Benedetta Brevini: “Las grandes tecnológicas dicen no emitir carbono, pero usan la Inteligencia Artificial para ayudar a las petroleras”

Benedetta Brevini es profesora asociada de Economía Política de la Comunicación en la Universidad de Sídney y senior visiting fellow en la London School of Economics and Political Science. Periodista y activista en los medios de comunicación, además de académica, Benedetta estudia la relación entre el capitalismo de datos, la Inteligencia Artificial (IA), la crisis climática y la comunicación sobre el medioambiente. Su último libro, Is AI Good for the Planet?, explora los verdaderos costes de la IA y señala que se tiende a agitar como si fuera una varita mágica que puede salvarnos de la crisis climática. En esta entrevista, realizada en el marco de un proyecto sobre populismo climático de derechas del The Center for the Advancement of Infrastructural Imagination (CAII), Benedetta desmiente este mito. El único poder de estos discursos es distraer del problema subyacente: hemos desatado el capitalismo tanto en la sociedad como en la naturaleza. Cuando los sistemas de IA se despliegan para causas “verdes” como el control de la biomasa forestal o la optimización de la agricultura, están reforzando un túnel de pensamiento sin luz al otro lado. La sostenibilidad real, muestra Benedetta, requiere que veamos todos los eslabones de la cadena de suministro de la IA, tanto ideológicos como materiales.

Usted ha escrito mucho sobre cómo se ha invocado la tecnología en general, y la IA en particular, para solucionar el problema climático. ¿Puede darnos una visión general de las tendencias dominantes de este discurso? ¿Qué tipo de imaginarios se están movilizando?

La idea que se está volviendo dominante tiende a presentar la IA como si se tratara de una varita mágica que puede solucionar el mayor problema al que se enfrenta la sociedad. Forma parte de un tecnoimaginario hegemónico que está ocupando mucho terreno. Recientemente, la Comisión Europea, por ejemplo, ha estado presentando la IA como si tuviera la capacidad no sólo de hacer frente a la crisis climática, sino también de resolver sus problemas democráticos u otros problemas generados por el capitalismo.

Una cita ilustrativa sobre este hecho puede encontrarse en un importante informe publicado por el Foro Económico Mundial en 2018. “Tenemos una oportunidad única de aprovechar esta Cuarta Revolución Industrial, y el cambio social que desencadena, para ayudar a abordar los problemas ambientales y rediseñar cómo gestionamos nuestro entorno global compartido…”. Discursivamente, es significativo que utilicen la expresión Cuarta Revolución Industrial. Este tipo de lenguaje se utilizaba en los años 90 por gente como Nicholas Negroponte y George Gilder. Recuerdo a Negroponte afirmando que se estaba desarrollando una Nueva Era Ateniense gracias a las posibilidades de Internet. Ahora volvemos a hablar de una revolución tecnológica que nos ayudará a resolver todas las calamidades del mundo. Esta es la fase sublime de una nueva tecnología, y es un tecnoimaginario muy fuerte.

Sabemos que la IA no es nueva; llevamos hablando de ella desde antes de la Segunda Guerra Mundial. Pero precisamente por la aceleración del capitalismo de los datos, también sabemos que ha experimentado un auge increíble en la última década. Por eso se está convirtiendo en una “nueva” tecnología, lo que a su vez explica por qué es tan difícil contemplar la IA desde una perspectiva más crítica. Así es precisamente como se construyen las mitologías y el sentido común, retomando a Antonio Gramsci. Se nos impide cuestionar estas mitologías en torno a las tecnologías en el momento en que se convierten en sentido común.

Sucede a menudo que sufrimos una especie de amnesia sobre la tecnología más antigua que se ve desplazada por la nueva. En este caso, sería la web, internet en general, la sustituida. Olvidamos que no se han cumplido todas las promesas de Internet, aunque en los años 90 parecían estar al alcance de la mano, y volvemos a experimentar esta amnesia con la IA.

¿Cuáles son algunas de las consecuencias de esta sublimación de la tecnología?

