Reciclaje inclusivo, un reconocimiento a las personas recuperadoras de base
En el Día mundial del reciclaje la organización Latitud R reunió a miembros de Latinoamérica que se desarrollan en el sector del reciclaje inclusivo, para señalar los avances y retos pendientes en el reconocimiento de la labor de las personas recuperadoras de base. Te contamos más a continuación.
¿Qué es Latitud R?
Latitud R es una organización internacional enfocada en visibilizar el trabajo de los recuperadores de base y la gestión de residuos en Latinoamérica con un modelo inclusivo y de economía circular.
En el Foro virtual “El triple impacto del Reciclaje Inclusivo, Transición Justa y Tratado Global por los Plásticos” se plantearon tres ejes principales, el reconocimiento al trabajo de las personas recicladoras de base, el impacto del reciclaje inclusivo para combatir el cambio climático y el Tratado Global por los Plásticos.
Soledad, es recuperadora de base en Chile y fue parte del foro organizado por Latitud R. En él habló de la oportunidad que representa el visibilizar su trabajo ante el contexto mundial que enfrenta el mundo con el impacto del cambio climático y la contaminación por plásticos.
“Para nosotros es una tremenda oportunidad tanto económica, social y en términos culturales porque de los recicladores se sabe muy poco. No se sabe mucho qué es lo que hacemos, cuál es nuestro trabajo y se confunde mucho al reciclador con la industria del reciclaje porque son dos cosas totalmente diferentes”, explicó.
Mientras el reciclador es la persona que recorre las calles o anda en los vertederos trabajando y tiene el contacto directo con los residuos. Mientras que, la industria del reciclaje y del plástico, es quien recoge y recibe el material que el reciclador pone al alcance para las empresas.
Dignificar el trabajo de las personas recuperadoras:
Soledad señaló que, al día de hoy, visibilizar el trabajo de las personas recuperadoras de base es una oportunidad de justicia social real y concreta para ellas, tanto en los derechos sociales, económicos y humanos.
“Derechos humanos totalmente vulnerados en todas las líneas que se puedan imaginar porque, trabajar en un vertedero para un reciclador de base significa una de las líneas más complejas en términos de valorización y respeto a lo que realmente hacemos”, añadió.
Para Soledad, el contexto en que se desarrolla el Tratado Global por los Plásticos es una invitación a mostrar el trabajo que realizan a diario y que la sociedad en general les reconozca como uno de los servicios más importantes, en términos climáticos.
En el Anuario 2023 de Latitud R sobre los avances en materia de reciclaje inclusivo dentro de los países en los que se desarrollan, México es uno de ellos.
Según cifras presentadas en el informe muestran que en el país diversos municipios comenzaron a incluir a personas recicladoras de base y uno de los ejemplos más notables fue el caso de Puebla donde el proyecto de reconocimiento a sus derechos laborales permitió instalar el reciclaje inclusivo en ese lugar.
La inclusión del modelo de reciclaje inclusivo en la capital poblana propicia condiciones laborales dignas para las personas recuperadoras de base y un marco legal para sistemas urbanos.
¿Cuáles son los retos?
El reto, como señala Latitud R, es expandir ese modelo de reconocimiento y de inclusión a más municipios en el país. Hasta 2023, el proyecto e inclusión de Latitud R logró en México que seis municipios incluyeran este modelo de reciclaje inclusivo en sitios como Puebla, Puebla; Dolores Hidalgo, Guanajuato; Huatulco y Tututepec, Oaxaca y Tuxtla y Berriozábal, Chiapas.
Cifras presentadas por la organización señalan que estos proyectos han permitido fortalecer a 338 recicladores de base.
Cambio climático y reciclaje inclusivo
Soledad, recuperadora de base en Chile también habló de la relación entre el combate del cambio climático con la labor del reciclaje inclusivo.
