El 21 de enero, en el marco del Foro Económico de Davos, Yuval Noah Harari, autor de destacadas obras como ‘Sapiens’ y ‘21 Lecciones para el Siglo 21’, advertía al público sobre los peligros de la Inteligencia Artificial (IA). Mencionaba que nos encontramos en medio de una ‘carrera armamentista’ de datos que podría traer como resultado cambios globales importantes: La revolución de IA traería una desigualdad sin precedentes, con ciertos países ricos en datos que por ello podrían controlar a otros países, evocando las colonias imperiales del siglo XIX. Hace casi un año, en este mismo espacio discutíamos el impacto de la inteligencia artificial en la creación (y destrucción) de empleos y abordábamos el debate entre automatización y aumentación. Hoy, lo que buscamos es saber si efectivamente nos dirigimos hacia la visión de Harari. ¿Presenciamos una carrera armamentista de datos? ¿Ciertos países podrán explotar a otros gracias a la riqueza en datos? ¿Habrá nuevas metrópolis y colonias? Y, sobre todo, ¿qué podemos hacer ante estos retos?
En primer lugar, debemos situar estas preguntas en perspectiva y conocer el alcance del modelo de IA – entendido como la habilidad de una computadora de llevar a cabo tareas comúnmente asociadas a seres inteligentes (la inteligencia, a su vez, supone tareas como el aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción y uso del lenguaje). Aplicaciones como Alexa, Facebook, Google Maps, Outlook, Siri, Spotify, Uber, Waze y vehículos autónomos, son apenas algunos ejemplos de esto. Así, tomando datos (Big Data) en tiempo real desde teléfonos inteligentes, Google Maps y Waze nos indican la mejor ruta; Uber calcula la tarifa exacta y minimiza el tiempo de espera; Outlook clasifica los correos e indica cuales son importantes y dirigidos; y Spotify sugiere las canciones que mejor se ajustan al perfil y gustos de los usuarios. En resumen, la IA toca prácticamente todas nuestras actividades cotidianas (claro, solo de aquellos que han superado la onerosa brecha digital)
Esta industria está en crecimiento. De acuerdo a un estudio de IBM, el 90% de los datos disponibles en toda la historia de la humanidad apenas se generaron en los últimos dos años. Y este número va creciendo: cada día se suben fotos, comparten ubicaciones, se envían archivos, se registran compras y se generan 682 millones de tweets. Al cierre de 2020, el monto total de datos disponibles a nivel mundial alcanzará 40 zettabytes (En contraste, toda la información contenida en la Biblioteca del Congreso Americano suma apenas 15 terabytes[1]). Esto se ve reflejado en el importante crecimiento de inversiones en la industria. Tan sólo en 2019 la inversión privada global en IA alcanzó los US$70 billones. De éstos, US$ 26.6 billones se dieron a empresas emergentes o start-ups. En contraste, tan sólo 5 años atrás, en 2014 el monto total invertido fue de US $4.2 billones. El crecimiento es innegable, y da respuesta a nuestra primera pregunta: efectivamente estamos en medio de una carrera de datos. Y esta carrera, bien podría ser armamentista: en 2017 el gobierno chino anunció que la IA es un nuevo punto de competencia internacional y que buscaría convertirse en líder mundial para 2030.
En esta industria, algunos países llevan ya la delantera. Nada más en 2018, la mayor parte del financiamiento de empresas emergentes de IA (81% del total) se concentró en Estados Unidos y China. Por otro lado, de acuerdo a la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (WIPO en inglés), en 2019, las 20 principales compañías con patentes de IA se encontraban 12 en Japón, 3 en Estados Unidos, 2 en Corea del Sur, 2 en Alemania y 1 en China. Además, el 94% de las patentes registradas entre 2014 y 2018 se dio en países desarrollados. En el mundo universitario ocurre algo similar, de las 20 universidades con más solicitudes de patentes, 17 están en China y 3 en Corea del Sur. Esto contesta una segunda pregunta: Un grupo selecto de países ha tomado la delantera y, con ello, los beneficios de toda esta información.
Todo esto requiere el procesamiento de grandes cantidades de datos y la utilización de algoritmos sofisticados. Existen ventajas: esto permite conocer mejor a los usuarios y sugerirles rutas de tránsito, canciones, y hasta empleos que se ajusten más a su perfil. Sin embargo, existen también desventajas: esta riqueza informativa puede ser utilizada para manipular a las personas en función de intereses particulares. En 2016, para el referéndum de Brexit en el Reino Unido, se reportaron bots políticos rusos que enviaron más de 45,000 mensajes en twitter en las 48 horas alrededor del sufragio. Y también en 2016, para las elecciones presidenciales en Estados Unidos, el famoso escándalo de Cambridge Analytica reveló que los datos personales obtenidos de 87 millones de usuarios de Facebook, se utilizaron para generar publicidad electoral a la medida.
Esta información, fue la que Alexander Nix, fundador de Cambridge Analytica, consideró como parte de la ‘receta secreta’ que ayudó al entonces candidato Trump a ganar la presidencia. La ‘receta secreta’ consiste en la creación de ‘perfiles psicográficos’ que pueden predecir la personalidad e inclinaciones políticas de los votantes. Estos perfiles contienen la edad, nivel de ingresos, preferencias y hábitos de la población, y con ello sus intereses y hasta ansiedades y miedos, los que los hace vulnerables a ciertos productos, candidatos o mensajes. Todavía en 2015, el gigante Youtube, no generaba ganancias, demostrando que el valor real está en sus 2 mil millones de usuarios activos mensuales y su información. El modelo de Netflix es similar: el valor está en los datos. Así, contestamos una tercera pregunta: quien tiene los datos, detenta el poder.
El crecimiento de la IA es innegable. Y si bien tal vez los países ganadores no convertirán a los perdedores en colonias, un riesgo es que esta disparidad de información resulte en sociedades más desiguales, con élites que obtienen beneficios de los datos agregados de consumidores o votantes. Esto exige a los gobiernos que haya una mayor y mejor regulación. Y a los individuos y compañías les exige mayor inversión y capacitación para adaptarse. Hay evidencia de ello: Hoy en día, la especialización doctoral más popular en el ámbito computacional, es la inteligencia artificial, con 21% del total de graduados. El mercado laboral lo confirma: de acuerdo con Monster.com, hoy en día las 3 habilidades laborales más solicitadas en EU son el aprendizaje computacional, el Deep Learning, y el procesamiento de lenguaje natural (todas ellas requeridas para sistemas de AI). No es casualidad que Spotify haya despuntado en 2015 tras su adquisición de la compañía Echo Nest, dedicada a la tecnología y los datos. Al tiempo.
Miguel Ángel Lara Otaola
