Cuando Estados Unidos apaga la IA

Anthropic, la compañía propietaria de la Inteligencia Artificial Claude, publicó hace unos días su modelo Fable. Dicho modelo supuestamente mejora la capacidad de la inteligencia generativa, permitiendo que el usuario pueda elaborar tareas mucho más sofisticadas en menos tiempo; es decir, permite un aumento de la productividad en ciertas tareas. La respuesta del gobierno de Estados Unidos ha sido la de prohibir que ese modelo sea utilizado por los ciudadanos extranjeros, alegando motivos de seguridad nacional. En lo que es hasta ahora el último movimiento, Anthropic ha retirado el modelo a todo el mundo.

Este movimiento del gobierno de Estados Unidos ha sido ubicado en lo que algunos han llamado una “guerra fría digital”, y sólo puede entenderse en el contexto de declive de la posición hegemónica de la potencia americana. De la misma forma que las políticas arancelarias de Trump buscan proteger a la industria norteamericana de los efectos del libre comercio —que ahora se asume que beneficia a países adversarios, especialmente China—, la limitación del uso de las IA más avanzadas a usuarios nacionales es el intento de aprovechar cualquier oportunidad para ganar una ventaja económica. Ambas medidas son parte de un paquete proteccionista que algunos denominamos neomercantilismo, y del que existen precedentes históricos que pueden ayudar a comprender la situación actual.

Quizás el ejemplo paradigmático fue la Inglaterra del siglo XVIII, que por entonces comenzaba a despuntar gracias a la capacidad de sus mecánicos para construir máquinas más eficaces y eficientes para la industria textil. Era tal la importancia de ese conocimiento que el gobierno inglés prohibió desde principios de siglo la emigración de los operarios cualificados. A partir de la segunda mitad de siglo, el gobierno extendió la prohibición a las máquinas en sí, ya construidas, a fin de que los rivales no pudieran replicarlas y utilizarlas para su desarrollo económico. La política mercantilista de la época sugería que aquella ventaja de conocimiento y tecnología debía ser “privada” a fin de proporcionar una ventaja en la lucha económica; no había todavía tal cosa como el libre comercio, que el Reino Unido solo asumió un siglo más tarde cuando era ya la potencia económica indiscutible.

No fue esta una estrategia solo de Inglaterra, sino también de Países Bajos y de algunas repúblicas italianas como Venecia, es decir, de aquellas regiones más avanzadas y donde la industrialización comenzaba a desplegarse con más solidez. Sin embargo, hay consenso de que la mayoría de aquellas medidas no fueron muy eficaces. La razón es que los países rezagados, como Francia, Prusia o Estados Unidos, reaccionaron combinando (ilegalmente) políticas de atracción de operarios y espionaje industrial. Por ejemplo, el estadounidense Samuel Slater, conocido en Inglaterra como Slater the traitor, emigró a la isla británica disfrazado de jornalero para memorizar la maquinaria de hilado de Arkwright; gracias a aquello, Estados Unidos adquirió la tecnología que durante décadas había proporcionado la ventaja económica clave al Reino Unido.

El patrón actual es similar. Aunque hay discusiones académicas al respecto, es obvio para cualquiera que la IA consigue elevar la productividad en ciertas tareas específicas (por ejemplo, en el procesamiento y manipulación de muchos datos, o en la redacción de documentos). Si tal función estuviera disponible únicamente para Estados Unidos, eso concedería una ventaja notable a sus empresas en comparación con la de sus competidores. Aunque el gobierno de Estados Unidos alega motivos de “Seguridad Nacional” para su decisión, esta es la típica forma de encubrir políticas mercantilistas que, en última instancia, buscan una ventaja económica para sus empresas.

Debemos añadir que los programas de Inteligencia Artificial generativa de Estados Unidos no son enteramente suyos. Como recordaba Albert Einstein en ‘Why Socialism?’, ningún logro individual nace de la nada: la vida de cada persona es posible gracias al trabajo y los logros de los muchos millones, pasados y presentes, y es la sociedad la que provee el lenguaje, las formas de pensamiento y la mayor parte de su contenido. En este sentido, todo conocimiento es una herencia colectiva e intergeneracional. De la misma manera que las máquinas de la revolución industrial encarnaban los recursos que fueron expropiados y saqueados a las colonias y a la periferia mundial, pues sin ellos era imposible concebir la propia construcción de los artefactos en cuestión, la IA generativa encarna el conocimiento que es, por defecto, propiedad común. Incluso todos nuestros datos, incluyendo mis propios artículos, son apropiados por la IA generativa tanto para entrenar como para construir los resultados ofrecidos al usuario. Así, una de las preguntas de nuestro tiempo podría ser ¿quién controla y se apropia de un conocimiento de origen común?

A la vez, todo el proceso depende de una red de infraestructura que se construye asimétricamente según la lógica del capital, es decir, dirigiéndose a aquellos lugares donde la naturaleza y el ser humano son más accesibles, dóciles y, sobre todo, baratos. Se trata de lo que Cecilia Rikap, en su fantástico libro ‘Teoría de la dependencia digital’, ha llamado “extractivismo gemelo”. El resultado es un proceso que concentra los beneficios en unos pocos actores (las grandes corporaciones de IA) y distribuye los costes económicos, sociales y ecológicos entre las regiones periféricas. Y el botón de encendido/apagado de las funciones esenciales de la IA sigue residiendo en el centro, sea Estados Unidos o China.

El caso aquí descrito pone de relieve una vulnerabilidad importantísima del resto de países, como los europeos, que ya dependen de los servicios de Inteligencia Artificial de empresas estadounidenses. Aunque muchos países se han enzarzado en una lucha por atraer los centros de datos de la IA, lo cierto es que estas infraestructuras —por otro lado, altamente intensivas en consumo de energía y agua— son sólo la parte de la cadena donde se procesan datos y no generan ni muchos puestos de trabajo cualificados ni tampoco otorgan capacidad de control alguna sobre el software. Son solo enclaves de extracción por cuyas migajas se pelean ciertas regiones del mundo que, como Argentina, oficialmente ofrecen como “ventaja” precisamente mucha energía y mano de obra barata. En todo caso, los propietarios de la IA siempre pueden desconectar su uso selectivamente, como acaban de hacer con el modelo Fable, a instancias del gobierno de Estados Unidos o por otras razones aún más mundanas.

La única solución que tienen los demás países es desplegar sus propios modelos de inteligencia artificial, lo que no es tarea sencilla. Por un lado, la eficacia de la inteligencia artificial generativa es el resultado de la acumulación de grandes cantidades de conocimiento y del uso de mano de obra barata que, a través de tareas arduas y repetitivas, ayuda a mejorar la precisión del modelo. Las implicaciones de ese proceso de “gestación” no son menores a la hora de querer construir una alternativa al software estadounidense. Por otro lado, y quizás el factor más importante, ningún país europeo o latinoamericano podrá, por si solo, ser capaz de construir una alternativa competitiva a los modelos estadounidenses o chinos. El prerrequisito para conseguirlo es necesariamente cambiar la escala, es decir, trabajar entre países de manera cooperativa. Pero la escala no basta, y si el conocimiento es una herencia común, la alternativa no puede limitarse a reproducir el mismo extractivismo bajo bandera europea. Debería apuntar a modelos públicos y abiertos, gobernados como lo que ese conocimiento es en origen: un bien colectivo. Precisamente esa hipótesis es la que la extrema derecha y el movimiento MAGA intentan sabotear de raíz al erosionar las débiles instituciones europeas.