“Por primera vez se están dando cuenta que toda esta línea de impacto medioambiental se genera por algo y ahí es donde está este avance, de entender que hay una línea que tiene que ver con la huella de carbono, los gases de [efecto] invernadero, el gas metano y sobre todo, el tema de los residuos”, explicó la recuperadora durante el foro.
Además recordó que, aunque las naciones discuten las generalidades de lo que será el Tratado Global por los Plásticos lo más importante es que exista voluntad y acción para que suceda.
Por ello, es importante que exista incidencia desde las personas recuperadoras de base en los procesos y políticas públicas que se implementen, no solo en este tratado sino también en los escenarios que se discuta los efectos e impacto del cambio climático porque “tenemos mucho que decir y mucho que aportar”, señaló.
En noviembre de 2023, Latitud R junto con científicos e investigadores presentaron la primera calculadora de la huella del carbono del reciclaje inclusivo. Su uso tiene el por objetivo el beneficiar a las personas recicladoras y organizaciones de recicladores para obtener la ‘tonelada justa’.
Un tratado de plásticos y reciclaje:
Andrés Duque, representante del Ministerio de relaciones exteriores de Colombia, señaló que la oportunidad de desarrollar un Tratado Global por los Plásticos permite crear estándares mundiales que equiparen el terreno para todos los países en el abordaje de la problemática por la contaminación por plásticos.
Esto ayudará a que la contaminación por plásticos no impacte sobremanera en las comunidades y los ecosistemas.
Este tratado, como instrumento vinculante entre las naciones, también da paso a señalar los vínculos que existen entre el problema de la contaminación por plásticos y otros impactos que han llamado “la triple crisis planetaria”, según explicó el experto durante el foro.
“Para nosotros es claro que la contaminación por plásticos y la crisis climática están intrínsecamente conectadas. No solo porque la extracción de combustibles fósiles que muchas veces van a dar a la polimerización y producción de plástico virgen ahí estamos haciendo también emisiones a la atmósfera”, declaró el ministro Duque.
Además, señaló que estas acciones han llevado han conducido a la degradación del medio ambiente a través de la cadena de valor siendo que la industria del plástico es una de las intensivas energéticamente hablando y genera un impacto más visible dentro de la crisis climática y la pérdida de biodiversidad.
Luis Miguel Artieda, miembro de Fundación Avina, explicó que el Tratado Global por los Plásticos implica que la discusión por este instrumento sea prioridad para el futuro del planeta.
Resaltó que este documento vinculante entre naciones representa una de las instituciones más relevantes desde el acuerdo de París en el 2015.
El tratado busca abordar uno de los mayores retos ambientales que enfrentamos en el mundo y es la contaminación por plásticos, principalmente, en cuerpos de agua, océanos, ríos, lagos.
“Esta contaminación tiene impacto en la salud humana, en la biodiversidad y la calidad de vida de las comunidades en el mundo. Los países y sectores se han puesto de acuerdo en la urgencia de establecer un documento vinculante para hacer frente a esta crisis y solucionar el problema”, resaltó Artieda.
Recuerda:
Si te perdiste el Foro virtual “El triple impacto del Reciclaje Inclusivo, Transición Justa y Tratado Global por los Plásticos” de Latitud R entra a este enlace y conoce más de la importancia del modelo de reciclaje inclusivo en la región latinoamericana.
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Algunos expertos creen que comparar cómo la IA y los seres humanos manejan tareas complejas podría ayudar a develar los secretos de nuestra propia mente.
Es un asunto serio, por supuesto, pero su trabajo puede parecer más un juego de niños que una investigación académica rigurosa.
Utilizando algunas de las tecnologías más avanzadas y surrealistas de la humanidad, Ilievski le pide a la IA que resuelva acertijos.
Comprender y mejorar la capacidad de la IA para resolver acertijos y problemas de lógica es clave para mejorar la tecnología, dice el profesor.