Utilizo sublime siguiendo a Vincent Mosco, que ha hecho un gran trabajo identificando este enfoque típico de la llamada nueva tecnología. Para mí, una de las consecuencias más importantes es que oculta la materialidad de estas tecnologías. Esto es, cómo el desarrollo de la tecnología está completamente integrado en las estructuras sociales, políticas y económicas de la sociedad que realmente desarrolla la tecnología. Parafraseando a Raymond Williams, la tecnología es siempre, en un sentido pleno, social.

Sabemos que estamos desarrollando la IA en un marco de supercapitalismo, con ánimo de lucro, en un estado en el que los monopolios gobiernan todo lo que ocurre con la IA. Estamos tratando con señores digitales, con gigantes tecnológicos: ellos son los que gobiernan el desarrollo.

La sublimación de la IA también ofusca su materialidad literal. Recordemos que la IA es un conjunto de tecnologías, un conjunto de infraestructuras. Cuando hablamos de la nube, ya estamos pensando en algo sublime, algo que no podemos tocar: una nube blanca y esponjosa en el cielo. Pensamos que la IA tiene el mismo carácter inmaterial. Pero no es así. Por eso siempre intento visualizar los centros de datos como algo lleno de polvo y muy ruidoso. Porque en el momento en que ofuscamos la materialidad de estas tecnologías, olvidamos su impacto medioambiental.

Estamos desarrollando la IA en un marco de supercapitalismo, con ánimo de lucro, en un estado en el que los monopolios gobiernan lo que ocurre con la IA. Estamos tratando con señores digitales: ellos son los que gobiernan el desarrollo

¿Qué tipo de afirmaciones moviliza Davos? ¿Que la IA nos permitirá gestionar la economía de forma más ecológica y sostenible? ¿O que la propia sociedad se verá transformada por la IA?

En realidad, existen ambos tipos de afirmaciones. Una afirmación frecuente es la ineluctabilidad de la IA. La mitología es que la IA está al llegar, aunque no queramos que llegue; y que, cuando llegue, trastornará completamente la sociedad. La idea de disrupción también es típica de la primera fase de sublimación. Esta literatura presenta la IA como ineluctable y perturbadora.

La otra cosa que promete es que la IA nos traerá una sociedad más eficiente. Aquí toma prestado claramente el lenguaje neoliberal, sin cuestionar siquiera el concepto de eficiencia. La eficiencia es distinta si hablamos de la sociedad, de la economía o de una empresa. Esta es la tercera de las afirmaciones revolucionarias que vemos. La IA está llegando, queramos o no, y está cambiando la sociedad, desde la forma en que prestamos los servicios sociales y la educación hasta cómo organizamos nuestros sistemas bancarios y financieros.

¿Y cómo va a alterar la IA la crisis climática?

Permitiéndonos prever los efectos adversos del cambio climático. Un ejemplo que he estado estudiando es una aplicación llamada Treeswift. Se trata de un producto derivado de Penn Engineering, y se vende como un sistema de vigilancia forestal impulsado por IA –una mejora de la gestión medioambiental– que utiliza drones autónomos y aprendizaje automático para captar datos, imágenes y después crea un inventario para cartografiar la biomasa forestal. Nos dicen que así es como seremos más eficientes en la gestión del medio ambiente.

Un segundo ejemplo, que entra dentro del mismo discurso es el control de los incendios forestales. Sabemos que uno de los fenómenos meteorológicos adversos serán los incendios. De nuevo, la idea es que a través de los drones y el aprendizaje automático de las máquinas, sería más fácil predecir el desarrollo de los incendios y, por tanto, más fácil controlarlos.

Otra gran aplicación de la informática climática, como se denomina ahora a este campo, es la industria agrícola. Por supuesto, las industrias agrícolas se verán afectadas, y querrán minimizar los efectos adversos sobre la agricultura. ¿Cómo lo hacemos? Creamos inventarios en tiempo real mediante sensores, elaboramos mapas y, sobre esa base, tomamos decisiones informadas. La palabra clave aquí es “optimizar” los cultivos.

