l’hora de fer servir la intel·ligència artificial. En segon lloc, moltes d’aquestes eines no disposen de la possibilitat d’advertir que no saben com respondre o classificar una informació que els fan analitzar. La majoria d’aquests sistemes reben qualsevol cosa i sempre t’ho classifiquen d’alguna manera. Les prediccions que fan fora de l’univers d’entrenament poden ser perilloses. I, després, en l’àmbit de la salut, és especialment molt important no fer-ne un mal ús. Un exemple és el ChatGPT, que no és un metge. De fet, cap d’aquestes eines, inclús les entrenades en l’àmbit de la salut, no són metges: són eines d’assistència. El professional sanitari és qui té l’experiència per avaluar si la informació que ens donen és correcta o no. Fa unes setmanes vaig veure una notícia segons la qual una aplicació d’IA va analitzar les analítiques de sang de diverses persones i les va fer anar a urgències sense que, finalment, hi hagués cap necessitat. Aquest mal ús pot carregar encara més el sistema sanitari i ningú es fa responsable d’això. És difícil responsabilitzar les IA de les seves conseqüències, per la qual cosa han d’estar supervisades per professionals responsables i que sàpiguin de què tracten. 

−Amb tot, és partidari de l’ús de l’IA? Jo crec que la pregunta ja no s’ha de fer perquè és com preguntar: creus que hem d’utilitzar el mòbil per trucar si ja tenim un telèfon fix? La IA ja és aquí. La usarem i ens agradarà més o menys. La qüestió no és ser-ne partidari o no perquè no ser-ho és com dir jugaré a futbol professional però ho faré amb una cama lligada. S’ha de fer servir perquè és una eina molt útil i molt potent, però ho has de fer servir bé i amb cura. 

−Des de la seva experiència, quines creu que són les eines d’IA que necessita l’àmbit de la recerca o en quins camps podria ser més útil? És útil a tot arreu, sobretot en la meteorologia, i pot obrir camins en diferents camps com la física o les matemàtiques. Hi ha tanta cosa en la qual es podria aplicar que no et sabria prioritzar quina és la més important. Per exemple, ens agradaria molt també poder seqüenciar el genoma de la nyàmera (Helianthus tuberosus), una planta típica d’aquí, per entendre com aconsegueix viure en terrenys i zones inhòspites amb poca aigua. Eventualment, això ens podria servir perquè altres plantes també poguessin viure amb condicions adverses. Això pot tenir un efecte important i hi estem treballant. 

−Veu la IA més com un complement a la tasca d’investigació o com un sistema que pot suposar l’automatització gairebé total? Depèn de per a què. L’automatització total de la recerca vol dir que ja no ho és ben bé, ja que l’única cosa que pots automatitzar al cent per cent és el que ja coneixes molt bé. D’allò que no en saps prou has de fer prova i error. T’equivocaràs 300 vegades, però a la 301 l’encertaràs. Això sense un ésser humà per fer-ho és complicat. Dit això, si tu tens molt clar els límits del teu àmbit de recerca sí que hi ha IA i sistemes de machine learning que t’automatitzen els experiments. És a dir, els facilites l’explicació o les descripcions d’un fet i et dissenyen experiments per testar les hipòtesis plantejades. Tanmateix, tot el que sigui veritablement nou estem lluny de poder-ho automatitzar, però és una opinió personal. 

−Quines limitacions ha detectat en la IA? Una de les principals limitacions de la intel·ligència artificial és que poden augmentar les diferències entre grups d’investigació que tenen molts diners per als seus projectes i d’altres que no tenen tants recursos econòmics. Per entrenar aquestes eines d’IA necessites màquines molt potents i gastar molts diners tant per tenir-les com per mantenir-les. Això vol dir que les persones que no disposin d’aquests diners es poden quedar endarrere en la seva tasca professional. El fet que passi això també implica que el procés per posar en marxa les grans IA potser serà insostenible. Per exemple, l’entrenament del Chat- GPT 3 ha emès fins a 40 vegades més CO₂ a l’atmosfera que un cotxe en tota la seva vida útil. Si anem entrenant milers d’eines d’aquestes possiblement serà insostenible. 

−Aquesta irrupció de la IA haurà d’anar acompanyada de formació... Sens dubte. Les persones que fan ús d’aquestes eines han de ser entrenades per conèixer els límits i el camp d’aplicació, i també per saber utilitzar-les. 

−Per tant, creu que hi ha formació suficient en aquest àmbit? Comença a haver-hi un nombre important de cursos de formació en aquesta matèria, però jo crec que és molt complicat per als formadors fer més del que ja estan fent. És a dir, si jo et formo sobre una IA avui, d’aquí a dues setmanes possiblement n’hi haurà una altra que sigui diferent o millor. Quan la IA tingui més estabilitat tindrà més sentit fer aquesta formació més específica, mentre que en aquests moments potser ha de ser més general, sempre amb excepcions. 

−Vostè ha fet xerrades divulgatives sobre les oportunitats i els riscos de la IA... Explico com funciona, les diferències entre el model actual i el passat i presento exemples d’aplicació en diferents branques professionals. M’agradaria que la gent tingui curiositat per aprendre més sobre les diferents aplicacions i la IA i que busquin informar-se més sobre aquests temes.