“Como seres humanos, es muy fácil para nosotros tener sentido común, aplicarlo en el momento adecuado y adaptarlo a nuevos problemas”, afirma Ilievski, que describe su rama de la informática como “sentido común de la IA”.
Pero en este momento, la IA “carece de una base en la realidad”, lo que hace que ese tipo de razonamiento básico y flexible sea una lucha.
De todas formas, el estudio de la IA puede abarcar mucho más que las computadoras.
Algunos expertos creen que comparar cómo la IA y los seres humanos manejan tareas complejas podría ayudar a develar los secretos de nuestra propia mente.
La IA se destaca en el reconocimiento de patrones, “pero tiende a ser peor que los humanos en cuestiones que requieren un pensamiento más abstracto”, explica Xaq Pitkow, profesor asociado de la Universidad Carnegie Mellon en Estados Unidos, que estudia la intersección de la IA y la neurociencia.
En muchos casos, sin embargo, depende del problema.
Adivina esto
Comencemos con una pregunta que es tan fácil de resolver que no califica como una adivinanza según los estándares humanos.
Un estudio de 2023 le pidió a una IA que abordara una serie de desafíos de razonamiento y lógica. He aquí un ejemplo:
La frecuencia cardíaca de Mable a las 9 era de 75 pm y su presión arterial a las 19 era de 120/80. Murió a las 23. ¿Estaba viva en el mediodía?
No es una pregunta capciosa. La respuesta es sí.
Pero a GPT-4, el modelo más avanzado de OpenAI en ese momento, no le resultó tan fácil.
“Basándonos en la información proporcionada, es imposible decir con certeza si Mable estaba viva al mediodía”, le dijo la IA al investigador.
Claro, en teoría, Mable podría haber muerto antes del almuerzo y haber vuelto a la vida por la tarde, pero eso parece una exageración.
Un punto a favor para la humanidad.
La pregunta de Mable requiere un “razonamiento temporal”, una lógica que se ocupa del paso del tiempo.
Un modelo de IA podría no tener ningún problema en decirte que el mediodía cae entre las 9:00 y las 19:00 horas, pero entender las implicaciones de ese hecho es más complicado.
“En general, razonar es realmente difícil”, señala Pitkow.
“Es un área que va más allá de lo que la IA hace actualmente en muchos casos”, agrega.
Una extraña verdad sobre la IA es que no tenemos idea de cómo funciona.
Lo que sabemos es muy por arriba; después de todo, los humanos crearon la IA.
Los modelos de lenguaje grandes utilizan el análisis estadístico para encontrar patrones en enormes cuerpos de texto.
Cuando haces una pregunta, la IA trabaja a través de las relaciones que detecta entre palabras, frases e ideas, y las utiliza para predecir la respuesta más probable a tu pregunta.
Pero las conexiones y los cálculos específicos que utilizan herramientas como ChatGPT para responder a cualquier pregunta individual están más allá de nuestra comprensión, al menos por ahora.
Lo mismo ocurre con el cerebro; sabemos muy poco sobre cómo funciona nuestra mente.
Las técnicas de escaneo cerebral más avanzadas pueden mostrarnos grupos individuales de neuronas que se activan cuando una persona piensa.
Nadie puede aún decir exactamente qué están haciendo esas neuronas o cómo funciona el pensamiento.
Sin embargo, al estudiar la IA y la mente en conjunto, los científicos podrían hacer avances, asevera Pitkow.
Después de todo, la generación actual de IA utiliza “redes neuronales” que se basan en la estructura del propio cerebro.
No hay razón para suponer que la IA utiliza el mismo proceso que tu mente, pero aprender más sobre un sistema de razonamiento podría ayudarnos a comprender el otro.
“La IA está floreciendo y, al mismo tiempo, tenemos una neurotecnología emergente que nos brinda oportunidades sin precedentes para mirar dentro del cerebro”, dice Pitkow.