Lo mismo ocurre con la gestión del agua. En mi libro, estudio una cuenca hidrográfica del norte de China que ejemplifica estas estrategias. Utilizaron muchos análisis de aprendizaje automático para identificar las relaciones climatológicas e hidrológicas existentes y, a continuación, pronosticaron las precipitaciones y el caudal en relación con sus esfuerzos de gestión del agua.

Este tipo de esfuerzos se han denominado tradicionalmente “tecnología verde” o “IA sostenible”. Pero aquí también se observa una contradicción discursiva.

De hecho, hemos venido llamando IA sostenible a este tipo de aplicaciones. El problema es que la llamada IA sostenible no es en sí misma una tecnología ecológica, sino una tecnología que nos ayuda a gestionar los problemas del cambio climático.

He estado siguiendo las discusiones sobre cómo ChatGPT podría ayudar con el clima. ¿Puede un chatbot que produce mucha desinformación, que es propenso a alucinar, ayudarnos realmente? El argumento, de nuevo, se centra en recopilar datos y hacer predicciones. Pero es imposible que los desarrolladores de IA se lo crean, dadas todas las limitaciones documentales del chatbot –ni siquiera es uno de los tipos más sofisticados de IA basada en redes neuronales–, así como su huella de carbono. Así pues, las afirmaciones de que ChatGPT será útil para la gestión del clima me parecen realmente problemáticas.

Pero también hay un debate entre los grupos activistas por la justicia medioambiental, que quieren utilizar IA como ChatGPT para ayudarles con elementos de campaña como los comunicados de prensa. Esto también me sorprendió mucho. Entiendo que puede ser útil para generar argumentos muy superficiales, o para reformular tópicos y temas. Pero pensé que la comunidad de activistas climáticos sería un poco más consciente de su superficialidad.

Para relacionar estos ejemplos con el tema del populismo, quizá podamos apoyarnos en una definición demasiado simplista del populismo –como un discurso que identifica a un enemigo que se interpone en el camino– y preguntarnos, ¿cuál sería el enemigo en este caso? ¿Hay elementos populistas presentes en este discurso sobre la IA sostenible?

Lo que está ocurriendo aquí es la creación –y constante celebración– de un tipo particular de propaganda, más que la creación del Otro. Un discurso más populista podría situar a los humanos como el Otro, y decir que deberíamos delegar nuestra toma de decisiones políticas en la IA, porque los humanos son menos capaces que la IA. Pero eso no es lo que estamos observando.

No veo la idea de la IA como una varita mágica para construir el Otro. Lo que veo, más bien, es que la IA se nos está vendiendo como una solución tecnológica a la forma contemporánea de capitalismo, lo que ha llevado a la aparición de estos grandes monopolios globales de la tecnología –que yo llamo Lords Digitales– y que acumulan un enorme poder sobre nuestras vidas. Ellos son los que han tomado cada vez más el control de la toma de decisiones. Así que la IA se alinea con esta tendencia, más que con la creación de un elemento antagonista. Tiene más que ver con la reafirmación del tipo de capitalismo que se está desarrollando en Occidente frente al Este, y con la reafirmación del dominio de los Lords Digitales.

La IA se nos está vendiendo como una solución tecnológica a la forma contemporánea de capitalismo, lo que ha llevado a la aparición de estos grandes monopolios globales de la tecnología, que acumulan un enorme poder sobre nuestras vidas

Pero el Otro puede ser un ente abstracto. Podríamos considerar el neoliberalismo como un discurso populista que señala la ineficacia del sector público como el Otro: el antagonista puede estar personificado por funcionarios corruptos o rentistas, pero en última instancia se trata de una fuerza abstracta. ¿Podría haber una dinámica similar en la presentación de la IA y la tecnología como más eficientes que los humanos?