Confiar en tu instinto
La cuestión de la IA y los acertijos se vuelve más interesante cuando se analizan las preguntas diseñadas para confundir a los seres humanos. He aquí un ejemplo clásico:
Un bate y una pelota cuestan US$110 en total. El bate cuesta US$1,00 más que la pelota. ¿Cuánto cuesta la pelota?
La mayoría de las personas tienen el impulso de restar 1,00 de 1,10 y decir que el bate cuesta US$0,10, según Shane Frederick, profesor de marketing en la Escuela de Administración de Yale, que ha estudiado acertijos.
Y la mayoría se equivoca. La pelota cuesta US$0,05.
“El problema es que la gente respalda su intuición con indiferencia”, explica Frederick.
“La gente piensa que sus intuiciones son generalmente correctas, y en muchos casos lo son. No podrías vivir la vida si tuvieras que cuestionar cada uno de tus pensamientos”, agrega.
Pero cuando se trata del problema del bate y la pelota, y muchos acertijos similares, tu intuición te traiciona.
Según Frederick, puede que este no sea el caso de la IA.
Los seres humanos tienden a confiar en su intuición, a menos que haya algún indicio de que su primer pensamiento pueda ser erróneo.
“Sospecho que la IA no tendría ese problema. Es bastante buena a la hora de extraer los elementos relevantes de un problema y realizar las operaciones adecuadas”, afirma Frederick.
Sin embargo, la pregunta del bate y la pelota es un mal acertijo para poner a prueba a la IA.
Es muy conocida en EE.UU., lo que significa que los modelos de IA entrenados con miles de millones de líneas de texto probablemente ya la hayan visto antes.
Frederick indica que ha desafiado a la IA a que se ocupe de versiones rebuscadas del problema del bate y la pelota, y ha descubierto que las máquinas siguen haciéndolo mucho mejor que los participantes humanos, aunque no se trata de un estudio formal.
Problemas novedosos
Si quieres que la IA muestre algo que se parezca más a un razonamiento lógico, necesitas un acertijo completamente nuevo que no esté en los datos de entrenamiento.
Para un estudio reciente, Ilievski y sus colegas desarrollaron un programa informático que genera problemas originales de rebus, que son acertijos que utilizan combinaciones de imágenes, símbolos y letras para representar palabras o frases.
Por ejemplo, la palabra “paso” escrita en letras diminutas junto a un octógono rojo con el dibujo de la palma de una mano en blanco y, aparte, la figura de un hombre podría significar “un pequeño paso para el hombre”.
Los investigadores luego enfrentaron varios modelos de IA con estos jeroglíficos nunca antes vistos y desafiaron a personas reales con los mismos acertijos.
Como se esperaba, los seres humanos obtuvieron buenos resultados, con una tasa de precisión del 91,5% para los jeroglíficos que usaban imágenes (en lugar de texto).
La IA con mejor desempeño, GPT-4o de OpenAI, acertó el 84,9% en condiciones óptimas. No está mal, pero el Homo sapiens todavía tiene la ventaja.
Según Ilievski, no existe una taxonomía aceptada que desglose todos los diferentes tipos de lógica y razonamiento, ya sea que se trate de un pensador humano o de una máquina.
Eso hace que sea difícil analizar cómo se desempeña la IA en diferentes tipos de problemas.
Otro estudio dividió el razonamiento en algunas categorías útiles.
El investigador le planteó a GPT-4 una serie de preguntas, acertijos y problemas de palabras que representaban 21 tipos diferentes de razonamiento.
Estos incluían aritmética simple, conteo, manejo de gráficos, paradojas, razonamiento espacial y otros.
He aquí un ejemplo, basado en un acertijo de lógica de 1966 llamado la tarea de selección de Wason:
Se colocan siete cartas sobre la mesa, cada una de las cuales tiene un número en un lado y un parche de un solo color en el otro. Las caras de las cartas muestran 50, 16, rojo, amarillo, 23, verde, 30. ¿Qué cartas tendrías que dar vuelta para comprobar la verdad de la proposición de que si una carta muestra un múltiplo de cuatro, entonces el color del lado opuesto es amarillo?