Pensando en los eslóganes populistas en torno al neoliberalismo, estoy de acuerdo en que los enemigos siempre están claros. Pero estamos presenciando algo ligeramente diferente con la IA. Está más relacionado con la idea de preservar el statu quo, incluso cuando se ve empujado a sus límites por la crisis planetaria a la que nos enfrentamos.

Vuelvo de nuevo a la noción de David Harvey de solución tecnológica. La solución se presenta como una ayuda para superar la crisis, pero lo que hace en realidad es legitimar el statu quo de una forma que anula la posibilidad de cualquier otro imaginario. Así que, si queremos pensar en el Otro, probablemente sería la imagen de otro tipo de sociedad.

No me gusta la yuxtaposición de IA frente a humanos, porque creo que ocurre algo más. En realidad se trata de celebrar el sistema en el que estamos actualmente, y de derrotar cualquier posibilidad que podamos tener de imaginar algo diferente, algo que es necesario para el clima, pero que implicaría una reorganización completa de la forma actual de capitalismo. Y eso es lo que parece que no queremos hacer. En lugar de pensar en cosmologías alternativas –en lugar de seguir el pensamiento indígena, o los argumentos de los activistas latinoamericanos sobre la justicia medioambiental y la redistribución de los recursos– nos limitamos a evitar esos cambios más profundos en el sistema.

¿Quiénes son los actores que despliegan estos discursos sobre la IA y cómo podemos identificar sus deficiencias? ¿Cuál es, por así decirlo, la economía política que hay detrás de ellos?

Si nos fijamos en estos tecnoimaginarios emergentes, vemos que en realidad llegan desde grandes empresas de relaciones públicas que trabajan para grandes desarrolladores de IA. Con el desarrollo de la IA en particular, incluso más allá de la cuestión de los discursos verdes, vale la pena recordar que la competencia es entre dos bloques. Estados Unidos contra China, con la UE muy por detrás. Y los desarrolladores de IA que ganan la carrera tienen todos sede en Estados Unidos.

Cuando hablamos de actores, merece la pena pensar en quién toma realmente las decisiones. Yochai Benkler, que no tiene nada de comunista, ha afirmado que estamos perdiendo la oportunidad de definir y desarrollar la IA porque está completamente en manos de la industria. Quienes defienden una visión pluralista de la elaboración de políticas podrían decir que los discursos sobre la IA proceden de diferentes partes interesadas, pero la realidad es que, si nos fijamos en los académicos europeos que escriben libros blancos sobre la IA, también están financiados por la industria. Así es como los documentos de posición de Google acaban siendo tan similares al discurso que sale de la academia. Todo gira en torno a la ética de la IA, y nada más.

Si nos interesa saber quién está desarrollando un contradiscurso, podrían ser los sindicatos. Porque los sindicatos están muy preocupados por las condiciones de los trabajadores, por el hecho de que los trabajadores estén perdiendo empleos a causa de la IA. Probablemente, serían ellos los que podrían desarrollar un tipo de discurso más prometedor.

Si vamos más allá de la IA y pensamos en los discursos en torno a la ecologización de las infraestructuras –que podrían ser digitales, pero también extractivistas–, ¿existen coaliciones dentro de los sectores del capital, entre las grandes petroleras y las grandes tecnológicas, como Greenpeace ha ilustrado?

Siempre está conectado. Las industrias siempre se refuerzan unas a otras. Por un lado, tenemos a Google y Microsoft –no a Amazon, que se ha quedado atrás en el greenwashing– declarando que no producen emisiones de carbono, gracias a varios sistemas de crédito para este combustible. Pero, por otro lado, están desarrollando toda su IA para ayudar a las grandes petroleras, quienes han aumentado sus beneficios de forma significativa en los últimos cinco años. Si están ayudando a que el petróleo y el gas sean más eficientes, significa que están perforando más y excavando más, lo que, por supuesto, va en contra de lo que tienen que hacer si quieren ser ecológicos. Entregar la IA a las grandes petroleras va en contra de la posibilidad misma de la sostenibilidad.

En el tema de la tecnología verde, hay otro nuevo concepto importante: la “transición gemela”. Las últimas comunicaciones procedentes de la Comisión Europea dejan muy claro que la revolución digital y el New Deal verde tienen que ir de la mano; son gemelos. Pero si pensamos que no hay suficientes críticas en el campo de la IA, menos aún las hay en el de la tecnología verde. Realmente creo que aquí ya hemos perdido la batalla, porque nadie se cuestiona si la tecnología verde es realmente verde. El discurso acrítico procede de la industria, por supuesto, pero también de los responsables políticos, el cual es aún más populista, aún más difícil de cuestionar.

¿Puede desglosar el capitalismo verde tal y como existe en la actualidad? ¿Cuáles son algunos de los costes ocultos de la IA? Como usted ha explicado, no sólo es costoso desde el punto de vista medioambiental entrenar grandes modelos, sino que también nos distrae de abordar los problemas de formas más eficaces desde el punto de vista político.

Cuando examinamos el coste medioambiental de la IA, es importante considerar toda la cadena de suministro y producción de la IA, a pesar de las dificultades que entraña hacerlo. No podemos medir realmente el impacto medioambiental total si no empezamos por el principio. Empieza por cómo extraemos nuestros recursos, los metales. ¿De dónde sacamos el litio que necesitamos para las pilas? Tenemos que reconocer la violencia a la que se han visto sometidos los países que tienen estos recursos a lo largo de los siglos. Fíjense en Chile; fíjense en lo que está ocurriendo en el Congo y en otros lugares de África. Por primera vez, la Comisión Europea reconoce que tenemos un problema: en los próximos diez años, la demanda de litio aumentará un 3.000% sólo en Europa. ¿Cuáles serán los costes medioambientales

Y, antes incluso de llegar a la fase de consumo, tenemos el entrenamiento de los algoritmos. Hay un famoso estudio realizado por investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst al que hago referencia en mi libro para contextualizar las emisiones de carbono. ¿Qué significa producir un modelo lingüístico que emite unos 284.000 kilogramos de carbono? Bien, consideremos que un vuelo entre Roma y Londres consume algo así como 234 kilos. Sin embargo, se nos dice constantemente que deberíamos limitar nuestro uso del transporte, porque el transporte es de alguna manera la única actividad humana que conduce a un mundo insostenible. La realidad es que entrenar un algoritmo es mucho peor.

A continuación, hay que criticar las emisiones de carbono y el coste medioambiental de los centros de datos. Estas son las emisiones que se han visto más afectadas por el greenwhasing de estas grandes corporaciones, en su carrera por demostrar que están construyendo centros de datos sostenibles. ¿Son sostenibles? No estoy seguro. Algunos son mejores que otros, pero recordemos que cerca de dos tercios de la red eléctrica mundial sigue basándose en combustibles fósiles. Así que, si tienes un centro de datos que absorbe la electricidad de un lugar medio del mundo, lo más probable es que siga dependiendo de los combustibles fósiles.

Hay que criticar las emisiones de carbono y el coste medioambiental de los centros de datos. Estas son las emisiones que se han visto más afectadas por el greenwhasing

Todo eso forma parte de la fase de producción. A pesar de la inconmensurabilidad de las escalas entre cosas como los vuelos individuales y el entrenamiento de un algoritmo, ¿es necesaria una mayor concienciación en torno al consumo?

La forma en que consumimos importa. Utilizar aplicaciones en nuestros móviles significa que estamos utilizando la nube, y consumiendo energía. Pero más significativa es la fase final, que es el desecho de la tecnología. Por desgracia, los mayores vertederos electrónicos del mundo se encuentran en antiguas colonias o en lugares que actualmente son colonias de China. Son lugares como Bangladesh, Camboya y Kenia, donde se encuentra el mayor vertedero de Europa. Estos países no tienen leyes sobre daños medioambientales, así que es allí donde vertemos todos nuestros residuos electrónicos. Ahora bien, ¿cuáles son los costes medioambientales de ese transporte? ¿Cuáles son los daños ambientales generados a nivel local? No lo calculamos. De momento, las mejores mediciones que tenemos son para la fase de formación y para las emisiones de carbono de centros de datos concretos. Pero seguimos sin tener una estimación de toda la cadena de suministro. Si no calculamos los costes de todas las fases –si no examinamos cada parte de esta compleja cadena de suministro y producción– es muy difícil hacer valoraciones. Por eso necesitamos conectar todos los cálculos de la cadena de suministro. Sólo con mirar los datos que tenemos, ya sabemos que tenemos que cuestionarnos la sostenibilidad de la IA en el contexto de la crisis climática. Es inaceptable hablar únicamente de “IA verde” como forma de gestionar la crisis.