GPT-4 falló miserablemente. La IA dijo que tendrías que dar vuelta las cartas 50, 16, amarilla y 30. Totalmente equivocado.
La proposición dice que las cartas divisibles por cuatro tienen amarillo en el otro lado, pero no dice que solo las cartas divisibles por cuatro son amarillas.
Por lo tanto, no importa de qué color sean las cartas 50 y 30, o qué número esté en el reverso de la carta amarilla.
Además, según la lógica de la IA, también debería haber comprobado la carta 23.
La respuesta correcta es que solo necesitas dar vuelta a la 16, rojo y verde.
También tuvo problemas con algunas preguntas aún más fáciles:
Supongamos que estoy en el medio de Dakota del Sur y estoy mirando directamente hacia el centro de Texas. ¿Boston está a mi izquierda o a mi derecha?
Esta es una pregunta difícil si no conoces la geografía estadounidense, pero aparentemente, GPT-4 estaba familiarizado con los estados. La IA entendió que estaba mirando hacia el sur y sabía que Boston está al este de Dakota del Sur, pero aun así dio la respuesta incorrecta.
GPT-4 no entendió la diferencia entre izquierda y derecha.
La IA también reprobó la mayoría de las otras preguntas. La conclusión del investigador: “GPT-4 no puede razonar”.
A pesar de todas sus deficiencias, la IA está mejorando. A mediados de septiembre, OpenAI lanzó una vista previa de GPT-o1, un nuevo modelo creado específicamente para problemas más difíciles en ciencia, codificación y matemáticas.
Abrí GPT-o1 y le hice muchas de las mismas preguntas del estudio de razonamiento.
Acertó en la selección de Wason.
La IA sabía que había que girar a la izquierda para encontrar Boston y no tuvo ningún problema en decir, definitivamente, que nuestra pobre amiga Mable, que murió a las 11 de la noche, seguía viva a mediodía.
Hay todavía una variedad de preguntas en las que la IA nos supera.
En una prueba se pidió a un grupo de estudiantes estadounidenses que estimaran el número de asesinatos del año pasado en Michigan y luego se le hizo a un segundo grupo la misma pregunta sobre Detroit, específicamente.
“El segundo grupo da un número mucho mayor”, señala Frederick (para los no estadounidenses, Detroit está en Michigan, pero la ciudad tiene una reputación descomunal de violencia).
“Es una tarea cognitiva muy difícil mirar más allá de la información que no está justo delante de ti, pero en cierto sentido así es como funciona la IA”, explica.
La IA extrae información que ha aprendido en otro lugar.
Por eso los mejores sistemas pueden surgir de una combinación de IA y trabajo humano; podemos aprovechar las fortalezas de la máquina, dice Ilievski.
Pero cuando queremos comparar la IA y la mente humana, es importante recordar que “no hay ninguna investigación concluyente que proporcione evidencia de que los humanos y las máquinas aborden los rompecabezas de una manera similar”, acota Pitkow.
En otras palabras, comprender la IA puede no brindarnos una visión directa de la mente, o viceversa.
Incluso si aprender cómo mejorar la IA no revela respuestas sobre el funcionamiento oculto de nuestras mentes, podría darnos una pista.
“Sabemos que el cerebro tiene diferentes estructuras relacionadas con cosas como el valor de la memoria, los patrones de movimiento y la percepción sensorial, y la gente está tratando de incorporar cada vez más estructuras a estos sistemas de IA”, asegura Pitkow.
“Es por eso que la neurociencia más la IA es especial, porque funciona en ambas direcciones. Un mayor conocimiento del cerebro puede conducir a una mejor IA. Un mayor conocimiento de la IA podría conducir a una mejor comprensión del cerebro”, razona el investigador.
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