Tomando como punto de partida su observación sobre el peligro de examinar partes de la cadena de suministro de forma aislada, centrémonos en la formación de modelos. Como usted dice, es donde tenemos más datos, y también es un gran punto de interés en la actualidad, dado que muchas personas se encuentran con estos modelos por primera vez a través de ChatGPT. ¿Qué sabemos de la intensidad energética necesaria para el entrenamiento de estos modelos a medida que se vuelven más sofisticados?

Sinceramente, recopilar estos datos es muy complicado. ¿Por qué? Porque no son de dominio público. A pesar de que hablamos constantemente de IA abierta, no es abierta. Y, dado que es una gran inversión de Microsoft, la realidad es que no sabemos exactamente cómo funciona la caja negra que hay detrás de ChatGPT. En realidad no sabemos cómo genera sus resultados, porque hay mucha opacidad.

Nadie lo sabe, ¿verdad? ¿Ni siquiera Open AI? Esa es la naturaleza de la caja negra.

Algunos saben más que otros. Pero lo interesante es que ya han calculado el coste del entrenamiento del GPT-3, el modelo en el que se entrenó originalmente el ChatGPT. Equivale a 610 vuelos entre Nueva York y París. Es un gasto de energía muy considerable, y sabemos que GPT-4 es mucho más complejo. Todo esto es sólo entrenamiento. Luego, por supuesto, hay que considerar el consumo y luego los desechos. En cualquier caso, la mayor hipótesis es que, de nuevo, va a ser útil para el mismo tipo de gestión de los recursos, para el mismo tipo de previsión. Pero aún no he visto nada más en cuanto a cómo puede utilizarse para luchar contra el cambio climático.

Climate Change AI, un grupo con sede en Canadá, publicó un informe sobre cómo puede utilizarse el aprendizaje automático para la gestión de recursos. Aún no han abordado ChatGPT, pero es probable que digan que es aún mejor para la predicción y el pronóstico. Soy bastante escéptica al respecto, porque soy escéptica sobre su precisión. Los científicos han demostrado que es inexacta a muchos niveles. Y, de nuevo, no sabemos con qué datos se ha entrenado. ¿Cómo podemos confiar en las previsiones de un sistema cuando desconocemos el suministro de sus datos?

El coste del entrenamiento del GPT-3, el modelo en el que se entrenó originalmente el ChatGPT, equivale a 610 vuelos entre Nueva York y París. Es un gasto de energía muy considerable, y sabemos que GPT-4 es mucho más complejo

¿Cómo afectarán los conflictos geopolíticos, por no hablar de los límites ecológicos, al ritmo de innovación de estas tecnologías?

Si observamos la trayectoria del mundo, no creo que nos hayamos alejado tanto del capitalismo colonial. Ahora tenemos un capitalismo colonial de datos, si se quiere, pero los legados coloniales permanecen, especialmente en lo que se refiere a la IA. Sabemos perfectamente que el 99% de estas aplicaciones no pueden utilizarse en lugares que carecen de infraestructuras. La falta de infraestructuras en las antiguas colonias del Sur Global es un problema enorme, pero parece que ni siquiera lo reconocemos en esta carrera armamentística por conquistar la IA. La Comisión Europea, al hablar de transiciones gemelas, señaló por fin que podríamos tener un pequeño problema adicional con el impacto medioambiental de estas tecnologías.

Normalmente sólo vemos el problema con los recursos. Pero, al mismo tiempo, parece que no tenemos ningún problema en exigir más de ellos. ¿Seremos capaces de seguir produciendo al ritmo necesario? Sabemos que el Donbás es una región importante para la producción de litio. Por desgracia, podemos esperar que se sigan generando guerras por la necesidad de acumular recursos. Habrá conflictos constantes para controlar y explotar estos recursos.

Sigo con gran interés lo que está ocurriendo en Chile, porque, por primera vez, hay un movimiento que intenta proteger estos recursos. Están intentando impedir que las grandes corporaciones se hagan con su control. Pero al final, creo que seguiremos con las mismas tendencias que han construido este capitalismo de datos, esta tecnocracia, y que ha dejado fuera al Sur Global.

¿Hasta cuándo podrá continuar? Espero que la crisis climática, con sus incesantes fenómenos meteorológicos, nos lleve a alguna reflexión. Pero hasta ahora no he visto nada. Tenemos menos de diez años, como repetía el reciente informe del IPCC, para mantener el aumento de la temperatura por debajo de 1,5ºC. Si no actuamos en los próximos cinco años, habremos perdido la oportunidad. Desde luego, no veo la IA como la solución a este problema. La solución es reorganizar cómo se gestionan los recursos y cómo funciona el capitalismo. Pero eso requerirá una voluntad política de la que parece que carecemos en el Norte Global.

¿Cuáles son las alternativas a la lógica solucionista y capitalista? ¿Es necesario un esfuerzo descentralizado y comunitario para que la tecnología pase a un marco totalmente distinto?

Soy alguien que sigue creyendo en los servicios públicos. La idea de deshacerse por completo de un marco capitalista en los próximos siete años me parece muy complicada, así que intento ser más pragmático. La izquierda se ha debatido a menudo sobre cómo responder al neoliberalismo y al capitalismo. Si reimagináramos este tipo de tecnologías en aras del interés público –con la emergencia climática en el centro de cada decisión sobre tecnología– ya estaríamos avanzando mucho.

Todavía existe la oportunidad de pensar en la tecnología de forma diferente. La Segunda Guerra Mundial cambió nuestra forma de ver la tecnología, y las mitologías no han hecho más que acelerarse con el desarrollo del capitalismo de la vigilancia y el capitalismo de los datos, pero no está funcionando. Tenemos que reconocer que no abordaremos la crisis climática solamente adoptando la IA; la abordamos deteniendo la extracción de combustibles fósiles. Esa es, para mí, la mayor emergencia de los próximos cinco años.

Luego podemos pasar a las ideas procedentes de distintas cosmologías. Una de las más interesantes es la idea de custodia, que asocio con las comunidades aborígenes y maoríes. Custodiar la naturaleza es vivir con ella, no explotarla. También hemos visto avances inspiradores a nivel de comunidades locales y ciudades. De aquí proceden muchas de las ideas nacidas de las cosmologías de la custodia, así como perspectivas latinoamericanas que también considero muy prometedoras. Una gran coalición de ciudades que intenten abordar estas cuestiones a nivel local también sería un buen paso.

Pero primero debemos abordar la cuestión más importante y urgente: no podemos tener una economía basada en los combustibles fósiles. No vamos a cumplir el objetivo del Acuerdo de París. Y una vez que superemos la ya famosa marca de 1,5 °C por encima de los niveles preindustriales, aumentará significativamente el riesgo de fenómenos meteorológicos extremos que causen muertes, desplazamientos y pobreza a millones de personas en todo el mundo. Para evitarlo, necesitamos una toma de decisiones firme a escala mundial. Tenemos las tecnologías para hacerlo. Podemos utilizar la energía oceánica, podemos utilizar la energía solar. Podemos llegar a los problemas de desechar los paneles, pero tenemos que empezar por dejar los combustibles fósiles de lado. No podemos abrazar un solucionismo climático que ya sabemos que es insostenible.